GPT-Image2 提示词模板上手指南【免费下载链接】awesome-gpt-image-2Prompt as Code | GPT Image 2 / 2.5 提示词与案例库530 个案例、20 套工业级模板与可复用 Skills新增 2.5 同提示词对比专区附完整提示词与生成记录持续更新。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/awe/awesome-gpt-image-2批量出图风格飘忽、版式不受控、截图里的中文动不动变乱码用 GPT-Image2 干活的人大概率都踩过。问题不在模型而在提示词没有结构。awesome-gpt-image-2 把 532 个出图案例逆向成结构化提示词资产配 21 套提示词模板和 1 个 Agent Skill照抄结构就能稳定复现同类画面。凭什么值得用532 个案例、21 套模板、1 个 Skill项目的思路一句话能讲清Prompt as Code把提示词从散文变成代码——可组合、可版本化、可被 Agent 程序化调用。落到仓库里就是三层资产532 个逆向工程案例全部附完整提示词与生成记录。每张图都能回溯到这句提示词是怎么写出来的你看的不是效果图而是可以照抄的结构。21 套工业级提示词模板每套自带防坑指南。常见翻车点——乱码、版式飘、比例不对——已经以约束句的形式写进模板填空即用。GPT-Image2 风格库 Skill。把 12 个分类、19 个视觉风格标签、10 个场景标签和全部模板打包给 Claude Code、Codex 这类 Agent让它自己选型、自己组装生产级提示词。三层数据来自同一份 data/style-library.json站点筛选和 Skill 选型不会打架。第一次打开仓库从入门到第一张图的 3 步最短路径就三步全程只需要看、抄、填定方向打开 README 的首页精选例 1 信息图、例 2 社媒截图、例 166 同风格卡牌合集各代表一种玩法先确认你要模仿哪种输出。找最接近的进 docs/gallery.md 完整画廊按分类定位到最像的案例先抄结构几个模块、信息什么顺序别只抄风格词。套模板回到 docs/templates.md 模板页把业务变量填进对应分类的常规模板或 JSON 模板送进 GPT Image 2 试生成。结果偏了别急着重写先看模板旁边的防坑指南把缺的那句约束补上通常一轮就能收住。案例画廊怎么逛532 个案例分 12 类按需求定位分类逻辑很简单先问我要做的是什么再进对应分类。分类案例数适合谁看海报与排版86活动海报、封面、强排版画面摄影与写实77人像、商业摄影、胶片质感UI 与界面73App、网页、仪表盘、社媒截图插画与艺术58插画、艺术风格实验图表与信息可视化52信息图、知识图谱、技术讲解商品与电商41商品图、详情页、包装卖点其他应用场景28创意实验、混合玩法人物与角色29角色设定、卡牌、3D 玩具品牌与标志27Logo、VI、Campaign 视觉场景与叙事20分镜、直播画面、世界观历史与古风题材16古风长卷、传统题材文档与出版物10白皮书、手册、百科图鉴案例数不等于价值密度真正有用的是同类里找最接近的一张。挑三个高频分类展开说UI 与界面73 个核心是怎么把界面锁住。平台、比例、布局、文字约束在提示词里怎么排布翻几个社媒截图案例就有答案README 精选的例 2 就是典型。图表与信息可视化52 个重点看模块数量和层级控制例 1 的工程白皮书信息图是教科书级样本模块、箭头、双语标签怎么组织一目了然。摄影与写实77 个镜头、光线、材质词是关键词库所在人像和商业摄影的质感差异全靠这几组词拉开。剩下九类各有独立分类页海报、商品、品牌、古风长卷这类按上表对号入座即可。GPT-Image2 提示词模板怎么填常规模板、JSON 模板与防坑21 套模板结构都一样常规模板人直接填空 JSON 进阶模板给 Agent 填字段 若干细分专项模板末尾附防坑指南。拿量最大的 UI 与界面做完整拆解。常规模板复制后把方括号换成你的内容为[产品类型]生成一张[平台如 iOS/Android/Web]界面图。 核心功能[功能点A]、[功能点B]、[功能点C]。 视觉风格[极简/科技/拟物]主色[颜色]强调色[颜色]。 布局[顶部导航/双栏/卡片流]信息层级清晰留白充足。 输出高保真UI截图文字清晰可读比例[9:16/16:9]。