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用结构化 Prompt 将 AI 变成 6 人设计团队，自动生成电商视觉方案
Creao 电商视觉设计系统是由 Berryxia.AI 开源的一套 AI 驱动的电商视觉设计 Prompt 工程体系。它不是传统软件或框架，而是一套结构化的系统提示词，通过模拟 6 个专业角色的协同工作，为任何产品类别生成完整的电商视觉设计包。系统输入仅需产品名称、类别、核心特性、目标用户、价格区间 5 个字段，输出 7 个核心设计模块，包括主视觉海报、卖点卡片、细节特写、场景卡片、规格说明、物流保障和行动召唤。其核心思想包括角色分工、模块化输出、信息层级驱动、场景化叙事、数据驱动优化和可扩展的品类适配。系统支持淘宝、京东、拼多多、小红书、抖音等多平台适配，并提供 A/B 测试框架。输出为文字方案，需配合设计工具或 AI 生图工具落地。
开源在线 AI 简历编辑器，所见即所得，数据本地存储
Magic Resume 是一款开源的在线 AI 简历编辑器，由开发者 Siyue 创建并维护。它提供所见即所得的编辑体验，左侧编辑内容，右侧实时预览最终效果。所有简历数据存储在浏览器 localStorage，不上传服务器，从根本上解决隐私问题。内置 AI 辅助写作，支持 Gemini、DeepSeek、豆包等多个大模型，可进行内容润色、语法检查和简历导入。基于 TanStack Start、Tiptap v3、Zustand 等现代技术栈构建，支持多套模板和深色模式。PDF 导出时自动调整字号和间距，确保简历恰好一页。采用 Apache 2.0 开源协议，个人使用免费，商业使用需单独授权。支持 Docker 一键部署，无需数据库和后端。
ahang008/ah-xhs-cover-title短视频封面标题生成器，基于85条爆款公式进行可追溯路由匹配
ah-xhs-cover-title 是一款短视频封面标题生成器，由开发者 ahang008（阿航）于 2026 年 4 月 22 日开源发布，以 Claude Code Skill 形式运行。用户输入文章、选题或核心观点后，系统自动从 85 条经过验证的爆款封面公式中进行路由匹配，生成标题和封面三行文案。其核心是双层分类体系（8 种钩子手法 × 6 条内容赛道）和三层路由决策机制（识别赛道、匹配钩子、锁定拆法），每条输出都标注钩子代号和案例编号，实现可追溯。工具支持自然语言反馈迭代（如“再来几条”“换个方向”），并配套四种封面三行拆法模板。项目采用 MIT 协议，即开即用，无需训练。
用镜头语言导演 AI 视频：Seedance 2.0 提示词工程方法
Seedance 2.0 是字节跳动推出的 AI 视频生成模型，支持文字、图片、视频和音轨等多模态输入，在单次推理中生成音画同步的短视频。本条目整理了其提示词工程方法，核心是将“感受描述”翻译为“执行序列”，通过五层公式（主体、动作、镜头、风格、约束）构建提示词，并利用时间编码和参考文件实现精细控制。报告指出，主体描述需具体到年龄、发型、服装等属性；动作应分解为具体执行序列；镜头每代只放一个主运动；风格优先写光线和质感；约束词用于减少抖动、变形等 AI 痕迹。此外，时间编码支持按秒调度画面，参考文件（最多 9 图、3 视频、3 音轨）可提升一致性。报告还介绍了单变量迭代优化方法，并列举了 UGC、产品广告、短片等应用场景。
基于节点的 AI 多模态画布编辑器，通过可视化连线编排文本、图像、视频与音频生成
