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0	29440	上個月,GigHub上出現了一個中文項目,12天拿了4200個STAR,緊接著登頂GigHub趨勢榜全球第一。我第一反應是不信。提示詞合集能有什麼搞頭?GigHub上這類倉庫沒有1000也有800。結果它現在18000多STAR,還在漲。這期視頻我們就來拆這個項目。
30000	37900	它叫Awesome GPT Image 2,作者网名仓和,自我定位是Prompt as Code,提示词及代码。
38680	50600	官方描述写着,GPT Image 2工业级提示词引擎与模板库,530多个案例逆向工程,20多套工业级模板,还提炼出了Agent Skill。
50600	52280	他做的买卖
52280	53720	一句话能说清
53720	58140	把散落在社区里的GPT Image 2出图咒语
58140	59880	逆向拆解再改写
59880	62160	重新打包成可以填空
62160	63240	可以复用
63240	66200	可以为给自动化流程的结构化资产
66200	69000	要理解这东西为什么能活
69000	71720	得先从他脚底下那个模型说起
71720	73920	今年4月21号
73920	77020	OpenAI发布了GPT Image 2
77020	80660	官方叫法是ChatGPT Images 2.0
80660	83080	这个模型有三个变化
83080	85780	直接决定了提示词工程的价值
85780	87000	第一个
87000	90340	它是第一个内置原生推理的图像模型
90340	92240	以前的图像模型
92240	93660	你给它一段描述
93660	95200	它边理解边画
95200	96800	理解到哪画到哪
96800	98460	GPT Image
98460	100440	二把O系列的推理能力
100440	101940	塞进了生成流程
101940	103460	先想清楚布局
103460	104240	层级
104240	105300	逻辑关系
105300	106220	再动笔
106220	108720	复杂信息图直接受益
108720	109760	这是质变
109760	111000	第二个
111000	112040	文字渲染
112040	115700	以前AI画图最丢人的就是文字
115700	117100	海报上的标语
117100	118600	信息图里的数据
118600	120520	溢出来就是鬼画符
120520	122300	GPT Image
122300	124040	二官方给出的数字
124040	128600	文字准确率从90%提到99%
128600	129880	还支持多语言
129880	131280	中文海报
131280	133100	标题正文都能写对
133100	135660	我后来拿一张它的案例图
135660	137420	为给实图模型检查
137420	139540	对面回了句这张信息图
139540	142180	应该是设计师用专业工具画的
142180	144200	它是AI生成的
144200	145540	第三个
145540	147400	分辨率最高到2K
147400	150380	物理仿真和人物一致性也有提升
150380	151620	同一天
151620	153120	OpenAI宣布
153120	154540	Daw E全面退役
154540	156460	这三条加起来
156460	159060	意味着AI画图的应用边界
159060	160520	突然扩了一大圈
160520	163640	以前你只敢让AI画插画
163640	164540	画风景
164540	166100	错个细节无所谓
166100	168140	现在从信息图
168140	168860	海报
168860	170300	到UI界面
170300	173100	电商详情页和模拟社交截图
173100	174680	这些文字密集
174680	176340	结构严谨的场景
176340	177940	AI都碰得动了
177940	179760	新问题跟着来了
179760	181420	能不能出图
181420	182360	解决了
182360	184020	能不能稳定出图
184020	185080	可控出图
185080	186400	可复用的出图
186400	187420	没有解决
187420	188940	同一个需求
188940	191560	你今天写一段prompt出图不错
191560	193460	明天换个说法就拉胯
193460	195740	想复现别人的好图
195740	197780	光看成品猜prompt
197780	198980	能猜到天黑
198980	202300	市场上所有人的痛感是一致的
202300	204900	从抽卡玄学到填控工程
204900	207060	中间缺一套东西
207060	208580	仓盒的动作很快
208580	210520	模型4月发布
210520	213680	他连夜开始收集社区里的优质案例
213680	214740	整理城库
214740	216180	到8月底
216180	217740	登顶趋势榜第一
217740	220280	来看这个仓库长什么样
220280	222680	它的内容主体分三层
222680	224780	第一层,案例库
224780	229060	526个案例,README里分成12个大类
229060	230880	我给你报几个数
230880	233720	UI和界面类73个
233720	235820	海报排版类86个
235820	237880	摄影写实类77个
237880	239820	插画艺术类58个
239820	241840	图表信息图53个
241840	243680	产品电商41个
243680	245520	品牌标志27个
245520	247740	往下还有建筑空间
247740	248840	人物角色
248840	249980	场景叙事
249980	251060	历史古风
