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找到 19 个项目

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以下内容已由 AI 根据历史资料整理,供本地测试,未经人工复核。

内容创作主题配图

GPT-Image 2 品牌包装系统提示词

一套通过约2000字模块化提示词,为任意品牌与品类生成品牌提案级包装系统展示图的方法论。

这是一套专为 ChatGPT Image 2.0 设计的品牌包装系统展示图提示词工程方法论,由 @MrLarus 实战验证。其核心是一套约 2000 字的中文提示词模板,用户只需替换【品牌名称】和【品牌类目】两个变量,即可生成包含手提袋、礼盒、单品盒、瓶罐容器、标签贴纸、产品本体等多种包装载体,且所有元素共享统一品牌视觉识别系统的展示海报。该方法论通过十层模块化控制架构,分别约束画幅、品牌系统完整性、品类适配、元素数量、视觉一致性、配色机制、构图、视觉风格、光影和最终效果。其核心设计思想包括系统感优先、受控发散配色、克制即高级、品类驱动、提案感优先和三段式构图。报告显示,该方法已在美妆、轻食、烘焙、茶饮四个不同品类品牌上生成高质量输出。该方法论适用于品牌提案、电商视觉升级、创业团队 MVP 视觉、设计灵感探索和设计教育等场景,但报告也明确指出其局限,包括品牌深度不足、Logo 真实性有限、输出为位图不可直接用于印刷、存在版权风险以及品类覆盖有限。

模板化品牌包装设计品牌视觉系统
09.08
内容创作主题配图

AI形象照接单级模板提示词

一套分层锁定的AI生图提示词架构,将专业摄影参数硬性锁定,仅开放客户定制区,实现标准化接单交付。

AI形象照接单级模板提示词是一套结构化的AI生图提示词工程方法论,旨在将Midjourney、Flux、GPT Image等AI图像生成工具的输出质量从“塑料感”提升到商业影楼级写真水准,并实现标准化接单交付。其本质是分层锁死的提示词架构:将摄影参数(镜头、光位、胶片质感)硬性锁定,仅暴露客户定制区(动作、穿搭、修饰)作为可变变量。用户只需复制模板、填入客户需求、让LLM生成最终提示词,并配合客户原始照片垫图出图。该方法论解决了传统AI生图的六大痛点,包括“塑料微商味”、非标交付、摄影知识门槛、客户需求翻译困难、效率低下和AI发散不可控。核心思想是“锁定底层参数,只动客户变量”,通过三层分离架构(客户定制层、项目设定层、摄影锁定层)实现。报告还提供了五套风格模板(影楼级黑白写真、王家卫复古港风、法式冷金油画感、美漫赛博硬核风、时装型录Lookbook),以及标准接单出图流程、工具环境、常见问题排查和优缺点分析。

接单变现模板化商业摄影
09.08
内容创作主题配图

GPT-Image科学百科图解提示词

一套通过结构化提示词让AI自动生成百科级科学信息图的方法论

这是一套专为GPT-Image等多模态图像生成模型设计的高密度信息图提示词工程体系,通过结构化的视觉布局指令,让AI自动生成类似DK百科全书风格的专业科学图解。它并非软件或工具,而是一套提示词工程方法论,核心成果物是“单图即百科”的信息图:中央主体以逼真3D效果“跃出画面”,周围环绕6-8个知识模块,通过引导线、箭头、标注形成完整的知识网络。该体系解决了传统AI图像生成在知识密集型场景下的信息密度不足、布局不可控、文字渲染差、学科覆盖窄、专业度低等问题。其核心思想包括“太阳系布局”、战略性留白、引导线编织知识网络、中文书法体与手写注释的双层文字系统、三大领域模板化以及3:4竖版画幅与复古纸张质感。提示词结构拆解为7个控制层:角色定义、任务描述、领域选择、风格定义、视觉要求、模块结构、主题注入。用户只需修改主题名即可生成不同物种或人物的信息图。报告还提供了标准使用流程、批量生产流程、与竞品的对比、真实应用场景、工程落地步骤、优缺点与局限、常见误区及学习路径。

多模态AI科学教育内容创作
09.08
Donchitos 的 GitHub 头像Donchitos/Claude-Code-Game-Studios
AI 智能体GitHub 项目

