GPT 可视化复杂引擎：从 V-twin 到高级提示工程
作者分享使用 GPT 生成复杂引擎可视化图像的经验，对比了早期提示与最新提示在 GPT 5.6 Sol 评分上的差异。文章展示了一个用于生成豪华摩托车发动机工程海报的详细提示词，包括系统指令、语义求解、构图、风格 DNA、输出和负面提示，并附有生成的图像。
相关文档
万字长文：好图不是抽出来的，一文讲透如何把大神的作图工具改成你自己的
作者分享了自己三个月迭代七个版本的 AI 作图 skill（wtt-nine-comic-imagegen）的完整拆解。核心观点是：拥有自己的作图 skill，起点不是从零写，而是拿大神的骨架、喂自己的翻车。文章从 skill 的来历讲起，分析其分层结构（触发词交付层、骨架变量池工程层、铁律与负面清单经验层），指出最值钱的是「不许什么」的负面约束。通过字体词失灵等实测案例，总结出品味翻译的三种形态：翻译成数字、动作和禁止。还提出锚点与变量分离、共享机制抽取等结构决策，以及比喻成败目录这一沉淀品味的方法，给出了今晚就能开工的实践路径。
SKYCOURT MERIDIAN：图像生成提示词系统
作者分享了一个名为 SKYCOURT MERIDIAN 的系统提示词，用于将用户的文本或图像改写为适用于 GPT Image Gen V2 或 Nano Banana Pro 的完整图像生成提示。该系统包含三大空间结构：Processional Meridian 构建从观者到目的地的通行路线，Dynastic Threshold 设置近景锚点与终点主体，Orbital Vault 营造云层深度与天体尺度。提示词详细规定了中式宫殿建筑元素、四级景深、光影配色、细节密度分布等约束，并区分 GPT 与 NANO 的不同输出格式。
BLACKGLASS ASCENDANT：图像生成提示词系统
本文介绍了一套名为“BLACKGLASS ASCENDANT”的图像生成提示词系统，用于GPT Image Gen V2或Nano Banana Pro。该系统通过三个子系统（Ascendant Frame、Blackglass Lattice、Silverfall Halo）来构建具有视觉冲击力的图像，强调主体支配、材质细节和光影控制。文章详细规定了提示词的生成规则，包括主题确定、表面处理、光照逻辑、色彩方案等，并针对GPT和Nano分别给出了输出格式要求。
开源「活人感写作.skill」，只为帮你写出没有AI味的文字
作者开源了「活人感写作.skill」，旨在解决AI写作缺乏真实情感的问题。该Skill不仅优化辞章，去AI味，还强调通过激发真实经历和思想来实现“修辞立其诚”，适配GPT、Qwen等多个模型，助人创作真诚内容。
GPT Images 2.0 完全指南：从新手到专业的视觉生产系统
文章深入剖析了 GPT Images 2.0 的核心优势与应用场景，指出其不仅是绘图工具，更是视觉生产系统。作者详细介绍了其在视觉叙事、角色一致性系统、营销活动生成等方面的五大应用场景，并提供了通用提示词模板、角色防漂移策略及编辑协议等实战技巧，强调建立工作流思维的重要性。
自己动手做LoRA 从 0 到 1 实战
作者详细记录了从零开始训练一个专属人物 LoRA 的完整实战流程。他使用 GPT Image 2 生成 56 张虚构人物训练数据，基于开源模型 MOSS-Image（5B 参数 Diffusion Transformer）进行微调，仅用一张 RTX 4090 训练约 65 分钟即获得稳定的人物形象生成能力。文章涵盖数据准备、Caption 标注、Checkpoint 选择、效果验收等关键环节，并指出了过拟合等常见问题。作者将整个流程开源到 GitHub，提供运行环境镜像、Jupyter Notebook 和 ComfyUI 工作流，建议初学者亲手跑一遍以真正理解 LoRA 训练原理，一通百通。
Harness Engineering: How to Build AI Agents That Actually Work
文章指出大多数人在错误的层面修复 AI Agent 问题：模型失败时反复改提示词、换模型、加工具，却忽略了真正的问题是模型周围的环境——Harness。Harness Engineering 是构建围绕模型的系统，决定模型能看到什么、能做什么、记住什么、如何判定成功与失败。作者提出六大实践：将请求转化为带完成条件的任务契约；用渐进式披露提供项目地图而非塞满上下文；在模型与工具之间设置网关校验与策略授权；将记忆（事实、决策、状态、经验）移出对话外部存储；以可观测证据作为任务完成的门槛，优先用确定性检查。好的 Harness 能提升每一次运行的质量。
3 markdown architecture patterns that boost agentic productivity
本文介绍了三种提升编码代理（Agentic）生产力的 Markdown 架构模式：AGENTS.md、DESIGN.md 和 SKILL.md。AGENTS.md 为代理提供项目全局指导，基准研究显示可减少 26% diff 大小、27% 耗时和 25% token 消耗，建议保持约 12 行简洁内容。DESIGN.md 由 Google 于 2026 年推出，通过描述性文字和 YAML 设计 token 固化设计系统，保证 UI 一致性。SKILL.md 提供可复用的任务流程指令，按需渐进加载以节省 token，且可复用于非编码业务场景。作者建议将规范纳入版本控制，像对待源码一样严格管理 Markdown，并警惕第三方 skill 的安全风险，从而规模化提升团队的智能体工作流效率。
Towards securing the internet
OpenAI 总裁 Greg Brockman 介绍了 Patch the Planet 计划中利用 GPT 模型发现并修复 PHP 严重漏洞 php2shell 的过程。该漏洞潜伏 14 年，允许攻击者在几乎所有已部署的 PHP 应用上执行任意代码。团队联合 PHP、Wiz、Cloudflare 及政府伙伴，用两个月时间协调修复。作者指出传统漏洞管理模式在 agentic 时代难以扩展，提出防守方需建立比攻击者更快的 OODA 循环，并强调保持最先进网络模型应成为国家优先事项。OpenAI 还向一线防御者提供 10 亿美元额度，并扩展 Daybreak 计划以应对 AI 时代的网络安全新阶段。
手绘skill新增图型：IG-038 万能信息图
作者牙仔发布手绘Skill库新图型IG-038万能信息图，用户只需填写主题和核心要素即可生成风格统一的信息图，适合单一主题批量拆解出图、构建社媒连载组图与行业复盘长图。文章展示了四个实测案例：手冲咖啡冲煮指南、新消费品牌增长复盘、降噪耳机技术拆解以及小红书四图连载组图，并给出完整提示词模板，同时介绍了通过GitHub仓库安装与更新手绘skill的方法。
手绘skill新增图型：IG-037 高精细手绘等距轴测地图信息图
作者为手绘 Skill 库新增图型 IG-037——高精细手绘等距轴测地图信息图，采用 45 度鸟瞰等距轴测微缩视角，包含核心地标建筑、彩色游览动线、独立 Legend 图例与编号索引，适用于景区导览、历史街区漫游、枢纽导视与文创园区等场景。文章展示了五个实测案例：黄山风景区登山导览图、成都宽窄巷子美食寻味地图、北京大兴国际机场无障碍导航图、上海武康路购物漫游地图、成都大熊猫基地亲子探索地图，各案例搭配不同画风与配色，并提供了拿来即用的提示词模板与安装更新方法。
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。