251060	252100	文档出版
252100	253100	各有一批
253100	255940	每个案例都是一张成品图
255940	258180	配一段逆向出来的提示词
258180	259420	第二层
259420	260300	模板酷
260300	263080	这是它跟其他提示词合集
263080	264480	拉开差距的地方
264480	266640	作者自己的说法是
266640	269860	把390多个案例扒了个底朝天
269860	273780	硬生生提炼出21套工业级提示词模板
273780	276420	每套模板覆盖一个大类
276420	278900	长在哪去就能填空的程度
278900	280220	第三层
280220	281260	Agent Scale
281260	286900	整个风格库打包成一个叫GPT Image 2 Style Library的G
286900	295000	能一行命令装进Clock Code Codex Cursor AI助手直接帮你选风格套模板
295000	299680	这个三层结构就是Prompt as Code的实际含义
299680	303880	提示词从一段散文变成一个结构化协议
303880	308480	从主体 光照 到材质 布局 文案
308480	312240	拆成一个个可以组合 可以替换的原子参数
312240	316120	散文是给人读的 协议是给程序跑的
316120	318320	面向的场景也变了
318320	322960	不只是人肉复制粘贴 还有agent调用 批量脚本
322960	324560	这些自动化工作流
324560	328200	同一个赛道里 别加仓库再拼数量
328200	331680	YouMind那个同类合集1100多条
331680	333740	另一个1100条起步
333740	335880	这个仓库500多条
335880	337060	数量不占优
337060	340220	但精华部分往模板和scale里沉淀
340220	343340	堆料和做资产是两种玩法
343340	345360	光说结构有点虚
345360	347440	我们拿一个模板出来解剖
347440	349720	就用UI界面类
349720	351720	案例最多的场景之一
351720	353960	它的模板分两种形态
353960	356100	第一种常规模板
356100	357720	中文的给人用
357720	359560	你听这个格式
359560	362320	为中括号产品类型
362320	363260	生成一张
363260	364640	中括号平台
364640	365620	界面图
365620	367080	核心功能
367080	368760	中括号功能点A
368760	369780	功能点B
369780	371680	视觉风格极简
371680	373700	主色中括号颜色
373700	375440	布局顶部导航
375440	377040	信息层级清晰
377040	378160	留白充足
378160	380900	输出高保真UI截图
380900	382400	文字清晰可读
382400	383860	比例9比16
383860	386500	方括号就是你的填空位
386500	388180	产品类型
388180	388900	平台
388900	389800	功能点
389800	390560	主色
390560	391220	布局
391220	391920	比例
391920	392900	六个变量
392900	395720	填完就是一段能直接用的prompt
395720	398860	第二种JSON进阶母版
398860	399860	给程序用
399860	401460	文档里明确写着
401460	403900	推荐给agent调用
403900	406840	同样一个健身app界面的需求
406840	409400	变成一个JSON对象
409400	411840	Type是UI Screenshot
411840	413580	Platform是iOS
413580	416940	Layout写卡片留加底部标签栏
416940	419240	Style里嵌套主题
419240	420680	主色字体
420680	422060	Content里
422060	424140	Header是Today's Activity
424140	426380	Cards是一个数组
426380	428060	每个元素代标题
428060	428800	数据
428800	429500	按钮
429500	430640	最后
430640	432280	Constraints写高保真
432280	433360	文字可读
433360	434340	9比16
434340	436300	结构完全对得上
436300	439480	但形态从自然语言变成了数据
439480	441000	程序解析
441000	443980	JSON比解析散文容易100倍
443980	447100	这就是它能进自动化流程的原因
447100	449140	每个大类除了母版
449140	450960	还附一份B坑指南
450960	454280	这部分是整个仓库最有味道的地方
454280	455800	下一节单独讲
455800	458940	使用路径文档里也写明白了
458940	459700	三步
459700	460840	第一步
460840	462820	去精选案例区逛一圈
462820	464520	找到你想要的方向
464520	465700	第二步
465700	467540	去画廊找相近案例
467540	468640	先抄结构
468640	469860	再抄风格词
469860	471260	第三步
471260	472380	打开模板页
472380	474220	把业务变量填进去
474220	476460	从灵感到成品prompt
476460	477900	路径被铺平了
478248	487248	B坑指南,值得单独讲一节,因为它是全仓库口语最声猛,传播力最强的部分。我挑几条给你听。
487248	489068	UI类第一条