Claude Code Game Studios

将单个 Claude Code 会话改造为完整游戏开发工作室的开源模板仓库

Claude Code Game Studios(CCGS)是一个开源模板仓库,将单个 Claude Code 会话改造为一个完整的游戏开发工作室。它不是一个独立工具或引擎,而是一套运行在 Anthropic Claude Code CLI 环境之上的组织架构层,通过 49 个专业 AI Agent、72 个 Slash Command(Skill)、12 个自动化 Hook、11 条路径作用域规则和 39 个文档模板,模拟真实游戏工作室的层级分工与协作流程。CCGS 属于 AI 多 Agent 协作模板,不提供新的 AI 能力,而是把 Claude Code 已有的 Agent 机制组织成一套游戏开发专用的流程体系。其核心是三级 Agent 层级,对应真实工作室的组织架构,并采用用户驱动的五步协作协议。CCGS 支持 Godot 4、Unity、Unreal Engine 5 引擎,主要测试平台为 Windows 10 + Git Bash,兼容 macOS 和 Linux。

工作流模板游戏开发
09.08
zxfccmm4 的 GitHub 头像zxfccmm4/Obsidian-OpenCode-Knowledge
知识管理GitHub 项目

Obsidian OpenCode Knowledge

本地优先的 AI 知识管理方案,通过规则驱动实现自动录入、查询与维护

Obsidian OpenCode Knowledge 是一套面向非技术用户的本地 AI 知识管理方案,由开源项目 zxfccmm4/Obsidian-OpenCode-Knowledge 提供。它结合 Obsidian 笔记软件、OpenCode 终端 AI 助手和预配置的知识库规则(AGENTS.md),通过一键部署模板,让用户在 5 分钟内拥有完全本地化、AI 驱动的个人知识库。项目主要解决信息录入成本高、知识库混乱、查询效率低、缺乏维护以及隐私担忧等问题。其核心设计包括三目录隔离(raw/wiki/assets)、四触发行为(Ingest/Query/Lint/Social Ingest)、社交媒体知识域分类、可配置的 AI_CONFIG.md 以及完全本地存储。系统支持多种 LLM 后端,并预装 9 个技能包,实现素材消化、社交媒体采集、知识库体检和自然语言查询等功能。

本地优先社交媒体采集知识管理
09.08
内容创作主题配图

GPT-Image 2 实操案例与提示词工程指南

一份基于实操案例整理的 GPT-Image 2 提示词工程指南,覆盖 13 类应用场景与模板化用法。

本指南基于一份实操报告整理,围绕 OpenAI 于 2026 年 4 月推出的图像生成模型 GPT-Image 2 展开。报告指出,该模型并非传统文生图工具,而是集成了意图理解、知识补全、设计规划与精准渲染的 Agent 系统。指南重点介绍了其四大核心亮点:高质量中文渲染、自动补全缺失信息、支持极简提示词以及可对话式追问微调。内容主体为 13 个实操案例,覆盖图鉴拆解、古文书法、科普百科、电商详情、试卷生成、旅游攻略、人物关系图、密集中文排版等场景,每个案例均提供了对应的提示词模板与通用性说明。此外,指南还对比了 GPT-Image 2 与 Midjourney、DALL-E 3、Stable Diffusion 等工具的差异,并总结了优缺点、常见误区与学习路径。报告同时指出其局限,如不适合像素级精确排版、无法本地部署或批量调用,以及存在伦理风险。

提示词工程图像生成信息图
09.08
内容创作主题配图

YouMind GPT Image 2 提示词库

社区驱动的 GPT Image 2 提示词策展平台,提供已验证提示词与多语言支持

YouMind GPT Image 2 提示词库是一个由 YouMind 团队维护的社区驱动型 AI 图像提示词集合平台,覆盖 OpenAI GPT Image 2 模型。截至 2026 年 4 月 21 日,平台已收录 725+ 条提示词,并以每日更新的速度持续增长。平台提供 Web Gallery 和 GitHub 开源仓库两种使用方式,支持 16 种语言版本,采用 CC BY 4.0 开源协议。核心功能包括瀑布流布局、全文搜索、分类筛选、AI 一键生成以及社区投稿系统。平台从用途、风格、主体三个维度对提示词进行分类,共 44+ 个类别。此外,部分提示词支持 Raycast Snippets 集成,便于用户模板化使用。平台通过 GitHub Actions 每 12 小时自动同步更新,确保内容时效性。

