https://www.knightli.com/es/categories/ai-tools/ Recent content in Herramientas de IA on KnightLi Blog Hugo -- gohugo.io es Tue, 12 May 2026 22:12:45 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/12/sulphur-2-ltx-2-3-video-generation/ Tue, 12 May 2026 22:12:45 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/12/sulphur-2-ltx-2-3-video-generation/ <p>SulphurAI publicó <code>Sulphur-2-base</code> en Hugging Face. Según la model card, Sulphur 2 es un modelo de generación de video basado en LTX 2.3. Está posicionado como un uncensored video generation model, soporta de forma nativa text-to-video e image-to-video, y también es compatible con otros formatos de LTX 2.3.</p> <p>Página del modelo: <a class="link" href="https://huggingface.co/SulphurAI/Sulphur-2-base" target="_blank" rel="noopener" >https://huggingface.co/SulphurAI/Sulphur-2-base</a></p> <h2 id="qué-es-sulphur-2">Qué es Sulphur 2 </h2><p>Sulphur 2 no está pensado como un modelo general de chat, sino como una pieza para flujos de trabajo de generación de video. Proporciona pesos del modelo y herramientas relacionadas. Los puntos principales de la model card son:</p> <ul> <li>Está basado en LTX 2.3.</li> <li>Soporta text-to-video e image-to-video.</li> <li>Incluye un prompt enhancer para mejorar prompts.</li> <li>La página de Hugging Face ofrece entradas para Diffusers, llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan y otras herramientas.</li> <li>Los archivos del modelo incluyen contenido relacionado con GGUF, lo que facilita su carga con algunas herramientas locales.</li> </ul> <p>En otras palabras, es más una publicación para usuarios de generación de video y autores de workflows que un producto web listo para usar con un clic.</p> <h2 id="relación-entre-sulphur-2-y-ltx-23">Relación entre Sulphur 2 y LTX 2.3 </h2><p>Para entender Sulphur 2 conviene ubicarlo dentro del ecosistema de LTX 2.3.</p> <p>LTX 2.3 es la línea de modelo de video subyacente. Define qué formas de entrada, componentes y estructuras de workflow son compatibles. Sulphur 2 es una variante publicada sobre esa base, con foco en integrar text-to-video, image-to-video y flujos relacionados.</p> <p>Por eso Sulphur 2 no es una herramienta completamente independiente ni un modelo de chat común. Se parece más a un paquete de modelo dentro del ecosistema LTX 2.3: todavía necesitas elegir frontend, nodos, versión de pesos y parámetros adecuados para generar video de verdad.</p> <p>Eso también explica por qué su barrera de entrada es más alta que la de las herramientas web. Las herramientas web esconden modelo, parámetros, planificación de VRAM y reintentos en el backend; en local tienes que lidiar con esos detalles.</p> <h2 id="por-qué-vale-la-pena-mirarlo">Por qué vale la pena mirarlo </h2><p>La familia LTX ya llama la atención por su generación de video eficiente. Al estar basado en LTX 2.3, Sulphur 2 encaja naturalmente con workflows LTX existentes. Para usuarios de ComfyUI, Diffusers o herramientas locales de inferencia, su valor está sobre todo en el control y la posibilidad de modificar el flujo.</p> <p>Otro punto interesante es el prompt enhancer. La generación de video es muy sensible al prompt: sujeto, cámara, acción, estilo y calidad pueden producir resultados muy distintos según cómo se escriban. Al incluir un prompt enhancer, Sulphur 2 intenta ayudar a convertir descripciones normales en prompts más adecuados para el modelo.</p> <h2 id="recomendaciones-de-la-model-card">Recomendaciones de la model card </h2><p>La model card oficial recomienda empezar con una versión dev, como <code>fp8mixed</code> o <code>bf16</code>, y usar el distill lora proporcionado. También advierte que, si usas LoRA, no deberías cargar al mismo tiempo las partes duplicadas del modelo completo, para evitar que el workflow acumule dos veces la misma capacidad.</p> <p>El prompt enhancer está más orientado a herramientas locales. La model card indica que se puede crear una estructura <code>Sulphur/promptenhancer</code> dentro del directorio de modelos de LM Studio, colocar allí los archivos <code>gguf</code> y <code>mmproj</code>, y cargar el enhancer. No necesita system prompt: basta con enviar el texto que quieres mejorar, y también se pueden adjuntar imágenes.</p> <h2 id="entradas-de-ejecución-local">Entradas de ejecución local </h2><p>La página de Hugging Face ofrece varias entradas comunes. Por ejemplo, con <code>llama.cpp</code> puedes iniciar un servidor local desde el repositorio del modelo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">llama-server -hf SulphurAI/Sulphur-2-base:BF16 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>También puedes ejecutarlo directamente desde la terminal:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">llama-cli -hf SulphurAI/Sulphur-2-base:BF16 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Con Ollama, la entrada es:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama run hf.co/SulphurAI/Sulphur-2-base:BF16 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Estos comandos se parecen más a entradas de carga generadas automáticamente por Hugging Face. Que funcionen bien depende de la VRAM, la versión de los archivos, el formato de cuantización y la compatibilidad de la herramienta. Los modelos de video suelen consumir más recursos que los modelos solo de texto, así que para el primer intento conviene seguir la versión y el workflow recomendados por la model card, sin mezclar pesos de distintas fuentes.</p> <h2 id="entorno-de-prueba-recomendado-comfyui-diffusers-o-gguf">Entorno de prueba recomendado: ComfyUI, Diffusers o GGUF </h2><p>Si solo quieres ver resultados rápido, primero busca si la comunidad ya preparó un workflow de ComfyUI. ComfyUI es visual: modelos, LoRA, samplers, resolución, número de frames y nodos de postproceso pueden verse en un mismo grafo, lo que facilita depurar generación de video.</p> <p>Si conoces mejor Python, o quieres integrar Sulphur 2 en tus propios scripts, Diffusers encaja mejor. Es reproducible y automatizable, útil para probar parámetros por lotes y registrar uso de VRAM y tiempos de generación.</p> <p>GGUF, llama.cpp, Ollama y LM Studio son más adecuados para el prompt enhancer o componentes del lado de texto. No conviene asumir que GGUF cubre todo el flujo de generación de video. Los modelos de video suelen incluir modelos visuales, VAE, sampling flows y componentes de generación de frames; GGUF es solo una parte del ecosistema local y ligero.</p> <p>En resumen:</p> <ul> <li>Si eres principiante, busca primero un workflow de ComfyUI.</li> <li>Si trabajas con scripts, usa Diffusers para pruebas reproducibles y por lotes.</li> <li>Para prompt enhancer o herramientas de texto, mira GGUF / LM Studio / Ollama.</li> <li>Si no estás seguro, sigue la versión dev y la combinación de LoRA recomendadas por la model card.</li> </ul> <h2 id="puede-correr-con-8-gb-de-vram-depende-de-la-versión-y-del-workflow">¿Puede correr con 8 GB de VRAM? Depende de la versión y del workflow </h2><p>Que Sulphur 2 pueda correr con 8 GB de VRAM no depende solo del nombre del modelo. Importan la versión concreta, la cuantización, la resolución, el número de frames, el batch size y el workflow.</p> <p>En general, generar video consume más VRAM que generar imágenes, porque no se trata de producir una sola imagen: hay que manejar varios frames, consistencia temporal y estados intermedios relacionados con el video. Aunque exista una versión ligera del modelo, sumar LoRA, alta resolución, más frames o nodos extra puede agotar 8 GB rápidamente.</p> <p>Si solo tienes 8 GB de VRAM, puedes reducir carga así:</p> <ul> <li>Prioriza <code>fp8mixed</code>, versiones cuantizadas o workflows de baja VRAM preparados por la comunidad.</li> <li>Baja la resolución y confirma primero que el flujo funciona en tamaño pequeño.</li> <li>Reduce el número de frames; no empieces con videos largos.</li> <li>Pon batch size en 1.</li> <li>Desactiva al principio nodos de mejora y postproceso que no sean necesarios.</li> <li>Usa CPU offload, modo low-VRAM u opciones de optimización de memoria del framework.</li> </ul> <p>Así que una forma más precisa de decir &ldquo;también corre con 8 GB de VRAM&rdquo; sería: con una versión de bajo consumo, baja resolución, pocos frames y un workflow simplificado, puede llegar a funcionar; pero no es razonable esperar alta resolución, videos largos y workflows complejos en 8 GB.</p> <h2 id="cómo-usar-el-prompt-enhancer">Cómo usar el prompt enhancer </h2><p>La model card de Sulphur 2 menciona específicamente el prompt enhancer. Su función no es generar video, sino reescribir prompts normales para que el modelo los entienda mejor.</p> <p>Un prompt de video suele tener que describir sujeto, acción, cámara, escena, iluminación, estilo y calidad. Si solo escribes una frase corta, el modelo puede perder detalles importantes. El prompt enhancer puede expandir una descripción simple a un prompt más completo y hacer que la generación posterior sea más estable.</p> <p>La idea propuesta por la model card es crear un directorio <code>Sulphur/promptenhancer</code> dentro del directorio de modelos de LM Studio, colocar allí los archivos <code>gguf</code> y <code>mmproj</code>, y cargar el enhancer. No necesita system prompt: se envía directamente el texto a mejorar, y también se pueden adjuntar imágenes.</p> <p>Puedes verlo como un preprocesador de prompts:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">descripción normal -&gt; prompt enhancer -&gt; prompt de video más completo -&gt; workflow de Sulphur 2 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si solo estás probando si el modelo puede correr, el prompt enhancer no es la primera prioridad. Primero haz funcionar el workflow principal; luego úsalo para mejorar prompts. Así es más fácil localizar problemas.</p> <h2 id="fallos-comunes-en-despliegue-local">Fallos comunes en despliegue local </h2><p>Cuando falla el despliegue local de modelos como Sulphur 2, normalmente no hay una sola causa. Los problemas comunes incluyen:</p> <ul> <li>La versión del modelo no coincide con el workflow, por ejemplo un workflow que espera la versión dev y pesos distintos descargados localmente.</li> <li>Cargar LoRA y partes duplicadas del modelo completo, causando resultados extraños o uso excesivo de VRAM.</li> <li>Falta de VRAM, especialmente con alta resolución, muchos frames o nodos complejos.</li> <li>Versiones antiguas de herramientas, como nodos de ComfyUI, Diffusers, Transformers o Accelerate incompatibles.</li> <li>Archivos auxiliares faltantes, como VAE, text encoder, <code>mmproj</code> o prompt enhancer.</li> <li>Rutas o estructura de directorios que no cumplen lo que espera la herramienta.</li> <li>Copiar un comando de Hugging Face sin confirmar si corresponde al flujo principal de video o solo a un componente de texto.</li> </ul> <p>Para depurar, conviene ir por orden: confirma que los archivos del modelo estén completos, revisa la versión que exige el workflow, baja resolución y frames, y después añade LoRA, prompt enhancer y nodos de postproceso poco a poco. Cambiar una sola variable a la vez es la forma más fácil de encontrar el problema.</p> <h2 id="para-quién-tiene-sentido-probarlo">Para quién tiene sentido probarlo </h2><p>Sulphur 2 encaja mejor con estos usuarios:</p> <ul> <li>Quienes ya usan LTX, ComfyUI, Diffusers o workflows locales de generación de video.</li> <li>Quienes quieren probar text-to-video o image-to-video y aceptan configurar archivos manualmente.</li> <li>Quienes necesitan un modelo de video uncensored y entienden sus límites de uso.</li> <li>Quienes quieren estudiar cómo un prompt enhancer mejora prompts de video.</li> <li>Quienes tienen suficiente VRAM o están dispuestos a probar versiones cuantizadas y herramientas locales.</li> </ul> <p>Si solo quieres generar videos cortos rápidamente, un producto online sigue siendo más cómodo. Sulphur 2 es para quienes están dispuestos a ajustar modelos, nodos, LoRA, prompts y entorno local.</p> <h2 id="puntos-a-tener-en-cuenta">Puntos a tener en cuenta </h2><p>Primero, la model card todavía está evolucionando. El autor menciona que el README añadirá instrucciones de configuración y entrenamiento más completas, así que el flujo concreto debe seguir siempre la model card y la lista de archivos más recientes.</p> <p>Segundo, no conviene decidir si &ldquo;corre&rdquo; mirando solo un comando de Hugging Face. La generación de video involucra modelo principal, VAE, LoRA, prompt enhancer, parámetros de sampling, resolución, frames y VRAM. Cualquier desajuste puede provocar fallos.</p> <p>Tercero, un modelo uncensored no significa uso sin límites. El contenido generado debe respetar las reglas de la plataforma, la comunidad y la ley. Hay que ser especialmente cuidadoso con personas reales, personajes con copyright, menores, violencia y privacidad.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>Sulphur 2 tiene una posición clara: no es un modelo de chat, sino una publicación para el ecosistema de generación de video LTX 2.3. Sus puntos fuertes son el soporte para text-to-video e image-to-video, junto con prompt enhancer, entradas de herramientas locales y workflows recomendados.</p> <p>Para usuarios comunes, la barrera no es baja. Para quienes ya hacen generación local de video, merece estar en la lista de pruebas. La experiencia real dependerá del workflow, la VRAM, la calidad de los prompts y de si el README y los ejemplos de la comunidad maduran.</p> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li>Página del modelo en Hugging Face: <a class="link" href="https://huggingface.co/SulphurAI/Sulphur-2-base" target="_blank" rel="noopener" >https://huggingface.co/SulphurAI/Sulphur-2-base</a></li> <li>Página de referencia en FreeDidi: <a class="link" href="https://www.freedidi.com/24142.html" target="_blank" rel="noopener" >https://www.freedidi.com/24142.html</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/11/deepseek-v4-flash-ds4-metal/ Mon, 11 May 2026 08:51:37 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/11/deepseek-v4-flash-ds4-metal/ <p>Antirez ha publicado un nuevo proyecto open source: <code>ds4</code>. No es un framework LLM de propósito general, sino un motor de inferencia local para DeepSeek V4 Flash, centrado en Apple Silicon y el backend Metal.</p> <p>URL del proyecto: <a class="link" href="https://github.com/antirez/ds4" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/antirez/ds4</a></p> <h2 id="qué-es-ds4">Qué es ds4 </h2><p><code>ds4</code> tiene un objetivo muy claro: ejecutar DeepSeek V4 Flash localmente en un Mac.</p> <p>Actualmente ofrece tres formas de uso:</p> <ul> <li>CLI interactiva.</li> <li>HTTP server.</li> <li>Un modo Agent experimental.</li> </ul> <p>Por su posicionamiento, se parece más a un proyecto de inferencia profundamente optimizado para un modelo específico que a un reemplazo de herramientas generales como <code>llama.cpp</code>, Ollama o vLLM.</p> <h2 id="por-qué-merece-atención">Por qué merece atención </h2><p>Hay tres razones principales por las que este tipo de proyecto merece atención.</p> <p>La primera es que su autor es Antirez, creador de Redis. Lleva mucho tiempo interesado en sistemas de bajo nivel, rendimiento y herramientas simples, y sus proyectos suelen tener un estilo bastante directo.</p> <p>La segunda es que DeepSeek V4 Flash apunta a una inferencia eficiente. Si la experiencia local es lo bastante buena, puede resultar muy atractivo para usuarios de Mac.</p> <p>La tercera es que <code>ds4</code> apunta directamente a Apple Metal. En lugar de intentar soportar todas las plataformas primero y optimizar después, parece buscar profundidad en un escenario muy definido.</p> <h2 id="para-quién-es">Para quién es </h2><p><code>ds4</code> encaja mejor con usuarios que:</p> <ul> <li>Usan un Apple Silicon Mac.</li> <li>Quieren ejecutar DeepSeek V4 Flash en local.</li> <li>Se interesan por el rendimiento de inferencia con Metal.</li> <li>Están dispuestos a probar un proyecto en fase alpha.</li> <li>Quieren estudiar motores de inferencia ligeros y detalles de ejecución de modelos.</li> </ul> <p>Si tu objetivo es un despliegue estable, ejecución multiplataforma o una infraestructura compatible con OpenAI API, probablemente no sea la primera opción en esta etapa. Tiene más sentido como herramienta experimental y como proyecto técnico para observar.</p> <h2 id="cómo-usarlo">Cómo usarlo </h2><p>El flujo básico que muestra el README del proyecto es compilar primero y ejecutar después.</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">git clone https://github.com/antirez/ds4.git </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">cd</span> ds4 </span></span><span class="line"><span class="cl">make </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Ejecución interactiva:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">./ds4 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Iniciar el HTTP server:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">./ds4 --server </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Modo Agent:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">./ds4 --agent </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para los parámetros concretos y la preparación de los archivos del modelo, conviene seguir el README del repositorio, porque el proyecto todavía cambia con rapidez.</p> <h2 id="riesgos-actuales">Riesgos actuales </h2><p><code>ds4</code> todavía está en una etapa temprana, así que conviene ajustar expectativas antes de usarlo:</p> <ul> <li>Las funciones pueden estar incompletas.</li> <li>Los parámetros, formatos de modelo y comportamientos de línea de comandos pueden cambiar.</li> <li>La compatibilidad gira principalmente alrededor de Apple Silicon y Metal.</li> <li>El modo Agent es más experimental y no es adecuado para usarlo directamente en producción.</li> <li>Si surge un problema, quizá tengas que leer el README, los issues o el código fuente por tu cuenta.</li> </ul> <p>En otras palabras, ahora mismo se parece más a un experimento open source que vale la pena probar que a una herramienta de un clic para usuarios generales.</p> <h2 id="diferencias-frente-a-herramientas-de-inferencia-generales">Diferencias frente a herramientas de inferencia generales </h2><p>Las herramientas de inferencia generales suelen buscar compatibilidad amplia con formatos de modelo, plataformas, backends y APIs. <code>ds4</code> toma un camino más estrecho: ejecutar DeepSeek V4 Flash en local con Metal.</p> <p>Esa decisión tiene ventajas y costes.</p> <p>La ventaja es que la implementación puede mantenerse enfocada, lo que facilita optimizar rendimiento y experiencia alrededor de un único objetivo. El coste es un alcance limitado: no está pensado para ejecutar todo tipo de modelos ni para sustituir una plataforma completa de despliegue.</p> <p>Si ya usas <code>llama.cpp</code> u Ollama, <code>ds4</code> puede servir como herramienta complementaria de pruebas, no como sustituto inmediato de tu flujo de trabajo actual.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>Lo interesante de <code>ds4</code> no es que sea otra herramienta local para grandes modelos. Lo interesante es que reduce mucho su alcance: DeepSeek V4 Flash, Apple Silicon, Metal e inferencia local.</p> <p>Si tienes un Mac adecuado y te apetece experimentar con un proyecto temprano, vale la pena seguir su rendimiento, su forma de soportar modelos y la evolución de sus capacidades de server/agent. Para entornos de producción, es mejor observar un poco más y evaluarlo cuando las interfaces y la forma de uso sean más estables.</p> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li>Proyecto en GitHub: <a class="link" href="https://github.com/antirez/ds4" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/antirez/ds4</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/10/gpt-5-5-vs-gpt-5-4-vs-gpt-5-3-codex/ Sun, 10 May 2026 08:43:17 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/10/gpt-5-5-vs-gpt-5-4-vs-gpt-5-3-codex/ <p>Si solo quieres la conclusión corta, es bastante simple: usa <code>GPT-5.5</code> por defecto, elige <code>GPT-5.4</code> cuando el presupuesto y el consumo importen más, y presta especial atención a <code>GPT-5.3-Codex</code> cuando trabajes en tareas de ingeniería de software de larga duración dentro de Codex o necesites funciones como Cloud Tasks y Code Review.</p> <p>No es solo una impresión subjetiva. A fecha de <code>2026-05-10</code>, la documentación oficial de Codex sigue diciendo que la mayoría de las tareas deberían empezar con <code>gpt-5.5</code>; si <code>gpt-5.5</code> aún no está disponible, conviene seguir con <code>gpt-5.4</code>; y para tareas ligeras o subagentes, <code>gpt-5.4-mini</code> encaja mejor.</p> <h2 id="diferencias-de-posicionamiento-entre-los-tres-modelos">Diferencias de posicionamiento entre los tres modelos </h2><p>Primero conviene mirar la posición oficial de cada uno.</p> <p><code>GPT-5.5</code> es el modelo frontier más reciente dentro de Codex, orientado a programación compleja, uso del ordenador, trabajo de conocimiento y flujos de investigación. Funciona como el modelo principal por defecto para análisis difíciles, tareas de varios pasos, cambios en múltiples archivos, diseño de soluciones y trabajo documental más pesado.</p> <p><code>GPT-5.4</code> es una opción más equilibrada y estable. OpenAI lo describe como un modelo que reúne la capacidad de programación de <code>GPT-5.3-Codex</code> con mejor razonamiento, uso de herramientas y flujos agentic. Es decir, no es simplemente una versión más débil de <code>5.5</code>, sino una opción más balanceada para usar como base a largo plazo.</p> <p><code>GPT-5.3-Codex</code> sigue siendo un modelo muy fuerte para código, pero sus ventajas están más concentradas en la ingeniería de software real y en los flujos nativos de Codex. La documentación oficial también deja claro que está optimizado para agentic coding tasks, mientras que <code>GPT-5.4</code> ya hereda buena parte de esa fortaleza.</p> <p>Por eso hoy ya no tiene tanto sentido tratar <code>GPT-5.3-Codex</code> como si fuera automáticamente &ldquo;el mejor modelo de programación&rdquo;. En la mayoría de escenarios cotidianos de desarrollo, conviene mirar antes <code>GPT-5.5</code> y <code>GPT-5.4</code>.</p> <h2 id="cómo-elegir-según-el-tipo-de-tarea">Cómo elegir según el tipo de tarea </h2><p>Si tu trabajo es preguntas frecuentes, explicaciones complejas, síntesis de materiales, análisis de archivos o integración de información extensa, <code>GPT-5.5</code> es la mejor opción. No solo escribe código bien, sino que también resuelve mejor el trabajo intelectual exigente fuera del código puro.</p> <p>Si tu trabajo es programación compleja, refactorización, depuración, diseño de arquitectura o cambios en varios archivos, <code>GPT-5.5</code> sigue siendo la primera elección. Esa es también la recomendación oficial de Codex: cuando <code>gpt-5.5</code> está disponible, lo normal es empezar por ahí.</p> <p>Si te importan más el consumo y los límites, y aun así quieres una calidad alta, <code>GPT-5.4</code> suele ser el valor por defecto más razonable. Para desarrollo habitual, reescrituras normales, traducciones estándar, generación de scripts y corrección de bugs, <code>GPT-5.4</code> ya es suficientemente fuerte y además consume menos.</p> <p>Si usas Codex CLI, la extensión de IDE o la app para un trabajo más parecido al de un agente de ingeniería, por ejemplo leer un repositorio durante mucho tiempo, modificar código de forma continua, encadenar tareas, o usar Cloud Tasks y Code Review, <code>GPT-5.3-Codex</code> sigue teniendo peso. No porque sea más avanzado que <code>GPT-5.5</code>, sino porque Cloud Tasks y Code Review de Codex siguen ejecutándose sobre <code>GPT-5.3-Codex</code>.</p> <h2 id="cuánta-diferencia-hay-en-consumo">Cuánta diferencia hay en consumo </h2><p>La tabla de credits de Codex deja las diferencias bastante claras.</p> <p>Bajo la tarificación por tokens para Business / New Enterprise:</p> <ol> <li><code>GPT-5.5</code>: <code>125 credits / 1M tokens</code> de entrada, <code>12.5 credits</code> de entrada en caché y <code>750 credits</code> de salida</li> <li><code>GPT-5.4</code>: <code>62.5 credits / 1M tokens</code> de entrada, <code>6.25 credits</code> de entrada en caché y <code>375 credits</code> de salida</li> <li><code>GPT-5.3-Codex</code>: <code>43.75 credits / 1M tokens</code> de entrada, <code>4.375 credits</code> de entrada en caché y <code>350 credits</code> de salida</li> </ol> <p>Eso significa que, si solo miras la tarifa nominal, <code>GPT-5.4</code> cuesta aproximadamente la mitad que <code>GPT-5.5</code> para cantidades parecidas de entrada y salida. <code>GPT-5.3-Codex</code> es más barato en entrada, pero su salida ya está bastante cerca de <code>GPT-5.4</code>, así que no es una opción &ldquo;muchísimo más barata&rdquo; en conjunto.</p> <p>Hay otro detalle importante. La documentación oficial también dice que <code>GPT-5.5 uses significantly fewer tokens to achieve results comparable to GPT-5.4</code>. En otras palabras, aunque la tarifa unitaria sea más alta, en tareas complejas puede compensar con menos tokens y menos retrabajo.</p> <p>Sin embargo, en tareas como reescritura de artículos con plantilla fija, traducción o generación de descripciones SEO, donde la longitud de entrada y salida suele ser bastante estable, esa ventaja de &ldquo;equivocarse menos&rdquo; se nota menos que en la ingeniería compleja. En la práctica, <code>GPT-5.4</code> suele seguir siendo la opción más barata, normalmente con un ahorro de alrededor del <code>45%</code> al <code>50%</code>.</p> <h2 id="diferencias-en-los-límites-de-uso-dentro-de-codex">Diferencias en los límites de uso dentro de Codex </h2><p>Además del precio, estos modelos no están disponibles exactamente de la misma manera dentro de Codex.</p> <p>A fecha de <code>2026-05-10</code>, <code>GPT-5.5</code> es el modelo recomendado en Codex, pero por ahora solo está disponible cuando inicias sesión en Codex con ChatGPT, y no admite autenticación con API key. <code>GPT-5.4</code> y <code>GPT-5.3-Codex</code> sí admiten acceso vía API.</p> <p>Además, <code>GPT-5.5</code> y <code>GPT-5.4</code> no soportan actualmente Codex Cloud Tasks ni Code Review. Esas dos funciones siguen siendo terreno de <code>GPT-5.3-Codex</code>. Por eso, si lo que realmente quieres es ejecutar trabajo de ingeniería prolongado dentro de Codex, no basta con comparar cuál modelo es más fuerte: también debes mirar si la función que necesitas sigue dependiendo de <code>GPT-5.3-Codex</code>.</p> <p>Si solo usas mensajes locales, la ventana oficial de cinco horas del plan Plus es aproximadamente:</p> <ol> <li><code>GPT-5.5</code>: <code>15-80</code></li> <li><code>GPT-5.4</code>: <code>20-100</code></li> <li><code>GPT-5.3-Codex</code>: <code>30-150</code></li> </ol> <p>Eso también refleja una diferencia práctica: <code>GPT-5.5</code> es el más fuerte, pero normalmente te da menos usos dentro de un límite fijo; <code>GPT-5.4</code> es más equilibrado; y <code>GPT-5.3-Codex</code> puede parecer más resistente en mensajes locales.</p> <h2 id="cómo-elegir-en-escenarios-comunes">Cómo elegir en escenarios comunes </h2><p>En el trabajo diario hay muchas tareas frecuentes. La forma más útil de comparar estos modelos no es preguntar en abstracto cuál es &ldquo;mejor&rdquo;, sino separarlos por escenario.</p> <h3 id="1-preguntas-diarias-organización-de-materiales-y-resúmenes-largos">1. Preguntas diarias, organización de materiales y resúmenes largos </h3><p><code>GPT-5.5</code>: La mejor opción. Maneja mejor las solicitudes ambiguas, completa contexto y convierte información dispersa en una salida estructurada.</p> <p><code>GPT-5.4</code>: Adecuado para resúmenes normales y trabajo en lote. Cuando la dificultad es moderada y el volumen es alto, suele ser la opción más económica.</p> <p><code>GPT-5.3-Codex</code>: No es ideal como opción principal. Puede hacerlo, pero no es donde más destaca.</p> <h3 id="2-explicación-de-conceptos-técnicos-lectura-de-código-y-proyectos-antiguos">2. Explicación de conceptos técnicos, lectura de código y proyectos antiguos </h3><p><code>GPT-5.5</code>: Mejor para proyectos complejos. Es más fiable cuando hay muchas relaciones entre archivos, cadenas largas de llamadas y mucha deuda histórica.</p> <p><code>GPT-5.4</code>: Muy bueno para lectura y explicación normales. Funciona bien para entender funciones, módulos, configuraciones y ponerse al día en un proyecto.</p> <p><code>GPT-5.3-Codex</code>: Más orientado a ejecución, no es la primera opción para tareas centradas en explicación.</p> <h3 id="3-scripts-herramientas-pequeñas-sql-shell-y-expresiones-regulares">3. Scripts, herramientas pequeñas, SQL, shell y expresiones regulares </h3><p><code>GPT-5.5</code>: Mejor cuando el script forma parte de un diseño de sistema más amplio, conecta varios servicios o tiene restricciones complejas.</p> <p><code>GPT-5.4</code>: La mejor opción principal por defecto. La mayoría de scripts, herramientas pequeñas, SQL y trabajo de línea de comandos caben perfectamente dentro de su zona de confort, y además consume menos.</p> <p><code>GPT-5.3-Codex</code>: Tiene sentido si el script es solo una parte de un flujo más grande de agente de ingeniería, pero no hace falta priorizarlo para scripting aislado.</p> <h3 id="4-corregir-bugs-hacer-cambios-pequeños-añadir-tests-y-desarrollo-rutinario">4. Corregir bugs, hacer cambios pequeños, añadir tests y desarrollo rutinario </h3><p><code>GPT-5.5</code>: Mejor para correcciones algo más complejas, especialmente si primero debe analizar la causa, luego editar varios archivos y finalmente añadir pruebas.</p> <p><code>GPT-5.4</code>: El mejor caballo de batalla para el desarrollo diario. En bugs normales, pequeñas funciones, esqueletos de tests, renombrado y limpieza de formato, ofrece el mejor equilibrio entre coste y resultado.</p> <p><code>GPT-5.3-Codex</code>: Capaz, pero normalmente no es la primera opción salvo que necesites específicamente Cloud Tasks o un flujo de agente de ingeniería.</p> <h3 id="5-refactorización-compleja-diseño-de-arquitectura-y-depuración-difícil">5. Refactorización compleja, diseño de arquitectura y depuración difícil </h3><p><code>GPT-5.5</code>: La mejor opción. En tareas complejas, lo caro no suele ser una respuesta aislada, sino el retrabajo. <code>GPT-5.5</code> encaja mejor como modelo principal para resolver problemas difíciles.</p> <p><code>GPT-5.4</code>: Bueno para trabajos de complejidad media. Puede encargarse de refactorizaciones y diseño, pero en contextos muy largos, razonamiento de muchos pasos y problemas con alta incertidumbre, suele ser menos estable que <code>GPT-5.5</code>.</p> <p><code>GPT-5.3-Codex</code>: Más orientado a ejecución, y no es la prioridad por defecto para trabajo de decisión difícil.</p> <h3 id="6-tareas-ligeras-en-lote-trabajo-repetitivo-y-sub-tareas-divididas">6. Tareas ligeras en lote, trabajo repetitivo y sub-tareas divididas </h3><p><code>GPT-5.5</code>: Puede hacerlo, pero normalmente no compensa por coste.</p> <p><code>GPT-5.4</code>: La mejor opción. Para editar comentarios en lote, reformatear, generar código de plantilla o hacer cambios repetitivos de contenido, es la más equilibrada.</p> <p><code>GPT-5.3-Codex</code>: Tiene sentido si el trabajo ya vive dentro de un flujo de ingeniería de Codex, pero en términos puros de coste-rendimiento suele quedar por detrás de <code>GPT-5.4</code>.</p> <h3 id="7-automatización-ejecución-de-agentes-y-trabajo-continuo-sobre-repositorios">7. Automatización, ejecución de agentes y trabajo continuo sobre repositorios </h3><p><code>GPT-5.5</code>: Bueno para diseño inicial, reglas y descomposición de tareas complejas.</p> <p><code>GPT-5.4</code>: Bueno para escribir scripts de automatización y completar lógica de flujos de complejidad media, especialmente si importa el acceso por API.</p> <p><code>GPT-5.3-Codex</code>: Es el más relevante aquí. Como Cloud Tasks y Code Review de Codex siguen corriendo sobre él, encaja mejor en escenarios donde quieres que el sistema siga trabajando por sí solo.</p> <h3 id="8-copy-para-páginas-importantes-presentación-de-marca-y-pulido-final">8. Copy para páginas importantes, presentación de marca y pulido final </h3><p><code>GPT-5.5</code>: La mejor opción. Tiene mayor naturalidad, mejor control de estilo y más consistencia en textos largos.</p> <p><code>GPT-5.4</code>: Adecuado para la mayoría de páginas normales y actualizaciones diarias. Las páginas importantes pueden partir de un borrador en <code>GPT-5.4</code> y pulirse después con <code>GPT-5.5</code>.</p> <p><code>GPT-5.3-Codex</code>: No encaja como modelo principal de redacción.</p> <h3 id="9-reescritura-de-artículos-con-plantilla-fija-traducción-y-descripciones-seo">9. Reescritura de artículos con plantilla fija, traducción y descripciones SEO </h3><p><code>GPT-5.5</code>: Mejor para diseñar la plantilla, hacer el pulido final, cerrar páginas importantes y producir una traducción chino-inglés más natural.</p> <p><code>GPT-5.4</code>: La mejor opción para producción en lote. En reescritura de artículos estándar, traducciones con estructura fija, reescritura de copy de producto y generación masiva de meta descriptions, suele ofrecer el mejor equilibrio entre calidad y coste.</p> <p><code>GPT-5.3-Codex</code>: No es adecuado como modelo principal de redacción. Es más útil para scripts de procesamiento por lotes, limpieza de HTML, conservación de estructuras de etiquetas y mejora de flujos de publicación.</p> <h3 id="10-copy-para-e-commerce-páginas-de-categoría-y-operación-masiva-de-contenidos">10. Copy para e-commerce, páginas de categoría y operación masiva de contenidos </h3><p><code>GPT-5.5</code>: Bueno para definir reglas, hacer revisiones de muestra y pulir páginas de alto valor.</p> <p><code>GPT-5.4</code>: La mejor opción para producción masiva. En títulos de producto, descripciones de categorías, textos de campañas y contenido SEO long-tail, ofrece un equilibrio más práctico.</p> <p><code>GPT-5.3-Codex</code>: Bueno para scraping, limpieza, procesamiento en lote y scripts de publicación automática, pero no tanto para el copy principal.</p> <p>Si comprimes todos estos escenarios en una sola línea:</p> <ol> <li>Trabajo intelectual complejo, análisis complejo y redacción de alto valor: prioriza <code>GPT-5.5</code></li> <li>Desarrollo diario, producción en lote y trabajo repetitivo: prioriza <code>GPT-5.4</code></li> <li>Agentes de ingeniería en Codex, Cloud Tasks y Code Review: presta especial atención a <code>GPT-5.3-Codex</code></li> </ol> <h2 id="recomendación-final">Recomendación final </h2><p>Si tu trabajo consiste sobre todo en programación normal, corrección de bugs, preguntas técnicas y documentación de apoyo, <code>GPT-5.4</code> es un valor por defecto muy sólido.</p> <p>Si necesitas análisis de proyecto más complejos, cambios en varios archivos, diseño de arquitectura, depuración difícil, o un solo modelo que cubra tanto ingeniería como trabajo intelectual exigente, ve directamente a <code>GPT-5.5</code>.</p> <p>Si lo que más pesa es el flujo de trabajo de ingeniería dentro de Codex, como Cloud Tasks, Code Review y ejecución prolongada de agentes, entonces <code>GPT-5.3-Codex</code> sigue mereciendo un lugar, aunque ya no tenga demasiado sentido como primera opción por defecto.</p> <p>Para un sitio con contenido de plantilla fija, una combinación más práctica suele ser:</p> <ol> <li><code>GPT-5.4</code> para la producción en lote</li> <li><code>GPT-5.5</code> para diseñar la plantilla, hacer revisiones de muestra y pulir el resultado final</li> <li><code>GPT-5.3-Codex</code> para escribir herramientas de automatización en lugar del contenido principal</li> </ol> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>El orden por defecto más razonable hoy es <code>GPT-5.5</code> primero, <code>GPT-5.4</code> segundo, y <code>GPT-5.3-Codex</code> reservado para escenarios más ligados a agentes de ingeniería o a funciones específicas de Codex.</p> <p>Si la pregunta concreta es &ldquo;¿cuánto ahorra <code>GPT-5.4</code> frente a <code>GPT-5.5</code> al reescribir el mismo artículo con plantilla?&rdquo;, entonces, según la tabla oficial de credits y la estructura típica de tokens de este tipo de tarea, es razonable pensar en un ahorro cercano a la mitad. Para sitios de contenido por lotes, esa diferencia es lo bastante grande como para que la práctica habitual no sea usar <code>GPT-5.5</code> en todo, sino usar <code>GPT-5.5</code> para fijar reglas y estilo, y dejar la producción masiva a <code>GPT-5.4</code>.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/10/ai-coding-plan-selection/ Sun, 10 May 2026 08:20:58 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/10/ai-coding-plan-selection/ <p>Los planes de AI Coding han cambiado muy rápido en los últimos seis meses. Muchas herramientas han pasado de un modelo de cobro por mensajes o por uso limitado a uno claramente basado en consumo, los planes baratos y generosos se han ido recortando, y algunos servicios extranjeros han añadido verificaciones de identidad, restricciones regionales y reglas de uso más estrictas.</p> <p>Para un desarrollador, la pregunta ya no es solo qué modelo es el más fuerte. También importa cuánto vas a gastar cada mes, si la cuota alcanza, si la herramienta resulta cómoda de usar y si podrás cambiar sin demasiado dolor cuando un proveedor suba precios o cambie las reglas de repente.</p> <p>Una conclusión bastante útil es esta: los usuarios ligeros deberían comprar comodidad, los usuarios intermedios deberían comprar relación calidad-precio y los usuarios intensivos deberían comprar flexibilidad. Cuanto más intensivo sea el uso, menos conviene atar el modelo y la herramienta dentro del mismo plan.</p> <h2 id="cuatro-cosas-que-conviene-revisar-antes-de-elegir-un-plan">Cuatro cosas que conviene revisar antes de elegir un plan </h2><p>Antes, al elegir un plan de AI Coding, normalmente bastaba con mirar tres cosas:</p> <ol> <li>Si el modelo era lo bastante fuerte.</li> <li>Si la velocidad de respuesta era estable.</li> <li>Si la cuota incluida alcanzaba.</li> </ol> <p>Ahora hay que añadir una cuarta: si el modelo y la herramienta se pueden separar.</p> <p>El modelo aporta la capacidad de razonamiento, mientras que la herramienta gestiona contexto, edición de archivos, orquestación de Agent y experiencia de flujo de trabajo. Ambas cosas importan, pero es mejor no dejarlas completamente atadas entre sí. Por ejemplo, si te gustan los modelos de Claude, puedes usar el plan oficial o conectar la API a otras herramientas. Y si te gusta un editor o entorno Agent concreto, es preferible que pueda conectarse a varios modelos en lugar de obligarte a usar solo el suyo.</p> <p>La gracia de esto no es complicarse por gusto. Es reducir riesgos. AI Coding es uno de los segmentos que cambian más rápido. Un plan que hoy parece generoso puede cambiar de precio en dos meses, y una herramienta que hoy parece cómoda puede empeorar después de un cambio en la integración con modelos. Separar modelos y herramientas te deja margen de maniobra.</p> <h2 id="los-planes-extranjeros-se-están-endureciendo">Los planes extranjeros se están endureciendo </h2><p>Herramientas como GitHub Copilot, Cursor, Windsurf y Claude Code siguen siendo la base de trabajo de mucha gente, pero la tendencia es cada vez más clara: mantener planes muy baratos con cuotas muy altas es más difícil, y la facturación por uso real es cada vez más común.