跳到主要内容
prolist.
发现项目AI 收集我的项目我的模型
正在确认账号…
prolist.

发现有价值的项目,留下有依据的判断。

项目专题关于我的收藏
© 2026 prolist项目知识,由人判断。

IDEAS CONNECT PROJECTS

沿着兴趣,发现项目。

从一个标签出发,打开一份值得研究的档案。

收集项目线索
筛选与排序 · 已应用
地图列表
不限标签7提示词工程4AI图像生成3商业设计2GPT-Image 22安全设计1本地部署1本地优先1参数化模板1产品海报1地标可视化1多模型协作1多账号轮询1

项目搜索结果

找到 7 个项目

清除筛选

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
CLIProxyAPI 本地反代大模型 API 网关 README 配图
开发工具GitHub 项目

CLIProxyAPI 本地反代大模型 API 网关

将已授权的 AI CLI 账号统一转换为 OpenAI 兼容 API 的本地网关

CLIProxyAPI 是一个用 Go 编写的轻量级 AI 代理网关,由 router-for-me 团队开源维护,采用 MIT 协议。它能够将用户已登录授权的各种 AI CLI 工具(如 Gemini CLI、ChatGPT Codex CLI、Claude Code CLI)包装成一个统一的 OpenAI 兼容 API 接口,默认暴露在本机 localhost:8317 上。该工具解决了 AI 服务格式不统一、CLI 能力无法被代码调用、多账号管理混乱、安全暴露风险等问题。其核心设计思想包括:将 CLI 授权能力网关化、以 OpenAI 格式为标准、双层隔离架构、多账号轮询实现负载均衡、默认本机监听保障安全。CLIProxyAPI 支持流式/非流式响应、函数调用、多模态等功能,并支持多账户轮询负载均衡。它适用于本地 Agent 开发调试、多账号额度聚合、统一接入多个 AI 模型、IDE 编码助手后端等场景。但需注意,它主要代理 Chat 能力,不支持 Embeddings、Fine-tuning 等完整 API 特性,且依赖 CLI 授权,存在服务条款风险和稳定性问题。

本地部署多账号轮询协议翻译
09.08
内容创作主题配图

OpenNana 提示词图库

中文原生的 AI 图像提示词视觉化图库,收录 104+ 条精选案例覆盖多种主流模型

OpenNana 是一个 AI 图片提示词分享平台,核心产品是提示词图库,目前已收录 104+ 条精选提示词案例,覆盖 Nano Banana Pro、GPT Image-2(ChatGPT)、Grok、Seedance 2.0 等主流 AI 图像/视频生成模型。平台定位为 AI 图像创作者的灵感库和提示词参考站,提供浏览、搜索、收藏高质量提示词的功能。核心能力包括多模型覆盖、分类筛选(按模型、媒体类型、标签)、视觉化展示(每条提示词配有生成效果图)以及一站式体验(提供 AI 生图、AI 生视频、生成记录等工具)。平台采用三维分类体系:模型、媒体类型、标签,便于用户快速定位目标提示词。设计原则包括视觉优先、多模型平等、标签化组织、创作者溯源、平台一体化和持续更新。平台还内置 AI 生图工具,用户可一键生成图片。

视觉化展示提示词图库中文原生
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

GPT-Image 2 极简几何海报提示词

一段结构化提示词,让 AI 为任意产品快速生成极简几何装置风的商业级产品海报。

这是一套基于 ChatGPT Image 2.0 的提示词设计方法论,属于 AI 图像生成领域的 Prompt Engineering 范畴。其核心是通过一段精心设计的结构化提示词,让 AI 为任意产品一次性生成极简几何装置风的产品海报,达到商业级品牌 KV 级别的视觉效果。该方法旨在解决商业产品海报制作中“质量-成本-速度”的不可能三角,通过一段提示词加一张产品图,在几十秒内产出品牌级海报。提示词支持双模式输入:提供产品图时保留其核心外观特征与配色;仅输入产品名时,则自动生成符合产品定位的外观与包装设计。其底层依赖 OpenAI 的 GPT-Image 2.0 多模态图像生成模型,但提示词的设计逻辑可迁移至其他图像生成模型。

产品海报批量生产商业设计
09.08
AI 智能体主题配图

逸尘开源Skills + 社区精选Skills

开源21个Claude Code/Codex Skills,覆盖微信数据解析、记忆系统与多模型协作

该收藏整理自X用户@genngdaJ(逸尘)的热门帖子,一次性开源了自用的8个Claude Code/Codex Skills,并推荐了多位社区大佬的优秀Skills。Skill是Claude Code/Codex的扩展能力模块,一段预先写好的指令(SKILL.md)加可选的脚本和Agent,让AI Agent获得特定领域的专业能力。帖子精选的8个Skills包括:全网搜索与归档、Agent记忆系统、微信本地数据解析、企业微信聊天解析、企业微信云端操作、公众号文章批量抓取、ChatGPT网页调研、X文章草稿上传。仓库实际包含21个Skills,涵盖视频转写、剪映对接、小红书/抖音采集、社交收藏导出等更多能力。核心设计原则是安全第一(只读+授权)、本地优先(数据不出Mac)、无副写(不自动发布/下载)、碰撞安全(不覆盖文件)。

安全设计本地优先多模型协作
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