多语言开源社区驱动
09.08
AI Animation README 配图
内容创作GitHub 项目

AI Animation

用 Prompt 模板驱动 AI 生成 HTML 动画的示例与模板集合

AI Animation 是一个由 Unclecheng 开发的 AI Prompt 模板集合项目,专注于用 AI 生成炫酷的 HTML 动画网页。项目包含分类整理的 Prompt 模板、多种预置 HTML 动画示例(技术可视化、PPT 模板、3D 效果等),配合 Trae、Claude、GPT-4o 等 AI 工具使用。项目定位为 AI 辅助内容创作与教育可视化,目标用户包括教育者、内容创作者和技术博主。核心能力包括技术概念可视化、PPT 风格模板、3D 效果演示、UI 参考重构以及纯前端零依赖实现。所有动画示例基于 HTML5、CSS3 和原生 JavaScript,不依赖任何外部库。项目提供 40+ 个预置 HTML 动画文件,涵盖网络协议、AI/ML 概念、PPT 模板等类别,可直接在浏览器中打开使用。项目采用 MIT 协议,但明确仅限学习研究,禁止商业用途。

3D 效果纯前端教育可视化
09.08
其他项目主题配图

设计灵感网站合集

五个高质量设计灵感网站,帮助你在AI时代提升审美判断力

本合集源自X(Twitter)博主 @Jackywine 的推荐帖子,精选了五个高质量的设计灵感网站,覆盖网页设计的不同维度,包括暗色主题、页脚设计、着陆页、综合网页设计和行业奖项。这些网站不仅是设计师的灵感来源,也是产品经理、开发者、内容创作者等非设计角色提升视觉素养的高效工具。核心思想是:在AI时代,当执行能力不再是瓶颈时,审美判断力成为核心竞争力。通过分类浏览、聚焦单一维度、接触顶级案例、可操作模板和持续训练,用户可以系统性地提升审美能力。五个网站各有侧重:Dark.design专注暗色主题,Footer.design专注页脚设计,Landingly提供着陆页灵感与Figma模板,Godly.website收录顶级设计,Awwwards提供行业奖项与评审标准。它们共同构成一个分层审美训练体系,从建立全局标准到专项深挖,再到可落地执行。

暗色主题设计奖项设计灵感
09.08
Magic Resume README 配图
内容创作GitHub 项目

Magic Resume

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。

简历编辑器开源AI辅助
09.08
ahang008 的 GitHub 头像ahang008/ah-xhs-cover-title
内容创作GitHub 项目

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。

案例库标题生成短视频
09.08
内容创作主题配图

AI小红书九宫格图文生成提示词工程

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。

工作流九宫格提示词工程
09.08
Guizang PPT Skill README 配图
AI 智能体GitHub 项目

Guizang PPT Skill

将十年设计经验压缩为规则文件,让 AI 按杂志级排版生成单文件网页 PPT

Guizang PPT Skill(magazine-web-ppt)是由设计师歸藏(op7418)开源的一个 Claude Code / AI Agent Skill,用于生成单文件 HTML 横向翻页网页 PPT,视觉基调定位为“电子杂志 × 电子墨水”。它不是一个 PPT 编辑器,而是一套“人 × AI 协作做 PPT”的接口,把十年设计经验压缩成一个 SKILL.md 规则文件,让 AI 按照专业杂志排版规则自动生成网页幻灯片。项目发布于 2026-04-24,采用 MIT 协议,语言为 HTML 100%,拥有 396 Stars 和 60 Forks。核心工作流包括 6 问需求澄清、大纲与叙事弧规划、拷贝模板并选主题色、类名预检与主题节奏规划、挑选布局并填充内容、Checklist 自检。产物为单文件 index.html,浏览器直接打开,零依赖。