</p> <p>Cuando servicios como GitHub Copilot se apoyan más en facturación por uso, el supuesto margen de ahorro de algunos planes cae bastante. Para usuarios ligeros siguen siendo cómodos, pero para quienes usan agentes, contexto largo y tareas complejas de código con mucha frecuencia, el consumo real empieza a parecerse mucho más al coste real de API.</p> <p>Cursor y Windsurf, en esencia, empaquetan capacidad de modelo dentro de una experiencia de IDE. Su punto fuerte es que funcionan bien desde el primer momento y ofrecen una experiencia de editor madura. Su punto débil es el mayor nivel de dependencia de herramienta. Cuanto más dependas de sus agentes propietarios, sus índices y sus flujos automáticos, más caro será migrar después.</p> <p>Claude Code sigue siendo atractivo tanto por experiencia como por atención del ecosistema, pero las suscripciones internacionales, la verificación de identidad, las restricciones regionales y la seguridad de los servicios intermedios son riesgos que los usuarios en China necesitan valorar con cuidado. En especial, los relays de terceros pueden mezclar modelos, ser inestables, exponer datos o desaparecer, así que no son una gran base a largo plazo para trabajo importante.</p> <h2 id="ventajas-y-límites-de-los-planes-nacionales">Ventajas y límites de los planes nacionales </h2><p>Una ventaja de muchos planes nacionales de AI Coding es que suelen ofrecerse en forma de API, lo que hace que queden menos atados a una sola herramienta. Puedes conectarlos a OpenCode, Cline, Continue, tus propios scripts o agentes internos.</p> <p>El problema también es evidente: si quieres al mismo tiempo un modelo fuerte, buena velocidad y bastante cuota, hay pocos planes que cumplan todo a la vez.</p> <p>La familia GLM es fuerte dentro del panorama nacional, pero en horas punta el rendimiento puede volverse inestable y las tareas pesadas acaban limitadas por velocidad. Kimi tiene buen nivel, pero sus reglas de precio y cuota hay que seguirlas de cerca, sobre todo la transparencia del límite real. Modelos como MiniMax son más amables en velocidad y cuota, lo que los hace útiles para tareas ligeras del día a día, lotes y ayuda de código no demasiado compleja, aunque pueden quedar un escalón por debajo en razonamiento de ingeniería difícil. DeepSeek puede parecer muy rentable cuando un modelo nuevo está en precio promocional, pero al acabar la promoción toca reevaluarlo con tarifa normal.</p> <p>Por eso, en muchos casos, las opciones nacionales funcionan mejor como un grupo de modelos disponible para repartir trabajo según la tarea, y no como una apuesta total por un solo modelo y un solo plan.</p> <h2 id="usuarios-ligeros-elige-lo-que-resulte-cómodo-y-no-sobrediseñes">Usuarios ligeros: elige lo que resulte cómodo y no sobrediseñes </h2><p>Si solo usas AI para retocar scripts, completar documentación, explicar errores o generar herramientas pequeñas una o dos veces por semana, probablemente no necesitas una configuración complicada.</p> <p>En este caso importa más la comodidad. Cursor, Windsurf, Trae, CodeBuddy, Tongyi Lingma, GitHub Copilot y herramientas similares son opciones razonables. El objetivo no es perseguir el coste unitario más bajo, sino reducir fricción: algo estable dentro de tu editor, con buenas sugerencias y fácil de revertir cuando se equivoca.</p> <p>Para usuarios ligeros, construir capas de API, relays y proxys complejos solo para ahorrar un poco de dinero rara vez compensa. El tiempo, el riesgo de cuenta y el coste de depuración suelen costar más que la suscripción que te ahorras.</p> <h2 id="usuarios-intermedios-mira-la-relación-calidad-precio-pero-también-la-portabilidad">Usuarios intermedios: mira la relación calidad-precio, pero también la portabilidad </h2><p>Si usas AI todos los días para programar, modificar proyectos, generar pruebas y preparar documentación, la cuota y el consumo real empiezan a importar mucho más.</p> <p>En este caso conviene separar la herramienta principal de los modelos de respaldo. Por ejemplo, un plan cómodo de IDE puede servir para el trabajo diario, mientras que una API o plan agregador conectable a varias herramientas puede encargarse de tareas con contexto más largo o flujos de Agent más complejos.</p> <p>Aquí hay tres preguntas clave:</p> <ol> <li>Si se puede integrar con herramientas de terceros.</li> <li>Si el consumo de tokens o cuota es visible y entendible.</li> <li>Si al superar el límite se aplica throttling, degradación, corte del servicio o pura facturación por uso.</li> </ol> <p>Si un plan parece barato pero solo funciona dentro de su propia herramienta, conviene contar también el coste de migrar más adelante. Si cuesta algo más pero puede conectarse a varias herramientas, puede ser mejor como base a largo plazo.</p> <h2 id="usuarios-intensivos-no-bloquees-modelo-y-herramienta-juntos">Usuarios intensivos: no bloquees modelo y herramienta juntos </h2><p>Para los usuarios intensivos, la necesidad principal es la flexibilidad.</p> <p>Cuando una persona o un equipo usa agentes de AI de forma intensiva todos los días, el consumo crece muy rápido. Búsquedas de repositorio, cambios con contexto largo, depuración en múltiples rondas y reparación automática de pruebas pueden multiplicar el gasto en tokens. Si en ese punto dependes de un solo plan, aparecen tres problemas con facilidad:</p> <ol> <li>La cuota deja de ser suficiente de repente.</li> <li>La regla de cobro cambia de forma inesperada.</li> <li>Una herramienta o un modelo deja de estar disponible temporalmente.</li> </ol> <p>La opción más estable es montar una estructura por capas: una herramienta Agent principal, uno o varios endpoints de modelo intercambiables, un modelo barato para tareas simples y un modelo fuerte para tareas difíciles. No conviene mandar todas las tareas pequeñas al modelo más caro, ni depender solo del más barato para las tareas críticas.</p> <p>Para un usuario intensivo, que las herramientas puedan conectarse a cualquier modelo y que los modelos puedan moverse entre herramientas importa más que ahorrar unas decenas de dólares al mes. Lo realmente caro no suele ser la suscripción. Lo caro es quedar atrapado en un solo ecosistema y tener que reconstruir el flujo de trabajo después.</p> <h2 id="una-estrategia-de-combinación-más-estable">Una estrategia de combinación más estable </h2><p>Una forma razonablemente sólida de organizarlo sería esta:</p> <ol> <li>Usa un modelo de bajo coste para tareas ligeras como explicar código, escribir scripts pequeños, formatear y generar documentos simples.</li> <li>Usa un modelo orientado a valor para tareas intermedias como desarrollo normal de funciones, completar pruebas y sugerencias de refactorización.</li> <li>Usa un modelo fuerte para tareas difíciles como cambios de arquitectura, correcciones entre varios archivos, bugs complejos y razonamiento con contexto largo.</li> <li>Mantén abierta la capa de herramientas, eligiendo soluciones que puedan conectarse por API, exportar configuración y cambiar de modelo.</li> <li>Conserva un camino de respaldo, de forma que si tu plan principal cambia reglas puedas moverte rápido a otra herramienta o modelo.</li> </ol> <p>Puede que no sea la configuración más barata posible, pero sí una mucho más resistente. Los precios y cuotas de AI Coding van a seguir cambiando. Lo valioso a largo plazo no es un plan que hoy parezca muy generoso, sino un flujo de trabajo portable.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>Los planes de AI Coding no deberían juzgarse solo por el precio mensual. Los usuarios ligeros deberían priorizar simplicidad y comodidad. Los usuarios intermedios deberían fijarse en cuota, consumo y capacidad de migrar. Los usuarios intensivos deberían separar modelos y herramientas para no quedar atrapados en un único ecosistema.</p> <p>La idea más importante es que los planes cambian, los modelos cambian y las herramientas también. Mantener la capacidad de elegir en tus propias manos es la forma más importante de controlar costes cuando trabajas con AI Coding a largo plazo.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/09/chrome-gemini-nano-silent-download/ Sat, 09 May 2026 21:37:18 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/09/chrome-gemini-nano-silent-download/ <p>Se ha informado que Google Chrome descarga en segundo plano, sin permiso explícito del usuario, un archivo de modelo local de IA de unos 4GB. El caso ha abierto un debate sobre privacidad, uso de almacenamiento e impacto ambiental.</p> <p>Estos archivos están relacionados con Gemini Nano y se usan principalmente para funciones locales de IA en Chrome. La polémica no es simplemente que el navegador admita IA local, sino si el proceso de descarga es lo bastante transparente, si el usuario debería ser informado antes y si el uso de recursos del sistema es razonable.</p> <h2 id="qué-ocurrió">Qué ocurrió </h2><p>El archivo de modelo mencionado se llama <code>weights.bin</code> y se encuentra en el directorio <code>OptGuideOnDeviceModel</code> de Chrome. Se considera una versión local de Gemini Nano, usada para ejecutar parte de la inferencia de IA directamente en el dispositivo.</p> <p>Chrome decide en segundo plano si debe descargarlo según las capacidades del hardware, especialmente RAM y VRAM. Normalmente el usuario no inicia la descarga de forma manual, y puede que tampoco vea un aviso claro antes de que ocurra.</p> <p>Lo más incómodo es que borrar manualmente el archivo del modelo no suele impedir que vuelva. Mientras la función relacionada siga activada, Chrome puede descargar el modelo de nuevo después de reiniciar el navegador o tras una actualización posterior.</p> <p>Las plataformas mencionadas en la discusión incluyen Windows 11, macOS y Ubuntu en sistemas de escritorio. Si se toma como referencia la base instalada de Chrome en escritorio, el número de dispositivos potencialmente afectados podría llegar a cientos de millones.</p> <h2 id="la-explicación-de-google">La explicación de Google </h2><p>Google afirma que estos archivos sirven para funciones locales de IA, como &ldquo;Help me write&rdquo; y la detección de estafas. Ejecutar el modelo de forma local puede reducir parte de la subida de datos y mejorar la protección de la privacidad.</p> <p>Google también señala que, si el dispositivo tiene poco espacio libre, Chrome eliminará automáticamente el modelo relacionado para liberar almacenamiento. Es decir, el modelo no necesariamente ocupa disco de forma permanente.</p> <p>Al mismo tiempo, Google dice que desde febrero de 2024 los usuarios pueden desactivar la función relacionada desde la configuración de Chrome. Una vez desactivada, el modelo dejará de descargarse o actualizarse.</p> <h2 id="cómo-comprobarlo-y-desactivarlo">Cómo comprobarlo y desactivarlo </h2><p>Si no quieres que Chrome conserve el modelo Gemini Nano en local, puedes empezar revisando varios lugares.</p> <p>Primero, entra en la configuración de Chrome y busca opciones relacionadas con &ldquo;on-device AI&rdquo;, IA local, asistencia de escritura o sugerencias de optimización. Desactiva las funciones que no necesites.</p> <p>Después, escribe esto en la barra de direcciones:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">chrome://flags </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Luego busca y desactiva:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Enables optimization guide on device </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Por último, revisa el directorio de datos de usuario de Chrome, busca la carpeta <code>OptGuideOnDeviceModel</code> y elimina los archivos de modelo que contiene. Ten en cuenta que borrar el archivo por sí solo no suele bastar. Es mejor desactivar primero el flag o la configuración relacionada; de lo contrario, Chrome podría volver a descargarlo más adelante.</p> <h2 id="posibles-rutas-en-distintos-sistemas">Posibles rutas en distintos sistemas </h2><p><code>OptGuideOnDeviceModel</code> suele estar dentro del directorio de datos de usuario de Chrome. La ubicación exacta puede variar según el sistema operativo y el método de instalación, pero estos son buenos puntos de partida:</p> <ul> <li>Windows: <code>%LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\</code></li> <li>macOS: <code>~/Library/Application Support/Google/Chrome/</code></li> <li>Linux: <code>~/.config/google-chrome/</code></li> <li>Chromium: <code>~/.config/chromium/</code></li> </ul> <p>Una vez dentro del directorio correspondiente, busca <code>OptGuideOnDeviceModel</code> o <code>weights.bin</code>. Si usas Chrome Beta, Dev o Canary, el nombre del directorio puede incluir el canal de versión correspondiente.</p> <h2 id="cómo-saber-si-weightsbin-ya-se-descargó">Cómo saber si weights.bin ya se descargó </h2><p>El método más directo es buscar en el directorio de datos de usuario de Chrome:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">weights.bin </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si ya se ha descargado, normalmente aparecerá dentro de <code>OptGuideOnDeviceModel</code>, y su tamaño puede acercarse a varios GB. También puedes mirar la hora de modificación del archivo para saber si Chrome lo creó o actualizó recientemente en segundo plano.</p> <p>Si no encuentras <code>weights.bin</code>, eso no significa necesariamente que el dispositivo nunca vaya a descargarlo. Chrome puede decidir si obtiene el modelo según el hardware, la región, la versión, los interruptores de funciones y la configuración experimental.</p> <h2 id="qué-funciones-de-ia-de-chrome-pueden-verse-afectadas">Qué funciones de IA de Chrome pueden verse afectadas </h2><p>Después de desactivar las funciones locales de IA u optimización relacionadas, pueden verse afectadas capacidades en el dispositivo que dependan de Gemini Nano, como &ldquo;Help me write&rdquo;, la detección local de estafas y futuras funciones de IA del navegador que no pasen por la nube.</p> <p>Para quienes no usan estas funciones, la navegación diaria normalmente no cambia demasiado. Para usuarios que dependen a menudo de la asistencia de escritura integrada en Chrome, la comprensión de páginas o funciones experimentales de seguridad, la experiencia podría volver al procesamiento en la nube, dejar de estar disponible o usar una alternativa del navegador.</p> <h2 id="dónde-está-la-polémica">Dónde está la polémica </h2><p>La cuestión central es si un navegador debería descargar varios GB de archivos de modelo para funciones de IA antes de que el usuario haya dado un consentimiento claro.</p> <p>Quienes lo defienden argumentan que la IA local puede reducir el procesamiento en la nube, mejorar la privacidad y acelerar las respuestas. Quienes lo critican sostienen que el usuario debería ver al menos un aviso claro antes de la descarga, especialmente cuando el archivo ronda los 4GB y puede afectar al almacenamiento y al tráfico de red.</p> <p>Expertos en privacidad también señalan que este tipo de descarga en segundo plano sin información suficiente podría plantear dudas de cumplimiento bajo la Directiva ePrivacy de la UE y el GDPR. Que sea o no una infracción dependerá del mecanismo de aviso de Google, la configuración predeterminada, la ruta de tratamiento de datos y los controles ofrecidos al usuario.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>La llegada de Gemini Nano a Chrome muestra que los navegadores están trasladando más capacidades de IA al dispositivo local. Pero también plantea un nuevo límite de producto: los modelos locales siguen consumiendo disco y ancho de banda, y pueden afectar la sensación de control del usuario sobre su propio dispositivo.</p> <p>Para un usuario normal, lo más directo es revisar la configuración de IA local y optimización de Chrome. Si no necesitas esas funciones, desactiva las opciones relacionadas y luego elimina los archivos del modelo dentro del directorio <code>OptGuideOnDeviceModel</code>.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/09/llama-cpp-multi-gpu-offload-performance/ Sat, 09 May 2026 15:05:41 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/09/llama-cpp-multi-gpu-offload-performance/ <p>La conclusión rápida: el multi-GPU offload de llama.cpp no significa rendimiento gratis por añadir una segunda tarjeta. Si el modelo ya cabe completo en una GPU de 32GB, 2x V100 16GB suele ser menos cómodo que una sola tarjeta de 32GB, e incluso puede ser más lento. Si el modelo no cabe en una sola tarjeta de 16GB, el valor principal de usar dos GPU es mantener el modelo en GPU, y ahí la mejora sí puede ser clara.</p> <h2 id="primero-separa-los-split-mode">Primero, separa los split mode </h2><p>El uso multi-GPU en llama.cpp gira principalmente alrededor de <code>--split-mode</code> y <code>--tensor-split</code>. Para hablar de rendimiento, conviene distinguir primero estos modos:</p> <ul> <li><code>layer</code>: divide capas entre distintas GPU. Suele ser el punto de partida más compatible.</li> <li><code>tensor</code>: divide el cálculo de tensores entre varias GPU. Se acerca más al paralelismo real, pero depende mucho del ancho de banda entre GPU y del soporte del backend.</li> <li><code>row</code>: un modo antiguo de división por filas. Todavía aparece en algunas configuraciones, pero normalmente no es la primera opción para despliegues nuevos.</li> </ul> <p>En términos simples, <code>layer</code> es como poner diferentes pisos en diferentes tarjetas. Durante la generación de un solo token, no siempre mantiene ambas GPU completamente ocupadas. <code>tensor</code> se parece más a hacer que ambas tarjetas trabajen juntas en la misma capa. Tiene más paralelismo teórico, pero la comunicación entre GPU puede convertirse en el cuello de botella.</p> <h2 id="si-una-gpu-de-32gb-puede-cargar-el-modelo-dos-de-16gb-no-siempre-son-más-rápidas">Si una GPU de 32GB puede cargar el modelo, dos de 16GB no siempre son más rápidas </h2><p>Si el modelo y la KV cache caben completos en una GPU de 32GB, una sola tarjeta suele ser más estable y a menudo más rápida. En hardware de la misma generación, como 1x V100 32GB frente a 2x V100 16GB, la configuración de dos tarjetas no tiene por qué ganar.</p> <p>Una expectativa conservadora es que 2x V100 16GB pueda ser entre un 10% y un 40% más lenta que una sola V100 32GB, sobre todo en chat de un solo usuario, Continue Agent y preguntas de código, donde una petición suele generar una sola respuesta.</p> <p>La razón es sencilla: multi-GPU no convierte la VRAM en un único gran bloque rápido. Con división por capas, la inferencia pasa entre GPU y una tarjeta puede esperar a la otra durante la generación. Con división por tensores, ambas tarjetas pueden calcular juntas, pero los resultados intermedios necesitan sincronización entre GPU, y el ancho de banda y la latencia afectan directamente el throughput.</p> <p>Así que si tus opciones son:</p> <ul> <li>1x V100 32GB</li> <li>2x V100 16GB</li> </ul> <p>y el modelo objetivo ya cabe completo en una sola tarjeta de 32GB, la GPU única de 32GB suele ser la opción más cómoda.</p> <h2 id="si-una-gpu-de-16gb-no-puede-cargar-el-modelo-dos-tarjetas-sí-aportan-mucho">Si una GPU de 16GB no puede cargar el modelo, dos tarjetas sí aportan mucho </h2><p>La situación cambia por completo cuando el modelo no cabe en una GPU de 16GB, pero sí cabe repartido entre dos tarjetas de 16GB.</p> <p>En ese caso, el valor de dos GPU es directo:</p> <ul> <li>Una tarjeta de 16GB: puede requerir mucho CPU offload, con una caída clara de velocidad.</li> <li>2x 16GB: los pesos pueden quedarse en gran parte en GPU, lo que puede ser mucho más rápido que una ejecución mixta CPU/GPU.</li> </ul> <p>En este escenario, 2x V100 16GB no garantiza superar a una sola tarjeta de 32GB, pero puede ser varias veces más rápida que una sola 16GB con mucho offload a memoria del sistema. Es decir, el primer valor de dos tarjetas no es acelerar; es evitar que los pesos del modelo caigan en una RAM del sistema mucho más lenta.</p> <h2 id="v100-pcie-y-v100-sxm2-son-muy-diferentes">V100 PCIe y V100 SXM2 son muy diferentes </h2><p>Lo que más se pasa por alto en inferencia multi-GPU es el interconnect.</p> <p>Si tienes V100 SXM2 con NVLink, el ancho de banda entre GPU es mucho mayor. La documentación de NVIDIA para V100 indica que NVLink puede llegar hasta 300GB/s de ancho de banda de interconexión. En ese entorno, <code>tensor</code> o cargas con batch más alto tienen más posibilidades de acercarse o incluso superar el rendimiento de una sola tarjeta.</p> <p>Si tienes V100 PCIe, conviene ser mucho más conservador. V100 PCIe usa principalmente PCIe Gen3, y el interconnect bandwidth indicado es 32GB/s. No está en la misma categoría que NVLink, por eso dos tarjetas PCIe a menudo dan VRAM suficiente, pero no duplican la velocidad.</p> <p>Por eso, para decidir si 2x V100 16GB merece la pena, no basta con sumar VRAM y decir que son 32GB. También hay que comprobar si son tarjetas PCIe o SXM2/NVLink.</p> <h2 id="cómo-elegir-de-forma-práctica">Cómo elegir de forma práctica </h2><p>Si el modelo cabe en una sola GPU de 32GB, prioriza una sola tarjeta. Su latencia, estabilidad y coste de ajuste suelen ser mejores.</p> <p>Si el modelo no cabe en una GPU de 16GB, pero sí en dos de 16GB, merece la pena usar dos tarjetas. En ese caso, el objetivo es mantener los pesos en GPU tanto como sea posible, no esperar una mejora lineal de rendimiento.</p> <p>Si tienes dos V100 PCIe, empieza con <code>--split-mode layer</code> y busca ejecución estable con menos caída a CPU.</p> <p>Si tienes V100 SXM2/NVLink, vale más la pena probar modos relacionados con <code>tensor</code>, especialmente en prefill, batch más grande o servicio concurrente.</p> <h2 id="cuándo-comprar-2x16gb-y-cuándo-comprar-1x32gb">Cuándo comprar 2x16GB y cuándo comprar 1x32GB </h2><p>Si solo atiendes a un usuario y trabajas sobre todo con chat, completado de código, Continue Agent o preguntas con contexto largo, y el modelo objetivo cabe en 32GB, 1x32GB suele ser mejor. Evita la planificación entre GPU, ofrece latencia más estable y simplifica la depuración.</p> <p>Si ya tienes una tarjeta de 16GB y quieres una forma más barata de ejecutar modelos de 30B, 32B o cuantizaciones más grandes, 2x16GB tiene sentido. No necesariamente duplicará los token/s, pero puede mantener en GPU pesos que de otro modo tendrían que ir a CPU offload.</p> <p>Si vas a comprar desde cero, puedes priorizar así:</p> <ul> <li>Un solo modelo, un solo usuario, latencia importante: preferir 1x32GB.</li> <li>El modelo no cabe en una sola tarjeta y el presupuesto es limitado: considerar 2x16GB.</li> <li>Hay una máquina con NVLink o SXM2: 2x16GB es mucho más interesante que dos tarjetas PCIe comunes.</li> <li>Quieres usar contextos más largos en el futuro: no mires solo el tamaño de los pesos; reserva VRAM para KV cache.</li> </ul> <h2 id="consejos-prácticos-para-layer-split-y-tensor-split">Consejos prácticos para layer split y tensor split </h2><p>La regla práctica es: empieza con <code>layer</code> y luego mide <code>tensor</code>.</p> <p><code>layer</code> es un buen punto de partida. Divide el modelo por capas, tiene mejor compatibilidad y funciona mejor en sistemas PCIe de dos tarjetas. Su desventaja es que la generación puede comportarse como una tubería: en algunos momentos una tarjeta está ocupada mientras la otra espera.</p> <p><code>tensor</code> encaja mejor en máquinas con buena interconexión, como V100 SXM2/NVLink. Divide parte del cálculo de una misma capa entre varias GPU, así que tiene más paralelismo teórico, pero también sincroniza más a menudo entre tarjetas. En dos GPU PCIe, el coste de comunicación puede comerse la ganancia.</p> <p>Puedes empezar con estas pruebas:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">llama-bench -m model.gguf -ngl <span class="m">99</span> --split-mode layer --tensor-split 1,1 </span></span><span class="line"><span class="cl">llama-bench -m model.gguf -ngl <span class="m">99</span> --split-mode tensor --tensor-split 1,1 </span></span><span class="line"><span class="cl">llama-bench -m model.gguf -ngl <span class="m">99</span> --split-mode layer --tensor-split 1,0 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El tercer comando no es para uso permanente. Sirve como referencia de una sola tarjeta, para saber si dos GPU realmente son más rápidas o solo están repartiendo la presión de VRAM.</p> <h2 id="por-qué-prefill-y-decode-se-comportan-distinto">Por qué prefill y decode se comportan distinto </h2><p>El rendimiento de un LLM local suele dividirse en dos fases:</p> <ul> <li><code>prefill</code>: procesa el prompt de entrada. Una métrica típica es el throughput de prompt processing, como <code>pp512</code>.</li> <li><code>decode</code>: genera la respuesta token por token. Una métrica típica es el throughput de token generation, como <code>tg128</code>.</li> </ul> <p><code>prefill</code> se parece más a cálculo matricial con batch grande. Con batch más alto es más fácil mantener las GPU ocupadas y obtener beneficio del paralelismo multi-GPU. <code>decode</code> genera un token tras otro. El batch es pequeño y la sincronización es frecuente, así que la comunicación entre tarjetas y la latencia de planificación se notan más.</p> <p>Por eso puedes ver que dos GPU mejoran <code>pp512</code>, pero <code>tg128</code> apenas mejora o incluso empeora. Para chat y agentes, la experiencia del usuario se parece más a <code>tg128</code>. Para ingestión de documentos largos, prefill por lotes o servicio concurrente, <code>pp512</code> también importa.</p> <h2 id="puede-kv-cache-convertirse-en-el-segundo-cuello-de-botella-de-vram">¿Puede KV cache convertirse en el segundo cuello de botella de VRAM? </h2><p>Sí. Muchas personas solo calculan los pesos del modelo y olvidan la KV cache.</p> <p>Los pesos determinan si el modelo puede cargarse. La KV cache determina si puedes usar la longitud de contexto que quieres. Cuanto más largo sea el contexto, mayor la concurrencia y más grande el batch, más visible será el consumo de KV cache. Puede pasar que el modelo base quepa en 32GB, pero al abrir 32K o 64K de contexto vuelva a faltar VRAM.</p> <p>Como mínimo, deja margen de VRAM para:</p> <ul> <li>KV cache</li> <li>CUDA graph o sobrecarga del runtime del backend</li> <li>prompt batch y ubatch</li> <li>escritorio, driver y otros procesos</li> </ul> <p>Si usas 2x16GB, la VRAM no es un pool único de 32GB completamente equivalente. Algunos buffers, KV cache o tensores intermedios todavía pueden quedar limitados por la memoria restante en una sola tarjeta. Para probar contexto largo, usa directamente el <code>--ctx-size</code> objetivo y la concurrencia objetivo, no solo compruebes si el modelo arranca.</p> <h2 id="cómo-medir-tus-dos-tarjetas-con-llama-bench">Cómo medir tus dos tarjetas con llama-bench </h2><p><code>llama-bench</code> es mejor que chatear directamente para comparar hardware, porque separa prompt processing y token generation en métricas comparables. El ejemplo básico del README oficial es:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">llama-bench -m model.gguf </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para dos V100, al menos mide estos grupos:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span><span class="lnt">8 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># Single-card baseline</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">CUDA_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span><span class="m">0</span> llama-bench -m model.gguf -ngl <span class="m">99</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># Dual-card layer split</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">CUDA_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span>0,1 llama-bench -m model.gguf -ngl <span class="m">99</span> --split-mode layer --tensor-split 1,1 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># Dual-card tensor split</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">CUDA_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span>0,1 llama-bench -m model.gguf -ngl <span class="m">99</span> --split-mode tensor --tensor-split 1,1 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Fíjate sobre todo en dos columnas:</p> <ul> <li><code>pp512</code>: prompt processing, más relevante para entradas largas y prefill por lotes.</li> <li><code>tg128</code>: token generation, más relevante para chat de un solo usuario y respuesta de agentes.</li> </ul> <p>Mantén fijos el modelo, la cuantización, el contexto, batch, versión del driver y versión de llama.cpp. Ejecuta cada grupo varias veces y compara medianas, no un único resultado. Por último, prueba también tu flujo real, como Continue Agent, un OpenAI-compatible server o tus propias peticiones RAG, porque un benchmark bonito no siempre significa una mejor experiencia interactiva.</p> <h2 id="conclusión-en-una-frase">Conclusión en una frase </h2><p>La ventaja principal de 2x V100 16GB es la capacidad de VRAM, no una velocidad de generación garantizada. Si el modelo cabe en una sola tarjeta, una GPU de 32GB suele ser más rápida y estable. Si el modelo no cabe en una sola 16GB, dos tarjetas de 16GB valen mucho porque evitan gran parte del CPU offload. Que sean más rápidas o no depende del split mode, batch, tamaño del modelo y de si las dos V100 están conectadas por PCIe o NVLink.</p> <p>Referencias:</p> <ul> <li><a class="link" href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/tools/server/README.md" target="_blank" rel="noopener" >llama.cpp server README</a></li> <li><a class="link" href="https://www.mintlify.com/ggml-org/llama.cpp/concepts/backends" target="_blank" rel="noopener" >llama.cpp Compute Backends</a></li> <li><a class="link" href="https://www.nvidia.com/en-gb/data-center/tesla-v100/" target="_blank" rel="noopener" >NVIDIA Tesla V100</a></li> <li><a class="link" href="https://images.nvidia.com/content/technologies/volta/pdf/tesla-volta-v100-datasheet.pdf" target="_blank" rel="noopener" >NVIDIA V100 Datasheet</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/09/anthropic-claude-code-higher-limits-spacex-compute/ Sat, 09 May 2026 10:59:48 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/09/anthropic-claude-code-higher-limits-spacex-compute/ <p>El 6 de mayo de 2026, Anthropic anunció límites de uso más altos para Claude Code y Claude API, junto con una nueva alianza de cómputo con SpaceX. Para usuarios comunes, el cambio más directo es más capacidad usable en Claude Code. Para desarrolladores y empresas, el punto de fondo es que la capacidad de inferencia de Claude sigue creciendo.</p> <p>El anuncio se puede dividir en dos partes:</p> <ul> <li>Límites más altos para Claude Code y Claude API.</li> <li>Nueva capacidad de cómputo desde centros de datos de SpaceX.</li> </ul> <h2 id="qué-cambió-en-los-límites-de-claude-code">Qué cambió en los límites de Claude Code </h2><p>Anthropic afirma que estos tres cambios entraron en vigor el día del anuncio:</p> <ol> <li>El rate limit de cinco horas de Claude Code se duplicó para los planes Pro, Max, Team y Enterprise basado en asientos.</li> <li>Se eliminaron las reducciones de límites en horas pico para Claude Code en cuentas Pro y Max.</li> <li>Los rate limits de API para el modelo Claude Opus aumentaron de forma notable.</li> </ol> <p>En la práctica, si usas Claude Code para sesiones largas de programación, análisis de repositorios, refactorización, depuración o flujos con agentes, este cambio puede reducir las veces en que una tarea se detiene antes de terminar.</p> <p>Eso no significa uso ilimitado. Claude Code sigue afectado por el plan, el patrón de uso, el modelo, la longitud de la tarea, el tamaño del contexto y las políticas de la plataforma. Pero Anthropic ha ampliado claramente el margen de uso frente a los límites anteriores.</p> <h2 id="por-qué-el-cómputo-afecta-la-experiencia-de-claude-code">Por qué el cómputo afecta la experiencia de Claude Code </h2><p>Herramientas como Claude Code consumen más recursos que un chat normal. Una sola tarea de código puede incluir:</p> <ul> <li>Leer muchos archivos.</li> <li>Analizar contexto largo.</li> <li>Hacer varias llamadas a herramientas.</li> <li>Generar, editar y revisar código.</li> <li>Ejecutar pruebas repetidas veces o explicar errores.</li> <li>Usar Opus para razonamiento complejo.</li> </ul> <p>Detrás de esas acciones no solo hay tokens. También hay capacidad de inferencia, concurrencia y recursos de planificación. El usuario ve límites, colas o lentitud en horas pico; la plataforma ve presión entre oferta y demanda de cómputo.</p> <p>Por eso es relevante que Anthropic haya unido los aumentos de límites y la alianza de cómputo en el mismo anuncio. Está indicando que mejorar Claude Code no es solo cambiar una regla del plan, sino ampliar la capacidad de inferencia del backend.</p> <h2 id="qué-aporta-la-alianza-con-spacex">Qué aporta la alianza con SpaceX </h2><p>Anthropic dice que firmó un acuerdo con SpaceX para usar toda la capacidad de cómputo del centro de datos SpaceX Colossus 1. La capacidad anunciada supera los 300 megavatios, corresponde a más de 220,000 GPU NVIDIA y estará disponible para Anthropic en un mes.</p> <p>Esta capacidad adicional debería mejorar directamente la capacidad disponible para suscriptores de Claude Pro y Claude Max.</p> <p>El anuncio también menciona interés en trabajar con SpaceX en cómputo de IA orbital en el futuro. Eso es más una dirección de largo plazo, distinta del aumento de límites de Claude Code que los usuarios pueden notar de inmediato.</p> <h2 id="la-huella-de-cómputo-de-anthropic-está-creciendo">La huella de cómputo de Anthropic está creciendo </h2><p>SpaceX es solo una parte de la expansión reciente de cómputo de Anthropic. La compañía también enumera otras alianzas:</p> <ul> <li>Hasta 5GW con Amazon, con cerca de 1GW de nueva capacidad prevista para finales de 2026.</li> <li>5GW con Google y Broadcom, previstos para empezar a entrar en línea en 2027.</li> <li>Una alianza estratégica con Microsoft y NVIDIA, que incluye 30,000 millones de dólares de capacidad en Azure.</li> <li>Una inversión de 50,000 millones de dólares en infraestructura de IA en Estados Unidos con Fluidstack.</li> </ul> <p>Anthropic también señala que el entrenamiento y la inferencia de Claude usarán varios tipos de hardware de IA, incluidos AWS Trainium, Google TPU y GPU NVIDIA.</p> <p>La tendencia es clara: la competencia entre las principales compañías de modelos no se juega solo en nombres de modelos, benchmarks y funciones de producto. También se juega en energía, centros de datos, GPU, TPU, redes y capacidad de despliegue global.</p> <h2 id="impacto-práctico-para-usuarios-de-claude-code">Impacto práctico para usuarios de Claude Code </h2><p>Para desarrolladores, el cambio más importante es que se duplicó el límite de cinco horas de Claude Code. Afecta escenarios como:</p> <ul> <li>Lectura de repositorios grandes.</li> <li>Refactorización de varios archivos.</li> <li>Investigación de bugs y corrección de pruebas.</li> <li>Migraciones de código y actualización de dependencias.</li> <li>Tareas largas de programación con agentes.</li> <li>Uso simultáneo de Claude Code en planes Team o Enterprise.</li> </ul> <p>Un problema común de Claude Code era llegar al límite mientras la tarea seguía en curso. Con límites más altos, es más fácil que un agente complete una tarea completa en lugar de detenerse a mitad de camino.</p> <p>Para usuarios Pro y Max, eliminar las reducciones en horas pico también es importante. Significa que la experiencia puede ser más estable durante periodos de alta demanda, con menos interrupciones por ajustes temporales.</p> <h2 id="qué-significa-para-usuarios-de-api">Qué significa para usuarios de API </h2><p>El anuncio también dice que los rate limits de API para Claude Opus aumentaron considerablemente. Para equipos que usan Opus en tareas difíciles, normalmente eso implica:</p> <ul> <li>Mayor concurrencia.</li> <li>Menos errores 429 por límite de tasa.</li> <li>Mejor soporte para cargas por lotes.</li> <li>Mejor encaje para contexto largo, razonamiento complejo y flujos con agentes.</li> </ul> <p>Los límites concretos siguen variando por cuenta, organización, modelo y plan. Antes de desplegar en producción, conviene revisar Anthropic Console, la documentación de rate limits y los registros de errores.</p> <h2 id="empresas-y-despliegue-regional-importan-más">Empresas y despliegue regional importan más </h2><p>Anthropic también señala que sectores regulados como finanzas, salud y gobierno necesitan cada vez más infraestructura regional para cumplir requisitos de cumplimiento y residencia de datos. Por eso, parte de la expansión de capacidad se ubicará fuera de Estados Unidos, especialmente para inferencia en Asia y Europa.</p> <p>Esto importa para clientes empresariales. Cuando las aplicaciones de modelos grandes entran en procesos críticos, la pregunta no es solo si el modelo funciona bien. También incluye:</p> <ul> <li>Si los datos permanecen en la región requerida.</li> <li>Si se cumplen requisitos regulatorios del sector.</li> <li>Si hay capacidad estable en horas pico.</li> <li>Si se soporta concurrencia a nivel de equipo y organización.</li> <li>Si existen controles de auditoría, permisos y seguridad.</li> </ul> <p>Desde esa perspectiva, la expansión de cómputo no es solo una noticia de rendimiento. También puede influir en compras y decisiones de despliegue empresarial.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>El mensaje de Anthropic es directo: las restricciones de uso de Claude Code y Claude API se están relajando porque nueva capacidad de cómputo está entrando en línea.</p> <p>Para usuarios de Claude Code, lo más importante es la duplicación del límite de cinco horas y la eliminación de reducciones en horas pico para Pro y Max. Para usuarios de API y empresas, destacan el aumento de rate limits de Opus y las alianzas de cómputo a largo plazo con SpaceX, Amazon, Google, Microsoft, NVIDIA y Fluidstack.</p> <p>Las herramientas de IA se parecen cada vez más a servicios de infraestructura. La calidad del modelo importa, pero la capacidad estable, el cumplimiento regional, las políticas de límites y el control de costes también determinan la experiencia.</p> <p>Referencia:</p> <ul> <li><a class="link" href="https://www.anthropic.com/news/higher-limits-spacex" target="_blank" rel="noopener" >Anthropic: Higher usage limits for Claude and a compute deal with SpaceX</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/09/openai-realtime-voice-models-gpt-realtime-2-translate-whisper/ Sat, 09 May 2026 10:58:47 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/09/openai-realtime-voice-models-gpt-realtime-2-translate-whisper/ <p>El 7 de mayo de 2026, OpenAI presentó una nueva generación de modelos de voz para la Realtime API. El objetivo no es solo que la IA suene más natural, sino que los agentes de voz puedan entender, razonar, llamar herramientas, traducir y transcribir durante una conversación en vivo.</p> <p>La actualización incluye tres modelos:</p> <ul> <li><code>GPT-Realtime-2</code>: el modelo principal para agentes de voz en tiempo real, con mejor razonamiento, llamadas a herramientas y contexto más largo.</li> <li><code>GPT-Realtime-Translate</code>: un modelo de traducción de voz en vivo que admite más de 70 idiomas de entrada y 13 idiomas de salida.</li> <li><code>GPT-Realtime-Whisper</code>: un modelo de voz a texto en streaming y baja latencia para subtítulos, notas de reuniones y flujos de trabajo en tiempo real.</li> </ul> <p>Si los primeros asistentes de voz eran más bien “pregunta una vez, responde una vez”, esta actualización se acerca más a una interfaz de voz que escucha y actúa al mismo tiempo.