JSON 进阶模板把平台、布局、风格、内容卡片、约束全部字段化写脚本批量生成时直接程序化填充{ type: UI Screenshot, platform: iOS, product: Fitness App, layout: Card-based feed with bottom tab bar, style: { theme: Dark Mode, primary_color: Neon Green, typography: Clean sans-serif }, content: { header: Todays Activity, cards: [ {title: Running, data: 5.2 km, button: Start}, {title: Calories, data: 340 kcal} ] }, constraints: High fidelity, readable text, 9:16 aspect ratio }防坑指南是这套模板里含金量最高的部分UI 类的四条值得背下来不给模糊指令平台 比例 布局三件套必须写全缺一样模型就自由发挥。强制文字锁定明确要求文字绝对可读、必须显示指定的中文杜绝乱码占位。截图区分平台特征X 有蓝勾认证、抖音有音乐碟片、小红书是双列瀑布流先指定平台再画否则模型会混搭。比例写在最前面车机、智能家居这类 21:9 特殊屏比例不置顶就会被默认成手机 9:16。其余 20 套信息图、海报、商品、品牌、人物角色、古风、文档等都按同样的三段式组织入口都在 docs/templates.md。3 分钟装好 Style Library Skill让 Agent 替你写提示词Skill 源码在 agents/skills/gpt-image-2-style-library/SKILL.md和站点共用同一份风格库数据。最推荐的安装方式一行命令npx skills add freestylefly/awesome-gpt-image-2 --skill gpt-image-2-style-library --agent claude-code codex --global --yes --copy它能装进 Claude Code、Codex 和 Cursor 等本地 Agent另外也提供 Claude Code 插件市场/plugin marketplace add加/plugin install和 npm CLInpm install -g gpt-image-2-style-library后运行gpt-image-2-style-library install all两条路后者会把 Skill 写入~/.codex/skills、~/.claude/skills、~/.agents/skills。装完重启 Agent 会话即可。装好之后这样调用使用 gpt-image-2-style-library 技能生成城市生命系统图谱Skill 按模板分类 → 视觉风格标签 → 场景标签 → 邻近示例案例的顺序匹配单个模板明显最优就直接用候选多则给 2–3 个选项让你挑。最终输出一段按主体、构图、风格、文字要求、比例、约束六个模块组织的生产级提示词并附上所选模板名和参考案例编号直接复制进 GPT Image 2 就能出图。站点与部署架构一句话环境变量盯两类可视化网站让案例可以产品化地逛大图预览、整段提示词一键复制、按风格和场景筛选登录还能直接试生成。底层是 Supabase Auth登录 Supabase Postgres数据 Vercel Function代理 GPT Image 2 APIAPI Key 不出服务端。部署时环境变量只盯两类VITE_前缀的会暴露给浏览器可以放前端SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY、Stripe 密钥与 Webhook 签名这类只能进服务端环境。数据库迁移、支付、统计等完整配置清单直接照 README 的部署章节执行接口入口都在 api/ 目录下。进阶把案例 → 模板 → Skill串成批量生产线三层资产串起来就是一个从灵感到批量生产的标准工作流。拿给团队做一套技术讲解信息图举例在画廊的图表分类里找到最接近的案例比如作者实测的 RAG 技术详解图抄下它的模块结构和信息顺序把主题、读者、模块清单填进信息图的 JSON 进阶模板约束字段写上文字可读、禁止乱码在 Agent 里让 Skill 复用同一套模板只替换主题和配色一次性产出风格统一的一整组。Prompt as Code 的价值到此才完整案例定方向、模板给结构、Skill 做组装GPT-Image2 提示词模板从一次性的句子变成可以反复生产的资产。项目采用 MIT License 开源案例与图片内容溯源至公开社区资源商用前请对照 docs/disclaimer.md 确认授权。【免费下载链接】awesome-gpt-image-2Prompt as Code | GPT Image 2 / 2.5 提示词与案例库530 个案例、20 套工业级模板与可复用 Skills新增 2.5 同提示词对比专区附完整提示词与生成记录持续更新。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/awe/awesome-gpt-image-2创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考