489068	490468	不要给模糊指令
490468	492348	原文这么写的
492348	493468	明确平台
493468	494168	比例
494168	494828	布局
494828	498008	否则模型会像个实习生一样乱排版
498008	499968	这个比喻准得很
499968	505108	GPT Image 2是个能力强弹需要明确攻单的实习生
505108	507328	你给一句做个好看的界面
507328	508728	它就自由发挥
508728	509948	第二条
509948	511348	强制文字锁定
511348	513648	要求文字绝对可读
513648	515628	必须显示指定的中文
515628	519348	避免出现乱码按钮和毫无意义的火星文
519348	522608	哪怕文字准确率到了99%
522608	523648	你不锁
523648	527608	剩下那1%就在你最显眼的地方等着你
527608	528928	第三条
528928	530048	我特别喜欢
530048	532228	截图要区分平台特征
532228	534108	X有蓝沟认证
534108	536948	抖音有音乐叠片和点赞动画
536948	539088	小红书是双列瀑布流
539088	541688	生成前必须指定平台
541688	543328	否则模型会混搭
543328	545468	你想仿个抖音截图
545468	548148	出来一个蓝钩加瀑布流的缝合怪
548148	549968	摄影类有几条
549968	551428	属于反直觉的
551428	553548	AI画人为什么假
553548	555348	因为太完美了
555348	557788	所以要主动加瑕疵
557788	559348	皮肤纹理
559348	560728	雀斑这类细节
560728	562648	再加轻微胶片颗粒
562648	564508	真实感瞬间拉满
564508	565868	还有一条
565868	567108	用参数说话
567108	569808	写F1.4代替前景深
569808	572188	写50毫米代替半身照
572188	575148	大模型吃相机参数这一套
575148	576148	吃得很准
576148	577748	历史古风类
577748	579348	两条保命规则
579348	580808	明确朝代
580808	583768	不然大模型给你画出一个穿河服
583768	585108	拿清朝折扇
585108	587068	站在唐朝宫殿里的人
587068	588968	还要强制排雷
588968	592008	在prompt里写上禁用现代元素
592008	595608	防止古风美女手里突然多出一杯星巴克
595608	597388	建筑类就俩字
597388	598148	视角
598148	600648	建筑图最容易翻车的是
600648	601728	透视变形
601728	604008	写上人掩视角能压住它
604008	606008	再送一个作弊码
606008	608088	室外冷光配室内暖光
608088	610168	空间高级赶立刻出来
610168	611448	插画类
611448	612708	慎用大师名
612708	614388	直接写泛高
614388	616948	模型容易照搬代表作的构图
616948	618808	画出来一张假星空
618808	621528	正确姿势是提取特征
621528	622848	写旋转笔触
622848	624268	而不是写名字
624268	625728	你发现没有
625728	628668	这些坑权都是实操里采出来的
628668	631308	没有一条是坐在书房里想出来的
631308	633048	这份指南本身
633048	635588	就是社区几个月试错的结晶
635588	638128	接下来说它的生态布局
638128	641768	这部分是它登顶趋势榜的另一半答案
641768	643368	光有内容不够
643368	646108	这个项目把分发渠道铺满了
646108	646968	第一
646968	649108	AgentSkills上了NPM
649108	650648	异形命令
650648	652108	NPX Skills Add
652108	653528	装进Cloud Code
653528	654408	Codex
654408	655128	Cursor
655128	656028	第二
656028	658708	Cloud Code插件市场也能搜到
658708	659808	第三
659808	662048	作者做了个可视化网站
662048	663628	案例在线浏览
663628	666048	登录之后还能测试生成
666048	667148	第四
667148	669828	REME有中英日多个语言版本
669828	670848	第五
670848	673548	投了软一封的科技爱好者周刊
673548	675528	组合拳打下来
675528	679048	加上Addi这些大V在X上转发
679048	681448	才有12天4200STAR
681448	683268	登顶趋势榜的爆发
683268	685428	时间线值得复盘
685428	688008	4月21号模型发布
688008	689928	作者当天开始收集
689928	691108	8月底登顶
691108	693108	4个月18000STAR
693108	695408	这个节奏说明一件事
695408	697588	热点项目的窗口期极短
697588	699288	GPP Image
699288	701088	2全量开放的那一刻
701088	703148	所有人都在找提示词
703148	705508	谁先把散落的案例结构化
705508	707868	谁就是那个应用百科全书
707868	709788	这是时机的胜利
709788	711548	也是执行力的胜利
711548	714488	12天里保持高频更新
714488	717128	案例数从300多滚到500多
717128	719028	STAR就跟着滚上去