</p> <h2 id="gpt-realtime-2-el-modelo-principal-para-agentes-de-voz">GPT-Realtime-2: el modelo principal para agentes de voz </h2><p><code>GPT-Realtime-2</code> está diseñado para interacciones de voz en vivo. No solo responde preguntas; debe mantener el contexto mientras el usuario habla, se corrige, interrumpe o añade restricciones, y llamar herramientas cuando sea necesario.</p> <p>Las capacidades destacadas oficialmente incluyen:</p> <ul> <li>Frases breves antes de la respuesta, como “déjame comprobarlo”, para que el usuario sepa que el sistema está trabajando.</li> <li>Llamadas paralelas a herramientas para calendarios, búsqueda, pedidos, soporte y otros flujos con varias herramientas.</li> <li>Recuperación más natural cuando algo falla.</li> <li>Ventana de contexto ampliada de 32K a 128K para conversaciones más largas y tareas más complejas.</li> <li>Mejor retención de terminología especializada, nombres propios y vocabulario médico.</li> <li>Tono y entrega más controlables, por ejemplo respuestas tranquilas, empáticas, confirmatorias o enérgicas.</li> <li>reasoning effort ajustable: <code>minimal</code>, <code>low</code>, <code>medium</code>, <code>high</code> y <code>xhigh</code>, con <code>low</code> como valor predeterminado.</li> </ul> <p>Esto permite usar agentes de voz en productos más exigentes, no solo en preguntas y respuestas simples. Un agente de soporte puede escuchar mientras consulta un pedido; una app de viajes puede sugerir pasos tras un cambio de vuelo; una app inmobiliaria puede filtrar viviendas y programar visitas a partir de requisitos hablados.</p> <h2 id="traducción-en-vivo-para-productos-de-voz-multilingües">Traducción en vivo para productos de voz multilingües </h2><p><code>GPT-Realtime-Translate</code> está pensado para traducción de voz en tiempo real. Cada persona puede hablar en su idioma, mientras la otra escucha la traducción y ve la transcripción en vivo.</p> <p>Los casos de uso son claros:</p> <ul> <li>Atención al cliente multilingüe.</li> <li>Ventas internacionales y preventa.</li> <li>Educación online y eventos en vivo.</li> <li>Reuniones internacionales y presentaciones.</li> <li>Localización de contenido para plataformas de video y creadores.</li> </ul> <p>La dificultad de la traducción en vivo no es solo traducir bien. También requiere baja latencia, pausas naturales, conservación del tono, adaptación a acentos y manejo de vocabulario especializado. OpenAI enfatiza conversaciones entre idiomas que se sientan más naturales, en lugar de esperar a que termine un bloque completo antes de traducir.</p> <h2 id="transcripción-en-streaming-la-voz-entra-antes-en-el-flujo-de-trabajo">Transcripción en streaming: la voz entra antes en el flujo de trabajo </h2><p><code>GPT-Realtime-Whisper</code> es el nuevo modelo de voz a texto en streaming. Su valor está en convertir la voz en texto utilizable mientras ocurre, no después de que termina una grabación.</p> <p>Aplicaciones comunes:</p> <ul> <li>Subtítulos en vivo para reuniones.</li> <li>Subtítulos para clases y emisiones.</li> <li>Notas de reunión en tiempo real.</li> <li>Entrada de dictado continua para agentes de voz.</li> <li>Flujos posteriores en soporte, salud, contratación, ventas y otros escenarios de voz frecuentes.</li> </ul> <p>Para un producto, la transcripción en streaming reduce el tiempo entre lo hablado y el texto accionable. Los subtítulos aparecen antes, las notas se generan durante la conversación y procesos como resúmenes, extracción de tareas o actualización del CRM pueden empezar antes.</p> <h2 id="precios-y-disponibilidad">Precios y disponibilidad </h2><p>Los tres modelos ya están disponibles en la Realtime API. Los precios oficiales son:</p> <table> <thead> <tr> <th>Modelo</th> <th>Precio</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>GPT-Realtime-2</code></td> <td>Entrada de audio $32 / 1M tokens, entrada en caché $0.40 / 1M tokens, salida de audio $64 / 1M tokens</td> </tr> <tr> <td><code>GPT-Realtime-Translate</code></td> <td>$0.034 / minuto</td> </tr> <tr> <td><code>GPT-Realtime-Whisper</code></td> <td>$0.017 / minuto</td> </tr> </tbody> </table> <p>OpenAI también indica que la Realtime API admite EU Data Residency y está cubierta por sus compromisos de privacidad empresarial. Para empresas europeas o productos con requisitos de residencia de datos, es un punto que conviene evaluar por separado.</p> <h2 id="qué-significa-para-los-desarrolladores">Qué significa para los desarrolladores </h2><p>El cambio principal es que la voz empieza a pasar de ser una capa de entrada y salida a ser una capa de interacción del producto.</p> <p>Muchas funciones de voz anteriores convertían voz a texto y luego convertían la respuesta textual de nuevo a voz. La parte difícil está en el medio: entender la intención, gestionar interrupciones, mantener contexto, llamar herramientas, explicar qué está haciendo el sistema y recuperarse con naturalidad cuando algo falla.</p> <p><code>GPT-Realtime-2</code> intenta llevar más de esa capacidad directamente al modelo de voz en tiempo real. Para los desarrolladores, la pregunta no es solo la calidad de una respuesta, sino si el modelo puede sostener conversaciones largas y tareas de varios pasos.</p> <p>Productos especialmente interesantes para probar:</p> <ul> <li>Agentes de voz para atención al cliente.</li> <li>Asistentes de voz en autos y móviles.</li> <li>Servicios de viajes, reservas, inmobiliaria, finanzas y otros donde se conversa mientras se consulta información.</li> <li>Herramientas de reuniones multilingües y comunicación internacional.</li> <li>Subtítulos en vivo, notas de reuniones y sistemas de control de calidad de llamadas.</li> </ul> <h2 id="seguridad-y-aviso-al-usuario">Seguridad y aviso al usuario </h2><p>OpenAI afirma que la Realtime API incluye varias capas de seguridad, como clasificadores activos sobre sesiones y la posibilidad de detener conversaciones que violen políticas. Los desarrolladores también pueden añadir sus propias barreras con Agents SDK.</p> <p>Un requisito fácil de pasar por alto es informar claramente cuando el usuario final interactúa con IA, salvo que el contexto ya lo haga evidente.</p> <p>Esto importa en soporte, ventas, educación, salud y escenarios similares. Cuanto más natural sea la voz, más importantes son los límites del producto: el usuario debe saber que habla con IA y entender qué acciones pueden grabarse, transcribirse o activar herramientas.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>La actualización de Realtime API de OpenAI lleva la voz en vivo de “puede escuchar y hablar” hacia “puede escuchar mientras trabaja en tareas”.</p> <p><code>GPT-Realtime-2</code> cubre agentes de voz más complejos, <code>GPT-Realtime-Translate</code> cubre comunicación multilingüe en vivo y <code>GPT-Realtime-Whisper</code> cubre transcripción de baja latencia. Juntos cubren tres capacidades básicas de muchos productos de voz: conversación, traducción y transcripción.</p> <p>Si estás construyendo productos de soporte, automóvil, reuniones, educación, comunicación internacional o asistentes de voz móviles, vale la pena probar esta actualización. Lo importante no es solo si el modelo suena natural, sino cómo se comporta en conversaciones largas, interrupciones, llamadas a herramientas, recuperación de fallos y control de costes.</p> <p>Referencia:</p> <ul> <li><a class="link" href="https://openai.com/index/advancing-voice-intelligence-with-new-models-in-the-api/" target="_blank" rel="noopener" >OpenAI: Advancing voice intelligence with new models in the API</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/09/claude-account-suspension-code-limit-guide/ Sat, 09 May 2026 10:32:12 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/09/claude-account-suspension-code-limit-guide/ <p>Cuando una cuenta de Claude o Claude Code se limita de repente, se suspende justo después de pagar, pierde acceso Pro o muestra menos capacidad de uso de la esperada, muchos usuarios buscan una explicación rápida. Lo importante es no tratarlo como un simple problema técnico de “cambiar IP” o “crear otra cuenta”. Los sistemas de riesgo de cuentas suelen combinar señales como región, pago, dispositivo, comportamiento de login, contenido de uso, automatización y patrones de uso compartido.</p> <p>Una forma más segura de abordarlo es identificar primero qué tipo de problema tienes: límite normal de uso, problema de pago o suscripción, autorización de Claude Code, o una acción a nivel de cuenta porque Anthropic considera que hubo incumplimiento de políticas o términos.</p> <h2 id="primero-distingue-tres-situaciones">Primero distingue tres situaciones </h2><p>La primera categoría son límites normales. Claude Pro, Max, Team, API y Claude Code tienen modelos de cuota diferentes. Horas pico, contexto largo, tareas de código y flujos con agentes pueden consumir límites más rápido. Ver “limit reached” no significa necesariamente que la cuenta esté suspendida.</p> <p>La segunda categoría son problemas de suscripción o autorización. Por ejemplo, el pago puede haberse completado pero el acceso no se actualizó, una suscripción móvil puede no coincidir con la cuenta web, Claude Code puede no estar logueado correctamente, o puede quedar un <code>ANTHROPIC_API_KEY</code> antiguo en el entorno. Empieza revisando facturación, estado de login y configuración del cliente.</p> <p>La tercera categoría sí es suspensión o terminación de cuenta. Suele verse en correos que mencionan suspension, disabled o terminated, o en un login que indica que la cuenta no está disponible. En ese caso, no conviene seguir probando con más dispositivos, redes y cuentas. Eso puede complicar las señales de riesgo.</p> <h2 id="desencadenantes-comunes">Desencadenantes comunes </h2><p>La documentación de ayuda y privacidad de Anthropic menciona áreas de riesgo como violaciones de Usage Policy, creación o uso desde regiones no admitidas, incumplimientos de términos, infracciones repetidas, acceso inusual y abuso.</p> <p>En la práctica, los patrones de riesgo incluyen:</p> <ul> <li>Registro, región de login y región de pago no coinciden.</li> <li>Uso prolongado de proxies de datacenter, proxies compartidos o cambios frecuentes de IP.</li> <li>Varias personas comparten una cuenta personal.</li> <li>Logins frecuentes desde muchos dispositivos o regiones en poco tiempo.</li> <li>Acceso automatizado de alta frecuencia a Claude.ai.</li> <li>Uso de Claude Code como servicio compartido o punto de reventa.</li> <li>Solicitudes que claramente violan las políticas de Anthropic.</li> <li>Conflictos entre método de pago, dirección de facturación y región de cuenta.</li> </ul> <p>La clave no es que una sola señal siempre cause suspensión. El riesgo aumenta cuando varias señales anómalas aparecen juntas.</p> <h2 id="no-lo-soluciones-evadiendo-controles-de-riesgo">No lo soluciones evadiendo controles de riesgo </h2><p>En internet se suelen recomendar “soluciones estables” como navegadores de huella digital, reinicio de fingerprint de dispositivo, borrar carpetas locales, cambiar entornos, alinear zona horaria e idioma, o registrar otro correo. Parte de eso puede ser diagnóstico normal, pero otra parte busca claramente evadir controles de riesgo de la plataforma.</p> <p>No conviene tratar “evadir el control de riesgo” como solución. Las razones son simples:</p> <ul> <li>Puede violar los términos del servicio.</li> <li>Puede añadir más señales de riesgo a la cuenta.</li> <li>No resuelve causas raíz como pago, región o incumplimiento de política.</li> <li>Si hay uso de equipo o negocio, dificulta explicar una apelación posterior.</li> </ul> <p>Si tu objetivo es usar Claude de forma estable a largo plazo, la dirección correcta no es disfrazar el entorno. Es hacer que cuenta, región, pago, dispositivo y uso sean reales, coherentes y explicables.</p> <h2 id="cómo-diagnosticar-límites-de-claude-code">Cómo diagnosticar límites de Claude Code </h2><p>Los usuarios de Claude Code pueden empezar con:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">claude --version </span></span><span class="line"><span class="cl">claude auth status </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si usas API key, confirma que la variable de entorno apunta a la cuenta correcta:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">echo</span> <span class="nv">$ANTHROPIC_API_KEY</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>En Windows PowerShell:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">echo </span><span class="nv">$env:ANTHROPIC_API_KEY</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si has usado login web, OAuth, API keys, clientes de terceros o distintas terminales, primero unifica el método de autenticación. Alguna herramienta puede seguir usando credenciales antiguas.</p> <p>También distingue dos casos:</p> <ul> <li>Claude Code alcanzó el límite de uso: normalmente es cuota o suscripción.</li> <li>La cuenta u organización está disabled: normalmente es un riesgo de cuenta, organización, pago o política.</li> </ul> <p>Para lo primero, espera renovación de cuota o ajusta el plan. Para lo segundo, conserva capturas y correos, y usa soporte oficial o canales de apelación.</p> <h2 id="recomendaciones-compatibles-para-estabilidad">Recomendaciones compatibles para estabilidad </h2><p>Para reducir la probabilidad de problemas de cuenta, empieza por lo básico:</p> <ul> <li>Usa una cuenta normal en un país o región admitidos.</li> <li>Mantén región de login, método de pago y facturación coherentes cuando sea posible.</li> <li>Evita compartir una cuenta personal entre varias personas.</li> <li>No uses una cuenta Pro/Max personal como pool API de equipo.</li> <li>Evita cambios frecuentes de IP, dispositivo y navegador.</li> <li>No uses clientes Claude de terceros de origen desconocido.</li> <li>Evita automatización de alta frecuencia contra la interfaz web de Claude.ai.</li> <li>Para negocio o equipos, prefiere Team, Enterprise o API.</li> <li>Lee la Usage Policy de Anthropic y evita usos restringidos.</li> </ul> <p>Si realmente necesitas usar Claude en varios dispositivos, inicia sesión normalmente. No borres entornos, cambies fingerprints ni alternes proxies de forma constante. La manipulación excesiva del entorno puede parecer anómala por sí misma.</p> <h2 id="qué-hacer-tras-una-suspensión">Qué hacer tras una suspensión </h2><p>Si la cuenta ya fue suspendida, procede así:</p> <ol> <li>Revisa correos de Anthropic o Claude y confirma la razón o tipo de mensaje.</li> <li>Deja de crear cuentas nuevas, cambiar redes y probar desde más dispositivos.</li> <li>Reúne correo de cuenta, orden de suscripción, prueba de pago y contexto de uso reciente.</li> <li>Si crees que fue un error, presenta appeal o contacta soporte por canales oficiales.</li> <li>Explica el caso real de uso. No inventes región, identidad ni propósito.</li> <li>Si hay cobro de suscripción, pregunta aparte por reembolso o gestión de suscripción.</li> </ol> <p>En una apelación, cuanto más concreto seas, mejor. Explica si usaste Claude Code, cambiaste dispositivos, usaste VPN, compartiste con un equipo o conectaste herramientas de terceros. La plataforma necesita identificar la fuente de riesgo. Un “no hice nada” vago suele ayudar poco.</p> <h2 id="afirmaciones-que-conviene-tratar-con-cautela">Afirmaciones que conviene tratar con cautela </h2><p>Algunos posts o videos afirman que “fijar fingerprint evita bloqueos”, “un navegador elimina totalmente el riesgo”, “borrar una carpeta reinicia la identidad del dispositivo” o “alinear IP, zona horaria e idioma lo resuelve todo”. No conviene aceptarlo sin crítica.</p> <p>Los sistemas de riesgo de plataforma suelen ser multidimensionales. No miran solo fingerprint del navegador o IP. Historial de cuenta, información de pago, política regional, contenido de uso, frecuencia de acceso, patrones de automatización, versión del cliente y llamadas API también pueden contar. Disfrazar una sola señal no equivale a estabilidad a largo plazo, y puede crear más inconsistencias.</p> <p>Además, muchas “soluciones anti-bloqueo” son en realidad venta de herramientas o servicios. Lo que el usuario necesita es identificar la fuente de riesgo, usar el servicio de forma compatible y conservar evidencia para apelación, no depender de envoltorios de entorno de terceros.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>La suspensión de una cuenta Claude o la limitación de Claude Code no siempre tiene una sola causa. Puede ser cuota, suscripción, autorización, o una señal de riesgo combinada relacionada con región, pago, dispositivo, uso compartido, automatización o contenido sensible a políticas.</p> <p>La clave para usar Claude de forma estable a largo plazo no es evadir controles de riesgo. Es uso compatible, información de cuenta coherente, patrones de acceso estables y planes formales para equipos. Si la cuenta se suspende, deja de manipular el entorno, conserva evidencias y usa los canales oficiales de apelación y soporte.</p> <p>Referencias:</p> <ul> <li><a class="link" href="https://www.anthropic.com/supported-countries" target="_blank" rel="noopener" >Anthropic: Supported countries and regions</a></li> <li><a class="link" href="https://support.claude.com/en/articles/8241253-i-ve-received-a-warning-that-my-usage-violates-the-acceptable-use-policy-what-should-i-do-differently" target="_blank" rel="noopener" >Claude Help Center: Safeguards warnings and appeals</a></li> <li><a class="link" href="https://privacy.claude.com/en/articles/11186740-does-claude-use-my-location" target="_blank" rel="noopener" >Anthropic Privacy Center: Does Claude use my location?</a></li> <li><a class="link" href="https://support.anthropic.com/en/articles/12005017-using-agents-according-to-our-usage-policy" target="_blank" rel="noopener" >Anthropic Help Center: Using agents according to our Usage Policy</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/09/guizang-ppt-skill-huashu-design-agent-skills/ Sat, 09 May 2026 08:34:23 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/09/guizang-ppt-skill-huashu-design-agent-skills/ <p>Hay dos Agent Skills de diseño creadas por desarrolladores chinos que vale la pena mirar en conjunto: <a class="link" href="https://github.com/op7418/guizang-ppt-skill" target="_blank" rel="noopener" >guizang-ppt-skill</a>, de Guizang, y <a class="link" href="https://github.com/alchaincyf/huashu-design" target="_blank" rel="noopener" >huashu-design</a>, de Huashu.</p> <p>No son “herramientas de diseño” en el sentido tradicional. En realidad convierten un proceso de diseño, preferencias estéticas, listas de comprobación y plantillas de ingeniería en Skills que un Agent puede ejecutar. No abres una UI para arrastrar elementos poco a poco; entregas el requisito a un Agent como Claude Code, Codex o Cursor, y dejas que genere HTML, PPT, animaciones o prototipos siguiendo un flujo fijo.</p> <p>El valor de estos proyectos no está en dejar que la IA improvise, sino en convertir “cómo hacer que esto no se vea mal” en un proceso.</p> <h2 id="guizang-ppt-skill-enfocado-en-ppt-web-con-estilo-de-revista">guizang-ppt-skill: enfocado en PPT web con estilo de revista </h2><p><code>guizang-ppt-skill</code>, de Guizang, tiene una posición muy clara: genera PPT en HTML de archivo único con paginación horizontal, y una base visual de “revista digital x tinta electrónica”. Se parece más a un sistema de maquetación para charlas que a un framework de diseño general.</p> <p>El README del repositorio enumera estas capacidades principales:</p> <ul> <li>Salida HTML de archivo único, sin necesidad de build ni servidor. Se abre directamente en el navegador.</li> <li>Paginación horizontal, con soporte para teclado, rueda del ratón, deslizamiento táctil, puntos inferiores e índice con ESC.</li> <li>5 paletas temáticas predefinidas, incluidas Ink Classic, Indigo Porcelain, Forest Ink, Kraft Paper y Dune.</li> <li>10 layouts de página, incluidos portada de apertura, separador de sección, póster de datos con número grande, texto a la izquierda e imagen a la derecha, cuadrícula de imágenes, Pipeline, pregunta de suspense, cita grande, comparación Before/After y composición mixta de texto e imagen.</li> <li>Plantillas integradas, notas de componentes, esqueletos de layout, configuración de tema y listas de comprobación de calidad.</li> </ul> <p>Sirve para presentaciones presenciales, charlas internas de industria, eventos privados, lanzamientos de productos de IA, demo days y decks con un estilo personal fuerte. No encaja tan bien con grandes tablas de datos, materiales de formación o edición colaborativa entre varias personas.</p> <p>Este proyecto toma una buena decisión de alcance: no intenta cubrir todos los escenarios de diseño, sino que estrecha el foco a “PPT con estilo de revista”. Los colores de tema se eligen desde presets y los layouts tienen esqueletos claros. Eso reduce la probabilidad de que el Agent se desvíe.</p> <p>Si a menudo necesitas convertir opiniones, observaciones de industria o contenido de lanzamiento de producto en un deck de presentación, puede ser muy práctico.</p> <p>El comando de instalación también es directo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">npx skills add https://github.com/op7418/guizang-ppt-skill --skill guizang-ppt-skill </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="huashu-design-un-flujo-de-diseño-html-native-más-completo">huashu-design: un flujo de diseño HTML-native más completo </h2><p><code>huashu-design</code>, de Huashu, cubre un terreno más amplio. Su objetivo no es solo hacer PPT, sino tratar HTML como un lienzo de diseño nativo y usar un Agent para generar activos de diseño entregables.</p> <p>El README del repositorio enumera estas capacidades:</p> <ul> <li>Prototipos clicables de App o Web.</li> <li>Diapositivas HTML y exportación a PPTX editable.</li> <li>Animaciones de lanzamiento de producto, MP4, GIF y versiones con música.</li> <li>Comparación en paralelo de varias direcciones de diseño.</li> <li>Infografías, visualización de datos y exportación a PDF, PNG y SVG.</li> <li>Revisión experta en 5 dimensiones, incluidas consistencia filosófica, jerarquía visual, calidad de ejecución, funcionalidad e innovación.</li> </ul> <p>La idea central es que el Agent entienda primero la marca y los materiales, y después produzca diseño de alta fidelidad. El proyecto enfatiza el Core Asset Protocol: cuando se trabaja con una marca concreta, primero hay que confirmar logo, imágenes de producto, capturas de UI, paleta de colores, tipografías y guía de marca, en lugar de adivinar de memoria.</p> <p>Esto importa. Muchos diseños generados por IA parecen “diseño”, pero no parecen pertenecer a un producto o una marca real. <code>huashu-design</code> intenta resolver ese problema por adelantado: primero encontrar activos reales, luego diseñar.</p> <p>El comando de instalación es:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">npx skills add alchaincyf/huashu-design </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Encaja mejor con quienes quieren completar una entrega de diseño más amplia desde la terminal: prototipos de producto, animaciones de lanzamiento, presentaciones, infografías y revisiones de diseño pueden procesarse dentro de un único flujo de trabajo de Agent.</p> <h2 id="la-mayor-diferencia-entre-ambos">La mayor diferencia entre ambos </h2><p>En pocas palabras, <code>guizang-ppt-skill</code> es un generador de decks de presentación más estrecho y más estable; <code>huashu-design</code> es un sistema de diseño HTML-native más amplio y completo.</p> <p>Si miramos solo PPT:</p> <ul> <li><code>guizang-ppt-skill</code> enfatiza más la sensación de revista, el ritmo, la maquetación y la presentación de archivo único en navegador.</li> <li><code>huashu-design</code> enfatiza más la capacidad de diseño general, PPTX editable, activos de marca, rutas de exportación y flujo de revisión.</li> </ul> <p>Si miramos la capacidad de diseño general:</p> <ul> <li><code>guizang-ppt-skill</code> tiene límites más claros y sirve para crear rápido una presentación horizontal con estilo.</li> <li><code>huashu-design</code> es más integral y sirve para descomponer una tarea de diseño de producto o marca en prototipos, animaciones, diapositivas e infografías.</li> </ul> <p>Estos dos proyectos también representan dos formas distintas de escribir Skills. El primero se parece a un conjunto muy concentrado de plantillas y restricciones estéticas; el segundo se parece al manual de trabajo de un pequeño equipo de diseño.</p> <h2 id="por-qué-este-tipo-de-skill-importa">Por qué este tipo de Skill importa </h2><p>Un problema común de los Agents es que “pueden hacerlo, pero no de forma estable”. La misma petición a veces produce una salida muy buena, y otras veces se desliza hacia gradientes morados, tarjetas redondeadas, iconos falsos y un montón de frases vacías que suenan sofisticadas.</p> <p>El sentido de una Skill es añadir estabilidad. Fija cosas como:</p> <ul> <li>Plantillas reutilizables.</li> <li>Listas de comprobación ejecutables.</li> <li>Preferencias estéticas claras.</li> <li>Reglas para evitar errores comunes.</li> <li>Formatos de salida y flujos de validación.</li> <li>Cuándo hacer preguntas y cuándo empezar directamente.</li> </ul> <p>Esto es mucho más fiable que escribir simplemente “hazlo más premium”.</p> <p>Esto es especialmente cierto en tareas de diseño. La estética no se puede reproducir de forma estable con una sola frase de prompt. Lo que realmente ayuda es el proceso: confirmar materiales, definir una dirección, montar la estructura, trabajar la parte visual y revisar la salida. Cuando ese proceso se escribe como Skill, el Agent se parece más a un ejecutor colaborativo que a un generador de imágenes de una sola vez.</p> <h2 id="recomendaciones-de-uso">Recomendaciones de uso </h2><p>Si solo quieres convertir un tema en una charla presencial o un deck para compartir, prueba primero <code>guizang-ppt-skill</code>. Su frontera de salida es estrecha, y el HTML de archivo único facilita distribuirlo y previsualizarlo.</p> <p>Si quieres que un Agent asuma una tarea de diseño más completa, como prototipos de App, animaciones de lanzamiento, diapositivas con marca, PPTX exportable o infografías, mira primero <code>huashu-design</code>. Su flujo es más largo y encaja con tareas que necesitan varias rondas de iteración y exportación de entregables.</p> <p>Si ya estás escribiendo tu propia Skill para Codex o Claude Code, ambos proyectos merecen estudio:</p> <ul> <li>Para aprender “cómo estabilizar un escenario estrecho”, mira <code>guizang-ppt-skill</code>.</li> <li>Para aprender “cómo dividir un flujo complejo en protocolos ejecutables”, mira <code>huashu-design</code>.</li> </ul> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>Lo que tienen en común los proyectos de Guizang y Huashu es que ambos convierten la “capacidad de diseño” de un prompt único en un proceso repetible.</p> <p><code>guizang-ppt-skill</code> se centra en PPT HTML con estilo de revista y encaja con presentaciones muy estilizadas. <code>huashu-design</code> se centra en un sistema de diseño HTML-native que cubre prototipos, animaciones, diapositivas, infografías y revisión. El problema que resuelven no es “si la IA puede generar diseño”, sino “si la IA puede generar diseño entregable siguiendo un método estable”.</p> <p>Esto podría convertirse en una categoría importante de proyectos open source dentro del ecosistema de herramientas Agent: no solo plantillas de código, sino experiencia humana, estética y métodos de trabajo empaquetados como Skills.</p> <p>Enlaces de referencia:</p> <ul> <li><a class="link" href="https://github.com/op7418/guizang-ppt-skill" target="_blank" rel="noopener" >op7418/guizang-ppt-skill</a></li> <li><a class="link" href="https://github.com/alchaincyf/huashu-design" target="_blank" rel="noopener" >alchaincyf/huashu-design</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/08/detect-claude-4-ai-generated-text-tools/ Fri, 08 May 2026 22:55:16 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/08/detect-claude-4-ai-generated-text-tools/ <p>Si quieres saber si un texto fue generado por Claude 4, la premisa más importante es esta: ninguna herramienta puede dar una respuesta 100% segura. La detección de texto con AI es probabilística. Puede sugerir que un pasaje se parece más a escritura de AI, pero no puede demostrar que el autor haya usado Claude 4.</p> <p>Esto importa aún más en 2026. Claude 4, GPT-5, Gemini 2.5, DeepSeek y otros modelos escriben de forma cada vez más humana. Además, muchos textos ya no son puramente AI ni puramente humanos: pueden haber sido redactados por AI, editados por personas, pulidos por herramientas gramaticales, traducidos, reescritos y combinados. Los detectores dan pistas, pero un juicio fiable debe considerar también el proceso de escritura, el historial de versiones, las fuentes citadas y la revisión humana.</p> <h2 id="resumen-rápido-no-confíes-en-una-sola-puntuación">Resumen rápido: no confíes en una sola puntuación </h2><p>Para una revisión rápida, usa dos o tres detectores, por ejemplo GPTZero, Copyleaks, Originality.ai, Sapling y Winston AI. En contextos académicos, Turnitin es común. Sus modelos, datos de entrenamiento y umbrales son distintos, así que el mismo texto puede recibir resultados diferentes.</p> <p>Un proceso más sólido sería:</p> <ol> <li>Probar el mismo texto en al menos dos herramientas.</li> <li>Revisar los resaltados por frase, no solo la puntuación total.</li> <li>Comprobar errores de cita, alucinaciones factuales y transiciones demasiado suaves.</li> <li>Revisar evidencias del proceso de escritura, como borradores, historial de edición y commit history.</li> <li>Tratar las puntuaciones bajas de AI con cautela y no usar el detector como única evidencia.</li> </ol> <p>En escuelas, contratación, publicación y cumplimiento normativo, la detección de AI debe ser una señal de riesgo, no el veredicto final.</p> <h2 id="herramientas-comunes">Herramientas comunes </h2><h3 id="gptzero">GPTZero </h3><p>GPTZero se usa mucho en educación y publicación. Al principio se hizo conocido por ideas estadísticas como perplexity y burstiness, y luego evolucionó hacia un sistema de detección de varias etapas que se actualiza para familias de modelos más recientes.</p> <p>Funciona bien como filtro inicial para ensayos largos en inglés, borradores académicos y artículos. Sus puntos fuertes son una interfaz clara y explicaciones por frase. Sus límites aparecen en textos cortos, textos muy editados por humanos y contenido multilingüe mezclado.</p> <h3 id="copyleaks-ai-detector">Copyleaks AI Detector </h3><p>Copyleaks destaca en detección multilingüe, API, extensiones de navegador e integración con LMS. Sus páginas oficiales afirman soporte para Claude, Gemini, GPT-5, DeepSeek, Llama y otras familias de modelos, y resaltan la detección de escritura mixta humana y AI.</p> <p>Es útil para equipos de contenido, instituciones educativas y empresas que necesitan flujos por lotes. Aun así, las cifras de precisión de un proveedor suelen medirse en conjuntos de prueba específicos. En uso real hay que considerar longitud, idioma, reescritura y coste de falsos positivos.</p> <h3 id="turnitin-ai-writing-report">Turnitin AI Writing Report </h3><p>Turnitin se usa sobre todo en flujos de integridad académica. Ofrece un AI writing indicator, fragmentos resaltados y soporte para detectar tanto texto generado como texto procesado por herramientas de paráfrasis con AI.</p> <p>Pero la propia documentación de Turnitin advierte que los modelos pueden clasificar mal texto humano, texto de AI o texto parafraseado con AI, y que no deben usarse como única base para tomar medidas adversas contra un estudiante. También trata con cuidado porcentajes bajos de AI para reducir malinterpretaciones y falsos positivos.</p> <h3 id="originalityai-sapling-y-winston-ai">Originality.ai, Sapling y Winston AI </h3><p>Estas herramientas aparecen a menudo en marketing de contenidos, SEO, publicación y flujos editoriales. Suelen ofrecer detección por lotes, funciones de equipo, API o análisis por frase. Sirven para control de calidad, pero un único resultado no debe tratarse como prueba.</p> <h3 id="zerogpt-monica-phrasly-y-herramientas-gratuitas">ZeroGPT, Monica, Phrasly y herramientas gratuitas </h3><p>Las herramientas gratuitas sirven para una comprobación rápida, pero no se recomiendan para decisiones de alto riesgo. Sus umbrales, datos de entrenamiento, tasas de falsos positivos y frecuencia de actualización pueden no ser transparentes. Las afirmaciones de “99%+ de precisión” deben leerse con cautela.</p> <h2 id="qué-miran-los-algoritmos-de-detección">Qué miran los algoritmos de detección </h2><p>La detección tradicional de texto con AI suele mencionar dos métricas:</p> <ul> <li><code>Perplexity</code>: mide de forma aproximada qué tan predecible es un texto para un modelo de lenguaje. Un texto demasiado fluido y con siguientes palabras muy previsibles puede parecer más generado por AI.</li> <li><code>Burstiness</code>: mide la variación en longitud, estructura y ritmo de las frases. La escritura humana suele tener más variación irregular, mientras que la salida de modelos tiende a ser más uniforme.</li> </ul> <p>Pero los detectores modernos van más allá de esas dos métricas. Combinan muchas señales:</p> <ul> <li>Frecuencia de palabras y patrones de frases.</li> <li>Estructura sintáctica y distribución de partes del discurso.</li> <li>Puntuación, conectores y organización de párrafos.</li> <li>Plantillas repetidas de frases.</li> <li>Coherencia semántica y referencias factuales sospechosas.</li> <li>Huellas lingüísticas específicas de modelos.</li> <li>Límites entre pasajes escritos por humanos y por AI.</li> </ul> <p>En otras palabras, cuando una herramienta detecta escritura parecida a Claude 4, normalmente no está identificando una marca de agua de Claude 4. Está juzgando si el pasaje encaja con patrones estadísticos asociados a texto generado por LLM.</p> <h2 id="por-qué-claude-4-es-más-difícil-de-detectar">Por qué Claude 4 es más difícil de detectar </h2><p>Los modelos Claude tienden a producir prosa natural, con transiciones estables entre párrafos largos. Con buenos prompts, Claude 4 puede imitar un estilo personal, reducir el tono de plantilla y conservar pequeñas irregularidades conversacionales. Tras edición humana o traducción, la detección se vuelve aún más difícil.</p> <p>Esto crea dos problemas:</p> <ul> <li>Una salida pura de Claude 4 puede detectarse como AI, pero la confianza depende del tema, idioma y longitud.</li> <li>Un texto redactado por Claude 4 y editado por humanos puede escapar a la detección, o seguir recibiendo una puntuación alta de AI.</li> </ul> <p>Por eso, lo más valioso de un informe no es “87% AI”. Lo importante es qué frases fueron resaltadas, por qué parecen sospechosas y si esas señales coinciden con evidencias del proceso de escritura.</p> <h2 id="flujo-recomendado">Flujo recomendado </h2><p>Si necesitas juzgar si un artículo pudo haber sido generado por Claude 4, sigue este flujo:</p> <ol> <li>Conserva el texto original y no lo reescribas antes.</li> <li>Analízalo con herramientas como GPTZero, Copyleaks o Turnitin.</li> <li>Registra puntuación total, frases resaltadas y versión de la herramienta.</li> <li>Revisa manualmente las frases marcadas para detectar transiciones formulaicas, lenguaje genérico y afirmaciones sin fuente.</li> <li>Verifica citas, datos, enlaces y nombres propios.</li> <li>Pide material del proceso de escritura, como esquemas, borradores e historial de revisión.</li> <li>Usa el resultado solo como evidencia de apoyo.</li> </ol> <p>Si quieres reducir el riesgo de que tu propio texto sea mal clasificado, la solución correcta no es “evadir detectores”. Conserva registros de escritura, añade experiencia real, verifica fuentes, elimina relleno vago y haz que el texto refleje juicio humano y fuentes comprobables.</p> <h2 id="casos-comunes-de-falso-positivo">Casos comunes de falso positivo </h2><p>Estos textos son especialmente fáciles de clasificar mal:</p> <ul> <li>Inglés formal escrito por hablantes no nativos.</li> <li>Resúmenes académicos, correos de negocio y notas de política muy plantillados.</li> <li>Texto pulido por herramientas como Grammarly, DeepL Write o Notion AI.</li> <li>Textos cortos, títulos, resúmenes y descripciones de productos.</li> <li>Chino o inglés con tono de traducción.</li> <li>Borradores de varios autores normalizados a un solo estilo.</li> </ul> <p>Cuanto más importantes sean disciplina, contratación, calificaciones, copyright o cumplimiento, menos aceptable es decidir con una sola puntuación de AI.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>La forma más fiable de detectar texto generado por Claude 4 no es confiar ciegamente en una herramienta de “último algoritmo”. Trata los detectores como señales probabilísticas: cruza varias herramientas, revisa resaltados por frase y combina el resultado con verificación de citas y evidencias del proceso de escritura.</p> <p>GPTZero, Copyleaks, Turnitin, Originality.ai, Sapling y Winston AI pueden formar parte de la caja de herramientas. Aumentan la probabilidad de encontrar texto generado por AI, pero no sustituyen el juicio humano. Una conclusión defendible debe combinar resultados de detección, calidad factual, registros de proceso y reglas del contexto específico.</p> <p>Referencias:</p> <ul> <li><a class="link" href="https://guides.turnitin.com/hc/en-us/articles/22774058814093-Using-the-AI-Writing-Report" target="_blank" rel="noopener" >Turnitin: Using the AI Writing Report</a></li> <li><a class="link" href="https://www.turnitin.com/blog/understanding-the-false-positive-rate-for-sentences-of-our-ai-writing-detection-capability" target="_blank" rel="noopener" >Turnitin: Understanding false positive rates</a></li> <li><a class="link" href="https://copyleaks.com/ai-content-detector" target="_blank" rel="noopener" >Copyleaks AI Detector</a></li> <li><a class="link" href="https://gptzero.me/news/gptzero-ai-detection-benchmarking-the-industry-standard-in-accuracy-transparency-and-fairness/" target="_blank" rel="noopener" >GPTZero AI Detection Benchmarking</a></li> <li><a class="link" href="https://arxiv.org/abs/2602.13042" target="_blank" rel="noopener" >arXiv: GPTZero: Robust Detection of LLM-Generated Texts</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/08/codex-vs-claude-code-subagent-design/ Fri, 08 May 2026 14:14:01 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/08/codex-vs-claude-code-subagent-design/ <p>Las herramientas de programación con IA están prestando cada vez más atención a los subagentes. No es simple moda: un solo agente acaba encontrando límites cuando debe manejar tareas reales de ingeniería.</p> <p>Si un agente lee código, revisa logs, modifica implementación, ejecuta pruebas, analiza errores y resume resultados a la vez, el contexto principal se ensucia rápido. Resultados de búsqueda, salidas de comandos, logs de pruebas y razonamientos intermedios se mezclan. Las decisiones posteriores se vuelven menos fiables. Además, explorar, implementar, verificar y revisar en un único hilo dificulta el paralelismo.</p> <p>El objetivo de los subagentes es reducir esa presión. La sesión principal deja de hacerlo todo de principio a fin y pasa a coordinar: define objetivos, asigna trabajo, recibe resultados y los integra. Un subagente se ocupa de una parte local, como exploración, implementación, verificación o revisión, y devuelve una conclusión comprimida.