ai-image-prompts-skill：让 Agent 从一万条图片提示词中找答案

提示词库越大，人工逐条浏览越不现实。YouMind-OpenLab/ai-image-prompts-skill 的核心思路是：让用户用自然语言描述想做的图片，再由 Agent 从大规模提示词库中找到接近的案例。

它解决的是检索问题

它不是简单的随机 Prompt 生成器，也不是保证一次成功的自动生图工具。它主要负责缩短这段路径：

模糊的视觉想法
  → 场景和意图识别
  → 找相似案例
  → 返回候选 Prompt
  → 替换主体和约束

用户可以先从“做一张适合 API 产品官网的横幅”开始，而不是马上写出完整的镜头、光线和材质描述。

推荐的使用方式

第一步描述业务目标，而不是只描述风格：

为企业 API 产品制作官网首屏横幅，
需要展示接口、数据流和稳定性，
右侧放产品视觉，左侧保留标题留白，
整体克制，适合 B2B 软件官网。

第二步让 Agent 返回多个方向，而不是只给一条结果：

• 产品摄影方向；
• UI 与抽象数据流方向；
• 3D 产品渲染方向。

第三步选择一个方向后，再替换品牌、产品、颜色、文字和比例。

不要让 Agent 直接决定最终 Prompt

检索结果是候选素材，不是最终答案。人仍需要确认：

• 参考案例是否真的适合目标用户；
• 是否包含不应复制的品牌或角色；
• 结构是否符合输出渠道；
• Prompt 是否把不必要的模型专属参数带了过来；
• 结果是否需要人工排版或审核。

最稳定的工作方式是 Agent 提供候选，人选择方向，模型负责生成，最后用检查清单验收。

连续生产时的价值

对于一组社交媒体配图、课程封面或电商素材，可以固定模板，只让 Agent 替换变量：

固定：构图、镜头、背景逻辑和品牌规范
变化：主题、产品、标题、场景和输出比例

这样既能保持系列一致性，也能避免每张图片从零开始。

总结

大规模 Prompt 库的关键不是“有多少条”，而是能否根据真实任务快速找到可改写的候选。具体 Skill 安装方式、数据规模和 Agent 兼容性会随仓库更新，请以 ai-image-prompts-skill 当前 README 为准。