Images 2.5 刚刚发布！！太强了！！ 我有个朋友在小红书卖提示词，今天晚上就赚了一千多块 如果你想趁 Images 2.5 刚发布，把生图提示词这件事一次摸清，这六个 GitHub 项目值得先存下来： 1. awesome-gpt-image-2：先学 Images 2.5 的工业级写法 它把 530+ 个生图案例拆成可以复用的提示词结构，还整理了 20+ 套工业级模板。仓库已经加入 Flare 和 Sunburst 专区，可以直接比较速度、精度与编辑能力。 想做海报、电商图、信息图或稳定的系列视觉，可以先从这里开始。 2. GPT-Image2-Skill：把提示词库直接接进 Agent 它收录了 163 个图片案例，分成 31 个类别，每个案例都能对照参考图查看。除了提示词图库，它还提供 Agent Skill 和 CLI，可以接入 Codex、Claude Code 等工作流。 适合已经不满足于手工复制提示词、想把生图做成固定流程的人。 3. awesome-gpt-image-2：用大图库快速找画面方向 它收录了 2000+ 条 GPT Image 提示词，并给大部分案例配了预览图。内容覆盖产品图、人物、海报、插画、UI 和信息图，还提供多语言版本。 适合先按场景找接近的案例，再把主体、文字和比例换成自己的需求。 4. gpt4o-image-prompts：中文提示词和结构化数据一起拿 它整理了大量中文图片提示词，覆盖 GPT、Nano Banana、Grok、豆包等多个模型。仓库同时提供 prompts.json，把来源、图片、提示词、示例和分类标签整理成结构化数据。 适合做中文内容配图，也适合二次开发自己的提示词搜索页面。 5. ai-image-prompts-skill：让 Agent 从一万条提示词里替你找 它把 10000+ 条图片提示词做成了可搜索的 Agent Skill。你只要描述想做的图片，它就会查找相近案例，并给出可以继续修改的候选提示词。 适合图库太大不想逐条翻，或者需要连续生产多种内容配图的人。 6. Awesome-AI-Images-Prompts：对照不同模型的生图写法 它是一份中文跨模型提示词清单，覆盖 GPT Image、Nano Banana、即梦、豆包、FLUX 等工具。拿同一个创意对照不同模型的案例，可以看出哪些描述可以通用，哪些参数需要删掉。 适合还没固定生图模型，或者经常在多个平台之间切换的人。 提示词不用从空白开始硬想。 把这些仓库当作参考图库，找到接近的画面，再换成自己的主体、场景、文字和比例，通常比堆一串抽象形容词更容易得到稳定结果。