719028	720508	讲完好话
720508	722168	这部分泼点冷水
722168	723688	有三件事
723688	725268	你用之前最好知道
725268	726528	第一件
726528	727568	内容来源
727568	729348	这个仓库的案例
729348	734088	主要来自YouMind和OpenNANA两个社区的公开提示词
734088	737928	作者做的是逆向工程家AI改写
737928	739928	仓库里挂着一个徽章
739928	743228	写着100%Original AI Rewritten
743228	745728	ReadMe的声明也算坦诚
745728	747708	参考公开提示词库
747708	749268	做学习总结研究
749268	750548	版权归原作
750548	752868	有意义可以提医术删除
752868	754528	披露是够了
754528	757148	但你要明白自己拿到的是什么
757148	760728	一份逆向家改写过的二手经验集
760728	762888	原创实验产出谈不上
762888	764108	第二件
764108	765408	商业化浓度
765408	768568	这个项目带着明显的商业设计
768568	772808	仓库里有六家API中转站的赞助商位
772808	774868	作者建了个付费社区
774868	777088	9块91次性付费
777088	778648	网站上还有会员制
778648	780688	5美元300个credits
780688	782408	我的看法是
782408	784228	开源和赚钱不冲突
784228	786948	这是开源可持续的一种路径
786948	789588	内容本身MIT协议随便用
789588	792448	但你看到工业集三个字的时候
792448	793648	心里要清楚
793648	795428	这是一份经验打包
795428	797088	不是一份实验报告
797088	799988	哪些模板真的稳定产出好图
799988	801988	哪些只是看起来专业
801988	803508	你得自己上手验
803508	805228	顺带说一句
805228	808068	我上一期视频刚拆过一个项目
808068	809748	Le Flat Less Eye Tone
809748	814148	人家拿283万字对照语料做统计检验
814148	816828	26项特征只留11项
816828	819428	跟那种知识生产方式比
819428	821648	这个仓库是另一个流派
821648	822528	快而操
822528	823428	覆盖广
823428	825548	靠社区共创滚动迭代
825548	827608	两种流派没有高下
827608	830368	但你得知道自己吃的是哪重粮
830368	831708	第三件
831708	832588	保质期
832588	836368	提示词仓库的半衰期很短
836368	837628	模型每次更新
837628	839628	旧的技巧就贬值一批
839628	841968	到13年就退役了
841968	845048	GPT Image 2的技巧能吃多久
845048	845968	没人知道
845968	848748	作者的应对是持续更新
848748	850468	仓库现在还在动
850468	852708	这是它目前最大的护城河
852708	854648	最后给你算笔账
854648	856608	这东西对谁有用
856608	859288	你要是经常做自媒体配图
859288	861388	电商详情页这些需求
861388	862768	或者活动海报
862768	864328	或者做PPT
864328	865568	缺失觉素材
865568	866988	模板拿来填空
866988	869848	出图质量的下限直接抬高一截
869848	871728	何况它免费
871728	873608	你要是在玩Agent
873608	876808	想给自动化流程加一个出图环节
876808	880788	JSON母版加Scale的设计就是给你准备的
880788	882428	同类仓库里
882428	884228	这块它做得最顺手
884228	887088	想学图像Prompt怎么写的人
887088	888588	把它当案例库翻
888588	890608	500多个逆向样本
890608	892928	看多了你自己就会写了
892928	894548	装法很简单
894548	896028	异形命令
896028	900828	NPX Skills at Freestyle Fly-Awesome GPT Image 2
900828	904828	Scale名叫GPT Image 2 Style Library
904828	908288	或者Cloud Code插件市场直接搜
908288	911048	最后说说我的整体判断
911048	914268	这类项目的价值要分两层看
914268	917928	案例和模板这层是当下好用的工具
917928	919788	趁热用别供着
919788	921648	真正值得带走的
921648	924288	是Prompt as Code这个思路本身
924288	927328	把模糊的描述拆成原子参数
927328	928908	散文变成协议
928908	931788	一次性抽卡变成可复用资产
931788	935588	这个思路比任何一份具体模板都长寿
935588	937148	模型换代之后
937148	938328	它依然成立
938328	940548	以后你写任何prompt
940548	941488	图像的
941488	942308	文本的
942308	943848	都可以问自己一句
943848	945828	我写的是一段散文
945828	947128	还是一份协议
947128	950128	我是每天跟AI打交道的人
950128	951808	工具天天换
951808	953408	思路可以一直攒
953408	955088	我们下期见