Prompt as Code：GPT-Image2 提示词模板库，收录 532 个逆向案例与 20+ 套工业级模板
开源项目 freestylefly/awesome-gpt-image-2 把「散文式提示词」改写成结构化协议，并打包了 532 个逆向工程案例、20+ 套提示词模板和一个 Agent Skill，MIT 许可，约 1.73 万 star / 1800 fork。它面向的场景是批量出图、模板系统、需要交给脚本与智能体自动执行的生产流程。
核心理念：把散文式提示词变成结构化协议
这个库的核心目标一句话能说清：压缩散文式提示词，转成结构化协议。逻辑是——当生成是孤立的单次行为时，写一段自由发挥的描述即可；当生成变成批量任务、模板系统、生成流程的一部分时，结构化比零散案例更值钱，脚本和流程才能稳定地复用。
具体做法是拆解成原子化数据结构：把提示词按主体、光影、材质、版式、视觉细节等字段拆开，再按需组合。一次写清「是什么主体、什么光线、什么材质、什么构图」，而不是靠一长段描述去碰运气。作者把这种方式定位为面向 agent、脚本和自动化系统设计——版式、文案、信息层级都能被结构化地控制。
案例库：532 个逆向工程案例，13 个类目
仓库把社区里效果好的 GPT-Image2 生成案例做了逆向拆解，目前累计收录 532 例，按视觉用途分成 13 个类目：
| 类目 | 案例数 | 类目 | 案例数 |
|---|---|---|---|
| UI / 界面 | 73 | 角色与人物 | 29 |
| 海报与排印 | 86 | 场景与叙事 | 20 |
| 摄影与写实 | 77 | 历史与国风 | 16 |
| 插画与艺术 | 58 | 建筑与空间 | 12 |
| 图表与信息图 | 52 | 文档与出版 | 10 |
| 电商 | 41 | 其他 | 28 |
| 品牌与 Logo | 27 |
注：官方页面所列 13 个类目分项合计为 529，与总数 532 的差异来自部分案例在多个类目下重复展示。
模板：20+ 套提示词模板
配合案例库，仓库整理了 20+ 套提示词模板，覆盖 UI/界面、图表信息图、海报排印、电商、品牌 Logo、建筑空间、摄影写实、插画艺术、角色人物、场景叙事、历史国风、文档出版 12 个方向。每套模板聚焦一类生产能力，例如：
- UI / 界面：组件、页面层级、截图质感
- 图表与信息图：模块、箭头、数据结构、可读性
- 海报与排印：版式、标题系统、视觉冲击
- 摄影与写实：镜头、光线、真实纹理
- 角色与人物：角色设计、姿势参考、一致性
Agent Skill：把风格库装进 Claude Code / Codex / Cursor
仓库附带一个名为 gpt-image-2-style-library 的 Agent Skill，让智能体可以直接从同一套风格库数据中选风格、模板、类目和场景标签。安装命令：
npx skills add freestylefly/awesome-gpt-image-2 --skill gpt-image-2-style-library
支持 Claude Code、Codex、Cursor 等工具（也可以 --global --all --copy 装给本机所有受支持的 agent）。安装后可以用自然语言调用，例如「用 gpt-image-2-style-library 生成一张关于 Codex 的信息图提示词」。skill 的参考数据来自 data/style-library.json，与项目官网共用一套风格库，保证网站浏览与 agent 工作流里的风格口径一致。
配套官网：在线浏览与试生成
项目配套官网 gpt-image2.canghe.ai 提供了产品化的浏览方式：大图预览、一键复制完整提示词、按风格或场景筛选，Google 登录后还可以直接测试生成，并跳转回 GitHub 对应源案例。仓库另有中英日三语 README 与社区交流渠道，由作者苍何运营维护。
什么时候值得用这个库
结论：当你需要批量生成、模板系统或生成流程时，Prompt as Code 这套结构化方法比零散案例更值钱；如果只是偶尔单张出图，直接写提示词就够，不必引入这套体系。
上手路径分三步：先在案例目录里找视觉方向，再打开对应类目的模板改参数，需要自动化时再装 Agent Skill。项目代码、案例与模板都在 github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2。