AI-CanvasPro 是一款基于节点的 AI 多模态画布编辑器，由独立开发者阿硕（ashuoAI）打造，采用纯原生 HTML/CSS/JS 前端与 Python 后端，支持 Windows、macOS 与 Web 平台。它通过无限画布上的可视化节点连线，让用户组合文本、图像、视频、音频等 AI 能力，实现多模态内容的一站式创作。项目定位为 ComfyUI 的“轻量中文替代”，中文原生支持，无需本地 GPU，通过 API 调用即梦、RunningHub、PPIO、GRSAI 及 OpenAI 兼容接口等云端模型。核心机制包括连线数据流、@引用跨节点嵌入、多供应商适配、资产与工作流复用，以及遮罩重绘、抠图、高清放大等图像编辑工具链。项目采用 Source Available 许可证，禁止商业使用。
用LLM生成结构化提示词，再交给图像模型产出可切割发布的小红书九宫格大图
这是一套利用大语言模型自动生成高质量图片提示词，再交给AI图像生成工具产出可直接发布的小红书九宫格内容的工作流方法。核心不在于让AI直接画图，而在于让AI先设计完整的图文方案，包括视觉风格、排版结构、每格内容和配色方案，然后一次性生成一张可切割的九宫格大图。该方法由程序员Austin在2026年4月公开分享，帖子获得58赞、7转发、76条评论和4600+浏览。它属于AI辅助内容创作领域，是方法论、工作流与提示词模板的组合，不依赖特定平台，只要有LLM和图像生成工具就能使用。报告指出，传统流程制作一组九宫格可能需要2-4小时，而用AI工作流可以压缩到15-30分钟。
面向微信公众号的 Markdown 转 HTML 排版与全流程创作 CLI 工具
md2wechat 是一款专为微信公众号设计的 Markdown 转 HTML 排版及全流程创作 CLI 工具，由开发者 geekjourneyx 创建，GitHub 2.1k+ Stars。其定位是“AI 时代的公众号创作工作台”，覆盖从写作、去 AI 痕迹、排版、AI 配图到推送草稿箱的完整流程。工具采用 Go 1.26+ 实现，提供 40+ 专业主题（Minimal / Focus / Elegant / Bold 四大系列）和 43 个结构化 `:::block` 高级排版模块。架构上分为 AI 模式（免费，生成 prompt 由 LLM 执行，输出不确定）和 API 模式（专业服务，确定性输出，需付费）。md2wechat 为 Agent 集成设计了完整的发现协议，原生兼容 Claude Code、Codex、OpenClaw。许可证为 BUSL-1.1，个人/学习/非商用免费，商用需授权，2030-01-01 后自动转为 Apache 2.0。
一套将地标建筑转化为博物馆展陈感档案模型视觉图的六层参数化提示词方法论
「地景档案模型 / Landscape Archive Model」是 @MrLarus 基于 OpenAI ChatGPT-Image-2.0 设计的一套地标建筑提示词方法论，将长城、珠峰、外滩、珠江等知名地标浓缩成具有博物馆展陈感的档案级实体模型视觉图。其核心是「参数化分层控制」，将提示词拆解为基础设定、画面结构、细节要求、说明系统、构图镜头、材质光影六个独立可调的控制层。该方法内置主题类型路由机制，可覆盖自然地貌、城市空间、混合景观三类主题；并遵循三层色彩纪律（主色调 70-80%、辅助色 15-25%、点缀色 3-5%），强调低饱和、克制的档案感。核心视觉概念是「三维生长」——立体主体从二维地图底板中自然生长出来，而非简单叠加。该方法天然支持系列化生成，固定基础参数只换主题即可产出风格统一的地标图集。
开源工具链将AI短剧生产从一键生成升级为逐镜头可控的工业化流水线
AI短剧精细化制作工作流利用开源工具链，将剧本解析、角色与场景一致性管理、分镜编辑、视频生成和后期剪辑串联成一条可精细调控的工业化生产线。与粗放式一键生成方案不同，它强调逐镜头控制和全流程可回溯，让创作者能对每个分镜的景别、运镜、情绪、时长、氛围进行精确调整，最终输出商用品质的竖屏短剧。报告覆盖两个代表性开源项目：Jellyfish AI短剧工厂主打人物一致性和精控镜头，从剧本到后期全闭环；Toonflow主打智能剧本改编和无限画布工作台，适合小说IP转视觉内容。两者均属于AI视频生成加工作流编排技术体系，为AI视频生成能力增加导演级控制力和制片级管理能力。
EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-API-and-PromptsGPT Image-2 提示词社区精选百科，收录 31+ 条真实案例与五大类别
awesome-gpt-image-2-prompts 是由 EvoLinkAI 团队维护的 GPT Image-2 提示词精选合辑，托管在 GitHub 上，采用 CC BY 4.0 协议开源。项目定位为 GPT Image-2 提示词的百科全书式参考库，收录人像摄影、海报插画、角色设计、UI 仿真、社区实验等五大类别的真实提示词与生成效果图。截至 2026.4.19，收录 31+ 条精选案例，来自 X/Twitter、创作者社区和公开演示。项目提供 11 种语言版本，持续更新。核心理念是"真实案例 > 理论指导"，强调提示词原汁原味、图证合一、创作者溯源。项目还提炼了五种提示词写作模式，包括摄影参数式、设计需求式、规格清单式、场景仿真式和极简指令式，帮助用户理解和掌握 GPT Image-2 提示词的写法。
一套面向 GPT-image-2 的提示词模板，用于生成博物馆图鉴级中文拆解信息图。
该项目是一套针对 OpenAI GPT-image-2（gpt-image-1.5 模型）设计的提示词工程方法论，核心是一段通用模板，通过替换【主题】变量，即可生成博物馆图鉴级别的中文拆解信息图。它主要解决传统 AI 图像生成在中文文化内容上的三大短板：结构准确性不足、中文文字渲染困难、图鉴专业感缺失。其实现方式是通过版式约束、风格锚定和结构分区三重机制，并依托模型的 VQ Token 统一空间、高分辨率输出和多轮对话迭代能力。提示词包含角色设定、内容要求、自主决策权、风格锚定、排除清单、版式约束和条件分支七个层次，并固定为顶部标题、左侧拆解、右上材质、右中纹样、底部流程的五区版式。该模板适用于传统服饰、器物、建筑、盔甲、凤冠等文化主题，但存在结构准确性不可控、非矢量图、历史准确性需验证等局限。
系统化掌握 NanoBanana Pro 提示词工程，释放模型全部潜力
本收藏基于社区分享的 NanoBanana Pro 提示词指南整理，系统介绍了该高性能 AI 图像生成模型的提示词工程方法论。内容涵盖模型定位、核心优势、常见使用痛点、七层提示词结构、视觉词汇表、中文提示词优势、标准生成流程、对话式迭代优化方法、真实应用场景、工程落地模板、质量检查清单、优缺点与局限、常见误区及学习路径。指南强调通过“精确描述 + 结构化组织 + 排除干扰”实现高质量输出，并指出大多数用户仅使用了模型 1% 的能力。适用于希望提升 AI 图像生成质量、掌握结构化提示词技巧的创作者。
AI 驱动的视觉设计协作工具，通过自然语言对话实现从想法到视觉的快速创作。
Claude Design 是 Anthropic Labs 于 2026 年 4 月 17 日发布的 AI 驱动视觉设计协作工具，属于 Research Preview 阶段，由 Claude Opus 4.7 驱动。它通过自然语言对话与 Claude 协作，创建设计方案、交互原型、演示文稿、产品 One-Pager 等视觉作品。该工具旨在解决传统设计工作流中探索受限、非设计人员视觉表达壁垒、设计到开发交接断层、原型制作代码依赖以及品牌一致性执行漂移等问题。其核心创新包括自动构建设计系统、多粒度编辑系统（对话级、标注级、精确级）、组织级协作以及多种交付方式（如 PDF、PPTX、HTML、Canva 集成、Claude Code Handoff）。Claude Design 支持代码驱动的原型，包括 3D、Shader、语音、视频等前沿能力。它适用于快速视觉探索、原型制作和跨角色协作，与 Figma 等专业工具形成互补而非替代关系。