awesome-gpt-image-2 | 把 GPT Image 2 提示词整理成可复用的 Prompt-as-Code

awesome-gpt-image-2 把图片案例、完整提示词、模板和风格资料放在同一个仓库与画廊中，并提供配套 Agent Skill。它适合需要从参考案例中提取构图和文字约束、反复调整一组视觉任务的人。项目代码采用 MIT 许可，案例中的第三方图片和提示词则要另看来源条件。

先找相近的交付物，再看风格词

找一张活动海报时，先比较标题层级、主体位置、画幅和文字量，再考虑纸张质感或光影。仓库按 UI、信息图、海报、产品、品牌、摄影、角色等输出任务组织案例，这种入口比单独搜索“高级感”更容易找到可修改的结构。

画廊支持大图查看、风格与场景筛选、复制完整提示词，以及回到 GitHub 源案例。案例图片只是一个结果样本，原始模型设置、参考素材或后续编辑不一定全部可确认，不能据此承诺同一提示词每次都得到相同画面。

把一张海报拆成能修改的要求

Prompt-as-Code 在这里主要指把提示词整理成结构、变量和可保存的版本。仓库的模板与 Skill 将内容拆成主体任务、构图布局、视觉材质、文字标签、比例格式以及约束；既有自然语言模板，也有 JSON 示例。

结构：说明元素的职责和位置

例如活动海报，需要明确哪个标题是主标题，人物或物件占多少空间，时间地点放在哪里。海报和信息图的阅读方式不同，不能只把主题名字替换后，就期待同一结构都合适。

变量：替换主题，保留真正需要的约束

下面是按这种字段思路写的假设示例，用来说明怎样把一个活动主题整理成提示词；它不是仓库案例的复现记录，也不是模型 API 请求：

任务：制作一张读书交流活动海报。
主体：一本展开的书与桌边的阅读灯，不出现人物。
布局：上方主标题，中部主体，下方放时间和地点。
风格：浅色纸张背景，深蓝文字，暖色灯光。
准确文字：“周末共读”；“周六 14:00”；“社区阅览室”。
画幅：竖版 4:5。
约束：不添加其他活动信息，文字不遮挡主体。

之后更换活动时，可以分别改标题、时间、地点和主体；保留版式不等于所有内容都不动。新标题明显更长时，要重新检查布局，原有行数和留白可能已经不适用。写出“文字准确”只是约束，生成后还要逐字核对。

复盘：保存输入，也记录实际结果

1. 记录参考案例或模板的位置，说明采用了哪些结构。
2. 填入自己的文案、主体、画幅和必要限制，删除不适用要求。
3. 使用已配置的生成入口，记录模型、参考素材和关键设置。
4. 检查文字、主体与布局，说明问题来自哪个部分，再修改对应要求。
5. 保存提示词版本与结果，区分已验证效果和仍未解决的问题。

只保存最终图片，下一次很难知道是哪项要求起作用。只保存提示词，也无法说明它在实际模型与输入条件下的表现。同时保存输入和结果，后续修改才有依据。

画廊、Skill 和生成入口，可以分开使用

浏览案例和手动改提示词，不需要安装整个项目。配套的 gpt-image-2-style-library Skill 会按输出类别、风格、场景和相近案例选资料，再组合提示词，并保留有用的模板名与案例 ID。它不会仅凭安装就替你配置模型账号。

README 提供针对宿主的安装方式。以下命令会把 Skill 安装到选定代理的全局目录，执行前应确认需要的宿主和写入范围；这里只展示用法：

npx skills add freestylefly/awesome-gpt-image-2 --skill gpt-image-2-style-library --agent claude-code codex --global --yes --copy

维护者的参考文件由 data/style-library.json 生成，网站与 Agent 使用同一套资料来源。只复制旧 Skill 文本而不带对应参考文件，分类和案例可能不完整；更新时按仓库的生成与安装说明同步。

当前 README 将在线生成分成两条路径：个人 API Key 的浏览器调用，以及登录后通过平台额度和服务端配置调用。静态浏览、Skill 组装提示词与实际生成是不同功能；生成入口还受账号、供应商、计费和配置条件影响。

需要自建网站时，再阅读 Supabase、Vercel 与供应商接入说明。服务端的 SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY、平台 API Key 和支付密钥应留在服务端，不能因为画廊页面能显示就放进前端配置。普通参考使用不必先部署这些服务。

MIT 许可与案例授权，逐项区分

仓库声明，一部分提示词与图片来自公开社区，项目不主张这些第三方内容的所有权，也不保证其商业使用权。公开能看、仓库能下载，都不能直接推导为可用于客户广告或商业交付。

使用案例时保留原作者和来源链接，并检查相应许可、署名要求和平台条件。实际输出还可能涉及品牌、人物或受版权保护素材；把案例当作结构参考重新创作，与直接复用案例图片，是不同使用方式。

这个库的主要收获，是学会把想要的结果写成可以逐项修改的要求。模板能减少反复组织提示词的工作，但不会替代视觉判断、文字校对，也不是运行在本机的图像模型。

• 项目仓库：https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2
• 模板与使用说明：https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2/blob/main/docs/templates.md
• 在线画廊：https://gpt-image2.canghe.ai/
• 第三方来源声明：https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2/blob/main/docs/disclaimer.md