我逆向了 329 條 GPT-Image2 提示詞模板，全部開源！
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逆嚟329條GPT-Image 2提示詞模板，開源做工業級引擎
呢篇文係蒼何嘅原創分享。佢係一個AI設計圈嘅創作者，見到GPT-Image 2出世之後效果震撼到爆，連朋友圈嘅設計師都開始慌。佢自己用過之後，覺得呢個工具嘅文字理解同排版能力好強，但發現網上啲提示詞整合只係擺靚啲例子，根本唔方便畀Agent或者自動化工作流用。
於是佢花時間蒐集同逆向咗329個案例，抽離出一套「Prompt-as-Code」工業級模板。呢套模板將所有視覺要素（主體、光影、材質、排版）變成JSON/YAML結構化組件，仲加入咗多維決策矩陣嚟控制空間排版。佢話呢啲可以直接丟畀Claude Code或Codex呢類Agent學習，批量出提示詞同圖片，一次成型零幻覺。
整體嚟講，呢個項目唔係簡單嘅中文漢化，而係將提示詞從「抽卡式」變成一種可重用嘅方法論。佢開源咗成個庫，希望可以幫到其他想玩AI畫圖工作流嘅人，同時邀請大家一齊貢獻案例。
- GPT-Image 2效果強到離譜，特別係文字排版同理解能力，大幅改善咗之前嘅亂碼問題。
- 開源329條逆向提示詞模板，覆蓋信息圖、海報、攝影、插畫、國風等多個類型。
- 傳統提示詞聚合只係陳列標本，呢個項目轉向「Prompt-as-Code」，用JSON/YAML結構化Schema，方便Agent直接調用。
- 整合咗多維決策矩陣，精確控制畫面排版，徹底解決以往NLP控制唔到排版嘅盲區。
- 作者呼籲大家去GitHub點Star，提倡將好提示詞變成「人人可用、Agent可調」嘅方法論。
GPT-Image 2 提示詞模板開源倉庫
包含329條逆向提示詞模板及工業級Prompt-as-Code引擎，可直接畀Agent調用。
GPT-Image 2 有幾勁？
前幾日GPT-Image 2全量推出，AI設計圈即刻炸開。佢嘅效果真係好到誇張，作者話「眼見為實」呢四個字以後可能變成笑話。佢自己發咗個朋友圈，見到一半設計師都開始驚。
生成直播畫面、手繪地圖、海報、拆解圖，全部一鍵直出，中文亂碼問題大幅改善
作者仲測試咗好多案例，例如生成直播間圖片、手繪風城市地圖、產品宣傳海報等，每個都附上提示詞。佢話尤其係長卷圖，文字幾乎零亂碼，理解能力超強。
點解要逆向329條提示詞？
作者發現網上啲提示詞庫雖然圖靚，但只係陳列咗一堆精緻嘅標本。如果要整合到Agent或者自動化工作流，仲要人肉去逐條扒，好浪費時間。
「唔想要一堆句子，我想要一套可以直接調用嘅協議」
於是佢花時間逆向咗329個精美案例，抽離出工業級提示詞模板，目的係令AI可以直接用，而唔係畀人睇。
我嘅工業級Prompt-as-Code引擎
呢套引擎唔係簡單嘅提示詞聚合，而係一套專為GPT-Image 2設計嘅結構化方案。佢將所有視覺要素都變做JSON/YAML組件，Agent閉着眼都可以穩定解析。
作者話，睇住Agent自己協調出圖，真係有一種當甲方嘅快感。呢套模板可以直接畀Claude Code或Codex呢類Agent調用，批量出提示詞同圖片，一條龍搞定。
實際案例展示
文章入面展示咗好多實用案例：直播畫面、手繪地圖、海報、拆解圖、技術詳解圖，甚至朋友圈截圖同個人網頁。每個都有提示詞，例如生成「月下美女跳舞嘅直播間」或者「西安手繪水彩地圖」。
特別係「朋友圈截圖」同「X發文」，逼真到恐怖，作者提醒大家要小心照騙