</p> <p>Un subagente no es “otra copia de mí”. Es una forma de dividir trabajo de ingeniería confuso en roles más claros.</p> <h2 id="fundamentos-compartidos">Fundamentos compartidos </h2><p>Un sistema maduro de subagentes suele necesitar cuatro bases:</p> <ul> <li>Aislamiento de contexto.</li> <li>Especialización de roles.</li> <li>Configuración a nivel de proyecto y usuario.</li> <li>Límites de herramientas y permisos.</li> </ul> <p>El aislamiento de contexto es esencial. En un repositorio real hay mucho material intermedio: búsquedas, logs de pruebas, salidas de comandos. Si todo entra en la sesión principal, el hilo principal se vuelve ruidoso. Un subagente puede digerir ese proceso local y devolver solo las señales útiles.</p> <p>La especialización de roles también importa. Multi-agent no significa abrir varias copias del mismo modelo. Un rol de exploración debe buscar, leer y resumir. Un rol de implementación debe centrarse en cambios locales. Un rol de verificación debe ejecutar checks, identificar riesgos e informar con claridad.</p> <p>Los límites de herramientas y permisos determinan si el sistema es seguro. Un subagente no debería heredar automáticamente todas las capacidades de la sesión principal. Un explorer de solo lectura no necesita escribir archivos. Un verifier no siempre necesita modificar implementación.</p> <p>Codex y Claude Code comparten estas preocupaciones, pero toman caminos distintos.</p> <h2 id="codex-delegación-explícita">Codex: delegación explícita </h2><p>El diseño de Codex es más contenido.</p> <p>Ofrece un mecanismo de delegación controlado y ligero alrededor de la sesión principal actual. Cuándo delegar, a quién delegar y cuándo recoger resultados son decisiones explícitas. El flujo de control permanece en la tarea actual.</p> <p>Sus rasgos:</p> <ul> <li>La sesión principal delega explícitamente.</li> <li>El conjunto de roles se mantiene pequeño.</li> <li>La sesión principal sabe qué agente hace qué.</li> <li>Los resultados vuelven a la línea principal.</li> <li>Los límites de colaboración son transparentes.</li> </ul> <p>Esto encaja con equipos que valoran orquestación manual, previsibilidad y determinismo. Puedes pedir a un explorer que inspeccione una cadena de llamadas, a un worker que haga un cambio acotado y a la sesión principal que integre el resultado.</p> <p>La contrapartida es que la presión de orquestación sigue en la sesión principal. Debe decidir cuándo dividir, cómo dividir, a quién asignar y cómo fusionar resultados. Para colaboración ligera es cómodo; para flujos largos puede cansar.</p> <h2 id="claude-code-agentes-como-puestos-de-trabajo">Claude Code: agentes como puestos de trabajo </h2><p>Claude Code toma una ruta más de plataforma.</p> <p>Trata los agentes como objetos describibles, seleccionables, configurables, con memoria, aislables y capaces de ejecutarse en segundo plano. Un subagente no es solo una ayuda temporal en una conversación; se parece más a un puesto de trabajo dentro de un sistema de ingeniería.</p> <p>El sistema puede exponer listas de agentes, casos de uso, descripciones y límites de herramientas al modelo, permitiendo que el modelo decida qué rol usar en cada turno. Eso hace la delegación más automática.</p> <p>Varios elementos definen este enfoque.</p> <p>Primero, un sistema de roles. Explorer, planner, general-purpose y verifier pueden tener descripción de uso, restricciones de herramientas, modelos por defecto y condiciones de ejecución. Un explorer de solo lectura no edita archivos; un planner diseña; un verifier comprueba.</p> <p>Segundo, herencia y override. Un subagente no es completamente libre. Hereda los límites grandes de la sesión principal, pero puede ajustar comportamiento local dentro de reglas permitidas.</p> <p>Tercero, memoria. La memoria no es solo recordar algo. Puede tener alcance: memoria de usuario para preferencias largas, memoria de proyecto para contexto del repositorio y memoria local para estado del entorno.</p> <p>Cuarto, background y worktree isolation. Algunas verificaciones pueden seguir en segundo plano mientras el hilo principal avanza. Si hace falta aislamiento fuerte, el agente puede trabajar en un worktree separado.</p> <p>Quinto, ecosistema de plugins. Si los agentes son objetos de primera clase, hay que pensar en distribución, instalación, prioridades, overrides y seguridad. Los plugin agents pueden entrar al sistema, pero campos de alto riesgo como permission mode, hooks o MCP servers deben estar controlados.</p> <p>Esto hace que Claude Code se parezca más a un runtime de agentes que a una herramienta de colaboración de una sola sesión.</p> <h2 id="diferencia-principal">Diferencia principal </h2><p>Codex se parece a una herramienta de delegación controlada:</p> <ul> <li>Delegación explícita.</li> <li>Roles ligeros.</li> <li>Flujo de control claro.</li> <li>Subtareas centradas en la sesión actual.</li> <li>Adecuado para trabajo humano-orquestado y determinista.</li> </ul> <p>Claude Code se parece a un sistema de puestos de ingeniería:</p> <ul> <li>Los agentes están modelados formalmente.</li> <li>Los roles son más sistemáticos.</li> <li>Memoria, background, aislamiento y plugins forman parte del runtime.</li> <li>El modelo puede ayudar a elegir roles.</li> <li>Adecuado para proyectos largos y workflows de plataforma.</li> </ul> <p>La pregunta no es cuál tiene más funciones. Es si quieres que un subagente sea “un ayudante al que llamo explícitamente” o “un puesto permanente dentro del sistema”.</p> <h2 id="cómo-elegir">Cómo elegir </h2><p>Elige el estilo Codex si valoras control explícito, delegación ligera y paralelismo seguro dentro de la sesión actual. Encaja con revisiones, cambios pequeños, tareas claras y flujos donde la persona quiere mantener el ritmo.</p> <p>Elige el estilo Claude Code si necesitas roles sistemáticos, memoria a largo plazo, ejecución en segundo plano, aislamiento por worktree, plugins y un runtime más completo.</p> <p>Hazte dos preguntas:</p> <ol> <li>¿Aceptas que el modelo decida quién debe hacer el trabajo?</li> <li>¿Necesitas un runtime de agentes más completo?</li> </ol> <p>Si la primera te incomoda, la delegación explícita es mejor. Si la segunda es sí, un sistema tipo plataforma encaja mejor.</p> <h2 id="consejos-prácticos">Consejos prácticos </h2><p>No trates los subagentes como “más modelos igual a más potencia”.</p> <ul> <li>Define límites de tarea para cada rol.</li> <li>Limita las herramientas de cada rol.</li> <li>Pide conclusiones, no logs crudos.</li> <li>Mantén la decisión final en la sesión principal.</li> <li>Haz visibles tareas en background y worktrees.</li> <li>Define límites de seguridad para plugins.</li> </ul> <p>El valor de los subagentes no está en la cantidad, sino en la calidad de la división del trabajo.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>Codex y Claude Code resuelven el mismo problema: un solo agente no puede cargar cómodamente con todo el trabajo real de ingeniería. Ambos reconocen la importancia de aislar contexto, especializar roles, definir permisos y resumir localmente.</p> <p>Codex es más contenido y prioriza delegación explícita y control de la sesión principal. Claude Code es más sistemático y trata los agentes como puestos configurables, con memoria, aislamiento, background y ecosistema de plugins.</p> <p>La elección no depende de qué marca gana, sino de si tu flujo necesita una herramienta de colaboración controlada o un runtime completo de agentes.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/08/9router-ai-coding-router-token-saver/ Fri, 08 May 2026 13:41:15 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/08/9router-ai-coding-router-token-saver/ <p>9Router es un router local para herramientas de programación con IA. Permite conectar Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Copilot, OpenCode, OpenClaw y herramientas similares a un único endpoint compatible con OpenAI, y desde ahí enrutar las solicitudes a distintos modelos y proveedores.</p> <p>No pretende ser otro cliente de chat. Se coloca entre tus herramientas de programación y los proveedores de modelos para resolver problemas prácticos: formatos de API incompatibles, cambios manuales entre proveedores, consumo rápido de tokens por salidas de herramientas, cortes por cuotas agotadas y configuración complicada de varias cuentas.</p> <p>Según el README, 9Router admite más de 40 proveedores y más de 100 modelos. Incluye RTK Token Saver, fallback automático, seguimiento de cuotas, rotación multi-cuenta, traducción de formatos y registros de solicitudes. Está escrito en JavaScript, usa Node.js, Next.js, React, Tailwind CSS y LowDB, y tiene licencia MIT.</p> <h2 id="para-qué-sirve">Para qué sirve </h2><p>9Router tiene más sentido cuando usas varias herramientas de programación con IA y varias fuentes de modelos al mismo tiempo.</p> <ul> <li>Claude Code usa una cuenta de suscripción.</li> <li>Codex o Cursor necesitan un endpoint OpenAI personalizado.</li> <li>Cline, Continue o RooCode necesitan una API compatible con OpenAI.</li> <li>Los proveedores gratuitos sirven para pruebas.</li> <li>GLM, MiniMax o Kimi funcionan como respaldo barato.</li> <li>Los modelos de mayor calidad se reservan para tareas difíciles.</li> </ul> <p>Sin 9Router, cada herramienta necesita su propio endpoint, API key, nombre de modelo y estrategia de fallback. 9Router centraliza todo eso en una capa local.</p> <p>API local:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">http://localhost:20128/v1 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Dashboard:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">http://localhost:20128/dashboard </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="instalación-rápida">Instalación rápida </h2><p>Para uso local:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">npm install -g 9router </span></span><span class="line"><span class="cl">9router </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Desde el código fuente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">git clone https://github.com/decolua/9router.git </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">cd</span> 9router </span></span><span class="line"><span class="cl">cp .env.example .env </span></span><span class="line"><span class="cl">npm install </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">PORT</span><span class="o">=</span><span class="m">20128</span> <span class="nv">NEXT_PUBLIC_BASE_URL</span><span class="o">=</span>http://localhost:20128 npm run dev </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Modo producción:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">npm run build </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">PORT</span><span class="o">=</span><span class="m">20128</span> <span class="nv">HOSTNAME</span><span class="o">=</span>0.0.0.0 <span class="nv">NEXT_PUBLIC_BASE_URL</span><span class="o">=</span>http://localhost:20128 npm run start </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El paquete npm requiere Node.js <code>&gt;=18.0.0</code>. En VPS o Docker, configura <code>JWT_SECRET</code>, <code>INITIAL_PASSWORD</code>, <code>DATA_DIR</code> y <code>API_KEY_SECRET</code>.</p> <h2 id="conectar-herramientas-de-programación">Conectar herramientas de programación </h2><p>Configuración típica:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Base URL: http://localhost:20128/v1 </span></span><span class="line"><span class="cl">API Key: copiada desde el dashboard de 9Router </span></span><span class="line"><span class="cl">Model: nombre de modelo o combo configurado en 9Router </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para Codex CLI:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">export</span> <span class="nv">OPENAI_BASE_URL</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;http://localhost:20128&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">export</span> <span class="nv">OPENAI_API_KEY</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;your-9router-api-key&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">codex <span class="s2">&#34;your prompt&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para Cline, Continue o RooCode, elige <code>OpenAI Compatible</code>:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Base URL: http://localhost:20128/v1 </span></span><span class="line"><span class="cl">API Key: your-9router-api-key </span></span><span class="line"><span class="cl">Model: cc/claude-opus-4-7 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Los nombres dependen de los proveedores conectados, por ejemplo <code>cc/</code>, <code>cx/</code>, <code>gh/</code>, <code>glm/</code>, <code>minimax/</code>, <code>kr/</code> y <code>vertex/</code>.</p> <h2 id="rtk-token-saver">RTK Token Saver </h2><p>En programación con IA, muchas veces lo que más tokens consume son salidas de herramientas:</p> <ul> <li><code>git diff</code></li> <li><code>git status</code></li> <li><code>grep</code></li> <li><code>find</code></li> <li><code>ls</code></li> <li><code>tree</code></li> <li>logs</li> <li>listas largas de archivos</li> </ul> <p>RTK Token Saver comprime esas salidas antes de enviarlas al modelo. El proyecto afirma que puede ahorrar 20%-40% de tokens de entrada en muchas solicitudes.</p> <p>La ventaja es que no tienes que cambiar de herramienta ni de modelo. Aun así, para logs críticos o contenido completo de archivos, conviene probar primero que la calidad de respuesta no baje.</p> <h2 id="fallback-automático">Fallback automático </h2><p>Puedes ordenar modelos por prioridad:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">1. Modelo de suscripción </span></span><span class="line"><span class="cl">2. API barata </span></span><span class="line"><span class="cl">3. Proveedor gratuito </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">1. cc/claude-opus-4-7 </span></span><span class="line"><span class="cl">2. glm/glm-5.1 </span></span><span class="line"><span class="cl">3. kr/claude-sonnet-4.5 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El fallback reduce interrupciones, pero cambia la consistencia de salida. Para refactors grandes, migraciones o tareas sensibles, es mejor fijar un modelo principal.</p> <h2 id="cuidado-con-proveedores-gratuitos">Cuidado con proveedores gratuitos </h2><p>Kiro, OpenCode Free y Vertex pueden ser útiles, pero sus reglas cambian. Verifica siempre si el uso es gratuito, si hay límites regionales, si se permite usar herramientas de terceros, si puede haber rate limits o bloqueos, y cuándo caduca la cuota.</p> <p>9Router enruta solicitudes; no cambia las condiciones del proveedor.</p> <h2 id="despliegue-local">Despliegue local </h2><p>Para uso personal, basta con escuchar en <code>localhost</code>. Si lo llevas a un VPS o LAN, cambia la contraseña por defecto, configura <code>JWT_SECRET</code> y <code>API_KEY_SECRET</code>, no expongas el dashboard directamente, y exige Bearer API key en <code>/v1/*</code>.</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker run -d <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> --name 9router <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -p 20128:20128 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> --env-file ./.env <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -v 9router-data:/app/data <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -v 9router-usage:/root/.9router <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> 9router </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="resumen">Resumen </h2><p>9Router es una puerta de enlace local para herramientas de programación con IA. Unifica Claude Code, Codex, Cursor y Cline en <code>http://localhost:20128/v1</code>, y gestiona selección de modelo, traducción de formatos, compresión de tokens, cuotas y fallback.</p> <p>Es más útil para usuarios intensivos que ya alternan entre varios proveedores. Empieza con una herramienta y un proveedor, y añade combos poco a poco.</p> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/decolua/9router" target="_blank" rel="noopener" >Repositorio de 9Router en GitHub</a></li> <li><a class="link" href="https://9router.com" target="_blank" rel="noopener" >Sitio web de 9Router</a></li> <li><a class="link" href="https://www.npmjs.com/package/9router" target="_blank" rel="noopener" >Paquete npm de 9Router</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/08/deepseek-tui-terminal-coding-agent/ Fri, 08 May 2026 13:41:15 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/08/deepseek-tui-terminal-coding-agent/ <p>DeepSeek-TUI es un agente de programación con IA que corre en la terminal. Está diseñado alrededor de modelos DeepSeek V4 y se inicia con el comando <code>deepseek</code>. Dentro de una TUI puede leer y editar archivos, ejecutar comandos shell, buscar en la web, gestionar git, conectar servidores MCP y coordinar subagentes.</p> <p>Es más un espacio de trabajo de terminal que un chat CLI simple. Combina lectura de código, edición de archivos, comandos, diagnósticos, recuperación de sesión y rollback del workspace.</p> <p>El repositorio está escrito principalmente en Rust y usa licencia MIT.</p> <h2 id="para-quién-es">Para quién es </h2><p>Sirve para desarrolladores que prefieren trabajar en terminal y quieren usar modelos DeepSeek en tareas locales reales.</p> <ul> <li>Cambios de código y análisis de proyectos.</li> <li>Trabajo sin abrir un IDE completo.</li> <li>Lectura y modificación de un workspace local.</li> <li>Modos Plan, Agent y YOLO.</li> <li>Guardar y reanudar sesiones largas.</li> <li>Revertir cambios del workspace.</li> <li>Integrar MCP, diagnósticos LSP, HTTP/SSE runtime API y skills.</li> </ul> <p>Para preguntas simples, un cliente web o CLI ligero basta. DeepSeek-TUI tiene más sentido cuando el modelo debe formar parte del flujo de desarrollo local.</p> <h2 id="instalación">Instalación </h2><p>Con npm:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">npm install -g deepseek-tui </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek --version </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek --model auto </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El paquete npm es un instalador/wrapper que descarga binarios Rust precompilados. Requiere Node.js <code>&gt;=18</code>.</p> <p>Con Cargo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">cargo install deepseek-tui-cli --locked </span></span><span class="line"><span class="cl">cargo install deepseek-tui --locked </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Con Homebrew:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">brew tap Hmbown/deepseek-tui </span></span><span class="line"><span class="cl">brew install deepseek-tui </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>También hay binarios en GitHub Releases para Linux x64/ARM64, macOS x64/ARM64 y Windows x64.</p> <p>Docker:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker run --rm -it <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -e DEEPSEEK_API_KEY <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -v <span class="s2">&#34;</span><span class="nv">$PWD</span><span class="s2">:/workspace&#34;</span> <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> ghcr.io/hmbown/deepseek-tui:latest </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="configurar-la-api-key">Configurar la API Key </h2><p>En el primer inicio, DeepSeek-TUI pide la API key y la guarda en:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">~/.deepseek/config.toml </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>También puedes configurarla así:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">deepseek auth <span class="nb">set</span> --provider deepseek </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek auth status </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>O usar variable de entorno:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">export</span> <span class="nv">DEEPSEEK_API_KEY</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;YOUR_KEY&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Comprueba la instalación:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">deepseek doctor </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para borrar la clave guardada:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">deepseek auth clear --provider deepseek </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="auto-mode">Auto mode </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">deepseek --model auto </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>En la TUI:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">/model auto </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Auto mode decide dos cosas:</p> <ul> <li>Modelo: <code>deepseek-v4-flash</code> o <code>deepseek-v4-pro</code></li> <li>Thinking: <code>off</code>, <code>high</code> o <code>max</code></li> </ul> <p>Antes del turno real, hace una llamada pequeña de enrutamiento para analizar la petición y el contexto. Las tareas simples pueden usar Flash con thinking desactivado; tareas complejas pueden subir a Pro o mayor thinking.</p> <p><code>auto</code> es local a DeepSeek-TUI. La API upstream recibe el modelo concreto elegido.</p> <h2 id="modos">Modos </h2><table> <thead> <tr> <th>Modo</th> <th>Uso</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>Plan</td> <td>Exploración y planificación de solo lectura</td> </tr> <tr> <td>Agent</td> <td>Modo interactivo con aprobaciones</td> </tr> <tr> <td>YOLO</td> <td>Autoaprobación en workspaces confiables</td> </tr> </tbody> </table> <p>YOLO es rápido pero riesgoso. Úsalo solo en ramas temporales o directorios de prueba.</p> <h2 id="herramientas">Herramientas </h2><p>Incluye lectura/escritura de archivos, apply patch, shell, git, web search/browse, subagentes, MCP, diagnósticos LSP, guardado/reanudación de sesiones, rollback del workspace, cola de tareas durable, HTTP/SSE runtime API y sistema de skills.</p> <p>Los diagnósticos LSP ayudan a devolver errores de rust-analyzer, pyright, typescript-language-server, gopls o clangd al modelo después de editar. El rollback usa snapshots side-git y comandos como <code>/restore</code> y <code>revert_turn</code>, pero los commits normales de git siguen siendo importantes.</p> <h2 id="comandos-comunes">Comandos comunes </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">deepseek </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek <span class="s2">&#34;explain this function&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek --model deepseek-v4-flash <span class="s2">&#34;summarize&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek --model auto <span class="s2">&#34;fix this bug&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek --yolo </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek auth <span class="nb">set</span> --provider deepseek </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek doctor </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek doctor --json </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek models </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek sessions </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek resume --last </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek resume &lt;SESSION_ID&gt; </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek fork &lt;SESSION_ID&gt; </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek serve --http </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek serve --acp </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek pr &lt;N&gt; </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek mcp list </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek mcp validate </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek update </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="zed-y-acp">Zed y ACP </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-json" data-lang="json"><span class="line"><span class="cl"><span class="p">{</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nt">&#34;agent_servers&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="p">{</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nt">&#34;DeepSeek&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="p">{</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nt">&#34;type&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="s2">&#34;custom&#34;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nt">&#34;command&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="s2">&#34;deepseek&#34;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nt">&#34;args&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="p">[</span><span class="s2">&#34;serve&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;--acp&#34;</span><span class="p">],</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nt">&#34;env&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="p">{}</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">}</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">}</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">}</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El README indica que ACP permite nuevas sesiones y respuestas a prompts, pero la edición con herramientas y la repetición de checkpoints aún no están expuestas.</p> <h2 id="configuración-y-proveedores">Configuración y proveedores </h2><p>Configuración de usuario:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">~/.deepseek/config.toml </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Overlay de proyecto:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">&lt;workspace&gt;/.deepseek/config.toml </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Campos como <code>api_key</code>, <code>base_url</code>, <code>provider</code> y <code>mcp_config_path</code> no se permiten en el overlay del proyecto.</p> <p>Endpoint compatible con OpenAI:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">deepseek auth <span class="nb">set</span> --provider openai --api-key <span class="s2">&#34;YOUR_OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">OPENAI_BASE_URL</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;https://openai-compatible.example/v4&#34;</span> deepseek --provider openai --model glm-5 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Ollama:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama pull deepseek-coder:1.3b </span></span><span class="line"><span class="cl">deepseek --provider ollama --model deepseek-coder:1.3b </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="resumen">Resumen </h2><p>DeepSeek-TUI reúne DeepSeek V4, TUI, llamadas a herramientas, diagnósticos LSP, recuperación de sesiones, rollback, MCP y skills en un flujo Rust de terminal. No es el cliente más ligero, pero su valor está en pasar del chat al desarrollo local ejecutable.</p> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI" target="_blank" rel="noopener" >Repositorio de DeepSeek-TUI en GitHub</a></li> <li><a class="link" href="https://deepseek-tui.com/" target="_blank" rel="noopener" >Sitio de DeepSeek-TUI</a></li> <li><a class="link" href="https://www.npmjs.com/package/deepseek-tui" target="_blank" rel="noopener" >Paquete npm de DeepSeek-TUI</a></li> <li><a class="link" href="https://platform.deepseek.com/api_keys" target="_blank" rel="noopener" >DeepSeek API Keys</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/08/goose-open-source-ai-agent-desktop-cli-api/ Fri, 08 May 2026 13:41:15 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/08/goose-open-source-ai-agent-desktop-cli-api/ <p>goose es un agente de IA open source que corre en tu propia máquina. No se limita a completar código; busca cubrir código, investigación, escritura, automatización, análisis de datos y otros trabajos. El README lo presenta como aplicación de escritorio, CLI y API para usuarios normales y flujos personalizados.</p> <p>El proyecto pasó de <code>block/goose</code> a la Agentic AI Foundation (AAIF), dentro de Linux Foundation. El repositorio actual es:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">https://github.com/aaif-goose/goose </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>goose está escrito principalmente en Rust y TypeScript, con licencia Apache-2.0. Su descripción en GitHub dice que es un agente de IA extensible que va más allá de sugerencias de código: puede instalar, ejecutar, editar y probar con cualquier LLM.</p> <h2 id="qué-problema-resuelve">Qué problema resuelve </h2><p>Muchas herramientas de programación con IA se centran en sugerencias o cambios locales. goose apunta a algo más amplio: permitir que un agente de IA complete tareas directamente en tu máquina.</p> <p>Puede servir para:</p> <ul> <li>Cambios de código y pruebas.</li> <li>Automatización local.</li> <li>Investigación y escritura.</li> <li>Análisis de datos.</li> <li>Flujos multi-paso.</li> <li>Integración mediante API.</li> <li>Extensión mediante MCP.</li> </ul> <p>Si solo necesitas autocompletado en el IDE, una herramienta tipo Copilot puede bastar. goose es más útil cuando quieres IA dentro de la cadena local de ejecución de tareas.</p> <h2 id="escritorio-cli-y-api">Escritorio, CLI y API </h2><p>La aplicación de escritorio soporta macOS, Linux y Windows.</p> <p>La CLI encaja con flujos de terminal y automatización local.</p> <p>La API permite insertar goose como runtime de agente en otros sistemas o herramientas internas.</p> <p>Para uso personal, empieza por escritorio o CLI. Para equipos, conviene revisar también la API y las distribuciones personalizadas.</p> <h2 id="instalación">Instalación </h2><p>Aplicación de escritorio:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">https://goose-docs.ai/docs/getting-started/installation </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>CLI:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">curl -fsSL https://github.com/aaif-goose/goose/releases/download/stable/download_cli.sh <span class="p">|</span> bash </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>GitHub Releases ofrece builds para varias plataformas. La versión latest consultada fue <code>v1.33.1</code>, publicada el 2026-04-29, con assets para macOS, Linux, Windows, deb, rpm y Flatpak.</p> <p>Después de instalar, configura un proveedor siguiendo el Quickstart oficial y prueba primero en un directorio de bajo riesgo.</p> <h2 id="proveedores">Proveedores </h2><p>goose admite más de 15 proveedores, entre ellos Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, OpenRouter, Azure, Bedrock y otros proveedores cloud o compatibles con OpenAI.</p> <p>Puede usar API keys y también suscripciones existentes de Claude, ChatGPT o Gemini mediante ACP.</p> <p>ACP es relevante porque muchos usuarios ya tienen suscripciones, pero no todas las herramientas las reutilizan bien. goose las integra en un flujo de agente. Aun así, verifica siempre términos del proveedor, cuotas y políticas para código corporativo o datos sensibles.</p> <h2 id="extensiones-mcp">Extensiones MCP </h2><p>goose soporta extensiones Model Context Protocol. El README menciona más de 70 extensiones.</p> <p>MCP permite conectar el agente con documentación, bases de datos, navegadores, sistemas internos, búsqueda, herramientas de diseño o gestión de proyectos mediante interfaces estándar.</p> <p>Para equipos, MCP puede ser una capa de integración más segura que exponer todos los sistemas directamente al modelo.</p> <h2 id="diferencia-frente-a-un-asistente-de-código">Diferencia frente a un asistente de código </h2><p>goose no es solo autocompletado. Es más bien un runtime local de agente.</p> <p>Los asistentes comunes se enfocan en completar, explicar, generar funciones y editar en el IDE. goose se centra en ejecución local de tareas, flujos multi-paso, proveedores intercambiables, extensiones, escritorio y CLI, API embebible y tareas que no son solo código.</p> <p>Eso también implica más complejidad: configuración de modelos, permisos, extensiones, workspace, logs y credenciales.</p> <h2 id="distribuciones-personalizadas">Distribuciones personalizadas </h2><p><code>CUSTOM_DISTROS.md</code> explica cómo construir una distribución de goose con proveedores, extensiones y branding preconfigurados.</p> <p>Un equipo puede predefinir proveedores permitidos, conectar servidores MCP internos, configurar seguridad y logs, bloquear servicios externos y aplicar onboarding propio.</p> <h2 id="recomendaciones">Recomendaciones </h2><ol> <li>Instala la app de escritorio o CLI.</li> <li>Configura un proveedor conocido.</li> <li>Ejecuta tareas simples en un directorio de prueba.</li> <li>Observa qué archivos lee y qué acciones ejecuta.</li> <li>Añade extensiones MCP.</li> <li>Prueba repositorios complejos después.</li> </ol> <p>Haz commit antes de cambios importantes, no guardes API keys en archivos del proyecto, limita los modos de alto permiso a workspaces confiables y revisa la política de datos antes de usar código de empresa.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>goose es un agente de IA open source bajo AAIF/Linux Foundation. Ofrece escritorio, CLI y API, soporta más de 15 proveedores, acceso a suscripciones vía ACP y más de 70 extensiones MCP.</p> <p>Su valor no es solo escribir código, sino unir modelos, herramientas, extensiones y ejecución local dentro de un mismo marco de agente.</p> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/aaif-goose/goose" target="_blank" rel="noopener" >Repositorio de goose en GitHub</a></li> <li><a class="link" href="https://goose-docs.ai/" target="_blank" rel="noopener" >Documentación de goose</a></li> <li><a class="link" href="https://goose-docs.ai/docs/getting-started/installation" target="_blank" rel="noopener" >Guía de instalación de goose</a></li> <li><a class="link" href="https://aaif.io/" target="_blank" rel="noopener" >Agentic AI Foundation</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/08/laptop-rtx-4060-8gb-local-ai-models/ Fri, 08 May 2026 13:41:15 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/08/laptop-rtx-4060-8gb-local-ai-models/ <p>Un portátil con RTX 4060 8GB puede ejecutar IA local, pero el límite es claro: lo importante no es si el modelo arranca, sino si cabe en VRAM. La versión móvil también depende de potencia, refrigeración, ancho de banda de memoria y ajustes del fabricante.</p> <p>En 2026, 8GB de VRAM siguen siendo la línea de entrada para IA local. Con modelos cuantizados y herramientas adecuadas, puedes ejecutar LLM de 3B-8B, SDXL, SD 1.5, algunos flujos FLUX cuantizados, Whisper y extracción de características de imagen. Si fuerzas LLM de 14B+, modelos grandes sin cuantizar o flujos de imagen pesados, el rendimiento cae cuando se usa memoria del sistema.</p> <p>Resumen: no persigas el modelo más grande. Usa modelos pequeños, pesos cuantizados y flujos de baja VRAM.</p> <h2 id="presupuesto-de-vram">Presupuesto de VRAM </h2><p>Windows 11, navegadores, drivers y procesos de fondo ya consumen memoria de GPU. El presupuesto real suele estar más cerca de 6.5GB-7.2GB que de los 8GB completos.</p> <ul> <li>LLM: 3B-8B con cuantización 4-bit.</li> <li>Imagen: SDXL, SD 1.5 y FLUX GGUF/NF4 low-VRAM.</li> <li>Multimodal: modelos ligeros de unos 4B.</li> <li>Voz: Whisper large-v3 funciona, pero los lotes largos calientan.</li> <li>Indexación: CLIP, ViT y SigLIP encajan muy bien.</li> </ul> <p>Un modelo pequeño completo en GPU suele ir mejor que uno grande con mucho offload.</p> <h2 id="llm-modelos-cuantizados-de-3b-8b">LLM: modelos cuantizados de 3B-8B </h2><p>Para chat y razonamiento local, usa Ollama, LM Studio, koboldcpp, llama.cpp u otro frontend compatible con GGUF. El punto cómodo en 8GB es 3B-8B en 4-bit.</p> <h3 id="ligero-general-gemma-4-e4b">Ligero general: Gemma 4 E4B </h3><p>Gemma 4 E4B es uno de los modelos pequeños de la familia Gemma 4 de Google lanzada en 2026. Es adecuado para uso local y edge: preguntas, resúmenes, organización ligera, tareas multimodales simples e inferencia barata.</p> <p>En una RTX 4060 de portátil, empieza por una versión cuantizada oficial o comunitaria. No comiences con los pesos de mayor precisión.</p> <h3 id="razonamiento-deepseek-r1-distill-7b8b-qwen-3-8b">Razonamiento: DeepSeek R1 Distill 7B/8B, Qwen 3 8B </h3><p>Para lógica, matemáticas, análisis complejo y texto largo, prueba DeepSeek R1 distill 7B/8B o Qwen 3 8B cuantizado.</p> <p>Con <code>Q4_K_M</code>, los modelos de 8B suelen entrar en el presupuesto de una GPU de 8GB. La velocidad depende del contexto, backend, driver y modo de energía.</p> <p>No empieces con 14B, 32B o más. Aunque arranquen con CPU offload, la experiencia suele ser peor que con un modelo menor completamente en GPU.</p> <h3 id="código-qwen-25-coder-3b7b">Código: Qwen 2.5 Coder 3B/7B </h3><p>Qwen 2.5 Coder 3B es rápido y útil para autocompletado, explicación y generación pequeña. El 7B entiende mejor, pero consume más VRAM y tarda más.</p> <ul> <li>Autocompletado: 3B.</li> <li>Q&amp;A y explicación: 3B o 7B.</li> <li>Refactors pequeños: 7B cuantizado.</li> <li>Arquitectura grande: no esperes meter todo el proyecto en 8GB.</li> </ul> <h2 id="imagen-sdxl-estable-flux-cuantizado">Imagen: SDXL estable, FLUX cuantizado </h2><p>SD 1.5 es muy amigable con 8GB, rápido y maduro. SDXL consume más pero sigue siendo viable.</p> <p>Herramientas:</p> <ul> <li>ComfyUI</li> <li>Stable Diffusion WebUI Forge</li> <li>Fooocus</li> </ul> <p>FLUX ofrece mejor calidad y comprensión de prompt, pero los modelos originales son pesados. En 8GB usa GGUF, NF4, FP8 u otras rutas low-VRAM con ComfyUI-GGUF.</p> <p>Consejos:</p> <ul> <li>Usa FLUX.1 schnell GGUF Q4/Q5.</li> <li>Reduce resolución o batch size.</li> <li>Usa <code>--lowvram</code> en ComfyUI.</li> <li>No combines demasiados LoRA, ControlNet y hi-res fix.</li> <li>Vigila si la VRAM se libera al cambiar de workflow.</li> </ul> <p>Puedes probar 1024px, pero no copies flujos pensados para GPUs de 16GB/24GB.</p> <h2 id="multimodal-y-utilidades">Multimodal y utilidades </h2><p>Whisper large-v3 sirve para transcripción de audio. Para lotes largos, activa modo rendimiento y cuida la temperatura.</p> <p>Para un sistema de búsqueda de fotos, la RTX 4060 8GB es muy adecuada. CLIP, ViT y SigLIP no consumen VRAM extrema y procesan miles de imágenes con rapidez.</p> <p>Flujo típico:</p> <ol> <li>Extraer embeddings con CLIP/ViT/SigLIP.</li> <li>Guardarlos en SQLite o una base vectorial.</li> <li>Buscar por texto o imagen similar.</li> <li>Usar un LLM pequeño para etiquetas, descripciones o resúmenes.