单文件应用开源杂志排版
09.08
AI 智能体主题配图

AI Agent 技能工具

面向 AI Agent 的影视解说自动化与互联网信息获取技能工具

本收藏条目涵盖两个面向 AI Agent 的技能工具:Narrator AI CLI Skill 与 Agent Reach。Narrator AI CLI Skill 是专为 AI Agent 设计的视频解说自动化技能文件,对应 CLI 客户端 narrator-ai-cli,封装了 Narrator AI 开放平台的完整 API,支持 Claude Code、OpenClaw、Windsurf 等主流 AI Agent 平台。其核心能力是用一句自然语言指令,自动完成从脚本生成到成片输出的全流程影视解说视频生产,内置 93 部电影素材库、146 首 BGM、63 种配音音色(覆盖 11 种语言)、90+ 解说模板,提供「改编解说」和「原创解说」两条工作路径。Agent Reach 是一个开源的 AI Agent 互联网能力脚手架,由 Panniantong 开发,作为一键安装器和配置管理器,将 15+ 个平台的内容读取能力(如 Twitter、Reddit、YouTube、B站、小红书、GitHub、微信公众号、抖音、LinkedIn、微博、V2EX、雪球、RSS 等)集成到任何 AI Agent 中,核心价值是零 API 费用、零配置门槛,所有底层工具均为开源免费的 CLI 工具,通过本地 Cookie 和抓取方式访问平台内容,数据只留在本地。

脚手架视频解说信息获取
09.08
内容创作主题配图

GPT-Image-2 地景档案模型提示词

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。

参数化模板地标可视化视觉风格控制
09.08
内容创作主题配图

GPT-image-2 汉服拆解图提示词工程

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。

版式设计提示词工程文化内容
09.08
Narrator AI CLI Skill README 配图
AI 智能体GitHub 项目

Narrator AI CLI Skill

让 AI Agent 通过自然语言对话自动完成电影解说视频全流程生产的技能描述文件

Narrator AI CLI Skill 是一个 AI Agent 技能描述文件,教会 AI Agent(如 OpenClaw、Claude Code、Cursor、Windsurf 等)如何调用 narrator-ai-cli 命令行工具,完成电影/短剧解说视频的全自动化生产。它解决的核心问题是让不懂视频剪辑、命令行和 API 调用的普通用户,通过自然语言对话就能完成从搜片、选模板、选 BGM、选配音、生成文案到合成视频的完整流水线。项目采用 SKILL.md 主文件加 references/ 子目录的结构化行为规范,将 CLI 的调用顺序、参数依赖、错误处理和决策逻辑编码为机器可读的说明书,并定义了 Fast Path(原创文案)和 Standard Path(二创文案)两条工作流路径。内置约 100 部电影素材、146 首 BGM、63 个配音音色(11 种语言)和 90+ 解说模板,支持多语种出海场景。项目采用积分计费模式,MIT 开源协议,版本 v1.0.5,已在 9 个 AI Agent 平台验证。

多语种视频生成自动化
09.08
内容创作主题配图

NanoBanana Pro 提示词工程

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。

电商产品摄影国风创作人像摄影
09.08
AI 智能体主题配图

HTML作为Agent输出格式(The Unreasonable Effectiveness of HTML)

让 Agent 用 HTML 而非 Markdown 向人类传达复杂信息,以可视化与交互让人重新进入决策循环。

本文档基于 2026 年 5 月 8 日 Anthropic Claude Code 团队成员 Thariq Shihipar 发表的长文《Using Claude Code: The Unreasonable Effectiveness of HTML》整理而成。其核心主张是,当 AI Agent 需要向人类传达复杂信息时,HTML 应取代 Markdown 成为首选输出格式。文章指出 Markdown 存在信息密度不足、可读性差、分享困难、无法交互、编辑范式转移以及人与 Agent 的 Loop 断裂等六大痛点。HTML 则凭借其高表达力、视觉可读性、零摩擦分享、双向交互、数据摄取优势及情感连接等特性,成为更优的 Agent 输出格式。该方法论强调自包含的 HTML 文件、导出闭环以及让人类重新参与 Agent 决策过程。文章还对比了 HTML 与 Markdown、Claude.ai Artifacts 及 Notion/飞书文档的差异,并提供了九大输出场景、Prompt 模板、工程落地技巧及优缺点分析。

工程方法论交互设计输出格式
09.08