GPT2 提示词：如何将教程转化为清晰易懂的信息卡片
文章介绍了一个基于 GPT 的提示词技巧，旨在将“如何做”系列的教程文本或命题自动转换为视觉化的信息卡片（如海报）。该提示词采用苹果设计体系和高桥流风格，强调智能排版、高密度信息呈现及直观的阅读路径，适合小红书等内容创作者快速生成科普素材。
相关文档
视觉生产范式压缩：看懂这篇，你才算开始会用 Image 2
作者通过长期测试 Image 2.0 图像生成模型，发现极短提示词反而能生成异常完整的画面，并提出“视觉生产范式压缩”理论。核心观点是：提示词信息量与字数无关，关键在于“高密度视觉概念”——如“编辑式人像”“极简时尚封面”等概念，能自然带出一整套摄影、造型、构图、版式等视觉惯例。好的组合应让不同概念各有侧重，形成一份简短的创意简报。这种方法通过控制高层结构、保留低层执行自由，让模型在成熟的视觉系统内完成设计。提示词的核心能力已从“描述画面”转向“选择视觉世界”。
OpenAI 官方 GPT-Image 2.5 提示词指南与示例
本文译写自 OpenAI Cookbook 的开源示例，整理了 GPT-Image 图像生成模型的提示词基本写法与 24 个实用示例。文章首先介绍提示词的组织顺序（场景、主体、关键细节、限制条件），并给出七条核心原则：写出可见细节、明确构图、交代人物姿势动作、逐字列出画面文字、改图时说明保留项、为参考图分配用途、一次修改一个问题。随后通过人物照片、信息图、广告、标志设计、四格漫画、应用界面、教学配图、演示页等场景，以及换衣、合成、透明背景提取、草图转写实、物体移除等编辑示例，展示了完整的提示词与 API 参数设置。
开源一个文章配图 Skill：歸藏材质插画
作者开源了一款名为“歸藏材质插画”的 Skill，旨在解决文章、汇报及教学中概念解释难的问题。该工具通过调用 GPT-Image 2.0，能将文本转化为风格统一、带中文标签的 3D 材质解释图。文章详细介绍了其在处理冷门概念检索、图表数据重绘以及防止 AI 乱写标签等方面的技术优化。
开源个 Skill｜彻底解决小红、小绿书配图难题
本文介绍了一款名为 guizang-social-card-skill 的开源工具，旨在解决图文创作者的配图难题。该工具通过区分不同内容品类（如旅行、职场、影评等）自动匹配杂志风或网格风版式，集成免费商用图库并智能避让图片主体。作者强调将其视为“产品”而非简单的 Prompt，通过严格的规则和设计系统，生成具有高级感的图文卡片，避免流水线式的“AI 感”。
AI 生图还能用 JSON 控制排版？5B 开源模型商业海报实验
作者测试了模思智能开源的 5B 生图模型 MOSS-Image，重点验证其文字渲染与 JSON Layout 结构化布局能力。通过虚构日系甜品店海报案例，对比传统自然语言 Prompt 与 JSON 布局控制的效果差异：JSON 可将人物、产品、标题等元素按坐标框精确定位，类似写前端页面。三轮测试覆盖主视觉、商业活动海报排版及中英文文字生成，验证了文案正确率、版式适配与视觉融合。结论是 JSON Layout 虽非 PS 级精确编辑，但能将模糊排版需求变为结构化描述，对商业海报、电商图等场景具有实际价值。
从国内真实案例看，把AI美女变成钱的10种方法
文章整理了10种适合中国市场的AI美女图片变现方式，包括小红书养号接品牌广告、售卖高清壁纸素材、闲鱼AI写真头像定制、帮电商商家制作AI模特图、打造虚拟IP、出售提示词教程、参加AI创作比赛、为短视频博主制作视频素材、给线下商家做宣传海报、以及设计插画周边等。作者结合AYAYI、柳夜熙等真实案例说明变现逻辑，并建议普通人从可明确交付的小项目入手，同时强调需注意肖像权与合规问题。