</li> </ol> <h2 id="combos-recomendados">Combos recomendados </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Ollama / LM Studio </span></span><span class="line"><span class="cl">+ Gemma 4 E4B cuantizado </span></span><span class="line"><span class="cl">+ DeepSeek R1 Distill 7B/8B Q4 </span></span><span class="line"><span class="cl">+ Qwen 3 8B Q4 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Qwen 2.5 Coder 3B </span></span><span class="line"><span class="cl">+ Qwen 2.5 Coder 7B Q4 </span></span><span class="line"><span class="cl">+ Continue / Cline / servidor local OpenAI-compatible </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">ComfyUI / Forge </span></span><span class="line"><span class="cl">+ SDXL </span></span><span class="line"><span class="cl">+ SD 1.5 </span></span><span class="line"><span class="cl">+ FLUX.1 schnell GGUF Q4/Q5 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">CLIP / SigLIP / ViT </span></span><span class="line"><span class="cl">+ SQLite / FAISS / LanceDB </span></span><span class="line"><span class="cl">+ Gemma 4 E4B o Phi-4 Mini para organizar texto </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="errores-comunes">Errores comunes </h2><table> <thead> <tr> <th>Escenario</th> <th>Consejo</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>Modelos grandes</td> <td>Evita 14B+ salvo que aceptes lentitud</td> </tr> <tr> <td>Cuantización</td> <td>Empieza con <code>Q4_K_M</code>; prueba Q5 si necesitas calidad</td> </tr> <tr> <td>VRAM</td> <td>Monitoriza con Task Manager o <code>nvidia-smi</code></td> </tr> <tr> <td>Temperatura</td> <td>Usa modo rendimiento para imagen y lotes</td> </tr> <tr> <td>Resolución</td> <td>Empieza con 768px o una imagen 1024px</td> </tr> <tr> <td>Navegador</td> <td>Cierra pestañas pesadas en GPU</td> </tr> <tr> <td>Driver</td> <td>Mantén NVIDIA actualizado</td> </tr> <tr> <td>Workflows</td> <td>No copies flujos ComfyUI de 16GB/24GB directamente</td> </tr> </tbody> </table> <h2 id="mi-recomendación">Mi recomendación </h2><p>Un portátil RTX 4060 8GB es una plataforma local de entrada con buena relación coste/rendimiento. Encaja con LLM 3B-8B, modelos pequeños de código, SDXL, SD 1.5, FLUX cuantizado, Whisper, búsqueda vectorial de imágenes y gestión local de fotos.</p> <p>No encaja bien con uso prolongado de 14B/32B, modelos grandes sin cuantizar, FLUX por lotes de alta resolución, generación de video grande o muchos modelos residentes a la vez.</p> <p>Para búsqueda de fotos, usa la GPU para extracción CLIP/SigLIP y etiquetado con modelos pequeños, y guarda vectores en SQLite, FAISS o LanceDB.</p> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li><a class="link" href="https://deepmind.google/models/gemma/gemma-4/" target="_blank" rel="noopener" >Google DeepMind: Gemma 4</a></li> <li><a class="link" href="https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B" target="_blank" rel="noopener" >google/gemma-4-E4B</a></li> <li><a class="link" href="https://arxiv.org/abs/2501.12948" target="_blank" rel="noopener" >Paper de DeepSeek-R1</a></li> <li><a class="link" href="https://comfyui-wiki.com/en/tutorial/advanced/image/flux/flux-1-dev-t2i" target="_blank" rel="noopener" >Guía ComfyUI FLUX.1 GGUF</a></li> <li><a class="link" href="https://huggingface.co/vava22684/FLUX.1-schnell-gguf" target="_blank" rel="noopener" >FLUX.1 schnell GGUF</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/08/claude-code-24-tips-plan-rewind-skills-agents/ Fri, 08 May 2026 08:54:14 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/08/claude-code-24-tips-plan-rewind-skills-agents/ <p>Claude Code no es solo una caja de chat. Se parece más a un Agent de programación que puede entrar en un directorio de proyecto, leer y escribir archivos, ejecutar comandos y mantener contexto.</p> <p>Si solo le das un requisito y esperas código, pronto aparecen problemas: el plan no queda claro, los permisos se repiten, el contexto crece, el resultado no convence, no sabes cómo volver atrás y no hay un lugar estable para reglas del proyecto.</p> <p>Estos son consejos prácticos para quienes empiezan con Claude Code.</p> <h2 id="empieza-dentro-del-directorio-del-proyecto">Empieza dentro del directorio del proyecto </h2><p>Claude Code funciona mejor cuando se inicia dentro del directorio del proyecto, no desde una terminal cualquiera.</p> <p>Crea una carpeta de proyecto, entra en ella, abre la línea de comandos e inicia Claude Code:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">claude </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si al entrar por primera vez pregunta si confías en la carpeta actual, confirma antes de seguir. Así podrá leer archivos, crear archivos y ejecutar operaciones alrededor del proyecto.</p> <p>Una práctica sencilla es pedirle que cree una web personal de fotógrafo. Es una tarea visual, permite inspeccionar el resultado y sirve para practicar generación de archivos, comandos, rewind y refactorización.</p> <h2 id="usa-modo-plan-para-aclarar-la-dirección">Usa modo plan para aclarar la dirección </h2><p>Ante tareas complejas, Claude Code puede entrar en modo plan. Su función es discutir requisitos, dividir pasos y pedir aprobación antes de ejecutar.</p> <p>Tras escribir un plan, suelen aparecer opciones como:</p> <ul> <li>Aprobar el plan y permitir automáticamente herramientas de edición posteriores.</li> <li>Aprobar el plan, pero pedir confirmación manual para futuras ediciones.</li> <li>Pausar y seguir discutiendo el plan con Claude Code.</li> </ul> <p>Si la tarea está clara, aprueba y continúa. Si no, pídele que complete el plan: estilo de página, stack técnico, estructura de carpetas, interacciones y criterios de aceptación.</p> <p>El modo plan reduce retrabajo. Si el Agent empieza directamente, puede crear muchos archivos rápido; si la dirección era incorrecta, luego todo se vuelve más difícil de corregir.</p> <h2 id="cambia-de-modo-con-shift--tab">Cambia de modo con Shift + Tab </h2><p>En Claude Code, <code>Shift + Tab</code> permite cambiar entre modos de trabajo. Se usa a menudo para entrar en modo plan o para cambiar a un modo de aprobación automática de edición.</p> <p>Hábitos recomendados:</p> <ul> <li>Proyecto nuevo, función nueva o cambio grande: primero modo plan.</li> <li>Cambio pequeño o arreglo claro: ejecutar directamente.</li> <li>Borrado, reemplazos masivos o instalación de dependencias: mantener confirmación humana.</li> </ul> <p>En modo plan, Claude Code puede preguntar detalles del proyecto. Usa flechas para elegir opciones y Enter para confirmar. Después de enviar feedback, actualizará el plan.</p> <h2 id="no-abras-todos-los-permisos">No abras todos los permisos </h2><p>Cuando Claude Code ejecuta comandos, edita archivos o inicia programas, puede pedir permisos.</p> <p>Opciones comunes:</p> <ul> <li>Permitir solo esta vez.</li> <li>Permitir el mismo tipo de comando en esta sesión.</li> <li>Rechazar o pausar.</li> </ul> <p>Para abrir una página local, iniciar un servidor de desarrollo o revisar archivos, aprueba según necesidad. Pero no uses durante mucho tiempo un modo de &ldquo;permitir todo&rdquo; solo por comodidad.</p> <p>La aprobación total automática solo tiene sentido en tareas de bajo riesgo, muy claras y con respaldo Git. En el uso diario, conserva confirmación humana para borrar, sobrescribir carpetas, instalar dependencias, usar red, hacer commits o ejecutar scripts.</p> <h2 id="ejecuta-comandos-locales-en-modo-terminal">Ejecuta comandos locales en modo terminal </h2><p>Claude Code puede entrar en modo de comandos de terminal y ejecutar comandos locales.</p> <p>Por ejemplo, después de generar una página, puedes abrir un archivo HTML con:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">start index.html </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p><code>start</code> es un comando de Windows para abrir archivos. Es más rápido que buscar el archivo manualmente.</p> <p>El modo terminal sirve para:</p> <ul> <li>Abrir páginas generadas.</li> <li>Ver contenido de directorios.</li> <li>Iniciar servidores locales.</li> <li>Ejecutar pruebas o builds.</li> </ul> <p>Pero los comandos de alto riesgo siguen requiriendo cuidado: borrado recursivo, mover directorios, sobrescrituras masivas y cambios de entorno.</p> <h2 id="usa-rewind-cuando-el-resultado-se-desvía">Usa rewind cuando el resultado se desvía </h2><p>Si la página o el código que hizo Claude Code no es lo que quieres y cada corrección lo empeora, usa rewind temprano.</p> <p>Rewind puede devolver conversación o código a un punto anterior. Opciones comunes:</p> <ul> <li>Revertir código y conversación.</li> <li>Revertir solo conversación.</li> <li>Revertir solo código.</li> <li>Comprimir contenido anterior como resumen.</li> <li>Cancelar.</li> </ul> <p>Cuando la dirección se desvió claramente, conviene volver código y conversación juntos. Así contexto y archivos regresan a un estado más limpio.</p> <p>Ten en cuenta que el rewind de Claude Code normalmente cubre archivos creados o modificados con herramientas internas. Archivos creados por comandos externos quizá no se reviertan por completo. Para proyectos importantes, usa Git.</p> <h2 id="escribe-prompts-largos-en-un-editor">Escribe prompts largos en un editor </h2><p>No metas requisitos complejos en una sola línea.</p> <p>Si el sistema permite editar un prompt largo en un editor, úsalo, guarda y luego envíalo a Claude Code.</p> <p>Un prompt largo debería aclarar:</p> <ul> <li>Objetivo.</li> <li>Stack técnico.</li> <li>Qué no debe hacerse.</li> <li>Qué archivos deben conservarse.</li> <li>Cómo verificar el resultado.</li> <li>Criterios de aceptación.</li> </ul> <p>Por ejemplo, si quieres refactorizar una página HTML a un stack más moderno, no escribas solo &ldquo;refactoriza&rdquo;. Explica estructura por componentes, preservación visual, diseño responsive y pide ejecutar una comprobación de build.</p> <h2 id="recupera-sesiones-después-de-salir">Recupera sesiones después de salir </h2><p>Si necesitas salir de Claude Code, hazlo normalmente. Luego vuelve al mismo directorio y arranca otra vez:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">claude </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si el historial anterior no aparece, usa comandos de historial para ver sesiones recientes y cargar la sesión anterior.</p> <p>Esto sirve para continuar trabajo interrumpido. Pero no uses el historial como única memoria. Reglas del proyecto, stack, comandos comunes y notas deben estar en archivos del proyecto.</p> <h2 id="guarda-reglas-del-proyecto-en-claudemd">Guarda reglas del proyecto en CLAUDE.md </h2><p><code>CLAUDE.md</code> es un archivo de memoria importante para Claude Code. Normalmente está en la raíz del proyecto y registra reglas, stack, estructura de carpetas y restricciones de colaboración.</p> <p>Puedes inicializarlo con:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">/init </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p><code>CLAUDE.md</code> sirve para registrar:</p> <ul> <li>Objetivos del proyecto.</li> <li>Stack técnico.</li> <li>Comandos de inicio, prueba y build.</li> <li>Estructura de directorios.</li> <li>Estilo de código.</li> <li>Acciones prohibidas.</li> <li>Reglas de commit y despliegue.</li> </ul> <p>En cada conversación, Claude Code puede usar estas reglas como parte del contexto. Piensa en él como un manual del proyecto.</p> <p>Una prueba sencilla es añadir una regla evidente en <code>CLAUDE.md</code> y luego preguntar algo. Si la respuesta sigue la regla, leyó la memoria del proyecto.</p> <h2 id="usa--para-referenciar-archivos">Usa @ para referenciar archivos </h2><p>En el cuadro de entrada, <code>@</code> permite seleccionar archivos o Agents y añadirlos al contexto actual.</p> <p>Sirve para:</p> <ul> <li>Hacer que Claude Code lea un archivo de configuración.</li> <li>Pedir cambios en una página concreta.</li> <li>Continuar según <code>CLAUDE.md</code> u otro documento.</li> <li>Decir explícitamente &ldquo;mira solo este archivo, no adivines la estructura&rdquo;.</li> </ul> <p>Comparado con pegar el contenido del archivo, <code>@</code> es más claro y menos propenso a omisiones.</p> <h2 id="revisa-y-comprime-contexto">Revisa y comprime contexto </h2><p>Tras una conversación larga, el contexto crece. Si se vuelve demasiado largo, el modelo puede ralentizarse o ignorar detalles antiguos.</p> <p>Usa:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">/context </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si el contexto ya es largo, comprime el historial:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">/compact </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si aun así el efecto es malo, limpia el contexto actual:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">/clear </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Después de limpiar, Claude Code todavía puede entender parte del proyecto mediante archivos, <code>CLAUDE.md</code> y el directorio actual, pero no conserva todo el historial de conversación.</p> <p>Una regla útil: abre una conversación nueva al terminar una tarea, escribe reglas del proyecto en <code>CLAUDE.md</code>, y no acumules discusión temporal para siempre en un solo chat.</p> <h2 id="skills-convierte-flujos-fijos-en-instrucciones">Skills: convierte flujos fijos en instrucciones </h2><p>Skills son instrucciones reutilizables para Claude Code. No son prompts de una sola vez, sino flujos de tarea empaquetados.</p> <p>Por ejemplo, si generas informes semanales a menudo, crea una Skill de informe semanal con:</p> <ul> <li>Información de entrada necesaria.</li> <li>Formato de salida.</li> <li>Tono y estructura.</li> <li>Qué debe conservarse.</li> <li>Qué no debe inventarse.</li> </ul> <p>Las Skills suelen contener <code>name</code>, <code>description</code> e instrucciones detalladas. Al instalarlas en el directorio global de Skills, Claude Code puede reconocerlas y cargarlas cuando la tarea encaja.</p> <p>Candidatos adecuados:</p> <ul> <li>Informes semanales.</li> <li>Plantillas de revisión de código.</li> <li>Organización de documentos.</li> <li>Procesamiento de imágenes por lotes.</li> <li>Artículos con formato fijo.</li> <li>Flujos de inicialización de proyectos.</li> </ul> <p>Si copias el mismo prompt muchas veces, conviértelo en Skill.</p> <h2 id="agents-delega-subtareas-a-asistentes-independientes">Agents: delega subtareas a asistentes independientes </h2><p>Agents no son lo mismo que Skills.</p> <p>Una Skill es un manual de instrucciones. Un Agent se parece más a un asistente independiente que trabaja fuera de la conversación principal y devuelve resultados.</p> <p>Su valor está en aislar contexto. Para una revisión de código, puedes crear un Agent de solo lectura que lea el proyecto y entregue un informe sin modificar archivos. Así no contamina la conversación principal y reduce riesgos.</p> <p>Al crear un Agent, considera:</p> <ul> <li>Si será de proyecto o de usuario.</li> <li>Si Claude Code debe generar la configuración.</li> <li>Qué herramientas puede usar.</li> <li>Qué modelo usará.</li> <li>Si guardará memoria.</li> <li>Si el prompt del Agent es claro.</li> </ul> <p>Para Agents de auditoría de código, da solo permisos de lectura. Primero que entregue un informe; luego la conversación principal decide si cambia código.</p> <h2 id="plugins-empaqueta-skills-agents-mcp-y-hooks">Plugins: empaqueta Skills, Agents, MCP y Hooks </h2><p>Los plugins son paquetes de capacidad más completos. Pueden incluir:</p> <ul> <li>Skills</li> <li>Agents</li> <li>MCP</li> <li>Hooks</li> </ul> <p>Frente a una Skill aislada, un plugin sirve mejor para capacidades de conjunto. Un plugin de diseño frontend puede empaquetar estética de página, reglas de layout, hábitos de componentes y Agents relacionados.</p> <p>Al instalar plugins, suele haber opciones:</p> <ul> <li>Directorio de usuario, efectivo para todos los proyectos.</li> <li>Directorio de proyecto, compartido con el proyecto.</li> <li>Directorio local del proyecto, solo efectivo en tu ordenador.</li> </ul> <p>Para capacidades personales frecuentes, usa el directorio de usuario. Para acuerdos de equipo, usa el proyecto. Para pruebas temporales, usa instalación local.</p> <h2 id="los-plugins-mejoran-tareas-concretas">Los plugins mejoran tareas concretas </h2><p>En generación de páginas frontend, un plugin suele ser más estable que un prompt desnudo.</p> <p>Por ejemplo, para &ldquo;crear una web personal de fotógrafo&rdquo;, un prompt normal puede crear una página aceptable. Si usas explícitamente un plugin de diseño frontend, la estructura, jerarquía visual, espaciado, color y acabado suelen mejorar.</p> <p>Esto no reemplaza el criterio humano. Lo razonable es dejar que el plugin genere un primer borrador mejor y luego ajustar detalles manualmente.</p> <h2 id="un-flujo-de-trabajo-más-estable">Un flujo de trabajo más estable </h2><p>Combinando todo lo anterior, queda un flujo más estable:</p> <ol> <li>Inicia <code>claude</code> dentro del directorio del proyecto.</li> <li>Discute requisitos primero en modo plan.</li> <li>Confirma stack y criterios de aceptación antes de aprobar.</li> <li>Mantén confirmación manual para acciones de alto riesgo.</li> <li>Usa modo terminal para previsualización y pruebas.</li> <li>Usa rewind cuando el resultado se desvíe.</li> <li>Escribe reglas en <code>CLAUDE.md</code>.</li> <li>Revisa y comprime contexto en conversaciones largas.</li> <li>Convierte flujos repetidos en Skills.</li> <li>Delega inspección, investigación y análisis a Agents de solo lectura.</li> <li>Usa plugins para tareas de dominio específico.</li> <li>Mantén puntos de commit Git en proyectos importantes.</li> </ol> <p>Así Claude Code será mucho más estable que enviar una frase y esperar generación.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>La eficiencia de Claude Code no viene solo del modelo, sino también del control del flujo.</p> <p>El modo plan define la dirección, los permisos controlan el riesgo, rewind reduce retrabajo, <code>CLAUDE.md</code> guarda reglas del proyecto, <code>/context</code>, <code>/compact</code> y <code>/clear</code> gestionan contexto, Skills reutilizan flujos, Agents aíslan subtareas y plugins empaquetan capacidades completas.</p> <p>La mejor forma de usar Claude Code es dejar que avance dentro de límites claros, no entregarle todo el proyecto de una vez.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/08/anthropic-claude-model-lineup/ Fri, 08 May 2026 08:19:03 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/08/anthropic-claude-model-lineup/ <p>Los modelos grandes principales de Anthropic evolucionan sobre todo a través de la serie <code>Claude</code>. A mayo de 2026, la línea principal de Claude ya está en la etapa 4.x, pero mantiene una estructura de tres niveles: <code>Opus</code> se centra en la máxima capacidad, <code>Sonnet</code> equilibra rendimiento y costo, y <code>Haiku</code> prioriza velocidad y relación costo-beneficio.</p> <p>Si solo quieres una regla rápida para elegir, recuerda esto:</p> <ul> <li>Para el razonamiento más complejo y pesado, y para agentic coding: mira primero <code>Claude Opus 4.7</code>.</li> <li>Para la mayoría de escenarios de desarrollo, escritura, análisis y API empresariales: empieza por <code>Claude Sonnet 4.6</code>.</li> <li>Para tareas de alta concurrencia, baja latencia y sensibilidad al costo: considera <code>Claude Haiku 4.5</code>.</li> </ul> <h2 id="modelos-principales-actuales">Modelos principales actuales </h2><p>Según la documentación oficial de modelos de Anthropic, los modelos principales actuales de Claude pueden entenderse así.</p> <table> <thead> <tr> <th>Modelo</th> <th>Posicionamiento</th> <th>Escenarios adecuados</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>Claude Opus 4.7</code></td> <td>El modelo general disponible más potente actualmente, orientado a razonamiento complejo y agentic coding</td> <td>Refactorización de grandes bases de código, tareas de varios pasos, análisis estratégico complejo, trabajos que requieren mayor consistencia</td> </tr> <tr> <td><code>Claude Sonnet 4.6</code></td> <td>El punto de equilibrio entre velocidad, capacidad y costo, con una ventana de contexto de 1 millón de token</td> <td>Generación de código, análisis de documentos largos, trabajo de conocimiento empresarial, desarrollo de Agent, tareas diarias de producción de alta calidad</td> </tr> <tr> <td><code>Claude Haiku 4.5</code></td> <td>El nivel de modelo pequeño más rápido y de menor costo, pero aún con capacidades cercanas a modelos de frontera</td> <td>Conversación en tiempo real, soporte al cliente, clasificación por lotes, colaboración simple con código, llamadas API de alta concurrencia</td> </tr> </tbody> </table> <p>Aquí conviene prestar atención a dos detalles de nombres.</p> <p>Primero, el nombre oficial es <code>Claude Haiku 4.5</code>, no <code>Claude 4.5 Haiku</code>. Segundo, <code>Claude Mythos Preview</code> no es un modelo principal disponible para usuarios comunes o desarrolladores. Es una vista previa de investigación controlada relacionada con Project Glasswing, orientada principalmente a flujos defensivos de ciberseguridad, y no debería mezclarse con la selección habitual de modelos Claude.</p> <h2 id="opus-para-los-problemas-más-difíciles">Opus: para los problemas más difíciles </h2><p><code>Opus</code> es el nivel que Anthropic usa para sus modelos más potentes. El punto de <code>Claude Opus 4.7</code> no es ser barato ni ser el más rápido, sino ser más adecuado para tareas complejas, de varios pasos, que requieren verificación repetida.</p> <p>Encaja mejor en estas situaciones:</p> <ul> <li>Cambios grandes de código en muchos archivos.</li> <li>Refactorización de sistemas complejos y razonamiento arquitectónico.</li> <li>Tareas Agent de cadena larga.</li> <li>Trabajo que requiere mayor comprensión visual, comprensión documental y planificación de varias rondas.</li> <li>Tareas de análisis empresarial donde el costo del error es alto.</li> </ul> <p>Si el costo de que una tarea falle una vez es alto, o si quieres que el modelo dedique más tiempo a entender el contexto antes de actuar, normalmente vale más la pena probar <code>Opus</code>.</p> <h2 id="sonnet-el-punto-de-partida-predeterminado-para-la-mayoría">Sonnet: el punto de partida predeterminado para la mayoría </h2><p><code>Claude Sonnet 4.6</code> es un modelo más adecuado como entrada predeterminada. Su posicionamiento no es ser un &ldquo;Opus de gama baja&rdquo;, sino poner razonamiento, programación, comprensión visual, contexto largo y agent planning suficientemente fuertes dentro de un perfil de costo y velocidad más controlable.</p> <p>Para desarrolladores, el valor de <code>Sonnet 4.6</code> está principalmente en tres puntos:</p> <ol> <li>Puede manejar contextos muy largos, por lo que sirve para bases de código, contratos, informes o varios documentos.</li> <li>Es más fácil usarlo como modelo habitual en Claude Code, API y escenarios empresariales.</li> <li>Cuesta menos que Opus, así que encaja mejor con el uso frecuente.</li> </ol> <p>Si no sabes con qué modelo Claude empezar, normalmente puedes empezar por <code>Claude Sonnet 4.6</code>. Solo cuando la tarea necesite claramente más capacidad conviene cambiar a <code>Opus</code>.</p> <h2 id="haiku-cuando-importan-más-la-velocidad-y-el-costo">Haiku: cuando importan más la velocidad y el costo </h2><p><code>Claude Haiku 4.5</code> es el nivel de modelo pequeño, pero no debe entenderse simplemente como un &ldquo;modelo débil&rdquo;. Anthropic lo posiciona como rápido y de bajo costo, manteniendo al mismo tiempo capacidades cercanas a modelos de frontera.</p> <p>Es adecuado para estos escenarios:</p> <ul> <li>Chat en tiempo real y bots de soporte al cliente.</li> <li>Clasificación masiva de textos cortos.</li> <li>Llamadas API de baja latencia.</li> <li>Cambios simples de código y prototipos rápidos.</li> <li>Ejecución de subtareas en flujos con múltiples Agent.</li> </ul> <p>Si la tarea es clara, el contexto no es complejo y el rendimiento por volumen importa, <code>Haiku</code> suele ser más razonable que usar a ciegas un modelo más grande.</p> <h2 id="capacidades-de-herramientas-de-claude">Capacidades de herramientas de Claude </h2><p>La serie Claude no es solo un conjunto de modelos de chat. Anthropic ahora integra sus capacidades de modelo en varios productos y herramientas para desarrolladores.</p> <p><code>Claude Code</code> es una herramienta de programación de línea de comandos para desarrolladores. Puede leer bases de código, editar archivos, ejecutar comandos y correr pruebas, por lo que sirve para avanzar de forma continua en tareas de ingeniería. Su experiencia depende mucho de la comprensión de código del modelo, la gestión de contexto y la estabilidad en llamadas a herramientas.</p> <p><code>Computer Use</code> permite que el modelo opere un entorno de escritorio mediante capturas de pantalla, mouse y teclado. Todavía debe usarse con cautela, y la documentación oficial también enfatiza ejecutarlo en un entorno aislado para evitar errores de operación o riesgos de seguridad.</p> <p><code>Artifacts</code> está más orientado a la experiencia dentro de la aplicación Claude. Puede colocar código, prototipos de páginas, gráficos o documentos en la interfaz para previsualizarlos e iterarlos. No es un modelo independiente, sino una parte de la forma de producto de Claude.</p> <p>En cuanto a expresiones como &ldquo;Managed Agents&rdquo; o &ldquo;Agent autoevolutivos&rdquo;, conviene ser prudente al escribir. Anthropic sí está reforzando Agent SDK, Claude Code, contexto largo, llamadas a herramientas y flujos empresariales, pero no hay que describirlo como si ya tuviera capacidades de autoevolución no controlada.</p> <h2 id="formas-de-acceso">Formas de acceso </h2><p>Los usuarios comunes pueden usar Claude desde la web de <code>Claude.ai</code> o desde aplicaciones móviles. Los distintos planes afectan los modelos disponibles, las cuotas y las funciones.</p> <p>Los desarrolladores suelen tener varias formas de integración:</p> <ul> <li>Anthropic Console y Claude API.</li> <li>Amazon Bedrock.</li> <li>Google Cloud Vertex AI.</li> <li>Microsoft Foundry.</li> </ul> <p>Los modelos disponibles, la ventana de contexto, los precios y el soporte regional pueden cambiar. Antes de desarrollar, conviene basarse en la documentación oficial de modelos de Anthropic y en las páginas de la plataforma en la nube correspondiente.</p> <h2 id="cómo-elegir">Cómo elegir </h2><p>En el uso real, no hace falta perseguir el modelo más potente desde el principio. Una mejor forma es dividir la elección según el costo de la tarea.</p> <p>Para escritura diaria, generación de código, análisis de documentos largos, organización de conocimiento y la mayoría de prototipos Agent, empieza con <code>Claude Sonnet 4.6</code>. Normalmente es el mejor punto de partida por relación costo-beneficio y capacidad general.</p> <p>Si la tarea necesita razonamiento complejo más fuerte, cambios de ingeniería entre archivos, planificación de cadena larga o mayor confiabilidad, cambia a <code>Claude Opus 4.7</code>.</p> <p>Si la tarea es simple, de gran volumen y sensible a la latencia, como clasificación, resumen, atención al cliente o procesamiento por lotes, incluye <code>Claude Haiku 4.5</code> entre los candidatos.</p> <p>La línea de modelos Claude no es simplemente una historia de &ldquo;una nueva versión reemplaza a la anterior&rdquo;. Es una caja de herramientas organizada por dificultad de la tarea, velocidad y costo. Elegir el modelo correcto importa más que usar a ciegas el modelo más caro.</p> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li>Anthropic Models Overview: <a class="link" href="https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview" target="_blank" rel="noopener" >https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview</a></li> <li>Introducing Claude Opus 4.7: <a class="link" href="https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7" target="_blank" rel="noopener" >https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7</a></li> <li>Introducing Claude Sonnet 4.6: <a class="link" href="https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-6" target="_blank" rel="noopener" >https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-6</a></li> <li>Introducing Claude Haiku 4.5: <a class="link" href="https://www.anthropic.com/news/claude-haiku-4-5" target="_blank" rel="noopener" >https://www.anthropic.com/news/claude-haiku-4-5</a></li> <li>Anthropic Computer Use Tool: <a class="link" href="https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/computer-use" target="_blank" rel="noopener" >https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/computer-use</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/07/gpt-5-5-instant-thinking-pro-differences/ Thu, 07 May 2026 21:59:33 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/07/gpt-5-5-instant-thinking-pro-differences/ <p>OpenAI ahora divide GPT-5.5 en niveles de uso más claros: <code>Instant</code>, <code>Thinking</code> y <code>Pro</code>.</p> <p>Muchas personas mezclan <code>GPT-5.5</code>, <code>GPT-5.5 Instant</code>, <code>GPT-5.5 Thinking</code> y <code>GPT-5.5 Pro</code>. La explicación corta es esta: <code>GPT-5.5</code> es el nombre general de esta generación de capacidades del modelo. <code>Instant</code> es el modelo rápido para el día a día, <code>Thinking</code> es el modo de razonamiento profundo y <code>Pro</code> es un modo más pesado orientado a investigación.</p> <h2 id="comparación-rápida">Comparación rápida </h2><table> <thead> <tr> <th>Nombre</th> <th>Qué es</th> <th>Casos adecuados</th> <th>Velocidad/coste</th> <th>Disponibilidad</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>GPT-5.5</td> <td>Nombre del modelo/familia principal GPT-5.5; en ChatGPT suele corresponder a la orientación de capacidades de GPT-5.5 Thinking</td> <td>Trabajo complejo, código, investigación, análisis, uso de herramientas</td> <td>Más pesado que Instant, pero más capaz</td> <td>Plus, Pro, Business, Enterprise</td> </tr> <tr> <td>GPT-5.5 Instant</td> <td>Modelo rápido predeterminado que reemplaza a GPT-5.3 Instant</td> <td>Preguntas diarias, escritura, resúmenes, código ligero, consultas rápidas</td> <td>El más rápido y eficiente en cuota</td> <td>Despliegue gradual para todos los usuarios de ChatGPT</td> </tr> <tr> <td>GPT-5.5 Thinking</td> <td>Modo de razonamiento profundo</td> <td>Problemas difíciles, análisis de contexto largo, código complejo, investigación, tareas con muchos documentos</td> <td>Más lento, pero con razonamiento más estable</td> <td>Los usuarios de pago pueden seleccionarlo manualmente</td> </tr> <tr> <td>GPT-5.5 Pro</td> <td>Modo de investigación de mayor intensidad</td> <td>Tareas de alto riesgo o alta precisión: derecho, negocios, educación, ciencia de datos, análisis científico</td> <td>El más lento y pesado, orientado a calidad</td> <td>Pro, Business, Enterprise, Edu</td> </tr> </tbody> </table> <p>Si solo quieres recordar una regla:</p> <ul> <li><strong>Tareas rápidas del día a día</strong>: usa <code>GPT-5.5 Instant</code>.</li> <li><strong>Razonamiento complejo y análisis de código</strong>: usa <code>GPT-5.5 Thinking</code>.</li> <li><strong>Trabajo especialmente difícil, importante o que requiere más rigor</strong>: usa <code>GPT-5.5 Pro</code>.</li> </ul> <h2 id="qué-es-gpt-55">Qué es GPT-5.5 </h2><p>Cuando se dice <code>GPT-5.5</code> sin más, normalmente se habla de las capacidades generales de la generación GPT-5.5, no de un botón fijo.</p> <p>OpenAI posiciona GPT-5.5 como un modelo más fuerte para trabajo real. Sus mejoras se centran en:</p> <ul> <li>agentic coding;</li> <li>depuración de código complejo;</li> <li>investigación y síntesis de materiales;</li> <li>generación de documentos, hojas de cálculo y presentaciones;</li> <li>uso de computadora y trabajo entre herramientas;</li> <li>razonamiento sostenido y autocomprobación en tareas largas.</li> </ul> <p>En ChatGPT, el usuario no suele ver un botón genérico <code>GPT-5.5</code>, sino opciones más concretas: <code>Instant</code>, <code>Thinking</code> y <code>Pro</code>. Por eso, si alguien dice &ldquo;estoy usando GPT-5.5&rdquo;, conviene preguntar: ¿Instant, Thinking o Pro?</p> <h2 id="gpt-55-instant-predeterminado-rápido-y-diario">GPT-5.5 Instant: predeterminado, rápido y diario </h2><p><code>GPT-5.5 Instant</code> es el nuevo modelo rápido predeterminado. En la comunicación oficial de OpenAI, empieza a reemplazar a <code>GPT-5.3 Instant</code>, se convierte en el modelo predeterminado de ChatGPT y se ofrece en la API como <code>chat-latest</code>.</p> <p>Es adecuado para:</p> <ul> <li>conversaciones diarias;</li> <li>preguntas rápidas;</li> <li>escritura normal;</li> <li>resumir artículos;</li> <li>reescribir correos;</li> <li>explicar código ligero;</li> <li>tablas y listas sencillas;</li> <li>tareas que no requieren razonamiento prolongado.</li> </ul> <p>La ventaja principal de Instant es la velocidad y su disponibilidad predeterminada. No necesitas seleccionar manualmente un modo de razonamiento cada vez, ni pagar más latencia por preguntas normales.</p> <p>También cambia el estilo predeterminado: OpenAI destaca que GPT-5.5 Instant responde de forma más clara y concisa, con mayor personalización. Para usuarios normales, eso lo hace más adecuado como modelo abierto todo el día.</p> <p>La advertencia es que Instant no es el modo más potente. Para matemáticas complejas, código largo, diseño de arquitectura, análisis de múltiples archivos o investigación seria, puede cambiar automáticamente a Thinking, o quizá tengas que seleccionar Thinking manualmente.</p> <h2 id="gpt-55-thinking-el-modo-principal-para-tareas-complejas">GPT-5.5 Thinking: el modo principal para tareas complejas </h2><p><code>GPT-5.5 Thinking</code> es el modo de razonamiento más adecuado para tareas complejas.</p> <p>Encaja con:</p> <ul> <li>depuración de código;</li> <li>diseño de arquitectura;</li> <li>razonamiento de varios pasos;</li> <li>análisis de documentos largos;</li> <li>organización de materiales académicos;</li> <li>simulación de escenarios de negocio;</li> <li>explicación de análisis de datos;</li> <li>tareas que requieren comparación, ponderación y verificación.</li> </ul> <p>Thinking dedica más tiempo al razonamiento. El Help Center de OpenAI indica que, cuando GPT-5.5 Thinking o GPT-5.5 Pro empiezan a razonar, pueden mostrar primero un breve preamble explicando lo que planean hacer. El usuario también puede añadir instrucciones mientras el modelo sigue thinking para ajustar la dirección antes.</p> <p>En ChatGPT, al elegir Thinking manualmente, también se puede ajustar el thinking time. Según la explicación oficial, los usuarios Plus y Business pueden usar <code>Standard</code> y <code>Extended</code>; los usuarios Pro tienen además opciones como <code>Light</code> y <code>Heavy</code>.</p> <p>Mi interpretación: Thinking es la opción predeterminada para trabajar en serio. Si la tarea implica varios pasos, contexto largo o mayores requisitos de precisión, es más adecuado que Instant.</p> <h2 id="gpt-55-pro-nivel-de-investigación-más-pesado-y-más-riguroso">GPT-5.5 Pro: nivel de investigación, más pesado y más riguroso </h2><p><code>GPT-5.5 Pro</code> es el modo para problemas más difíciles y trabajos de mayor precisión.</p> <p>Es adecuado para:</p> <ul> <li>análisis de materiales legales;</li> <li>investigación de negocio;</li> <li>educación y diseño curricular;</li> <li>ciencia de datos;</li> <li>síntesis de literatura científica;</li> <li>revisión profunda antes de decisiones de alto riesgo;</li> <li>tareas con múltiples documentos, múltiples restricciones y múltiples rondas de verificación.</li> </ul> <p>En el anuncio de GPT-5.5, OpenAI señala que los primeros evaluadores consideraron que GPT-5.5 Pro mejoraba frente a GPT-5.4 Pro en completitud, estructura, precisión, relevancia y utilidad, especialmente en negocios, derecho, educación y ciencia de datos.</p> <p>La desventaja también es clara: Pro es más lento y pesado, y no está pensado para cada pregunta pequeña. Se parece más a un revisor experto o socio de investigación que a una entrada diaria de chat.</p> <p>Además, Pro tiene limitaciones específicas de herramientas. El Help Center de OpenAI indica que Apps, Memory, Canvas y generación de imágenes no están disponibles en Pro. Si tu tarea necesita esas funciones de ChatGPT, quizá sea mejor usar Instant o Thinking.</p> <h2 id="diferencias-de-soporte-de-herramientas">Diferencias de soporte de herramientas </h2><p>Según el Help Center de OpenAI, <code>GPT-5.5 Instant</code> y <code>GPT-5.5 Thinking</code> admiten herramientas comunes de ChatGPT, entre ellas:</p> <ul> <li>Web search;</li> <li>Data analysis;</li> <li>Image analysis;</li> <li>File analysis;</li> <li>Canvas;</li> <li>Image generation;</li> <li>Memory;</li> <li>Custom Instructions.</li> </ul> <p><code>GPT-5.5 Pro</code> se orienta más al razonamiento de investigación, pero no todas las herramientas de ChatGPT están disponibles. Presta especial atención:</p> <ul> <li>Apps no está disponible;</li> <li>Memory no está disponible;</li> <li>Canvas no está disponible;</li> <li>la generación de imágenes no está disponible.</li> </ul> <p>Por eso, al elegir modelo, no basta con preguntar &ldquo;cuál es más inteligente&rdquo;; también hay que mirar qué herramientas necesitas.</p> <h2 id="diferencias-de-ventana-de-contexto">Diferencias de ventana de contexto </h2><p>El Help Center de OpenAI describe aproximadamente así las ventanas de contexto en ChatGPT:</p> <table> <thead> <tr> <th>Modo</th> <th>Ventana de contexto</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>GPT-5.5 Instant</td> <td>Free: 16K; Plus/Business: 32K; Pro/Enterprise: 128K</td> </tr> <tr> <td>GPT-5.5 Thinking</td> <td>Normalmente 256K al seleccionarlo manualmente en planes de pago; hasta 400K en Pro</td> </tr> </tbody> </table> <p>Esto significa:</p> <ul> <li>para conversaciones normales y documentos cortos, Instant basta;</li> <li>para trabajo con múltiples archivos, investigación de varias rondas y análisis de bases de código largas, Thinking es más adecuado;</li> <li>para tareas especialmente largas, complejas y de alta precisión, los usuarios Pro pueden aprovechar más contexto y razonamiento más pesado.</li> </ul> <h2 id="cómo-elegir">Cómo elegir </h2><h3 id="preguntas-diarias">Preguntas diarias </h3><p>Usa <code>GPT-5.5 Instant</code>.</p> <p>Es rápido, suficientemente inteligente y adecuado para preguntar, escribir y editar de forma rápida.</p> <h3 id="escribir-resumir-y-editar-correos">Escribir, resumir y editar correos </h3><p>Empieza con <code>GPT-5.5 Instant</code>.</p> <p>Si el artículo es largo, necesita reestructuración o requiere varias rondas de revisión, cambia a <code>GPT-5.5 Thinking</code>.</p> <h3 id="programación-y-depuración">Programación y depuración </h3><p>Para explicaciones simples de código, usa <code>Instant</code>.</p> <p>Para depurar múltiples archivos, diseñar arquitectura o analizar errores complejos, usa <code>Thinking</code>. Para problemas de ingeniería muy difíciles y prolongados, considera <code>Pro</code>.</p> <h3 id="investigación-y-análisis-de-materiales">Investigación y análisis de materiales </h3><p>Para organizar materiales normales, usa <code>Thinking</code>.</p> <p>Para derecho, negocios, investigación científica y ciencia de datos, donde se necesita mayor precisión, <code>Pro</code> es más adecuado.</p> <h3 id="tareas-que-necesitan-generación-de-imágenes-canvas-o-memory">Tareas que necesitan generación de imágenes, Canvas o Memory </h3><p>Prioriza <code>Instant</code> o <code>Thinking</code>.</p> <p>No elijas <code>Pro</code> por defecto, porque Pro no admite algunas herramientas de ChatGPT.</p> <h2 id="conclusión-breve">Conclusión breve </h2><p><code>GPT-5.5 Instant</code> es el modelo predeterminado diario: rápido, claro, eficiente en cuota y adecuado para la mayoría de tareas comunes.</p> <p><code>GPT-5.5 Thinking</code> es el modo principal para tareas complejas: código, investigación, documentos largos, análisis y razonamiento de varios pasos.</p> <p><code>GPT-5.5 Pro</code> es el modo de investigación de alta precisión: adecuado para tareas más difíciles, importantes y rigurosas, pero con más limitaciones de velocidad y herramientas.</p> <p><code>GPT-5.5</code> en sí es más bien el nombre general de esta generación. En la práctica, la elección real es si en ChatGPT seleccionas <code>Instant</code>, <code>Thinking</code> o <code>Pro</code>.