awesome-gpt-image-2完整使用流程指南：先复制结构再复制风格词

awesome-gpt-image-2完整使用流程指南先复制结构再复制风格词【免费下载链接】awesome-gpt-image-2Prompt as Code | GPT-Image2 工业级提示词引擎与模板库530 个案例逆向工程20 套工业级模板并提炼出Skills持续更新中项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/awe/awesome-gpt-image-2awesome-gpt-image-2 是一个 GPT-Image-2 工业级提示词引擎与模板库通过逆向工程 530 个真实案例提炼出 20 套可直接填空的工业级提示词模板并同步生成可被 Agent 调用的风格库数据。本文带你走一遍完整使用流程如何找到对标案例、如何先复制结构再复制风格词、最后如何把业务变量填进模板告别玄学抽卡稳定出图。建议按以下 6 步操作全程无需编程基础克隆仓库打开中文 README认清库里的三类核心资产按分类锁定你要的输出类型拆解案例先抄结构再抄风格词把变量填进工业级模板可选接入 Agent Skill 自动写提示词 第一步克隆仓库快速上手git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/awe/awesome-gpt-image-2克隆完成后从 README.zh-CN.md 开始阅读。它包含分类概览、快速入口和精选案例是整个库的导航台。️ 第二步认清三类核心资产这个库的价值不在于堆提示词而在于三类互相咬合的资产资产位置用途案例画廊532 个案例docs/gallery.md找对标、抄结构工业级模板 防坑指南docs/templates.md填空生成提示词风格库数据 Agent Skilldata/style-library.json、agents/skills/gpt-image-2-style-library/SKILL.md自动化工作流调用所有案例还汇总在机器可读的 data/cases.json 中方便脚本批量处理。 第三步按分类锁定输出类型README 中提供了 11 个分类的画册入口UI 与界面、图表与信息可视化、海报与排版、商品与电商、摄影与写实等。先确定你要模仿的输出类型而不是急着写提示词要做 App 界面 → UI 与界面73 cases要做科普图 → 图表与信息可视化52 cases要做活动海报 → 海报与排版86 cases完整画廊拆成两册避免页面过长docs/gallery-part-1.md例 1-165docs/gallery-part-2.md例 166-532每个案例都是图 来源 完整提示词的三件套这就是本库的核心形态。 第四步先复制结构再复制风格词核心这是 README「怎么用这个库」一节给出的黄金法则抄结构不要只抄风格词。什么是结构结构决定画面长什么样通常是提示词里排在前面的部分输出类型信息图 / UI 截图 / 海报 / 长卷版式骨架标题区 N 个模块、12 格编号面板、9:16 竖版信息层级主标题 → 模块短标题 → 一句话说明约束条件文字必须可读、禁止乱码、比例锁定什么是风格词风格词决定画面什么气质通常是提示词末尾的形容词堆工程白皮书气质、浅色纸张背景、清晰线条8K、高对比度、电影感光影只抄风格词而不抄结构模型会自由发挥版式输出千次千面先锁结构再换风格词同一套骨架可以稳定批量产出系列图。实战拆解例 1 城市生命系统图谱打开 docs/gallery-part-1.md#case-1这条提示词的结构非常清晰Vertical 9:16 isometric cutaway infographic 城市生命系统图谱 / Urban Metabolism Atlas. Smart city from sky to bedrock: ... 12 numbered panels bilingual CN/EN ... Style: engineering white paper scientific atlas, light paper bg, crisp lines, 8K. No cyberpunk, no gibberish text, must show both above AND below ground.可以看到比例 视角 12 面板结构是骨架复制它工程白皮书 科学图谱是风格词可以换成儿童科普插画或赛博朋克再试一轮末尾的 No cyberpunk, no gibberish text 是防坑约束原样保留。不同类别的结构差异很大对照着看会更有感觉 第五步把变量填进工业级模板确认结构后回到 docs/templates.md。每套模板都有常规模板 JSON 进阶模板 避坑指南三段式。以信息图为例docs/templates.md#L99-L105生成[主题明确、具体避免宽泛]信息图目标读者为[人群:细化人群特征]。 结构标题区 [3-5]个模块每模块含图标、短标题、1-2句说明。 图表类型[流程图/对比图/关系图/时间线]。 风格[专业报告/科普插画/儿童教育等]主色[颜色]背景[浅色/深色]。 输出信息层级清晰、可读性高的中文信息图。注意结构字段在前、风格字段在后和第四步的拆解逻辑完全一致。把主题、人群、模块数填好再决定风格词就是完整提示词了。 第六步可选接入 Agent Skill 自动写提示词如果你用 Claude Code、Codex、Cursor 等 Agent仓库内置的风格库 Skill 可以让 Agent 直接基于 data/style-library.json 选择模板、匹配风格标签并组装提示词工作流定义见 agents/skills/gpt-image-2-style-library/SKILL.mdnpx skills add freestylefly/awesome-gpt-image-2 --skill gpt-image-2-style-library --global --yes --copy安装后直接对 Agent 说使用 gpt-image-2-style-library 技能帮我生成介绍 Codex 的信息图即可。下图就是该 Skill 生成的城市生命系统图谱示例✅ 常见坑速查来自官方避坑指南坑对策版式混乱、信息溢出在结构里写死模块数量和图表类型中文变乱码、火星文强制文字绝对可读必须显示指定的中文平台特征混搭生成前指定平台X 有蓝勾、抖音有音乐碟片屏幕比例不对特殊比例如 21:9 车机必须写在提示词最前面长文塞满画面图表场景只用短句文案模型不是排版工人更多细节见 docs/templates.md 中每套模板自带的避坑指南小节。 总结一句话记忆完整流程定类型 → 找案例 → 抄结构 → 换风格词 → 填模板 → 可选接 Skill。awesome-gpt-image-2 把散文式提示词压缩成了结构化协议按这个流程走GPT-Image-2 的出图从抽卡游戏变成了可复用的流水线。项目持续更新中建议关注 docs/gallery.md 的最新案例入口。【免费下载链接】awesome-gpt-image-2Prompt as Code | GPT-Image2 工业级提示词引擎与模板库530 个案例逆向工程20 套工业级模板并提炼出Skills持续更新中项目地址: 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