2小时从零看懂 AI：一篇文章建立AI认知体系（8000元企业内训同款）
本文是作者基于3家企业AI内训经验整理的AI入门长文，涵盖四大部分：大模型通识、提示词方法、智能体入门与实操。文章用通俗语言解释AIGC概念、大模型的定义与工作原理（概率预测文字接龙）、AI的优势（信息处理、知识覆盖、内容生成）与局限（幻觉、时效性、偏见、推理限制），并阐明AI软件=大模型+产品界面的本质，介绍提示词、微调、RAG三种大模型优化手段，帮助读者快速建立完整的AI认知框架。
提示词不用写得专业，要写到你自己能读懂
作者以AI生图的窗边咖啡馆人像提示词为例，讲解如何整理AI生成的冗长提示词。核心方法是：删流程、合重复、换实景、测删除。要点包括：去掉分栏小标题后整体通读，合并重复表达同一意思的形容词；把'不要杂乱'等否定句改写为具体的正面画面描述；将'高级感、电影感'等笼统大词拆解为具体的光线、配色和构图要求；一次只删一句，对照出图验证效果，但不要为了精简丢掉关键的安排。最终目标是写出自己能读懂、出了问题知道从哪句下手的提示词。
AI 做图最怕改细节？用无限画布，一个人就是一支设计团队！「附实操」
作者分享了使用豆包工作「无限画布」进行 AI 设计的实操体验。从一张石榴海报的灵感出发，依次完成了产品图、品牌展示板、包装、帆布袋、社媒图、宣传海报等一整套品牌物料，最后还生成了一条 15 秒广告视频。文章详细介绍了无限画布的核心功能，包括引用生成、局部编辑、分图层、抠图、消除、扩图和变清晰等工具，以及「创意设计」和「创意视频」Agent 的使用方法。作者强调这种工作流让没有设计背景的人也能快速迭代创作，对比不同方案并逐步打磨细节，大大降低了创作门槛。
GPT Image 2.5 提示词写作指南
本文整理了 OpenAI 官方 GPT Image 2.5 提示词写作指南的八条核心原则：先定义结果、选易维护格式、描述可见细节、写清人物动作、精确文字加引号、分开要改与要保持的内容、给参考图编号、有意识迭代。同时介绍了模型与参数（quality、size、background）的选择建议，并结合人像摄影与自然景物两类示例，给出中文提示词模板和实操要点，帮助用户写出可控、可迭代的图像生成提示词。
AI实战：从0搭建个人视觉IP系列教程｜配图篇
本文是「搭建个人视觉体系」系列教程第3篇，讲解如何用AI建立个人配图规则。作者将创作者配图归纳为封面、信息图、数据图表、插画四大系统，介绍新粗野主义、极简信息设计、瑞士杂志等常见风格，并提出融合参考图设计语言与已有头像、Banner视觉资产的方法。文中提供完整Prompt用于让AI生成「个人配图规则」，指导读者通过四类测试图验证视觉统一性，并示范如何将规则应用到show-me、archify等图片类Skill中，最终形成可长期迭代的个人视觉识别体系。
单人操盘 590 位博主、拿下 26 亿播放：海外顶级 AIGC 搞钱流水线拆解
文章深度拆解了海外操盘手 Lucas Patiri 一个人调度 590 位博主、累计 26 亿播放的 AI 短视频带货系统。其核心逻辑是：文案话术才是卖货关键，画面只要真实自然即可。系统通过爬取 13 万条真实买家评价提炼痛点话术、逆向拆解同行爆款前 3 秒、按开场骨架结构分类钩子、为博主生成个性化脚本、以及发布前用 Agent 严格审查前 3 秒是否跑题，解决'钩子缺失导致播放暴跌 4.2 倍'的死穴。文中还提供了三套可直接复用的中文 Prompt 模版，并给出国内商家、出海卖家和个人创作者的落地建议。