</p> <h2 id="enlaces-relacionados">Enlaces relacionados </h2><ul> <li>Anuncio de GPT-5.5 Instant: <a class="link" href="https://openai.com/index/gpt-5-5-instant/" target="_blank" rel="noopener" >https://openai.com/index/gpt-5-5-instant/</a></li> <li>Anuncio de GPT-5.5: <a class="link" href="https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/" target="_blank" rel="noopener" >https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/</a></li> <li>GPT-5.5 in ChatGPT Help Center: <a class="link" href="https://help.openai.com/en/articles/11909943-gpt-53-and-gpt-55-in-chatgpt" target="_blank" rel="noopener" >https://help.openai.com/en/articles/11909943-gpt-53-and-gpt-55-in-chatgpt</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/07/pixelle-video-ai-short-video-engine/ Thu, 07 May 2026 20:25:17 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/07/pixelle-video-ai-short-video-engine/ <p><a class="link" href="https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video" target="_blank" rel="noopener" >Pixelle-Video</a> es un motor open source totalmente automatizado para generar videos cortos, creado por AIDC-AI. Su objetivo es directo: el usuario introduce un tema, y el sistema escribe automaticamente el guion, genera imagenes o videos con IA, crea narracion de voz, anade musica de fondo y renderiza el video final.</p> <p>Este tipo de herramienta es util para creacion masiva de videos cortos, explicadores de conocimiento, contenido talking-head, resumenes de novelas, videos de historia y cultura, y experimentos de self-media. No es un unico modelo text-to-video. Es una linea de produccion que conecta varias capacidades de IA.</p> <h2 id="que-automatiza">Que automatiza </h2><p>El flujo por defecto de Pixelle-Video puede resumirse asi:</p> <ol> <li>introducir un tema o un guion fijo;</li> <li>usar un LLM para generar la narracion;</li> <li>planificar escenas y generar imagenes o clips de video;</li> <li>usar TTS para crear la narracion de voz;</li> <li>anadir musica de fondo;</li> <li>aplicar una plantilla de video y renderizar el resultado final.</li> </ol> <p>El README describe el flujo como &ldquo;generacion de guion -&gt; planificacion de imagenes -&gt; procesamiento fotograma a fotograma -&gt; composicion de video&rdquo;. El diseno modular es claro: cada paso puede reemplazarse, ajustarse o conectarse a un flujo personalizado.</p> <h2 id="funciones-principales">Funciones principales </h2><p>El proyecto cubre un conjunto bastante completo de capacidades:</p> <ul> <li>escritura de guion con IA: genera automaticamente narracion a partir de un tema;</li> <li>generacion de imagenes con IA: crea ilustraciones para cada linea o escena;</li> <li>generacion de video con IA: conecta con modelos de generacion de video como WAN 2.1;</li> <li>voz TTS: soporta Edge-TTS, Index-TTS y otras opciones;</li> <li>musica de fondo: usa BGM integrada o musica personalizada;</li> <li>multiples relaciones de aspecto: soporta formatos verticales, horizontales y otros tamanos de video;</li> <li>multiples modelos: conecta con GPT, Qwen, DeepSeek, Ollama y mas;</li> <li>flujos ComfyUI: usa workflows integrados o reemplaza pasos de imagen, TTS y generacion de video.</li> </ul> <p>Las actualizaciones recientes tambien mencionan motion transfer, videos talking-head con humano digital, pipelines image-to-video, voces TTS multilingues, soporte RunningHub y un paquete todo-en-uno para Windows. El proyecto claramente esta avanzando mas alla de un simple script hacia una herramienta de creacion mas completa.</p> <h2 id="instalacion-y-arranque">Instalacion y arranque </h2><p>Los usuarios de Windows pueden mirar primero el paquete oficial todo-en-uno. Esta disenado para reducir friccion de configuracion: no hace falta instalar manualmente Python, uv ni ffmpeg. Despues de extraer el paquete, ejecuta <code>start.bat</code>, abre la interfaz web y configura las APIs necesarias y el servicio de generacion de imagenes.</p> <p>Para instalar desde codigo fuente, el README da este flujo basico:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">git clone https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video.git </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">cd</span> Pixelle-Video </span></span><span class="line"><span class="cl">uv run streamlit run web/app.py </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>La ruta desde codigo fuente es adecuada para usuarios de macOS y Linux, y para cualquiera que quiera modificar plantillas, workflows o configuracion de servicios. Los requisitos principales son <code>uv</code> y <code>ffmpeg</code>.</p> <h2 id="prioridades-de-configuracion">Prioridades de configuracion </h2><p>En el primer uso, lo importante no es pulsar &ldquo;generate&rdquo; inmediatamente. Lo importante es conectar bien las capacidades externas.</p> <p>La configuracion del LLM determina la calidad del guion. Puedes elegir modelos como Qwen, GPT, DeepSeek u Ollama, y luego rellenar API Key, Base URL y nombre del modelo. Si quieres minimizar costes, Ollama local es una opcion. Si quieres resultados mas estables, un modelo cloud suele ser mas sencillo.</p> <p>La configuracion de generacion de imagen y video determina la calidad visual. El proyecto soporta ComfyUI local y RunningHub. Los usuarios que entienden ComfyUI pueden colocar sus propios workflows bajo <code>workflows/</code> para reemplazar el pipeline por defecto de imagen, video o TTS.</p> <p>La configuracion de plantillas determina la forma visual final. El proyecto organiza plantillas de video bajo <code>templates/</code>, con reglas de nombres para plantillas estaticas, plantillas de imagen y plantillas de video. Para creadores, esto es mas practico que generar solo assets crudos, porque la salida es un video que puede previsualizarse y descargarse directamente.</p> <h2 id="para-quien-es">Para quien es </h2><p>Pixelle-Video es especialmente adecuado para tres grupos:</p> <ol> <li><strong>Creadores de videos cortos</strong> que quieren convertir ideas en borradores de video rapidamente.</li> <li><strong>Usuarios de herramientas AIGC</strong> que quieren conectar LLMs, ComfyUI, TTS y composicion de video.</li> <li><strong>Desarrolladores y usuarios de automatizacion</strong> que quieren modificar plantillas, workflows o integrar sus propios materiales y modelos.</li> </ol> <p>Si solo quieres hacer un unico video premium muy pulido, puede que no reemplace la edicion manual. Pero si quieres generar muchos explicadores, videos talking-head o videos de ciencia y educacion con una estructura consistente, su enfoque de pipeline tiene valor.</p> <h2 id="puntos-a-tener-en-cuenta">Puntos a tener en cuenta </h2><p>El techo de este tipo de herramienta lo determinan varios eslabones de la cadena. Un modelo de guion debil produce contenido vacio; un modelo de imagen debil da visuales dispersos; un TTS poco natural hace que el video se sienta tosco; y una plantilla pobre debilita el resultado final.</p> <p>Por eso conviene empezar con un escenario fijo, por ejemplo un &ldquo;explicador cientifico vertical de 60 segundos&rdquo;. Fija primero el LLM, el estilo visual, la voz TTS, el BGM y la plantilla, y despues amplia a mas temas.</p> <p>El proyecto soporta una configuracion local gratuita, pero los setups locales suelen requerir GPU, configuracion de ComfyUI y archivos de modelos. Los usuarios sin entorno local de inferencia pueden reducir la dificultad usando un LLM cloud mas RunningHub, sin perder de vista el coste de uso.</p> <h2 id="lectura-breve">Lectura breve </h2><p>Pixelle-Video es interesante no solo porque pueda &ldquo;generar un video desde una frase&rdquo;. Su valor real es que divide la produccion de videos cortos en modulos reemplazables: guion, visuales, voz, musica, plantillas y render. Para usuarios comunes, es una herramienta de video con IA de baja barrera. Para desarrolladores, se acerca mas a un framework hackeable de automatizacion de videos cortos.</p> <p>Si estas estudiando pipelines de videos cortos con IA, o quieres conectar ComfyUI, TTS, LLMs y renderizado con plantillas en un producto usable, Pixelle-Video merece probarse y diseccionarse.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/07/chatgpt-claude-code-gemini-memory-comparison/ Thu, 07 May 2026 14:47:17 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/07/chatgpt-claude-code-gemini-memory-comparison/ <p>La &ldquo;memoria&rdquo; se está volviendo cada vez más importante en los productos de IA. Marca el paso de conversaciones puntuales a colaboración de largo plazo: ya no necesitas volver a explicar tu contexto, repetir tus preferencias ni pedir al modelo que entienda el mismo proyecto una y otra vez.</p> <p>Pero memoria no significa lo mismo en todos los productos. <code>ChatGPT</code>, <code>Claude Code</code> y <code>Gemini</code> intentan ayudar a la IA a recordar más tiempo, pero sus objetivos, lugares de almacenamiento, transparencia y casos de uso son muy distintos.</p> <p>Al 7 de mayo de 2026, se pueden entender aproximadamente como tres tipos:</p> <ul> <li>ChatGPT se parece más a memoria de asistente personal.</li> <li>Claude Code se parece más a memoria de proyecto de ingeniería.</li> <li>Gemini se parece más a contexto del ecosistema Google.</li> </ul> <h2 id="chatgpt-preferencias-de-largo-plazo-alrededor-de-la-persona">ChatGPT: preferencias de largo plazo alrededor de la persona </h2><p>La memoria de ChatGPT está diseñada principalmente para colaboración personal. Le importa quién eres, qué prefieres y en qué trabajas a lo largo del tiempo.</p> <p>OpenAI separa actualmente la memoria de ChatGPT en <code>saved memories</code> y <code>chat history</code>.</p> <p><code>saved memories</code> son piezas importantes de información que ChatGPT guarda, como tu nombre, preferencias, objetivos, stack tecnológico habitual y hábitos de escritura. Puedes pedirle explícitamente que recuerde algo, y también puede guardar información de una conversación cuando cree que será útil más adelante.</p> <p><code>chat history</code> permite a ChatGPT consultar conversaciones anteriores al responder. No significa que cada chat se convierta en una memoria permanente. Más bien, ChatGPT puede buscar en conversaciones pasadas contexto relevante cuando lo necesita.</p> <p>La lógica central de ChatGPT es: entender al mismo usuario entre sesiones.</p> <p>Ejemplos típicos:</p> <ul> <li>&ldquo;Mantén mis ejemplos de código concisos.&rdquo;</li> <li>&ldquo;Uso principalmente Python y TypeScript.&rdquo;</li> <li>&ldquo;Estoy escribiendo un blog Hugo sobre herramientas de IA.&rdquo;</li> <li>&ldquo;Prefiero conclusiones primero y detalles después.&rdquo;</li> </ul> <p>Estas memorias no están ligadas a un solo proyecto. Siguen a la cuenta y a los hábitos de trabajo del usuario.</p> <h2 id="memory-sources-hacer-más-visible-la-personalización">Memory Sources: hacer más visible la personalización </h2><p>OpenAI destacó <code>Memory sources</code> en su actualización de mayo de 2026.</p> <p>El objetivo no es añadir otro tipo de memoria, sino mostrar al usuario qué fuentes consultó ChatGPT al personalizar una respuesta. Según los documentos de ayuda de OpenAI, Memory Sources puede mostrar:</p> <ul> <li>Chats anteriores.</li> <li>Memorias guardadas.</li> <li>Instrucciones personalizadas.</li> <li>Archivos de la biblioteca de archivos.</li> <li>Correos de Gmail conectado.</li> </ul> <p>La visibilidad de archivos y Gmail depende del plan, la región y el estado de conexión. OpenAI también dice que Memory sources puede no mostrar todos los factores que influyeron en una respuesta, pero ayuda a entender y gestionar la personalización.</p> <p>Esto importa. Cuanto más puede la IA &ldquo;recordarte&rdquo;, más necesitas saber qué usó para responder. De lo contrario, la personalización se vuelve una caja negra: parece conocerte, pero no sabes por qué.</p> <p>La ventaja de ChatGPT es su comprensión de preferencias personales entre sesiones y temas. El riesgo es que las memorias se vuelvan obsoletas, o que el usuario olvide que una memoria antigua sigue afectando respuestas. Vale la pena limpiar periódicamente memorias guardadas y chats antiguos.</p> <h2 id="claude-code-alrededor-de-codebases-y-reglas-de-ingeniería">Claude Code: alrededor de codebases y reglas de ingeniería </h2><p>La memoria de Claude Code está más orientada a ingeniería. Le importan menos las preferencias cotidianas del usuario y más cómo debe modificarse este codebase.</p> <p>Claude Code tiene dos mecanismos de memoria que se confunden fácilmente:</p> <ul> <li>Memoria explícita del proyecto: <code>CLAUDE.md</code>.</li> <li>Memoria automática del proyecto: Auto Memory.</li> </ul> <p><code>CLAUDE.md</code> es el archivo de memoria de proyecto más básico y estable. Puede vivir en la raíz del proyecto o dentro de subdirectorios. Claude Code lee estos archivos como instrucciones de proyecto y reglas operativas.</p> <p>Buen contenido para <code>CLAUDE.md</code>:</p> <ul> <li>Comandos comunes de build, test y lint.</li> <li>Reglas de estilo y nombres.</li> <li>Notas de arquitectura del proyecto.</li> <li>Límites de módulos y zonas de riesgo.</li> <li>Convenciones del equipo y flujo de commits.</li> </ul> <p>Si <code>CLAUDE.md</code> se guarda en el repositorio, puede versionarse con Git y compartirse como guía de agente para el equipo. Esto es completamente distinto de la memoria personal en la nube de ChatGPT.</p> <h2 id="claude-code-auto-memory-acumular-experiencia-de-proyecto">Claude Code Auto Memory: acumular experiencia de proyecto </h2><p>Claude Code también tiene <code>Auto Memory</code>. Su objetivo es permitir que Claude acumule conocimiento del proyecto entre sesiones sin obligar al usuario a escribir cada nota manualmente.</p> <p>Según la documentación de Claude Code, Auto Memory permite a Claude guardar notas mientras trabaja, como comandos de build, descubrimientos de depuración, notas de arquitectura, preferencias de estilo y hábitos de workflow. No guarda cada sesión, sino que decide qué puede ser útil más adelante.</p> <p>Un malentendido común es creer que Auto Memory escribe por defecto en <code>.claude/memory.md</code> dentro de la raíz del proyecto. La documentación oficial dice que cada proyecto tiene su propio directorio de memoria bajo el home del usuario, con una ruta similar a:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">~/.claude/projects/&lt;project&gt;/memory/ </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p><code>MEMORY.md</code> carga las primeras 200 líneas o 25KB al inicio de cada conversación, mientras que el contenido detallado puede dividirse en otros archivos temáticos. Los archivos de Auto Memory son Markdown locales, y el usuario puede verlos, editarlos o borrarlos mediante <code>/memory</code>.</p> <p>Esto hace que la memoria de Claude Code se parezca más a una base local de conocimiento de proyecto. Está más cerca del codebase que la memoria personal de ChatGPT, y es más dinámica que un simple <code>CLAUDE.md</code>.</p> <p>Pero Auto Memory es local a la máquina. No sigue naturalmente al repositorio hacia otras máquinas o entornos cloud. Para reglas estables compartidas por el equipo, ponlas en el <code>CLAUDE.md</code> del repositorio.</p> <h2 id="gemini-alrededor-del-contexto-del-ecosistema-google">Gemini: alrededor del contexto del ecosistema Google </h2><p>La lógica de memoria de Gemini vuelve a ser distinta.</p> <p>Gemini también soporta información guardada y referencias a chats anteriores. Los documentos de ayuda de Google dicen que los usuarios pueden guardar información sobre vida, trabajo o preferencias, y Gemini puede consultar chats pasados antes de responder. Cuando usa esta información, la respuesta puede mostrar fuentes como <code>Your saved info</code> o <code>Previous chats</code>.</p> <p>Pero la diferenciación de Gemini no es solo &ldquo;guardar unas preferencias&rdquo;. Es la integración con el ecosistema Google.</p> <p>Con autorización del usuario y disponibilidad de funciones, Gemini puede acceder a contexto de apps conectadas de Google como Gmail, Google Drive, Docs y Sheets. Su ventaja no es hacer que el usuario le enseñe cada dato manualmente, sino convertir los datos existentes de la cuenta Google en contexto de trabajo buscable.</p> <p>Una diferencia típica:</p> <ul> <li>ChatGPT recuerda: &ldquo;Últimamente he estado reparando una unidad de cinta LTO.&rdquo;</li> <li>Gemini puede encontrar el correo de confirmación de compra en Gmail o leer notas de reparación desde Drive.</li> </ul> <p>Esto no significa que Gemini pueda leer todos los datos de Google sin condiciones. Depende del tipo de cuenta, región, permisos, apps conectadas, ajustes de Keep Activity y disponibilidad del producto. Las cuentas empresariales y escolares también pueden estar controladas por administradores de Google Workspace.</p> <p>Más exactamente, la memoria de Gemini es una combinación de información guardada, chats anteriores y datos conectados del ecosistema Google.</p> <h2 id="diferencias-centrales">Diferencias centrales </h2><table> <thead> <tr> <th>Dimensión</th> <th>ChatGPT</th> <th>Claude Code</th> <th>Gemini</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>Objeto central</td> <td>Persona y preferencias</td> <td>Proyecto y codebase</td> <td>Cuenta Google y datos del ecosistema</td> </tr> <tr> <td>Memoria típica</td> <td>Preferencias, contexto personal, objetivos de largo plazo</td> <td>Arquitectura, comandos, convenciones, experiencia de depuración</td> <td>Información guardada, chats anteriores, contexto de Gmail/Drive/Docs</td> </tr> <tr> <td>Forma de almacenamiento</td> <td>Memoria y contexto de chat en la cuenta OpenAI</td> <td><code>CLAUDE.md</code>, <code>MEMORY.md</code>, archivos Markdown locales</td> <td>Actividad de cuenta Google, información guardada, datos de apps conectadas</td> </tr> <tr> <td>Transparencia</td> <td>Memory sources muestra parte de la fuente</td> <td>Los archivos Markdown se pueden abrir y editar</td> <td>Se gestiona con indicaciones de fuente, Gemini Apps Activity y ajustes Google</td> </tr> <tr> <td>Capacidad entre proyectos</td> <td>Fuerte, sigue a la cuenta de usuario</td> <td>Débil, principalmente sigue al proyecto o memoria local</td> <td>Fuerte, depende de datos y permisos de Google</td> </tr> <tr> <td>Compartición en equipo</td> <td>No adecuada para compartir directamente</td> <td><code>CLAUDE.md</code> puede compartirse por Git</td> <td>Depende sobre todo de Workspace y permisos</td> </tr> <tr> <td>Mejor para</td> <td>Preferencias personales y comportamiento de asistente a largo plazo</td> <td>Proyectos de código largos y colaboración con agentes</td> <td>Recuperación en Google Workspace y trabajo entre herramientas</td> </tr> </tbody> </table> <h2 id="cómo-elegir">Cómo elegir </h2><p>Si quieres que la IA recuerde quién eres, qué estilo prefieres y cómo sueles trabajar, la memoria de ChatGPT es más adecuada.</p> <p>Sirve para guardar preferencias personales como estilo de escritura, stack técnico, formato de respuesta, contexto profesional y dirección de proyectos de largo plazo. Su foco es reducir el coste de presentarte de nuevo para que cada conversación empiece más rápido.</p> <p>Si quieres que la IA recuerde cómo debe cambiarse un codebase, qué comandos funcionan y qué trampas evitar, Claude Code es más adecuado.</p> <p>Pon reglas estables en <code>CLAUDE.md</code> para compartirlas con el equipo. Deja que Auto Memory ayude con experiencia dinámica. Las decisiones importantes deberían organizarse aún en documentación o <code>CLAUDE.md</code>, no quedar solo en memoria automática local.</p> <p>Si la mayoría de tus materiales viven en Gmail, Drive, Docs y Sheets, el contexto de ecosistema de Gemini tiene ventaja.</p> <p>Es útil para encontrar correos antiguos, organizar documentos de Drive y conectar calendario y materiales de oficina. La clave al usar Gemini no es recordarle todo repetidamente en chat, sino asegurarse de que las conexiones de apps, permisos y ajustes de actividad relevantes estén correctos.</p> <h2 id="una-división-práctica-del-trabajo">Una división práctica del trabajo </h2><p>Puedes dividirlos así:</p> <ul> <li>ChatGPT recuerda preferencias personales generales.</li> <li>Claude Code recuerda conocimiento de ingeniería para un repositorio.</li> <li>Gemini recupera materiales de tu ecosistema Google.</li> </ul> <p>En otras palabras, ChatGPT es como un secretario personal, Claude Code como un ingeniero senior dentro del proyecto, y Gemini como un indexador de tu cuenta Google.</p> <p>No hay ganador absoluto. Tienen objetivos distintos.</p> <p>El mayor error es mezclarlos. Las preferencias personales no siempre pertenecen a la memoria de proyecto; la arquitectura del proyecto no siempre pertenece a la memoria personal en la nube; y recuperar datos del ecosistema Google no significa que el modelo te entienda de verdad a largo plazo.</p> <h2 id="lectura-breve">Lectura breve </h2><p>La siguiente etapa de la memoria en IA no es simplemente &ldquo;recordar más&rdquo;. La memoria necesita capas, visibilidad y control.</p> <p>ChatGPT se centra en personalización entre sesiones. Claude Code se centra en continuidad de proyectos de código. Gemini se centra en contexto del ecosistema Google. Una buena colaboración de largo plazo con IA no pone toda la información en una sola caja negra; mantiene cada tipo de memoria en el lugar correcto.</p> <p>Pon preferencias personales en memoria personal, reglas de ingeniería en el codebase, y materiales históricos en los sistemas originales de documentos y correo. El trabajo de la IA es llamar el contexto correcto cuando hace falta, no mezclar todo en una sola pila.</p> <h2 id="enlaces">Enlaces </h2><ul> <li>OpenAI Memory FAQ: <a class="link" href="https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-faq" target="_blank" rel="noopener" >https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-faq</a></li> <li>ChatGPT Release Notes: <a class="link" href="https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes" target="_blank" rel="noopener" >https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes</a></li> <li>Claude Code Memory: <a class="link" href="https://code.claude.com/docs/en/memory" target="_blank" rel="noopener" >https://code.claude.com/docs/en/memory</a></li> <li>Gemini Saved info: <a class="link" href="https://support.google.com/gemini/answer/15637730" target="_blank" rel="noopener" >https://support.google.com/gemini/answer/15637730</a></li> <li>Gemini Apps Privacy Hub: <a class="link" href="https://support.google.com/gemini/answer/13594961" target="_blank" rel="noopener" >https://support.google.com/gemini/answer/13594961</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/07/chatgpt-release-notes-memory-gpt-5-5-sheets/ Thu, 07 May 2026 14:30:15 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/07/chatgpt-release-notes-memory-gpt-5-5-sheets/ <p>La página <code>ChatGPT Release Notes</code> de OpenAI se actualizó a principios de mayo de 2026. El último grupo de cambios se concentra en tres cosas: memory sources y una personalización más fuerte en ChatGPT, <code>GPT-5.5 Instant</code> como nuevo modelo predeterminado, y el lanzamiento global de ChatGPT para Excel y Google Sheets.</p> <p>En conjunto, estas actualizaciones apuntan a una dirección clara: ChatGPT sigue moviéndose desde una entrada de chat hacia un asistente de trabajo más continuo, más personalizado y más nativo de las herramientas de oficina.</p> <h2 id="memory-sources-hacen-más-transparente-la-personalización">Memory sources hacen más transparente la personalización </h2><p>La actualización más importante es <code>memory sources</code>.</p> <p>OpenAI dice que los usuarios de ChatGPT Plus y Pro están empezando a recibir mejoras de memoria más fuertes. ChatGPT puede extraer mejor contexto relevante de chats anteriores, memorias guardadas, archivos disponibles y apps de Gmail conectadas para ofrecer ideas, recomendaciones y próximos pasos más adaptados.</p> <p>Esto significa que los usuarios no tienen que explicar una y otra vez el contexto del proyecto, preferencias, hábitos o materiales existentes en cada conversación nueva. Para escritura de largo plazo, planificación de proyectos, organización de investigación, aprendizaje y trabajo en equipo, la continuidad mejora.</p> <p>Pero cuanto más fuerte se vuelve la personalización, más importante se vuelve la transparencia. Por eso OpenAI introduce memory sources, para que los usuarios puedan ver qué información ayudó a personalizar una respuesta. Los usuarios pueden hacer clic en el icono Sources bajo una respuesta para ver memorias guardadas relevantes, chats anteriores e instrucciones personalizadas. Los usuarios Plus y Pro también pueden ver archivos de su biblioteca y correos referenciados de Gmail conectado.</p> <p>Si alguna información está desactualizada, no es relevante o es incorrecta, los usuarios pueden corregirla, eliminarla o marcarla como no relevante.</p> <h2 id="el-control-de-memoria-sigue-siendo-la-clave">El control de memoria sigue siendo la clave </h2><p>OpenAI también señala que memory sources puede no mostrar todos los factores que dieron forma a una respuesta, y que seguirá mejorando la vista.</p> <p>Eso importa. Memory sources no es un &ldquo;registro completo del pensamiento del modelo&rdquo;. Es una interfaz de producto para entender el contexto personalizado. Mejora la visibilidad, pero no puede exponer por completo cada factor que influyó en una respuesta.</p> <p>Para privacidad y control, OpenAI dice que memory sources solo aparece dentro de la experiencia de la propia cuenta del usuario. Si un usuario comparte un chat, las fuentes no aparecen en el chat compartido. Los usuarios también pueden borrar chats, usar chats temporales que no usan ni actualizan memoria y no aparecen en el historial, desactivar la memoria, desconectar apps en cualquier momento y gestionar si su contenido se usa para mejorar modelos.</p> <p>Esto muestra que la personalización de ChatGPT sigue un camino más claro: hacer que el asistente conozca mejor al usuario, pero también darle formas de ver y gestionar por qué respondió de cierta manera.</p> <h2 id="gpt-55-instant-se-convierte-en-el-modelo-predeterminado">GPT-5.5 Instant se convierte en el modelo predeterminado </h2><p>Las release notes también confirman que <code>GPT-5.5 Instant</code> se está desplegando como nuevo modelo predeterminado de ChatGPT, reemplazando <code>GPT-5.3 Instant</code> para todos los usuarios.</p> <p>La actualización del modelo predeterminado mejora varias áreas:</p> <ul> <li>Precisión.</li> <li>Claridad y concisión.</li> <li>Comprensión de imágenes.</li> <li>Respuestas STEM.</li> <li>Decidir cuándo usar búsqueda web.</li> </ul> <p>OpenAI enfatiza que GPT-5.5 Instant es más fiable factual­mente, especialmente para prompts donde la precisión importa. También da respuestas más compactas y directas, reduce preguntas de seguimiento innecesarias y baja el ruido de exceso de formato y contenido decorativo.</p> <p>Para los usuarios, esto puede no ser tan visible como un nuevo botón, pero cambia la sensación de abrir ChatGPT cada día: menos desvíos, menos verbosidad y menos formato apilado sobre preguntas simples.</p> <h2 id="la-personalización-y-el-modelo-predeterminado-ahora-trabajan-juntos">La personalización y el modelo predeterminado ahora trabajan juntos </h2><p>Para usuarios Plus y Pro en la web, GPT-5.5 Instant también puede usar con más eficacia contexto de chats anteriores, archivos y Gmail conectado.</p> <p>Esto forma parte de la misma dirección de producto que memory sources. El modelo no solo es &ldquo;más inteligente&rdquo;. También debería saber, cuando corresponde, en qué trabajaste antes, qué te importa y qué materiales ya proporcionaste. Al continuar un proyecto, escribir un plan, organizar información de correo o hacer sugerencias basadas en preferencias pasadas, ChatGPT puede hacer menos preguntas repetidas.</p> <p>Los usuarios de pago pueden seguir usando GPT-5.3 Instant durante tres meses mediante la configuración de modelos antes de que se retire.</p> <h2 id="chatgpt-para-excel-y-google-sheets">ChatGPT para Excel y Google Sheets </h2><p>Otra actualización importante es el lanzamiento global de ChatGPT para Excel y Google Sheets.</p> <p>Lleva ChatGPT a una barra lateral dentro de Microsoft Excel y Google Sheets, para que los usuarios puedan crear, actualizar y entender datos en el lugar. OpenAI menciona casos de uso como:</p> <ul> <li>Trackers.</li> <li>Presupuestos.</li> <li>Fórmulas.</li> <li>Archivos con varias pestañas.</li> <li>Trabajo de escenarios.</li> <li>Limpieza de hojas de cálculo.</li> </ul> <p>Donde esté disponible, también soporta Skills y apps.</p> <p>El significado es directo: muchos datos de oficina no viven en un sistema BI especializado. Viven en Excel y Google Sheets. Colocar ChatGPT en la barra lateral de la hoja es más natural que pedir a los usuarios copiar y pegar en una ventana de chat, y facilita entrar en flujos de trabajo reales.</p> <h2 id="límites-de-uso-e-instalación">Límites de uso e instalación </h2><p>Las release notes dicen que los planes Free y Go incluyen uso limitado, mientras que Plus y Pro usan los mismos límites de uso agentic que Codex. Los usuarios pueden comprar créditos adicionales si necesitan superar los límites del plan.</p> <p>La instalación también es directa: instalar ChatGPT para Excel desde Microsoft Marketplace o ChatGPT desde Google Workspace Marketplace, y luego iniciar sesión con una cuenta de ChatGPT elegible.</p> <p>OpenAI también recuerda a los usuarios que revisen los resultados antes de confiar en fórmulas o análisis. Ese punto es importante. La IA puede acelerar el trabajo con hojas de cálculo, pero fórmulas, presupuestos, trabajo financiero y análisis de negocio aún necesitan revisión humana.</p> <h2 id="patrón-reciente-de-actualizaciones">Patrón reciente de actualizaciones </h2><p>Mirando las release notes desde finales de abril hasta principios de mayo, la dirección de ChatGPT se vuelve más clara.</p> <p>El 30 de abril, OpenAI introdujo Advanced Account Security para cuentas personales de ChatGPT, añadiendo requisitos de inicio de sesión más fuertes y protecciones de cuenta, incluyendo passkeys, llaves de seguridad, claves de recuperación, sesiones más cortas y notificaciones de inicio de sesión.</p> <p>El 28 de abril, la selección de modelos se acercó al compositor, facilitando elegir un modelo antes de enviar un mensaje. Los controles de thinking effort para modelos Thinking y Pro también se movieron al selector de modelos.</p> <p>El 22 de abril, ChatGPT introdujo Fast answers para consultas comunes de información que no requieren personalización y donde el modelo tiene una respuesta de alta confianza. Fast answers no referencia chats anteriores ni memoria, y los usuarios pueden desactivarlas en la configuración de personalización.</p> <p>Todas estas actualizaciones sirven al mismo objetivo: hacer que ChatGPT funcione mejor para el uso frecuente de todos los días. Debe ser rápido cuando importa la velocidad, personalizado cuando importa el contexto, y ofrecer controles de seguridad y visibilidad cuando se necesitan.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>El punto de esta actualización de ChatGPT Release Notes no es una sola función. Es la forma continua que va tomando el producto.</p> <p>GPT-5.5 Instant mejora la calidad de la respuesta predeterminada. Memory sources hace más visible la personalización. Los complementos de Excel y Google Sheets colocan ChatGPT dentro de hojas de cálculo de oficina. Advanced Account Security y los cambios del selector de modelos fortalecen la protección de cuenta y el diseño de interacción.</p> <p>ChatGPT se está convirtiendo en una capa de trabajo de más largo plazo. Recuerda más contexto, entra en más herramientas y maneja más tareas diarias. Las siguientes preguntas son si la transparencia de personalización es lo bastante clara, si los complementos de oficina se mantienen estables en hojas complejas reales y si los usuarios pueden conservar un equilibrio sano entre comodidad y control.</p> <h2 id="enlaces">Enlaces </h2><ul> <li>ChatGPT Release Notes: <a class="link" href="https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes" target="_blank" rel="noopener" >https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/07/grok-imagine-quality-mode-api/ Thu, 07 May 2026 14:27:29 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/07/grok-imagine-quality-mode-api/ <p>xAI lanzó <code>Grok Imagine Quality Mode API</code> el 6 de mayo de 2026. Es un modo de calidad para generación y edición de imágenes en Grok Imagine, disponible para desarrolladores y equipos empresariales, con foco en mayor realismo, mejor renderizado de texto y más control creativo.</p> <p>El punto de esta actualización no es crear otra entrada genérica de texto a imagen. Es llevar Grok Imagine a flujos de producción de contenido empresarial: imágenes de producto, recursos de marketing, variaciones de anuncios, contenido estilo UGC, visuales de marca y generación de video entran dentro de su rango objetivo.</p> <h2 id="qué-ofrece-quality-mode">Qué ofrece Quality Mode </h2><p>El posicionamiento de xAI es claro: más realista, mejor con texto y mejor siguiendo prompts.</p> <p>Primero, mejora el realismo. Los ejemplos oficiales enfatizan piel natural, detalles de materiales, iluminación, atmósfera de escena y textura fotográfica. Esto importa para imágenes comerciales. Muchos modelos de imagen ya se ven &ldquo;bonitos&rdquo;, pero cuando la imagen se usa en anuncios, páginas de producto o recursos sociales, los problemas con piel, telas, manos, relaciones espaciales e iluminación se vuelven evidentes.</p> <p>Segundo, el renderizado de texto es más fuerte. xAI dice específicamente que Quality Mode soporta capacidades más limpias de texto multilingüe. Que un modelo de imagen pueda generar texto de forma fiable es una barrera real para uso empresarial. Menús, pósters, empaques, anuncios, botones, letreros y gráficos sociales son difíciles de usar directamente si una sola palabra sale mal.</p> <p>Tercero, el control creativo es mejor. La descripción oficial incluye seguimiento de prompt más ajustado, comprensión más profunda de escenas y mundos, y resultados de marca más consistentes. En otras palabras, Quality Mode intenta resolver no solo &ldquo;generar una imagen bonita&rdquo;, sino &ldquo;generar imágenes controlables, reutilizables e iterables según los requisitos de un equipo&rdquo;.</p> <h2 id="pensado-para-empresas-no-solo-para-jugar-con-imágenes">Pensado para empresas, no solo para jugar con imágenes </h2><p>xAI coloca los casos empresariales cerca del inicio del anuncio.</p> <p>El ejemplo más típico es visualización de producto y recursos de marketing. Las empresas pueden usarlo para generar renders fotorrealistas de producto, imágenes hero, recursos sociales, iconos y variaciones de anuncios. Comparadas con un usuario personal generando una imagen casual, las empresas se preocupan por tres cosas:</p> <ul> <li>Si la imagen es lo bastante realista para acercarse a fotografía comercial o renderizado de alta calidad.</li> <li>Si sigue el estilo de marca, incluyendo color, composición, ubicación de texto y tono visual.</li> <li>Si puede generar variaciones a escala para pruebas A/B, campañas y distintos canales.</li> </ul> <p>Ahí es donde Quality Mode tiene valor. No reemplaza a diseñadores. Comprime la etapa de &ldquo;hacer primero una docena de direcciones&rdquo; en menos tiempo. Los equipos pueden generar candidatos con la API, y luego dejar que diseño, marketing y marca seleccionen, ajusten y publiquen.</p> <h2 id="la-edición-de-imágenes-importa-más-que-text-to-image">La edición de imágenes importa más que text-to-image </h2><p>El anuncio muestra no solo imágenes generadas desde cero, sino también flujos basados en imágenes de referencia. Los ejemplos incluyen colocar un producto en un folleto, preservar el gráfico de una camiseta y poner a la misma persona en distintas escenas estilo UGC.</p> <p>Esto es más útil para empresas. En el trabajo empresarial real, los activos rara vez empiezan desde cero. Los equipos ya tienen fotos de producto, guías de marca, referencias de personajes, diseños de empaque o temas de campaña. Si una herramienta de IA solo puede generar imágenes atractivas al azar, su valor es limitado. Si puede crear variaciones estables alrededor de activos existentes, encaja mucho más fácilmente en un flujo de trabajo.</p> <p>Esta también es una dirección de competencia para modelos de imagen: de la &ldquo;lotería de prompts&rdquo; a la edición controlable. Los usuarios no solo quieren sorpresa; quieren cambios predecibles.</p> <h2 id="el-significado-empresarial-del-contenido-estilo-ugc">El significado empresarial del contenido estilo UGC </h2><p>xAI también muestra contenido estilo UGC, como la misma persona usando una camiseta específica, comiendo pastel de cumpleaños o tomándose una selfie de espejo en un ascensor.</p> <p>Esto refleja un cambio en producción publicitaria y social. Muchas marcas ya no necesitan solo tomas pulidas de estudio. También necesitan contenido que parezca más natural y cercano a publicaciones reales de usuarios. Los recursos estilo UGC funcionan bien para portadas de videos cortos, anuncios en feeds, posts sociales y previsualizaciones de colaboraciones con creadores.</p> <p>Por supuesto, esto también significa que las empresas necesitan manejar con más claridad derechos de imagen, autorización de marca y etiquetado de contenido. La IA puede reducir costos de producción, pero no hace desaparecer los riesgos de uso. El cumplimiento debe diseñarse por adelantado, especialmente cuando hay parecidos reales, personas similares, marcas de producto y distribución publicitaria.</p> <h2 id="texto-comprensión-del-mundo-y-rango-visual">Texto, comprensión del mundo y rango visual </h2><p>Quality Mode también enfatiza comprensión del mundo y un rango visual amplio.</p> <p>Los ejemplos oficiales incluyen texto en un pastel explicando a Alejandro Magno, escenas cinematográficas de picnic e iconos estilo UI. Estos ejemplos sugieren que xAI quiere que Grok Imagine cubra fotografía realista, anuncios comerciales, renders de producto, iconos, pósters e imágenes de entrada para generación de video, en lugar de una estética fija.</p> <p>La parte más interesante es la combinación de texto y comprensión del mundo. Muchas tareas de imagen no consisten solo en dibujar objetos. Requieren que el modelo entienda relaciones, casos de uso, hechos históricos, significado del texto y presentación visual. Cuanto más pueda entender el modelo esas restricciones, más probable será que pase de herramienta de entretenimiento a herramienta de producción.</p> <h2 id="quality-mode-también-mejora-la-generación-de-video">Quality Mode también mejora la generación de video </h2><p>xAI dice que combinar su modelo de imagen más reciente con sus capacidades de video puede apoyar recursos de video para redes sociales, demostraciones de producto, anuncios y más.</p> <p>Esto encaja con la tendencia más amplia en productos multimodales: la generación de imágenes ya no es una capacidad aislada. Se vuelve parte de una canalización para generación de video, creatividad publicitaria, demos de producto y contenido social. Una empresa puede generar primero una imagen de producto de alta calidad y luego extenderla a un video corto, anuncio con movimiento o activo de campaña multiversión.</p> <p>Desde esta perspectiva, Quality Mode no trata solo de imágenes más claras. Proporciona un punto de partida visual más estable para video y automatización de marketing.