仲有詩詞圖同長卷圖，文字效果零亂碼，顯示出GPT-Image 2嘅強大排版能力。作者仲介紹咗點樣用Codex + Obsidian組合，直接生成公眾號封面圖。
開源同未來
作者將成個庫開源咗上GitHub，希望可以幫到其他想折騰AI工作流嘅人。佢話呢個世界唔缺好提示詞，缺嘅係將提示詞變成「人人可用、Agent可調」嘅方法論。
如果你都厭倦咗「抽卡」式出圖，快啲去GitHub點Star，一齊貢獻好case
作者最後話，下次見，希望我哋都能用AI做啲唔一樣嘅嘢。
大家好，我係蒼何。
前幾日，GPT-Image 2 出咗。
成個 AI 設計圈即刻爆咗。
效果有幾勁呢？咁講啦，「眼見為實」呢四個字，第時可能徹底變成笑話。
我忍唔住出咗個 post 同朋友圈，温馨提示大家：
一啲都唔誇張，我朋友圈一半嘅設計師已經開始震曬。
尋日 DeepSeek V4 嗰篇文章，好多人問封面圖點樣整。
其實就係 GPT-Image 2 一鍵直出，完全冇後期。
我花咗啲時間，將網上比較有趣嘅玩法案例同提示詞都收集曬，抽離成模板，開源咗去 GitHub 上。
總共有咁多個分類，涵蓋信息圖、介面、海報、攝影、插畫呢啲主流類型，仲有品牌、卡牌、直播截圖、國風、商業視覺等補充案例。
每個分類下面都有唔少案例，當然啦，每個案例都配置提示詞：
最核心嘅係，我哋抽離咗工業級提示詞模板。
每一套模板都自帶「防坑指南」，直接俾你嘅 Agent 學習，批量出提示詞、批量出圖，一條龍服務。
推薦直接俾 Claude Code 或 Codex 呢啲 Agent 調用。
開源倉庫地址喺呢度，覺得有用嘅話幫手點個 star 啦，哈哈。
https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2除咗網上收集嘅，我自己都試咗唔少案例，全部附上提示詞。
大家先感受下 GPT-Image 2 到底有幾勁。
「1、直播畫面」
呢啲圖，逼真到離曬譜。
再嚟一張：
真係靚到喊出嚟。
提示詞非常簡單樸實：
生成一張直播間嘅圖片，直播間氣氛係月下美女跳舞嘅畫面，直播間有好多人在評論
為咗照顧下女性讀者，再嚟個賣漢服嘅小哥哥。
提示詞：
生成一張直播間嘅圖片，直播間氣氛係靚仔講解漢服嘅畫面，直播間有好多人在評論
「2、手繪風格城市地圖」
西安：
以前用香蕉生圖，講真，經唔起細睇，文字亂碼問題好嚴重。
GPT-Image 2 喺中文亂碼呢方面就好好多。
再嚟個新疆嘅：
提示詞模板超簡單：
生成一張手繪水彩風格嘅「呢度輸入城市名」城市地圖，包含當地特色美食、地標建築及城市特色
「3、海報」
我就隨手影咗一個茶π嘅相，掉俾 GPT-Image 2。
出嚟嘅海報，講真，比我預期好太多。
提示詞：
幫呢個產品生成宣傳圖
就咁一句話，佢自己腦補曬所有設計細節。
「4、拆解圖」
生成一張 AI 眼鏡拆解圖：
提示詞：
生成一張AI眼鏡嘅爆炸視圖，包含每個組件嘅名稱以及呢款產品嘅幾大核心賣點。
「5、技術詳解圖」
例如呢個 RAG 技術詳解圖：
唔理你想詳解咩技術，都可以套呢個模板：
幫我生成一張【呢度填入你要詳解嘅名詞】技術嘅詳細講解圖
「6、朋友圈」
佢可以生成非常逼真嘅朋友圈截圖。
所以，強烈建議將呢篇文章轉俾你爸媽睇，而家照騙嘅成本真係太低。
整個 X 發文都係話咁易：
提示詞就唔放啦，講真，呢樣嘢諗深啲都幾恐怖。
「7、個人網頁」
叫佢幫我設計咗個個人主頁，效果相當唔錯：
「8、詩詞圖」
例如呢個《短歌行》，哈哈哈：
提示詞：
幫我生成一張《短歌行》嘅意境圖，帶整篇《短歌行》文字
