awesome-gpt-image-2：把生图提示词当代码复用

介绍 awesome-gpt-image-2 的案例库、工业模板和 Agent Skill，重点讲 Prompt as Code：把一次成功的提示词拆成有类别、变量、约束和验收标准的可版本化资产。

内容更新 2026-08-29

先看结论

真正可复用的生图经验不是收藏一段长提示词，而是把主体、构图、风格、文字、比例、约束和验收拆成可替换模板。

仓库当前提供什么

  • 截至 2026-08-29，README 标注 544 个案例，仓库描述仍概括为 530+ 案例和 20+ 工业模板；数量会继续变化。
  • 案例按 UI、信息图、海报、商品、品牌、建筑、摄影、插画、角色、场景、历史和文档等类别整理。
  • 仓库同时提供网页画廊、模板文档和 gpt-image-2-style-library Agent Skill。
  • Skill 的选择顺序是模板类别 → 视觉风格标签 → 场景标签 → 相近案例，并要求输出主体、构图、风格、文字、比例和约束。

可复制的 Prompt as Code 模板

请先整理生图提示词，不要调用任何图片 API。\n\n目标类别：{商品图 / 海报 / UI / 信息图 / 摄影 / 插画 / 角色 / 场景 / 文档}\n用途：{平台与投放位置}\n主体：{对象、数量、姿态、比例}\n构图：{画面比例、主体位置、前中后景、留白}\n风格与材质：{光线、镜头、材质、色彩、参考方向}\n精确文字：{必须出现的短文本；没有则写不渲染文字}\n输出格式：{比例、尺寸、背景、文件用途}\n限制：{不要出现什么、哪些元素不能改变}\n验收：{主体准确、文字可读、材质可信、无水印等}\n\n请输出：模板名称、最终提示词、可替换变量、人工验收清单。

模板库不等于生产生图系统

  • 仓库负责提示词资产与选择方法，不替你管理 API Key、费用、审核、重试和结果存储。
  • 真实生成应使用专用、限额 Key；固定单次数量并关闭盲目自动重试，超时时保持未知状态。
  • 从社区案例学习结构时要检查来源和权利边界，不把第三方 Logo、人物、产品图或品牌外观直接用于商业交付。
  • 提示词和模型版本会影响结果；生产流程必须保存版本、输入、输出和人工验收结果。

参考来源

适合谁看

  • 每次做海报、商品图或信息图都从零试提示词
  • 想让 Agent 根据任务自动选择视觉模板和案例
  • 想把团队里效果好的提示词沉淀为可审查的 Skill

操作步骤

  1. 先确定输出类别：商品图、海报、UI、信息图、摄影、插画、角色、场景或文档
  2. 从案例库选一个最接近的结构，提取可迁移规则，不复制具体品牌、人物或受版权保护素材
  3. 把提示词拆为主体、构图、风格材质、文字标签、比例格式、限制与负面细节六个区块
  4. 将商品名、卖点、颜色、比例和文案改成变量，保留固定的布局和验收规则
  5. 先让 Agent 输出提示词并人工审阅；只有当次明确授权真实生图时才调用模型和消耗额度

需要解决的问题

  • 换一个商品或主题后，上一张图的提示词几乎不能复用
  • 提示词只有风格词，没有版式、文字、比例和失败约束
  • 团队收藏了很多案例，但没人知道该在什么场景使用

先理解这些

  • 项目把社区案例重新分类，并提供 UI、信息图、海报、商品、品牌、摄影、角色等模板入口
  • Agent Skill 先判断任务类别，再匹配模板、视觉风格标签、场景标签和相近案例
  • Prompt as Code 的核心是结构化、参数化、版本化和可验收，而不是把提示词写得更长

遇到困难时

  • 结果不稳定时先固定一个模板，只改主体和少量变量，不要同时换构图、风格和比例
  • 图片文字错乱时减少文字量，写出精确短文本、层级和可读性要求，并准备人工修正
  • 涉及真人、品牌、Logo、商标或客户素材时先确认授权，仓库的 MIT 许可证不自动覆盖第三方权利