</p> <h2 id="cómo-lo-llaman-los-desarrolladores">Cómo lo llaman los desarrolladores </h2><p>El ejemplo oficial usa <code>xai_sdk</code> para llamar al modelo <code>grok-imagine-image-quality</code>:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">import</span> <span class="nn">xai_sdk</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">client</span> <span class="o">=</span> <span class="n">xai_sdk</span><span class="o">.</span><span class="n">Client</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">response</span> <span class="o">=</span> <span class="n">client</span><span class="o">.</span><span class="n">image</span><span class="o">.</span><span class="n">sample</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">prompt</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;A collage of London landmarks in a stenciled street-art style&#34;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">model</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;grok-imagine-image-quality&#34;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">print</span><span class="p">(</span><span class="n">response</span><span class="o">.</span><span class="n">url</span><span class="p">)</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto muestra que Quality Mode no es solo una función dentro del frontend de Grok. Está expuesta mediante API para desarrolladores y equipos empresariales. Para empresas, la forma de API importa porque puede conectarse con sistemas internos de activos, plataformas publicitarias, herramientas CMS, flujos de diseño y canalizaciones de automatización.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>La dirección central de Grok Imagine Quality Mode API es empujar la generación de imágenes desde lo &ldquo;divertido&rdquo; hacia lo &ldquo;usable en producción empresarial&rdquo;.</p> <p>Enfatiza realismo, renderizado de texto, seguimiento de prompts, consistencia de marca, edición de imágenes, estilo UGC y continuidad con generación de video. Todo apunta a un objetivo: ayudar a equipos a producir activos visuales por lotes, con estabilidad y control.</p> <p>La prueba real no es solo si una imagen individual se ve impresionante. Es si el renderizado de texto se mantiene estable en escenas complejas, si la edición con imagen de referencia preserva identidad y consistencia de marca, y si la API es rápida, asequible y controlable a escala. Solo si esas partes se sostienen, Grok Imagine podrá entrar de verdad en canalizaciones de producción de contenido empresarial.</p> <h2 id="enlaces">Enlaces </h2><ul> <li>Anuncio de xAI: <a class="link" href="https://x.ai/news/grok-imagine-quality-mode" target="_blank" rel="noopener" >https://x.ai/news/grok-imagine-quality-mode</a></li> <li>Documentación de API: <a class="link" href="https://docs.x.ai" target="_blank" rel="noopener" >https://docs.x.ai</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/06/deepseek-v4-flash-godot-game-demo/ Wed, 06 May 2026 09:22:18 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/06/deepseek-v4-flash-godot-game-demo/ <p>¿Puede <code>DeepSeek V4 Flash</code> encargarse del desarrollo de una demo de juego en Godot?</p> <p>El foco es simple: ¿puede crear una pequeña demo de Godot que se ejecute, se observe y tenga efectos físicos?</p> <p>La respuesta corta es sí. La calidad no es comercial, pero ya es suficiente para prototipos de gameplay y demos de interacción física. Más importante aún, el costo es muy bajo, lo que lo hace adecuado para validar ideas rápidamente.</p> <h2 id="rendimiento-de-la-demo">Rendimiento de la demo </h2><p>El foco de esta demo es la interacción física.</p> <p>Varios efectos visibles incluyen:</p> <ul> <li>La cuerda puede cortarse.</li> <li>La caja cae al suelo.</li> <li>Después de aumentar la masa, las colisiones de la caja se vuelven más contundentes.</li> <li>La cuerda muestra elasticidad evidente.</li> <li>Después de ajustar fricción y elasticidad, la caja muestra deslizamiento y rebote claros.</li> </ul> <p>Por lo que presenta, esto ya no es solo &ldquo;unos scripts de Godot generados&rdquo;. Es un pequeño prototipo que puede ejecutarse y mostrar comportamiento físico observable.</p> <h2 id="usabilidad">Usabilidad </h2><p>El valor de esta demo es que puede ejecutarse, verse y modificarse. No es un juego completo ni un proyecto de ingeniería listo para comercialización directa, pero ya demuestra varias cosas:</p> <ul> <li><code>DeepSeek V4 Flash</code> puede entender el objetivo básico de una demo de Godot.</li> <li>Un AI Agent puede convertir requisitos en un proyecto ejecutable.</li> <li>Tareas no web como interacción física en Godot están entrando en una etapa de prototipado de bajo costo.</li> <li>Para desarrolladores individuales, puede convertir rápidamente una idea en algo visible.</li> </ul> <p>Si el objetivo es construir un juego formal, claramente no basta. Pero si el objetivo es verificar si una idea de gameplay es interesante o si el efecto físico aproximado puede hacerse, esta demo ya es usable.</p> <h2 id="significado-del-costo">Significado del costo </h2><p>La parte más notable no es lo pulidos que son los visuales, sino el costo.</p> <p>Si una demo física de Godot puede producir una versión ejecutable con costos de modelo de unos pocos centavos, su significado no es reemplazar el desarrollo profesional de videojuegos. Es reducir de forma drástica el costo de prueba y error de prototipos.</p> <p>Antes, validar una pequeña idea de juego normalmente requería saber Godot, escribir scripts, configurar escenas y ajustar parámetros físicos. Ahora un AI Agent puede generar primero una versión ejecutable, y los humanos pueden juzgar si la dirección tiene sentido.</p> <p>Para desarrolladores indie, este tipo de experimentación de bajo costo es útil:</p> <ul> <li>Validar rápidamente conceptos de gameplay.</li> <li>Generar demos temporales para que otros las vean.</li> <li>Explorar APIs de Godot y el sistema físico.</li> <li>Convertir ideas en un primer proyecto ejecutable.</li> <li>Reducir el costo de código escrito a mano antes de aclarar la dirección.</li> </ul> <h2 id="rendimiento-de-deepseek-v4-flash">Rendimiento de DeepSeek V4 Flash </h2><p>Vale la pena notar que el modelo usado aquí es <code>DeepSeek V4 Flash</code>, no un modelo insignia más caro y pesado.</p> <p>Funciona bien en el rol de modelo de prototipado de bajo costo. No es el más fuerte, estable ni adecuado para entregar ingeniería de producción, pero resulta atractivo en escenarios sensibles al presupuesto donde el objetivo es probar rápidamente una dirección.</p> <h2 id="escenarios-adecuados">Escenarios adecuados </h2><p><code>DeepSeek V4 Flash + Agent + Godot</code> encaja mejor con estas tareas:</p> <ul> <li>Pequeños prototipos de gameplay.</li> <li>Demos de efectos físicos.</li> <li>Validación de conceptos de UI o interacción.</li> <li>Ejemplos de enseñanza.</li> <li>Ayuda para entender la estructura de proyectos Godot.</li> <li>Generar un primer proyecto ejecutable.</li> </ul> <p>Es menos adecuado para asumir directamente estas tareas:</p> <ul> <li>Arquitectura de juego grande.</li> <li>Controladores de personaje complejos.</li> <li>Sincronización de red.</li> <li>Código central para proyectos comerciales.</li> <li>Simulación física de alta precisión.</li> <li>Envío automático sin pruebas humanas.</li> </ul> <p>En otras palabras, sirve como primer borrador y banco de pruebas, no como responsable de ingeniería de producción.</p> <h2 id="qué-demuestra-esto">Qué demuestra esto </h2><p>Esto muestra que AI coding sigue expandiéndose desde sitios web, scripts y APIs backend hacia desarrollo de juegos y prototipado interactivo.</p> <p>El desarrollo de juegos solía tener una barrera alta de entrada, especialmente cuando motores, scripts, gestión de assets y sistemas físicos se mezclaban. Los principiantes podían atascarse fácilmente. Ahora modelos más herramientas Agent pueden configurar primero el proyecto, permitiendo a los desarrolladores centrarse en juzgar el gameplay y ajustar efectos.</p> <p>Esto puede traer tres cambios:</p> <p>Primero, los prototipos de juegos se vuelven más baratos. Muchas ideas ya no tienen que esperar a un desarrollo completo para validarse; pueden convertirse primero en demos ejecutables.</p> <p>Segundo, los desarrolladores indie pueden estar más dispuestos a experimentar. Personas que no conocen Godot pueden aun así usar IA para tocar la estructura del proyecto y el flujo básico.</p> <p>Tercero, la estabilidad del modelo se vuelve más importante. El desarrollo de juegos no consiste solo en que el código corra. El efecto también debe ser razonable, la sensación debe ser normal y los parámetros deben ser controlables. En el futuro, modelos que combinen mejor visuales reales y estado de ejecución serán más adecuados para este tipo de tarea.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>DeepSeek V4 Flash para una demo de Godot se puede resumir en una frase: <strong>no perfecto, pero lo bastante barato, rápido y adecuado para prototipar.</strong></p> <p>Todavía está lejos de los juegos comerciales, pero si el objetivo es validar una pequeña idea de juego a costo extremadamente bajo, ya tiene valor.</p> <p>Para desarrolladores individuales, el uso más realista no es entregar todo el juego a la IA, sino dejar que la IA produzca primero un proyecto ejecutable mientras los humanos hacen juicio, compromisos y pulido. Usados así, modelos de bajo costo como DeepSeek V4 Flash se vuelven realmente atractivos.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/06/cc-switch-ai-cli-manager/ Wed, 06 May 2026 09:03:08 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/06/cc-switch-ai-cli-manager/ <p><code>CC Switch</code> es una herramienta de gestión de escritorio para usuarios intensivos de programación con IA. El problema que intenta resolver es directo: muchas personas ahora usan <code>Claude Code</code>, <code>Codex</code>, <code>Gemini CLI</code>, <code>OpenCode</code> y <code>OpenClaw</code> al mismo tiempo, pero cada herramienta tiene su propio formato de configuración, sintaxis de Provider, configuración MCP y forma de gestionar Skills.</p> <p>Cuando solo usas una herramienta, editar archivos de configuración manualmente todavía es tolerable. Una vez que se mezclan varias herramientas, además de cuentas oficiales, APIs de terceros, servicios relay, modelos locales y configuración compartida de equipo, editar JSON, TOML y archivos <code>.env</code> a mano se vuelve tedioso rápidamente.</p> <p><code>CC Switch</code> se posiciona como una forma de reunir estas configuraciones dispersas en una sola app de escritorio multiplataforma.</p> <h2 id="qué-problema-resuelve">Qué problema resuelve </h2><p>Las herramientas modernas de programación con IA se sienten cada vez más como &ldquo;colegas de desarrollo dentro de la línea de comandos&rdquo;, pero sus ecosistemas aún no están completamente unificados.</p> <p>Los puntos de dolor comunes incluyen:</p> <ul> <li>Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode y OpenClaw usan formatos de configuración distintos.</li> <li>Cambiar API Providers requiere editar repetidamente archivos de configuración.</li> <li>Los servidores MCP se configuran una y otra vez en distintas herramientas.</li> <li>Archivos de prompt como <code>CLAUDE.md</code>, <code>AGENTS.md</code> y <code>GEMINI.md</code> son difíciles de mantener de forma consistente.</li> <li>Instalación, sincronización, respaldo y eliminación de Skills carecen de una entrada central.</li> <li>Cambiar entre múltiples cuentas, relays y servicios de modelos puede volverse confuso fácilmente.</li> <li>Cuando un archivo de configuración editado a mano se rompe, depurarlo cuesta tiempo.</li> </ul> <p>La idea detrás de <code>CC Switch</code> es dejar de obligar a los usuarios a recordar los detalles de configuración de cada herramienta, y usar una interfaz unificada para gestionar Providers, MCP, Prompts, Skills, Sessions y proxies.</p> <h2 id="herramientas-soportadas">Herramientas soportadas </h2><p>El README enumera cinco objetivos principales soportados:</p> <ul> <li><code>Claude Code</code></li> <li><code>Codex</code></li> <li><code>Gemini CLI</code></li> <li><code>OpenCode</code></li> <li><code>OpenClaw</code></li> </ul> <p>Estas herramientas son similares en posicionamiento: todas se centran en programación con IA, flujos Agent y colaboración por línea de comandos. Pero sus sistemas de configuración difieren, y el valor de <code>CC Switch</code> está en envolver esas diferencias.</p> <p>Para quienes comparan con frecuencia distintas herramientas de programación con IA, esto es mucho más fácil que abrir manualmente archivos de configuración cada vez.</p> <h2 id="gestión-de-providers">Gestión de Providers </h2><p>La primera capa de <code>CC Switch</code> es la gestión de Providers.</p> <p>Incluye más de 50 presets de Provider. El README menciona direcciones como AWS Bedrock, NVIDIA NIM y varios relays comunitarios. Los usuarios pueden copiar una API key, importarla con un clic y luego cambiar desde la interfaz.</p> <p>Los puntos prácticos incluyen:</p> <ul> <li>Añadir Providers con un clic.</li> <li>Reordenar Providers arrastrando.</li> <li>Cambiar rápidamente desde la bandeja del sistema.</li> <li>Importar y exportar Providers.</li> <li>Sincronizar algunos Providers comunes entre varias apps.</li> </ul> <p>Para muchas personas, esta función por sí sola ya es atractiva. En el trabajo diario de programación con IA, el problema muchas veces no es &ldquo;no sé usar el modelo&rdquo;, sino &ldquo;qué herramienta, endpoint y cuenta debería usar hoy esta key&rdquo;.</p> <h2 id="proxy-local-y-failover">Proxy local y failover </h2><p>Además de escribir archivos de configuración, <code>CC Switch</code> también proporciona un modo de proxy local.</p> <p>El foco de esta capacidad es:</p> <ul> <li>Cambio en caliente de Providers.</li> <li>Conversión de formatos.</li> <li>Failover automático.</li> <li>Circuit breakers.</li> <li>Health checks de Providers.</li> <li>Corrección de solicitudes.</li> </ul> <p>En términos simples, no solo escribe configuración en herramientas objetivo. También puede añadir una capa de proxy local en el medio, para que distintas herramientas accedan a servicios de modelos mediante el proxy.</p> <p>Esto es útil para usuarios con múltiples Providers: si un servicio cae, cambiar a otro; si un modelo es caro, pasar a uno más barato; si el formato de solicitud es incompatible, adaptarlo mediante la capa de proxy.</p> <h2 id="mcp-prompts-y-skills">MCP, Prompts y Skills </h2><p>La segunda capa importante de <code>CC Switch</code> es la gestión unificada de MCP, Prompts y Skills.</p> <h3 id="mcp">MCP </h3><p>Proporciona un panel MCP unificado para gestionar servidores MCP entre varias apps, con soporte para sincronización bidireccional e importación mediante Deep Link.</p> <p>Esto es práctico para usuarios que ya trabajan con MCP. Cuando hay muchos servidores MCP, la configuración se dispersa fácilmente entre distintos clientes. Un panel unificado reduce la configuración duplicada y facilita la migración.</p> <h3 id="prompts">Prompts </h3><p>La sección Prompts soporta edición Markdown y puede sincronizar archivos correspondientes entre distintas herramientas, como:</p> <ul> <li><code>CLAUDE.md</code></li> <li><code>AGENTS.md</code></li> <li><code>GEMINI.md</code></li> </ul> <p>Estos archivos son esencialmente manuales de proyecto para Agents. La gestión unificada facilita mantener reglas de equipo, convenciones de proyecto y prompts globales.</p> <h3 id="skills">Skills </h3><p>Las Skills pueden instalarse con un clic desde repositorios GitHub o archivos ZIP. También se soportan gestión de repositorios personalizados, enlaces simbólicos y copia de archivos.</p> <p>Si usas herramientas como Claude Code, Codex y OpenClaw al mismo tiempo, las Skills pueden convertirse fácilmente en archivos dispersos por distintos directorios. <code>CC Switch</code> las centraliza y reduce el costo de mantenimiento.</p> <h2 id="sesiones-y-workspace">Sesiones y workspace </h2><p>El README también menciona funciones de Session Manager y Workspace.</p> <p>Puede explorar, buscar y restaurar historial de sesiones de varias apps. Para personas que usan herramientas de programación con IA durante mucho tiempo, la gestión de sesiones es realmente importante: muchos contextos valiosos, rastros de depuración y comparaciones de soluciones quedan enterrados en conversaciones antiguas.</p> <p>También proporciona un editor de Workspace para OpenClaw, permitiendo editar archivos de agente como <code>AGENTS.md</code> y <code>SOUL.md</code> con vista previa Markdown.</p> <p>Esto muestra que <code>CC Switch</code> no es solo una pequeña utilidad para &ldquo;cambiar keys&rdquo;. Se está expandiendo hacia una estación de trabajo para AI Agent.</p> <h2 id="sincronización-en-la-nube-y-almacenamiento-de-datos">Sincronización en la nube y almacenamiento de datos </h2><p><code>CC Switch</code> soporta sincronizar datos de Providers mediante Dropbox, OneDrive, iCloud, NAS o WebDAV.</p> <p>El almacenamiento local de datos también está claramente definido:</p> <ul> <li>Base de datos: <code>~/.cc-switch/cc-switch.db</code></li> <li>Configuración local: <code>~/.cc-switch/settings.json</code></li> <li>Copias automáticas: <code>~/.cc-switch/backups/</code></li> <li>Skills: <code>~/.cc-switch/skills/</code></li> <li>Copias de Skills: <code>~/.cc-switch/skill-backups/</code></li> </ul> <p>Usa SQLite como fuente principal de datos y enfatiza escrituras atómicas y copias automáticas, con el objetivo de evitar corrupción de archivos de configuración durante cambios o escrituras.</p> <p>Este diseño importa para usuarios intensivos. Si la herramienta de gestión de configuración escribe una mala configuración, todas las herramientas de programación con IA pueden verse afectadas.</p> <h2 id="instalación">Instalación </h2><p><code>CC Switch</code> es una app de escritorio multiplataforma construida sobre Tauri 2.</p> <p>Los requisitos aproximados del sistema son:</p> <ul> <li>Windows: Windows 10 o posterior</li> <li>macOS: macOS 12 Monterey o posterior</li> <li>Linux: Ubuntu 22.04+, Debian 11+, Fedora 34+ y otras distribuciones principales</li> </ul> <p>Los usuarios de Windows pueden descargar el instalador <code>.msi</code> o un paquete comprimido portable.</p> <p>Los usuarios de macOS pueden instalarlo con Homebrew:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">brew tap farion1231/ccswitch </span></span><span class="line"><span class="cl">brew install --cask cc-switch </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para actualizar:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">brew upgrade --cask cc-switch </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Los usuarios de Linux pueden elegir <code>.deb</code>, <code>.rpm</code> o AppImage. Los usuarios de Arch Linux también pueden instalarlo con <code>paru -S cc-switch-bin</code>.</p> <p>Al 6 de mayo de 2026, la página del repositorio muestra la última release como <code>CC Switch v3.14.1</code>, publicada el 23 de abril de 2026.</p> <h2 id="stack-técnico">Stack técnico </h2><p>Por la estructura del repositorio, <code>CC Switch</code> es una app de escritorio Tauri típica:</p> <ul> <li>Frontend: React 18, TypeScript, Vite, TailwindCSS, TanStack Query, shadcn/ui</li> <li>Backend: Tauri 2, Rust, SQLite, Tokio</li> <li>Testing: Vitest, MSW, Testing Library</li> </ul> <p>Los patrones de diseño principales incluyen:</p> <ul> <li>SQLite como Single Source of Truth.</li> <li>JSON para configuración local a nivel de dispositivo.</li> <li>Escritura en la configuración viva de herramientas objetivo durante el cambio.</li> <li>Rellenar ediciones del Provider actual desde la configuración viva.</li> <li>Escrituras atómicas usando archivos temporales más rename.</li> <li>Conexiones de base de datos bloqueadas para evitar problemas de escritura concurrente.</li> </ul> <p>Esta arquitectura sugiere que el proyecto no es un script simple, sino una herramienta de escritorio diseñada para uso de largo plazo.</p> <h2 id="para-quién-es">Para quién es </h2><p><code>CC Switch</code> encaja con estos usuarios:</p> <ul> <li>Personas que usan Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode y OpenClaw juntas.</li> <li>Personas que cambian con frecuencia entre cuentas oficiales, relays de terceros, modelos locales o Providers de equipo.</li> <li>Usuarios que ya usan MCP intensivamente.</li> <li>Equipos que quieren mantener <code>CLAUDE.md</code>, <code>AGENTS.md</code> y <code>GEMINI.md</code> en un solo lugar.</li> <li>Usuarios que instalan, prueban y migran Skills con frecuencia.</li> <li>Personas que quieren ver historial de sesiones y uso entre distintas herramientas.</li> </ul> <p>Si solo usas una herramienta de programación con IA, dependes del login oficial y rara vez tocas Providers, MCP o Skills, su valor puede no ser evidente.</p> <p>Pero si ya entraste en un estado de &ldquo;muchas herramientas, muchas cuentas, muchos Providers, muchos proyectos&rdquo;, puede eliminar mucho trabajo repetitivo de configuración.</p> <h2 id="qué-vigilar">Qué vigilar </h2><p>Herramientas como esta son cómodas, pero también necesitan límites claros.</p> <p>Primero, gestiona configuración para múltiples AI CLIs, así que los usuarios deben asegurarse de confiar en la herramienta y su lógica de escritura.</p> <p>Segundo, API keys, endpoints relay y servidores MCP son configuración sensible. Antes de activar sincronización en la nube, asegúrate de que la carpeta de sincronización y el servicio WebDAV sean seguros y confiables.</p> <p>Tercero, después de cambiar Providers, la mayoría de herramientas todavía necesitan reiniciar la terminal o CLI para que los cambios surtan efecto. El README menciona que Claude Code soporta cambio en caliente de datos de Provider, pero otras herramientas normalmente aún requieren reinicio.</p> <p>Cuarto, al volver al login oficial, es mejor añadir el provider oficial según las instrucciones del proyecto y luego volver a ejecutar el flujo de login de la herramienta correspondiente.</p> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>El valor de <code>CC Switch</code> no está en crear otra herramienta de programación con IA. Su valor está en reconocer una realidad: el ecosistema de AI coding entró en una etapa donde coexisten múltiples herramientas.</p> <p>Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode y OpenClaw tienen cada una sus propios sistemas de configuración, mientras MCP, Skills, Prompts y Providers se expanden rápidamente. Seguir editando archivos de configuración a mano terminará convirtiéndose en una carga.</p> <p><code>CC Switch</code> reúne estas piezas en una app de escritorio, facilitando cambiar Providers, sincronizar MCP, gestionar Skills, mantener archivos de prompt y ver sesiones. Para usuarios intensivos de programación con IA, herramientas como esta pueden pasar de &ldquo;utilidad opcional&rdquo; a &ldquo;infraestructura diaria&rdquo;.</p> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/farion1231/cc-switch" target="_blank" rel="noopener" >farion1231/cc-switch</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/06/codex-app-complete-guide-skills-mcp/ Wed, 06 May 2026 08:41:17 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/06/codex-app-complete-guide-skills-mcp/ <p>Codex App puede entenderse como un espacio de trabajo de tareas para programación con IA. No es un IDE tradicional ni solo una ventana de chat. Reúne multitarea, gestión de proyectos, permisos de sandbox, Git, ejecución en la nube, plugins, Skills, MCP y automatización en una sola interfaz.</p> <p>Si ya usas Codex CLI, Claude Code, Cursor u otros coding agents, la parte más interesante de Codex App es que convierte &ldquo;ejecutar varios agentes en paralelo&rdquo; en un flujo de escritorio más claro.</p> <h2 id="para-qué-sirve-codex-app">Para qué sirve Codex App </h2><p>El valor central de Codex App no es responder preguntas, sino permitir que la IA ejecute tareas de forma continua dentro de un directorio de proyecto:</p> <ul> <li>Editar código, ejecutar comandos e iniciar servidores de desarrollo.</li> <li>Gestionar múltiples proyectos y múltiples tareas.</li> <li>Ejecutar tareas largas localmente o en la nube.</li> <li>Llamar plugins, Skills y MCP para ampliar capacidades.</li> <li>Gestionar cambios mediante Git, worktree y flujos PR.</li> </ul> <p>OpenAI también posiciona Codex App como una interfaz para gestionar múltiples coding agents. Es adecuada para personas que necesitan avanzar varias tareas de programación a la vez, especialmente páginas frontend, scripts, apps pequeñas, documentación y flujos de automatización.</p> <h2 id="preparación-antes-de-instalar">Preparación antes de instalar </h2><p>Antes de usar Codex App, conviene preparar tres herramientas básicas:</p> <ol> <li><code>Git</code></li> <li><code>Node.js</code></li> <li><code>VS Code</code> o tu IDE preferido</li> </ol> <p>Codex App soporta macOS y Windows. Después de instalar, inicia sesión con tu cuenta de ChatGPT. En el primer lanzamiento, puedes elegir tu escenario principal de uso, como programación o trabajo diario. Codex precargará algunos plugins y Skills según tus elecciones, y luego puedes ajustarlos en configuración y en el marketplace de plugins.</p> <p>Las funciones principales en Windows y macOS son bastante parecidas, pero algunas capacidades de automatización del ordenador pueden depender de la plataforma y del soporte de plugins. Usa lo que tu versión actual muestre realmente.</p> <h2 id="estructura-de-interfaz-proyectos-tareas-y-chats">Estructura de interfaz: proyectos, tareas y chats </h2><p>Codex App usa un diseño clásico de tres columnas:</p> <ul> <li>Izquierda: proyectos, tareas, historial de chats, plugins y entradas de automatización.</li> <li>Centro: ventana de chat actual.</li> <li>Derecha: archivos, navegador, terminal, resultados de ejecución y otros paneles.</li> </ul> <p>Un proyecto normalmente corresponde a una carpeta local. Puedes abrir varios chats dentro del mismo proyecto, o abrir varios proyectos a la vez para que distintos agentes trabajen en paralelo.</p> <p>La lista de tareas muestra distintos estados:</p> <ul> <li>Running: el agente sigue ejecutando.</li> <li>Waiting for approval: debes confirmar permisos, red, instalación de dependencias o una acción de alto riesgo.</li> <li>Completed: la tarea terminó, y puedes inspeccionar el resultado o seguir preguntando.</li> </ul> <p>Esto es más intuitivo que cambiar entre varias ventanas de terminal, y se adapta mejor a gestionar varias tareas de IA a la vez.</p> <h2 id="sandbox-y-control-de-permisos">Sandbox y control de permisos </h2><p>El sistema de permisos de Codex App se construye alrededor del sandbox. Por defecto, la carpeta actual del proyecto se convierte en el workspace principal del agente.</p> <p>Los límites de permisos comunes incluyen:</p> <ul> <li>Puede leer y modificar archivos dentro del directorio del proyecto.</li> <li>Por defecto no puede modificar libremente archivos fuera del proyecto.</li> <li>La red o comandos de alto riesgo están restringidos por defecto.</li> <li>Cuando necesita acceso elevado, pide aprobación al usuario.</li> </ul> <p>Un modo práctico es &ldquo;auto review&rdquo;: las acciones de bajo riesgo se permiten automáticamente, mientras que las acciones de alto riesgo siguen siendo confirmadas por el usuario. Esto reduce ventanas emergentes frecuentes y evita que operaciones peligrosas ocurran en silencio.</p> <p>&ldquo;Full access&rdquo; debe habilitarse con cautela. Es adecuado cuando sabes exactamente qué necesita hacer el agente, el proyecto ya tiene respaldos Git y los archivos importantes tienen copias separadas. No se recomienda como valor diario permanente.</p> <h2 id="contexto-modelos-y-cuotas">Contexto, modelos y cuotas </h2><p>Codex App muestra el uso de contexto del chat actual. Cuanto más larga es la conversación y más historial contiene, más contexto necesita procesar el modelo.</p> <p>Hábitos útiles:</p> <ul> <li>Empezar un chat nuevo después de terminar una tarea.</li> <li>Los chats largos pueden comprimirse manualmente, pero no trates la compresión como memoria perfecta.</li> <li>Para tareas complejas, declara claramente objetivos, límites y criterios de aceptación.</li> <li>No pegues de golpe logs, errores o archivos grandes e irrelevantes en un chat.</li> </ul> <p>Para selección de modelos, ajusta la fuerza de razonamiento según la complejidad de la tarea. Ediciones simples, escritura y tareas repetitivas no siempre necesitan el modelo más fuerte. Migraciones de arquitectura, bugs difíciles y refactors entre archivos encajan mejor con modelos más potentes.</p> <p>Si la interfaz tiene un modo rápido, recuerda que normalmente consume más cuota. Úsalo cuando la velocidad importe, pero no como valor diario predeterminado.</p> <h2 id="generación-de-imágenes-y-entradas-multimodales">Generación de imágenes y entradas multimodales </h2><p>Codex App puede aceptar imágenes y archivos como contexto, y puede llamar generación de imágenes en escenarios adecuados.</p> <p>Esto es útil para proyectos frontend y de contenido. Por ejemplo, puedes pedir a Codex:</p> <ul> <li>Corregir estilos de página según capturas.</li> <li>Reemplazar imágenes inadecuadas en una web.</li> <li>Generar imágenes de producto, imágenes de carrusel o assets de página.</li> <li>Señalar qué debe cambiarse a partir de una captura de UI.</li> </ul> <p>Un enfoque más eficiente no es decir solo &ldquo;hazlo más bonito&rdquo;, sino usar capturas y señalar problemas concretos, como &ldquo;el espacio en esta tarjeta es demasiado grande&rdquo;, &ldquo;esta imagen no coincide con la escena del servicio&rdquo; o &ldquo;haz más clara el área del mapa&rdquo;.</p> <h2 id="steer-corregir-dirección-durante-la-ejecución">Steer: corregir dirección durante la ejecución </h2><p><code>Steer</code> puede entenderse como tomar control de la dirección durante la ejecución. Si el agente ya empezó pero notas que entendió mal, no siempre conviene esperar a que termine para corregirlo.</p> <p>Puedes usar steering para insertar una nueva instrucción en el flujo de ejecución actual y hacer que Codex corrija el rumbo.</p> <p>Buenos casos de uso para Steer incluyen:</p> <ul> <li>El agente entendió mal el requisito.</li> <li>El estilo de página generado es claramente incorrecto.</li> <li>El plan actual es demasiado costoso o pesado.</li> <li>Necesitas añadir una restricción clave temporalmente.</li> </ul> <p>En general, mantén el comportamiento predeterminado en cola y usa Steer manualmente solo cuando se necesite intervención. Esto evita interrumpir tareas normales y aun así permite recuperar la dirección en momentos clave.</p> <h2 id="modo-plan-y-navegador-integrado">Modo plan y navegador integrado </h2><p>Para tareas complejas, empieza con modo plan. En modo plan, Codex no modifica código de inmediato. Primero produce un plan y puede hacer preguntas clave con tarjetas.</p> <p>Tareas adecuadas para modo plan incluyen:</p> <ul> <li>Migración de frameworks, como pasar un proyecto React a Next.js.</li> <li>Refactors grandes.</li> <li>Funciones que involucran bases de datos, autenticación o despliegue.</li> <li>Requisitos donde aún no has decidido la ruta técnica.</li> </ul> <p>El panel derecho de Codex App puede abrir un navegador integrado para previsualizar el servidor local de desarrollo. Puedes anotar la página y dejar que Codex modifique una ubicación específica de UI. Este flujo de &ldquo;mirar la página, hacer clic en la posición y pedir a la IA que la cambie&rdquo; suele ser mejor para depuración frontend que descripciones puramente textuales.</p> <h2 id="git-ide-y-rollback-de-código">Git, IDE y rollback de código </h2><p>Codex App no es un IDE completo. Puede ver código y añadir anotaciones, pero la edición manual sigue siendo mejor en VS Code, Cursor, Windsurf u otro IDE.</p> <p>Todo proyecto de Codex debería inicializar Git temprano:</p> <ol> <li>Pedir a Codex que cree o revise <code>.gitignore</code>.</li> <li>Hacer un commit al llegar a un estado usable.</li> <li>Asegurar un punto de commit limpio antes de cada cambio grande.</li> <li>Volver atrás con Git si no estás satisfecho.</li> </ol> <p>Si haces rollback solo del historial de chat, el código no vuelve automáticamente. Un enfoque más seguro es devolver el chat al punto correcto y luego usar un hash de commit Git para devolver el código al estado correspondiente.</p> <h2 id="worktree-desarrollo-paralelo-en-varias-direcciones">Worktree: desarrollo paralelo en varias direcciones </h2><p><code>git worktree</code> es especialmente adecuado para agentes paralelos en Codex App.</p> <p>Crea varios directorios de trabajo independientes desde el mismo repositorio, cada uno correspondiente a una rama distinta. Esto permite que diferentes agentes trabajen en distintas carpetas al mismo tiempo sin sobrescribirse.</p> <p>Uso típico:</p> <ul> <li>Un worktree optimiza el componente de reseñas de clientes.</li> <li>Un worktree ajusta información de tienda y diseño del mapa.</li> <li>Fusionar ambas tareas de vuelta a main tras completarlas.</li> <li>Eliminar worktrees temporales después de fusionar.</li> </ul> <p>Esto es mucho más seguro que dejar que varios agentes modifiquen código en el mismo directorio. Si hay conflictos, revísalos y fusiónalos con flujos Git normales.</p> <h2 id="entorno-de-ejecución-en-la-nube">Entorno de ejecución en la nube </h2><p>Codex puede trabajar no solo en tu máquina local, sino también en un entorno de nube.</p> <p>La ejecución en la nube es adecuada cuando:</p> <ul> <li>Estás fuera y solo tienes un teléfono.</li> <li>Quieres que los agentes ejecuten tareas largas en segundo plano.</li> <li>El código ya se sincronizó con GitHub y Codex necesita modificar el repositorio remoto.</li> <li>Quieres revisar y fusionar cambios mediante PRs.</li> </ul> <p>Un flujo típico es: subir el código local a GitHub, dejar que Codex descargue el repositorio en un entorno de nube, ejecutar la tarea, generar cambios y presentarlos como PR o diff para revisión.</p> <p>Al continuar el desarrollo local, recuerda traer los últimos cambios remotos.</p> <h2 id="sistema-de-memoria-escribe-un-buen-agentsmd">Sistema de memoria: escribe un buen AGENTS.md </h2><p>Los chats nuevos no tienen memoria histórica completa por defecto. Una vez que un proyecto se vuelve complejo, explicar el contexto repetidamente es ineficiente.</p> <p>La solución más general es mantener <code>AGENTS.md</code> en la raíz del proyecto. Este archivo puede registrar:</p> <ul> <li>Objetivos del proyecto y stack principal.</li> <li>Comandos comunes.</li> <li>Estructura de directorios.</li> <li>Estilo de código y convenciones de nombres.</li> <li>Acciones prohibidas, como borrar archivos en masa.</li> <li>Reglas de pruebas, build y despliegue.</li> </ul> <p>También puedes pedir a Codex que lea el proyecto y genere una primera versión de <code>AGENTS.md</code>, luego revisarla manualmente. Para proyectos complejos, vale la pena mantener este archivo.</p> <p>Las reglas globales deben usarse con cuidado. Son adecuadas para restricciones universales de seguridad, como &ldquo;no borrar directorios recursivamente&rdquo; o &ldquo;confirmar antes de operaciones destructivas&rdquo;. No pongas detalles específicos del proyecto en reglas globales, o contaminarán otros proyectos.</p> <h2 id="plugins-y-automatizaciones">Plugins y automatizaciones </h2><p>Los plugins conectan Codex con servicios externos como GitHub, Gmail, Google Drive, bases de datos y plataformas de despliegue.</p> <p>Su valor está en reducir copiar y pegar. Por ejemplo, Codex puede:</p> <ul> <li>Revisar tendencias de estrellas de un repositorio GitHub.</li> <li>Resumir contenido de email y enviártelo.</li> <li>Ejecutar una revisión recurrente.</li> <li>Escribir el resultado como resumen.</li> </ul> <p>Las automatizaciones son adecuadas para tareas repetidas. Por ejemplo, revisar datos de un repositorio todos los viernes por la tarde y enviar un informe por email. Las tareas simples de automatización normalmente no requieren el modelo más fuerte; basta un modelo más ligero.</p> <h2 id="skills-convertir-flujos-de-trabajo-en-capacidades-reutilizables">Skills: convertir flujos de trabajo en capacidades reutilizables </h2><p>Las Skills son &ldquo;manuales profesionales&rdquo; para Codex. No son prompts de una sola vez. Empaquetan un flujo de tarea, reglas, scripts y notas para que Codex pueda reutilizarlos de forma fiable después.</p> <p>Fuentes comunes incluyen:</p> <ul> <li>Skills oficiales.</li> <li>Skills de terceros.</li> <li>Skills escritas por ti.</li> </ul> <p>Buenos candidatos para Skills incluyen:</p> <ul> <li>Convertir subtítulos en notas ilustradas.</li> <li>Escribir informes semanales con formato de empresa.</li> <li>Procesar imágenes o documentos por lotes.</li> <li>Revisiones de código con formato fijo.</li> <li>Inicialización de proyectos para un framework concreto.</li> </ul> <p>Si has copiado y pegado el mismo prompt muchas veces, vale la pena convertirlo en una Skill.</p> <h2 id="mcp-conectar-herramientas-externas-y-bases-de-datos">MCP: conectar herramientas externas y bases de datos </h2><p>MCP puede entenderse como un protocolo estandarizado de herramientas para modelos grandes. Mediante MCP, Codex puede llamar servicios externos para completar tareas más concretas.</p> <p>Por ejemplo, después de conectar Supabase, Codex puede:</p> <ul> <li>Crear tablas de base de datos.</li> <li>Leer esquemas de base de datos.</li> <li>Modificar endpoints backend.</li> <li>Enviar formularios frontend a la base de datos.</li> <li>Depurar problemas según el estado de la base de datos.</li> </ul> <p>Esto es poderoso, pero los permisos importan. Bases de datos, entornos de producción, plataformas de despliegue y cuentas de email son recursos de alto riesgo. Al conectarlos por primera vez, usa un proyecto de prueba y una cuenta con pocos privilegios.</p> <h2 id="plugins-de-despliegue">Plugins de despliegue </h2><p>Los plugins de plataformas de despliegue pueden permitir que Codex complete builds y releases directamente, como desplegar un proyecto frontend en Netlify.</p> <p>Estos plugins son adecuados para sitios pequeños, prototipos, herramientas internas y demos. En uso real, presta atención a:</p> <ul> <li>Ejecutar un build local antes del despliegue.</li> <li>No escribir variables de entorno directamente en el código.</li> <li>Comprobar que la página abre normalmente después de publicar.</li> <li>Mantener revisión humana para proyectos de producción.</li> </ul> <p>La IA puede ayudar a conectar el flujo de despliegue, pero los permisos de despliegue deben gestionarse con cuidado.</p> <h2 id="automatización-del-ordenador">Automatización del ordenador </h2><p>Con plataformas y entornos de plugins soportados, Codex también puede operar navegadores o apps de escritorio, completando tareas más cercanas a RPA.</p> <p>Ejemplos:</p> <ul> <li>Abrir una app de chat y preparar un mensaje.</li> <li>Navegar un tablero de proyecto y resumir estado de tareas.</li> <li>Generar un brief en inglés.</li> <li>Enviarlo a un destinatario especificado después de tu confirmación.</li> <li>Convertir el flujo en una automatización programada.</li> </ul> <p>Estas capacidades son imaginativas, pero requieren los límites de seguridad más fuertes. Cualquier operación que implique enviar mensajes, enviar email, enviar formularios, pagos o eliminar datos debe conservar confirmación humana.</p> <h2 id="sugerencias-de-uso">Sugerencias de uso </h2><p>La forma correcta de usar Codex App no es dejarle tomar todo de golpe, sino dividir tareas y permitir que ejecute eficientemente en un entorno controlado.