「9、長卷圖」
GPT-Image 2 支援好多尺寸直出，長卷圖呢個尺寸都完全冇問題。
而且文字幾乎零亂碼，太勁啦。
提示詞：幫我生成一張《赤壁懷古》嘅長卷圖，帶整篇《赤壁賦》文字
GPT-Image 2 而家好多地方都用得，例如 Lovart 上都第一時間更新咗，大家可以直接去試。
有 GPT Plus 會員嘅話，網頁端就可以直接用。
仲有個更勁嘅玩法，你可以叫 Codex 直接調用 GPT-Image 2 嚟生圖。
以前仲要配合咩 skill 嚟搞，而家通通唔需要。
而且我發現，Codex + Obsidian 先係公眾號封面圖嘅最佳拍檔。
Codex 直接調 GPT-Image 2 生成圖片，文章喺 Obsidian 寫完之後，順手就生成咗封面圖，仲可以自動填充入文章字段。
GPT-Image 2 嘅理解能力真係好強。
以前用 Claude Code + Nano Banana 2 嚟生圖，又慢又唔穩定。
而家 Codex 生成一張封面圖，連一分鐘都唔使，太爽啦。
我而家嘅創作流程同封面圖就係咁樣搞。
好喇，案例睇完，接下來講下我點解要做呢個開源項目。
最近 GPT-Image 2 全面開放之後，AI 畫圖呢股風真係好大。
我無意間見到 YouMind 同 OpenNana 嘅提示詞庫，本來冇太在意。
㩒入去一睇，嘩，啲圖真係好靚。
但搞咗一陣之後，我發現一個好尷尬嘅問題。
而家呢啲簡單嘅提示詞聚合同收集，講白咗就係喺度陳列一堆精緻嘅標本。
幾百個好似散文咁嘅提示詞，我如果想集成去自己嘅 Agent 或者自動化工作流程，難道仲要一個人肉去抽？
呢啲麻煩嘢，可唔可以俾 AI 直接做？
我唔要一堆句子，我想要一套可以直接調用嘅「協議」。
於是用咗啲時間，將 329 個精美案例全部逆向咗。
講真，一開始只想搞個「中文深化版」。
但係跑通之後，效果好到離譜，特別係俾 Agent 用嘅時候。
我發現我哋徹底改變咗玩法。
呢個已經唔係人哋庫嘅簡單漢化，而係一套專為 GPT-Image 2 設計嘅 Prompt-as-Code（提示詞即代碼）工業級引擎。
簡單講下我做咗咩：
「🧱 原子化 Schema 注入：唔好再寫小作文啦」
我將所有視覺要素（主體、光影、材質、排版）全部降維成 JSON/YAML 結構化組件。
你嘅 Agent 閉埋眼都穩定解析，零幻覺。
「⚙️ 零配置工作流」
抹平使用門檻，隨時無縫接入你嘅大模型數據管線。
講真，睇住佢哋自己協調做嘢出圖嘅時候，真係有種做甲方嘅快感。
「🧬 多維決策矩陣」
針對 GPT-Image 2 強大嘅文本排版能力，我引入咗精確嘅空間座標系約束。
徹底搞掂傳統 NLP 控制唔到畫面排版嘅技術盲區。
做技術好容易陷入一種慣性：人哋做畫廊，我都做畫廊。
但總有啲時刻，你要停低問自己一句：呢樣嘢可以自動化嗎？可以成為基礎嗎？
之後想對齊原版，可能只係加幾個自動化腳本嘅事。
但而家，我哋喺度嘗試開發一套提示詞模板化嘅方法論。
如果你都厭倦咗「抽卡」式嘅出圖體驗，嚟試下啦。
寫在最後
唔呃你，做呢個開源項目嘅時候，我心入面都好忐忑。
畢竟而家 AI 畫圖嘅庫已經夠多，大家真係仲需要多一個嗎？
但當我自己用呢套模板跑通第一張圖嘅時候，見到 Agent 全自動出圖、零幻覺、一次成型，突然就覺得，值得啦。
呢個世界從來唔缺好提示詞，缺嘅係將好提示詞變成「人人可用、Agent 可調」嘅方法論。
如果你都係一個鍾意搞 AI 工作流程嘅同路人，歡迎嚟 GitHub 俾我點個 Star，亦歡迎將自己嘅好案例提交入嚟，我哋一齊將呢個庫越做越好。
