详细介绍
Awesome Image & Video Prompts 是一个双语维护的提示词库，覆盖 Artificial Analysis 视频竞技场领先的图像与视频模型——Seedance、MiniMax H3、Kling、Veo、Wan、Gemini Omni、GPT Image、Nano Banana。每条提示词都原文引自模型官方指南、模型卡或创作者在 X 上附视频发布的原帖，并展示它实际生成的结果，标注出处与链接。项目自 2023 年起维护（前身为 Awesome-GPTs），现收录 952 条视频提示词与 1,277 条图像提示词，另有五条用 ffmpeg 让智能体剪辑视频的配方。
提示词按"想做什么"而非按模型分组，同一个"电影感短片"或"产品图"意图可以找到各模型下可用的提示词。agentcraft.dev 在线画廊支持按类别和标签搜索、筛选与复制。
主要特性
- 出处可验证的提示词：每条均原文引用自模型官方指南或创作者原帖，标注模型与生成方式（文生视频、参考图生视频），附原帖链接、点赞数与日期
- 结果配对展示：每条提示词旁展示其真实输出——GIF/JPG 动图预览可点击跳转到带声音的原始帖子
- 按意图组织：视频提示词分为电影感、动作、科幻奇幻、动漫、广告、对话、音乐、vlog、自然、动物、特效等类；图像提示词分为海报、信息图、UI 样机、产品图、人像、角色、插画、漫画、照片转艺术、建筑、地图、拼贴、照片编辑等类
- 跨类别标签浏览：统一标签体系（镜头运动、硬切、角色参考、蒙太奇等）支持跨类别检索
- 智能体视频剪辑配方：五条用 ffmpeg 让智能体剪辑视频的配方，另含指南、技能与智能体 3D 工作流
- 双语可搜索：英文与简体中文 README 及镜像内容页，agentcraft.dev 在线画廊支持搜索、筛选、复制
使用场景
- 提示词参考库：为具体图像或视频任务找到经过验证、注明出处的提示词，无需从零编写
- 模型对比：观察同一创作意图在 Seedance、Kling、Veo、Wan、MiniMax 等模型下的提示词写法差异
- 学习提示词结构：研究官方指南与头部创作者如何组织分镜列表、时间块与镜头指令
- 智能体视频工作流：参照 ffmpeg 配方让编程智能体自动化视频剪辑步骤
技术特点
- 内容即数据的组织方式：提示词按类别存放于
pages/en/与pages/zh/的 markdown 文件中，每条带锚点（#model-slug），供索引页、标签页与画廊深度链接 - 原文引用与署名模型：提示词以引用文本形式存于可折叠块中，附结构化元数据——模型名、生成方式、来源 URL、点赞数与抓取日期——而非转述改写
- 预览资源管线：
previews/中的动图与静帧预览为每条提示词配对真实输出，同时作为跳转原帖的缩略图 - 标签索引：
pages/en/tags.md定义跨类别标签词表，每条提示词上的标签片均引用自该词表 - 历史延续：项目定位转向图像与视频提示词后，原 Awesome-GPTs 列表保留于
legacy/awesome-gpts.md - 持续维护机制：README 中的日期式"最近新增"变更日志记录持续策展