項目地址：https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2下次見，希望我哋都可以用 AI 做啲唔一樣嘅嘢。
大家好，我是蒼何。
前幾天，GPT-Image 2 發佈了。
整個 AI 設計圈直接炸了。
效果有多猛呢，這麼說吧，「眼見為實」這四個字，以後可能徹底成笑話了。
我忍不住發了個帖子和朋友圈，友情提醒大家：
不誇張的說，我朋友圈一半的設計師已經開始瑟瑟發抖了。
昨天 DeepSeek V4 那篇文章，很多人問封面圖怎麼做的。
其實就是 GPT-Image 2 一鍵直出，沒有任何後期。
我花了點時間，把網上比較有趣的玩法案例和提示詞都蒐集了一遍，抽離成模板，開源到了 GitHub 上。
一共這麼多分類，覆蓋信息圖、界面、海報、攝影、插畫這些主流類型，還有品牌、卡牌、直播截圖、國風、商業視覺等補充案例。
每個分類下面都有不少案例，當然了，每個案例都標配提示詞：
最核心的是，我們抽離出了工業級提示詞模板。
每一套模板都自帶「防坑指南」，直接丟給你的 Agent 學習，批量出提示詞、批量出圖，一條龍。
推薦直接給 Claude Code 或 Codex 這樣的 Agent 調用。
開源倉庫地址在這，覺得有幫助的話幫點個 star 唄，哈哈。
https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2除了網上搜集的，我自己也測了不少案例，都附上了提示詞。
大家先感受下 GPT-Image 2 到底有多猛。
「1、直播畫面」
這種圖，逼真到離譜。
再來一張：
真的美哭了好吧。
提示詞非常樸實無華：
生成一張直播間的圖片，直播間氛圍是月下美女跳舞的畫面，直播間有很多人評論
為了照顧下女性讀者，再來個賣漢服的小哥哥。
提示詞：
生成一張直播間的圖片，直播間氛圍是帥哥講解漢服的畫面，直播間有很多人評論
「2、手繪風格城市地圖」
西安：
以前用香蕉生圖，說實話，禁不起細看，文字亂碼問題特別嚴重。
GPT-Image 2 在中文亂碼這塊就好太多了。
再來個新疆的：
提示詞模板超簡單：
生成一張手繪水彩風格的「這裏輸入城市名」城市地圖，包含的當地特色美食、地標建築及城市特色
「3、海報」
我就隨手拍了一個茶π的照片，丟給 GPT-Image 2。
出來的海報，說實話，比我預期好太多了。
提示詞：
幫這個產品生成宣傳圖
就這麼一句話，它自己腦補了所有設計細節。
「4、拆解圖」
生成一張 AI 眼鏡拆解圖：
提示詞：
生成一張AI眼鏡的爆炸視圖，包含每個組件的名稱以及這款產品的幾大核心賣點。
「5、技術詳解圖」
比如這個 RAG 技術詳解圖：
不管你想詳解什麼技術，都可以套這個模板：
幫我生成一張【這裏填入你要詳解的名詞】技術的詳細講解圖
「6、朋友圈」
它能生成非常逼真的朋友圈截圖。
所以，強烈建議把這篇文章轉給你爸媽看看，現在照騙的成本真的太低了。
造個 X 發文也是分分鐘的事：
提示詞就不放了，說真的，這玩意兒細想挺恐怖的。
「7、個人網頁」
讓它給我設計了個個人主頁，效果相當可以：
「8、詩詞圖」
比如這個《短歌行》，哈哈哈：
提示詞：
幫我生成一張《短歌行》的意境圖，帶整篇《短歌行》文字
「9、長卷圖」
GPT-Image 2 支持非常多尺寸直出，長卷圖這種尺寸也完全沒問題。
而且文字幾乎零亂碼，太強了。
提示詞：幫我生成一張《赤壁懷古》的長卷圖，帶整篇《赤壁賦》文字
GPT-Image 2 現在很多地方都能用了，比如 Lovart 上也第一時間更新了，大家可以直接去試。
有 GPT Plus 會員的話，網頁端就能直接用。
還有個更牛的玩法，你可以讓 Codex 直接調用 GPT-Image 2 來生圖。
以前還得配合什麼 skill 來搞，現在通通不需要了。
而且我發現，Codex + Obsidian 才是公眾號封面圖的最佳拍檔。
Codex 直接調 GPT-Image 2 生成圖片，文章在 Obsidian 裏寫完後，順手就把封面圖生成了，還能自動填充進文章字段。
GPT-Image 2 的理解能力是真的強。
以前用 Claude Code + Nano Banana 2 來生圖，又慢又不穩定。
現在 Codex 生成一張封面圖，一分鐘都不到，太巴適了。
我現在的創作流程和封面圖就是這麼搞的。
好了，案例看完了，接下來聊聊我為什麼要做這個開源項目。
最近 GPT-Image 2 全量之後，AI 畫圖這股風是真的大。
我無意間刷到了 YouMind 和 OpenNana 的提示詞庫，本來沒太在意。
點進去一看，我靠，圖片是真好看。
但折騰了一會兒後，我發現一個很尷尬的問題。
現在這種簡單的提示詞聚合和收集，說白了就是在陳列一堆精緻的標本。
幾百個像散文一樣的提示詞，我要是想集成到自己的 Agent 或者自動化工作流裏，難道還得一個個人肉去扒？
這破事兒，能不能讓 AI 直接幹？
我不想要一堆句子，我想要一套能直接調用的「協議」。
於是花了些時間，把 329 個精美案例全給逆向了。
說實話，剛開始只是想搞個「中文深化版」。
但跑通之後，效果好得有點離譜，特別是給 Agent 用的時候。
我發現我們徹底改變了玩法。
這已經不是別人庫的簡單漢化了，這是一套專為 GPT-Image 2 設計的 Prompt-as-Code（提示詞即代碼）工業級引擎。
簡單說說我做了啥：
「🧱 原子化 Schema 注入：別再寫小作文了」
我把所有視覺要素（主體、光影、材質、排版）全部降維成了 JSON/YAML 結構化組件。
你的 Agent 閉着眼都能穩定解析，零幻覺。
「⚙️ 零配置工作流」
抹平使用門檻，隨時無縫接入你的大模型數據管線。
講真的，看它們自己協調幹活出圖的時候，真有一種當甲方的快感。
「🧬 多維決策矩陣」
針對 GPT-Image 2 強大的文本排版能力，我引入了精確的空間座標系約束。
徹底幹掉傳統 NLP 控制不了畫面排版的技術盲區。
做技術很容易陷入一種慣性：別人做畫廊，我也做畫廊。
但總有一些時刻，你得停下來問自己一句：這東西能自動化嗎？能成為底座嗎？
後續想對齊原版，可能只是加幾個自動化腳本的事。
但現在，我們在嘗試開發一套提示詞模板化的方法論。
如果你也厭倦了「抽卡」式的出圖體驗，來試試吧。
寫在最後
不瞞你說，做這個開源項目的時候，我心裏也挺忐忑的。
畢竟現在 AI 畫圖的庫已經夠多了，大家真的還需要再多一個嗎？
但當我自己用這套模板跑通第一張圖的時候，看着 Agent 全自動出圖、零幻覺、一次成型，突然就覺得，值了。
這世界上從來不缺好提示詞，缺的是把好提示詞變成「人人可用、Agent 可調」的方法論。
如果你也是一個折騰 AI 工作流的同路人，歡迎來 GitHub 給我點個 Star，也歡迎把自己的好 case 提交進來，咱們一起把這個庫越做越好。
項目地址：https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2下次見，希望我們都能用 AI 乾點不一樣的事。