</p> <p>Hábitos recomendados:</p> <ul> <li>Inicializar Git en cada proyecto.</li> <li>Usar modo plan para tareas complejas.</li> <li>Usar worktree para tareas paralelas.</li> <li>Poner reglas de proyecto en <code>AGENTS.md</code>.</li> <li>Mantener confirmación humana para acciones de alto riesgo.</li> <li>Convertir flujos repetidos en Skills o automatizaciones.</li> <li>Validar plugins y MCP primero en un entorno de prueba.</li> </ul> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li><a class="link" href="https://openai.com/index/introducing-the-codex-app/" target="_blank" rel="noopener" >Introducing the Codex app - OpenAI</a></li> <li><a class="link" href="https://help.openai.com/en/articles/11369540-codex-in-chatgpt" target="_blank" rel="noopener" >Using Codex with your ChatGPT plan - OpenAI Help Center</a></li> <li><a class="link" href="https://openai.com/academy/codex-plugins-and-skills/" target="_blank" rel="noopener" >Plugins and skills - OpenAI Academy</a></li> </ul> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>Codex App no es &ldquo;otra ventana de chat con IA&rdquo;. Su foco es convertir la programación con IA en un espacio de trabajo gestionable, donde proyectos locales, tareas en la nube, Git, worktree, plugins, Skills, MCP y automatización puedan conectarse.</p> <p>La clave para usarla bien es equilibrar libertad y control. Las tareas pequeñas pueden entregarse a Codex con confianza. Las tareas complejas deben empezar con un plan. Las acciones de alto riesgo deben confirmarse. Usada así, Codex puede convertirse no solo en un asistente que escribe código, sino en una herramienta de ingeniería de largo plazo.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/04/hermes-qwen36-local-agent/ Mon, 04 May 2026 06:40:30 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/04/hermes-qwen36-local-agent/ <p>La idea es ejecutar el modelo Qwen3.6 GGUF con <code>llama.cpp</code> dentro de WSL2 y conectar Hermes Agent a una API local compatible con OpenAI. Asi puedes tener un asistente de IA local siempre disponible en tu propio ordenador, sin depender de cuotas de tokens de servicios online.</p> <p>Esta solucion encaja con usuarios que quieren probar un AI Agent local y, al mismo tiempo, conservar privacidad de datos y control a largo plazo. Puede servir para preguntas diarias, escritura, ayuda con codigo, organizacion de informacion y automatizacion simple. Hay que tener en cuenta que cuanto mayor sea el modelo, mas VRAM necesitara; el ejemplo original usa Qwen3.6-27B y va mas estable con 24GB de VRAM. Si tienes menos VRAM, conviene elegir un modelo mas pequeno o una cuantizacion mas baja.</p> <h2 id="estructura-de-la-solucion">Estructura de la solucion </h2><p>La cadena completa es sencilla:</p> <ol> <li>Instalar WSL2 y Ubuntu 24.04 en Windows.</li> <li>Instalar CUDA Toolkit y compilar <code>llama.cpp</code> dentro de WSL2.</li> <li>Descargar el modelo Qwen3.6 GGUF.</li> <li>Iniciar el servicio local con <code>llama-server</code>.</li> <li>Instalar Hermes Agent y configurarlo hacia <code>http://localhost:8080/v1</code>.</li> <li>Opcional: escribir un script de inicio para arrancar el servicio del modelo al abrir WSL2.</li> </ol> <p>Hermes aporta la capacidad de Agent, y Qwen3.6 aporta el LLM local. Combinados, convierten el ordenador en un asistente de IA local y privado.</p> <h2 id="instalar-wsl2-y-ubuntu">Instalar WSL2 y Ubuntu </h2><p>En una ventana de Windows PowerShell como administrador:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="n">wsl</span> <span class="p">-</span><span class="n">-install</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">wsl</span> <span class="p">-</span><span class="n">-set-default-version</span> <span class="mf">2</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Despues de reiniciar, instala Ubuntu 24.04:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="n">wsl</span> <span class="p">-</span><span class="n">-install</span> <span class="n">-d</span> <span class="n">Ubuntu</span><span class="p">-</span><span class="mf">24.04</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Al terminar, Ubuntu pedira usuario y contrasena. Ya dentro de Ubuntu, comprueba primero si la GPU NVIDIA se reconoce correctamente en WSL2:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">nvidia-smi </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si no se reconoce la GPU, normalmente hay que actualizar primero el driver NVIDIA en Windows. WSL2 hereda el driver de Windows, pero CUDA Toolkit debe instalarse por separado dentro de WSL2.</p> <h2 id="instalar-python-y-herramientas-basicas">Instalar Python y herramientas basicas </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">sudo apt update <span class="o">&amp;&amp;</span> sudo apt install -y python3-pip python3-venv </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Tambien hacen falta herramientas de compilacion, Git y CMake:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">sudo apt install -y cmake build-essential git </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="compilar-llamacpp">Compilar llama.cpp </h2><p>Clona primero el codigo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">cd</span> llama.cpp </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si WSL2 ya tiene un entorno CUDA utilizable, compila directamente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">cmake -B build -DGGML_CUDA<span class="o">=</span>ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES<span class="o">=</span><span class="m">89</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">cmake --build build -j<span class="k">$(</span>nproc<span class="k">)</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p><code>CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=89</code> es adecuado para GPU Ada, por ejemplo la serie RTX 40. En otras tarjetas debes ajustarlo segun la arquitectura real.</p> <p>Si al compilar aparece que falta CUDA Toolkit, instalalo primero dentro de WSL2:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb </span></span><span class="line"><span class="cl">sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb </span></span><span class="line"><span class="cl">sudo apt update </span></span><span class="line"><span class="cl">sudo apt install -y cuda-toolkit-12-8 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Despues configura variables de entorno:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">export</span> <span class="nv">PATH</span><span class="o">=</span>/usr/local/cuda-12.8/bin:<span class="nv">$PATH</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">export</span> <span class="nv">LD_LIBRARY_PATH</span><span class="o">=</span>/usr/local/cuda-12.8/lib64:<span class="nv">$LD_LIBRARY_PATH</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">echo</span> <span class="s1">&#39;export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:$PATH&#39;</span> &gt;&gt; ~/.bashrc </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">echo</span> <span class="s1">&#39;export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH&#39;</span> &gt;&gt; ~/.bashrc </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Y compila de nuevo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">cd</span> ~/llama.cpp </span></span><span class="line"><span class="cl">rm -rf build </span></span><span class="line"><span class="cl">cmake -B build -DGGML_CUDA<span class="o">=</span>ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES<span class="o">=</span><span class="m">89</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">cmake --build build -j<span class="k">$(</span>nproc<span class="k">)</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="descargar-el-modelo-qwen36-gguf">Descargar el modelo Qwen3.6 GGUF </h2><p>El ejemplo original usa <code>Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf</code> de <code>unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF</code>:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">hf download unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--local-dir ~/models/ </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El archivo ronda los 17GB. Si Hugging Face descarga lento, puedes cambiar a espejos como ModelScope. Si no tienes suficiente VRAM, no fuerces 27B; usa un modelo mas pequeno o una cuantizacion mas baja.</p> <h2 id="iniciar-el-servicio-local-del-modelo">Iniciar el servicio local del modelo </h2><p>Arranca <code>llama-server</code> segun el nombre real de tu archivo de modelo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">~/llama.cpp/build/bin/llama-server <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--model ~/models/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--n-gpu-layers <span class="m">99</span> <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--ctx-size <span class="m">32768</span> <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--flash-attn on <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--temp 1.0 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--top-p 0.95 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--top-k <span class="m">20</span> <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--presence-penalty 1.5 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--port <span class="m">8080</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Tras iniciar correctamente, abre en el navegador de Windows:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">http://localhost:8080 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para que Hermes Agent u otros clientes compatibles con OpenAI lo llamen, la direccion de API suele ser:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">http://localhost:8080/v1 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="elegir-thinking-mode">Elegir Thinking mode </h2><p>Qwen3.6 puede activar Thinking mode por defecto. Es util para razonamiento complejo, problemas de codigo complicados y analisis de varios pasos, pero sera mas lento.</p> <p>Si quieres desactivarlo, detén el servicio y agrega <code>--chat-template-kwargs</code>:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">~/llama.cpp/build/bin/llama-server <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--model ~/models/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--n-gpu-layers <span class="m">99</span> <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--ctx-size <span class="m">32768</span> <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--flash-attn on <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--temp 1.0 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--top-p 0.95 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--top-k <span class="m">20</span> <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--presence-penalty 1.5 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--chat-template-kwargs <span class="s1">&#39;{&#34;enable_thinking&#34;:false}&#39;</span> <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl">--port <span class="m">8080</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Sin Thinking, las preguntas simples, escritura, autocompletado de codigo y explicacion de codigo iran mas rapido; para algoritmos complejos, Debug dificil y analisis de arquitectura, sigue siendo recomendable activarlo.</p> <h2 id="instalar-hermes-agent">Instalar Hermes Agent </h2><p>Mantén <code>llama-server</code> en ejecucion y abre otra terminal WSL2 para instalar Hermes Agent:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh <span class="p">|</span> bash </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El script instala dependencias como Python, Node.js, ripgrep y ffmpeg. Al configurar el endpoint del modelo, elige endpoint personalizado:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">URL: http://localhost:8080/v1 </span></span><span class="line"><span class="cl">API Key: 12345678 </span></span><span class="line"><span class="cl">Model: autodetect </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para el <code>llama-server</code> local, la API Key puede ser cualquier valor de relleno. Tras configurarlo, puedes conectar Telegram, WeChat, QQ, Discord y otros canales para que Hermes Agent use el modelo local y ejecute tareas.</p> <h2 id="arrancar-automaticamente-el-servicio-del-modelo">Arrancar automaticamente el servicio del modelo </h2><p>Puedes escribir un script para iniciar el servicio al abrir la terminal WSL2.</p> <p>Crea el script:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">cat &gt; ~/start-llm.sh <span class="s">&lt;&lt; &#39;EOF&#39; </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">#!/bin/bash </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">echo &#34;Starting Qwen3.6-27B llama-server...&#34; </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">~/llama.cpp/build/bin/llama-server \ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">--model ~/models/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf \ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">--n-gpu-layers 99 \ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">--ctx-size 65536 \ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">--flash-attn on \ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">--temp 1.0 \ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">--top-p 0.95 \ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">--top-k 20 \ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">--presence-penalty 1.5 \ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">--port 8080 \ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">--host 0.0.0.0 &amp; </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">echo &#34;llama-server started, PID: $!&#34; </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">echo &#34;API: http://localhost:8080/v1&#34; </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">echo &#34;Chat UI: http://localhost:8080&#34; </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">EOF</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">chmod +x ~/start-llm.sh </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Escribe en <code>.bashrc</code>:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">echo</span> <span class="s1">&#39;# Auto-start llama-server&#39;</span> &gt;&gt; ~/.bashrc </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">echo</span> <span class="s1">&#39;if ! pgrep -f &#34;llama-server&#34; &gt; /dev/null 2&gt;&amp;1; then&#39;</span> &gt;&gt; ~/.bashrc </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">echo</span> <span class="s1">&#39; ~/start-llm.sh&#39;</span> &gt;&gt; ~/.bashrc </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">echo</span> <span class="s1">&#39;fi&#39;</span> &gt;&gt; ~/.bashrc </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Asi, cada vez que abras WSL2, si <code>llama-server</code> no esta en ejecucion se iniciara automaticamente; si ya esta corriendo, se omitira para evitar duplicados.</p> <h2 id="notas">Notas </h2><ol> <li>El modelo 27B exige bastante VRAM; 24GB va mas estable. Con menos VRAM, usa un modelo mas pequeno.</li> <li><code>--ctx-size 65536</code> aumenta mucho la presion de VRAM y RAM. Si no es estable, baja primero a <code>32768</code> o menos.</li> <li>CUDA Toolkit dentro de WSL2 y el driver de Windows deben estar correctos; si falta uno, la compilacion o ejecucion CUDA puede fallar.</li> <li>Cuando Hermes Agent se conecta al servicio local, en esencia llama a una API compatible con OpenAI. Lo clave es que <code>http://localhost:8080/v1</code> responda bien.</li> <li>Si quieres acceder desde el telefono u otros dispositivos, debes configurar firewall de Windows, direccion LAN y aislamiento de seguridad. No expongas el servicio local directamente a Internet.</li> </ol> <h2 id="enlaces-relacionados">Enlaces relacionados </h2><ul> <li>Original: <a class="link" href="https://www.freedidi.com/24036.html" target="_blank" rel="noopener" >Hermes + Qwen3.6：本地最强 Agent 组合！零成本、无限 Token，太香了！</a></li> <li>llama.cpp: <a class="link" href="https://github.com/ggerganov/llama.cpp" target="_blank" rel="noopener" >ggerganov/llama.cpp</a></li> <li>Hermes Agent: <a class="link" href="https://github.com/NousResearch/hermes-agent" target="_blank" rel="noopener" >NousResearch/hermes-agent</a></li> <li>Ejemplo Qwen3.6 GGUF: <a class="link" href="https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF" target="_blank" rel="noopener" >unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/04/gemini-embedding-2-multimodal-rag/ Mon, 04 May 2026 06:01:10 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/04/gemini-embedding-2-multimodal-rag/ <p>Google Developers Blog presento el uso de Gemini Embedding 2 para desarrollo. El modelo ya esta en GA a traves de Gemini API y Gemini Enterprise Agent Platform. Lo importante no es solo que sea &ldquo;un nuevo modelo de embedding&rdquo;, sino que puede mapear texto, imagenes, video, audio y documentos al mismo espacio semantico.</p> <p>Esto amplia los limites de los sistemas de recuperacion. Antes, muchos flujos RAG necesitaban convertir imagenes, videos o audio en texto o metadatos y crear indices separados. Gemini Embedding 2 puede procesar directamente entradas multimodales, haciendo que agents, busqueda y sistemas de clasificacion trabajen mas facilmente con materiales reales de negocio.</p> <p>Enlace original: <a class="link" href="https://developers.googleblog.com/building-with-gemini-embedding-2/" target="_blank" rel="noopener" >Building with Gemini Embedding 2: Agentic multimodal RAG and beyond</a></p> <h2 id="capacidades-del-modelo">Capacidades del modelo </h2><p>Gemini Embedding 2 admite mas de 100 idiomas. Una sola solicitud puede procesar:</p> <ul> <li>Hasta 8,192 tokens de texto.</li> <li>Hasta 6 imagenes.</li> <li>Hasta 120 segundos de video.</li> <li>Hasta 180 segundos de audio.</li> <li>Hasta 6 paginas PDF.</li> </ul> <p>La clave es el &ldquo;espacio semantico unificado&rdquo;. Los desarrolladores pueden poner contenidos de distintas modalidades en una misma representacion vectorial y aplicar la misma logica de recuperacion, clustering o reranking.</p> <p>Por ejemplo, una descripcion de texto y una imagen pueden ir en la misma solicitud de embedding:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">google</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">genai</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">google.genai</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">types</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">client</span> <span class="o">=</span> <span class="n">genai</span><span class="o">.</span><span class="n">Client</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">with</span> <span class="nb">open</span><span class="p">(</span><span class="s1">&#39;dog.png&#39;</span><span class="p">,</span> <span class="s1">&#39;rb&#39;</span><span class="p">)</span> <span class="k">as</span> <span class="n">f</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">image_bytes</span> <span class="o">=</span> <span class="n">f</span><span class="o">.</span><span class="n">read</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">result</span> <span class="o">=</span> <span class="n">client</span><span class="o">.</span><span class="n">models</span><span class="o">.</span><span class="n">embed_content</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">model</span><span class="o">=</span><span class="s1">&#39;gemini-embedding-2&#39;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">contents</span><span class="o">=</span><span class="p">[</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s2">&#34;An image of a dog&#34;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">types</span><span class="o">.</span><span class="n">Part</span><span class="o">.</span><span class="n">from_bytes</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">data</span><span class="o">=</span><span class="n">image_bytes</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">mime_type</span><span class="o">=</span><span class="s1">&#39;image/png&#39;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">),</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">]</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">print</span><span class="p">(</span><span class="n">result</span><span class="o">.</span><span class="n">embeddings</span><span class="p">)</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si quieres obtener un embedding separado para cada entrada, en vez de agregarlas en un unico vector, puedes usar Batch API. El articulo tambien menciona que Agent Platform sigue avanzando en este soporte por lotes.</p> <h2 id="que-significa-para-rag">Que significa para RAG </h2><p>El embedding multimodal es muy util para RAG agentico. Un AI agent puede necesitar revisar al mismo tiempo repositorios de codigo, PDF, capturas, graficos, transcripciones de reuniones y fotos de producto. Si todos los materiales entran en el mismo espacio semantico, la recuperacion no necesita una entrada distinta para cada formato.</p> <p>Google recomienda usar task prefix segun la tarea para acercar el embedding al objetivo de recuperacion. Por ejemplo, preguntas y respuestas, fact checking, recuperacion de codigo y resultados de busqueda pueden usar prefijos distintos:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># Generate embedding for your task&#39;s query:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">prepare_query</span><span class="p">(</span><span class="n">query</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="sa">f</span><span class="s2">&#34;task: question answering | query: </span><span class="si">{</span><span class="n">content</span><span class="si">}</span><span class="s2">&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="c1"># return f&#34;task: fact checking | query: {content}&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="c1"># return f&#34;task: code retrieval | query: {content}&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="c1"># return f&#34;task: search result | query: {content}&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># Generate embedding for document of an asymmetric retrieval task:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">prepare_document</span><span class="p">(</span><span class="n">content</span><span class="p">,</span> <span class="n">title</span><span class="o">=</span><span class="kc">None</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">title</span> <span class="ow">is</span> <span class="kc">None</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">title</span> <span class="o">=</span> <span class="s2">&#34;none&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="sa">f</span><span class="s2">&#34;title: </span><span class="si">{</span><span class="n">title</span><span class="si">}</span><span class="s2"> | text: </span><span class="si">{</span><span class="n">content</span><span class="si">}</span><span class="s2">&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Este prefijo encaja con recuperacion asimetrica: las consultas suelen ser cortas y los documentos largos. Preparar query y document con formatos de tarea distintos puede mejorar el emparejamiento entre consulta corta y documento largo.</p> <p>El articulo da dos resultados reales:</p> <ul> <li>Harvey mejoro un 3% el Recall@20 precision frente a la generacion anterior de embedding en benchmarks legales.</li> <li>Supermemory mejoro un 40% el Recall@1 en precision de busqueda y lo usa en memoria, indexacion, busqueda y Q&amp;A.</li> </ul> <p>Estos numeros no significan que todos los escenarios mejoren igual, pero muestran que el embedding multimodal ya no es solo una demostracion, sino que produce efecto en productos reales de busqueda.</p> <h2 id="busqueda-visual">Busqueda visual </h2><p>Gemini Embedding 2 tambien encaja con busqueda por imagen, busqueda mixta imagen-texto e identificacion de productos. El articulo menciona que Nuuly, una empresa de alquiler de ropa, lo uso para emparejar fotos de ropa sin etiquetar en almacen: Match@20 subio de 60% a casi 87%, y el exito total de identificacion paso de 74% a mas de 90%.</p> <p>La clave de estos escenarios no es generar contenido, sino entender &ldquo;a que inventario, documento o registro de producto se parece mas esta imagen&rdquo;. Si tu negocio tiene muchas imagenes, clips de video o documentos escaneados, el embedding multimodal es mas natural que un indice puramente textual.</p> <h2 id="reranking-de-recuperacion">Reranking de recuperacion </h2><p>El embedding tambien puede usarse para rerank. Una practica comun es recuperar primero un grupo de candidatos y luego calcular la similitud entre cada candidato y la consulta del usuario, subiendo los resultados mas relevantes:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># 1. Define a function to calculate the dot product (cosine similarity)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">dot_product</span><span class="p">(</span><span class="n">a</span><span class="p">:</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">ndarray</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">:</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">ndarray</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="p">(</span><span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">array</span><span class="p">(</span><span class="n">a</span><span class="p">)</span> <span class="o">@</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">array</span><span class="p">(</span><span class="n">b</span><span class="p">)</span><span class="o">.</span><span class="n">T</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># 2. Retrieve your embeddings</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># (Assuming &#39;summaries&#39; is your list of search results)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">search_res</span> <span class="o">=</span> <span class="n">get_embeddings</span><span class="p">(</span><span class="n">summaries</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">embedded_query</span> <span class="o">=</span> <span class="n">get_embeddings</span><span class="p">([</span><span class="n">query</span><span class="p">])</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># 3. Calculate similarity scores</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">sim_value</span> <span class="o">=</span> <span class="n">dot_product</span><span class="p">(</span><span class="n">search_res</span><span class="p">,</span> <span class="n">embedded_query</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># 4. Select the most relevant result</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">best_match_index</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">argmax</span><span class="p">(</span><span class="n">sim_value</span><span class="p">)</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El articulo tambien menciona otra idea: pedir primero al modelo que genere una respuesta hipotetica con su conocimiento interno, hacer embedding de esa respuesta y compararla con los candidatos. Esto ayuda a elegir resultados semanticamente mas cercanos, especialmente en RAG de preguntas y respuestas.</p> <h2 id="clustering-clasificacion-y-deteccion-de-anomalias">Clustering, clasificacion y deteccion de anomalias </h2><p>Ademas de recuperacion, los embeddings sirven para clustering, clasificacion y deteccion de anomalias. A diferencia de la recuperacion de preguntas y respuestas, estas son tareas simetricas: query y document pueden usar el mismo prefijo de tarea.</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># Generate embedding for query &amp; document of your task.</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">prepare_query_and_document</span><span class="p">(</span><span class="n">content</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="c1"># return f&#39;task: clustering | query: {content}&#39;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="c1"># return f&#39;task: sentence similarity | query: {content}&#39;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="c1"># return f&#39;task: classification | query: {content}&#39;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Estas tareas pueden aplicarse a clasificacion de opinion publica, moderacion de contenido, agrupacion de activos similares y deteccion de muestras anomalas. Tambien pueden ayudar a un agent a ordenar mucho contexto antes de entrar en razonamiento posterior.</p> <h2 id="almacenamiento-y-coste">Almacenamiento y coste </h2><p>Gemini Embedding 2 devuelve por defecto vectores de 3,072 dimensiones. Usa Matryoshka Representation Learning, por lo que puedes truncar el vector a una dimension menor con <code>output_dimensionality</code>. Google recomienda 1,536 o 768 dimensiones cuando la eficiencia es prioritaria:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="n">result</span> <span class="o">=</span> <span class="n">client</span><span class="o">.</span><span class="n">models</span><span class="o">.</span><span class="n">embed_content</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">model</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;gemini-embedding-2&#34;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">contents</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;What is the meaning of life?&#34;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">config</span><span class="o">=</span><span class="p">{</span><span class="s2">&#34;output_dimensionality&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="mi">768</span><span class="p">}</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">)</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Los vectores pueden almacenarse en Agent Platform Vector Search, Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB y sistemas similares. En coste, el articulo menciona que Batch API ofrece mayor throughput y puede llegar al 50% del precio por defecto de embeddings.</p> <h2 id="como-usarlo-como-desarrollador">Como usarlo como desarrollador </h2><p>Si ya tienes RAG textual, puedes empezar con dos mejoras incrementales:</p> <ol> <li>Poner PDF, capturas, descripciones de imagen y documentos de texto en un mismo indice, y comprobar si la recuperacion se vuelve mas estable.</li> <li>Agregar task prefix para distintas tareas, como Q&amp;A, fact checking, recuperacion de codigo y busqueda de productos. No proceses todo con el mismo formato de embedding.</li> </ol> <p>Si estas creando un producto nuevo, considera primero estas direcciones:</p> <ul> <li>Base de conocimiento empresarial: recuperar documentos, graficos, capturas de presentaciones y material de reuniones al mismo tiempo.</li> <li>Busqueda visual: encontrar productos, activos, disenos y archivos usando imagen, texto o entradas mixtas.</li> <li>Toolchain de Agent: permitir que coding agents, research agents o agentes de soporte recuperen materiales de negocio en varios formatos.</li> <li>Gobernanza de contenido: clasificar, agrupar y detectar anomalias en texto, imagenes y clips de video.</li> </ul> <p>El valor de Gemini Embedding 2 esta en convertir materiales multimodales en un mismo conjunto de activos recuperables. Para desarrolladores, reduce la capa intermedia de &ldquo;convertir primero a texto y luego buscar&rdquo;, y acerca los sistemas RAG a la forma real de los datos del mundo.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/ Sat, 02 May 2026 11:35:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/ <p>Esta pagina recopila 13 casos de la categoria <code>Diseno de personajes</code>. Cada entrada conserva el enlace original, el autor, la imagen generada y el prompt completo.</p> <p>Navegacion de categorias: <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-case-index/" >Indice general</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ecommerce-cases/" >E-commerce</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ad-creative-cases/" >Creatividad publicitaria</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/" >Retratos</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/" >Posters e ilustraciones</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/" >Personajes</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/" >UI y redes sociales</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/" >Comparaciones y comunidad</a></p> <h2 id="diseno-de-personajes">Diseno de personajes </h2><h3 id="动漫快照转换">动漫快照转换 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Thereallo1026/status/2044241997163311569" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Thereallo1026" target="_blank" rel="noopener" >@Thereallo1026</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/000.webp" width="1200" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/000_hu_5fe4266b32ad16cf.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/000_hu_a1f3ef59923038a0.webp 1024w" loading="lazy" alt="动漫快照转换" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Show me the attached image as a snapshot from an actual anime </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="persona5-角色参考卡">Persona5 角色参考卡 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/iamrednightS/status/2045075682837836265" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/iamrednightS" target="_blank" rel="noopener" >@iamrednightS</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/001.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/001_hu_57be85d9a8e82c4a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/001_hu_776e82cda4697edc.webp 1024w" loading="lazy" alt="Persona5 角色参考卡" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">基于此角色和背景，请制作一份类似官方设定资料的角色资料卡。 </span></span><span class="line"><span class="cl">・包含三视图：正面、侧面和背面 </span></span><span class="line"><span class="cl">・添加角色面部表情的变化・分解并展示服装和装备的详细部分 </span></span><span class="line"><span class="cl">・添加色板・包含世界观设定的简要说明 </span></span><span class="line"><span class="cl">・总体上，使用有组织的布局（白色背景，插画风格）高分辨率、专业概念艺术风格 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="美少女游戏角色介绍页">美少女游戏角色介绍页 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/09lyco/status/2045281845391323175" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/09lyco" target="_blank" rel="noopener" >@09lyco</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/002.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/002_hu_c6045b71b70fa970.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/002_hu_4907ed0cfccb62c.webp 1024w" loading="lazy" alt="美少女游戏角色介绍页" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">最新モデルの画像生成ツールを使用して、 </span></span><span class="line"><span class="cl">このちびキャライラストと立ち絵を使って本物のサイトページのようにキャラクター紹介ページ風イラストを作ってください。 （紹介ページとして使ってもおかしくないもの） </span></span><span class="line"><span class="cl">ギャルゲーのキャラクター紹介ページをイメージした高品質なもの。 顔の差分なども乗っている、CGイラストが存在する。ちびキャラが存在する。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">「ここに自己紹介」 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">名前:（ここに名前） </span></span><span class="line"><span class="cl">イメージカラー:（ここに色） </span></span><span class="line"><span class="cl">身長:（ここに身長）cm </span></span><span class="line"><span class="cl">体重:（ここに体重）kg </span></span><span class="line"><span class="cl">キャッチコピー:&#34;「ここにセリフ」&#34; </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="官方角色设定表日文">官方角色设定表（日文） </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Toshi_nyaruo_AI/status/2045025277538107420" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Toshi_nyaruo_AI" target="_blank" rel="noopener" >@Toshi_nyaruo_AI</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/003.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/003_hu_8b2c1f84cf9e3eab.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/003_hu_16e900efd803603e.webp 1024w" loading="lazy" alt="官方角色设定表（日文）" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span><span class="lnt">8 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">このキャラクターと背景を元に、 公式設定資料のようなキャラクターシートを作成してください。 </span></span><span class="line"><span class="cl">・正面、側面、背面の3面図を含める ・キャラクターの表情バリエーションを追加 </span></span><span class="line"><span class="cl">・衣装や装備の詳細パーツを分解して表示 ・カラーパレットを追加 ・世界観の簡単な説明を入れる </span></span><span class="line"><span class="cl">・全体は整理されたレイアウト </span></span><span class="line"><span class="cl">（白背景、図解風） </span></span><span class="line"><span class="cl">・アスペクト比16：9 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">高解像度、プロのコンセプトアートスタイル </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="机甲少女海上城市主视觉">机甲少女海上城市主视觉 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/old_pgmrs_will/status/2046144801071079612" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/old_pgmrs_will" target="_blank" rel="noopener" >@old_pgmrs_will</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/004.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/004_hu_f8ffb7e0987258b8.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/004_hu_fd1bd7e4ae833a8f.webp 1024w" loading="lazy" alt="机甲少女海上城市主视觉" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A mecha girl mid-teens, pale skin smudged with soot and salt spray, sharp amber eyes with glowing HUD reticles, waist-length ash-white hair tied in a high ponytail whipping in the sea wind, matte gunmetal exoskeleton armor plating her shoulders, forearms and shins, exposed hydraulic pistons at the joints, chest rig with glowing cyan coolant lines, oversized oil-stained hangar jacket half slipping off one shoulder, a massive rail cannon resting on her right shoulder, dog tags and frayed red ribbon at her collar , standing off-center to the left on the rusted edge of a tilted steel platform jutting out over dark water, weight shifted onto one leg, left hand gripping the cannon strap, head turned slightly toward camera with a quiet defiant stare, steam venting from her back thrusters, her ponytail and jacket streaming sideways in the salt wind , a vast derelict sea-city at dusk, colossal megastructures of unknown purpose rising from the ocean in staggered silhouettes, bone-white monolithic towers fused with barnacled steel, cyclopean ring-shaped constructs canted at broken angles, rusted skeletal gantries threaded with dead cables, dark swells rolling between the pylons, shipwrecks half-swallowed at their feet, thick sea fog clinging to the bases while the upper structures pierce into a bruised sky, scattered faint lights blinking high in the towers like distant eyes , moody low-key lighting, cold teal ambient from the overcast sky, warm amber sodium glow leaking from a distant structure camera-right, hard backlight from a low sun behind the towers carving her silhouette, volumetric god rays cutting through sea mist, wet specular highlights on her armor , 35mm anamorphic lens, slight low angle looking up past her shoulder toward the structures, medium-wide shot, shallow depth of field with foreground rust in soft focus, horizontal lens flares, fine atmospheric haze compressing the distant megastructures into layered silhouettes , cinematic anime key visual, painterly digital illustration with crisp line art, desaturated oceanic palette of teal, bone-white and rust punched by small warm accent lights, film grain, high-contrast editorial poster aesthetic . Format 16:9. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="圣斗士星矢黄金圣斗士卡片网格">圣斗士星矢黄金圣斗士卡片网格 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen/status/2046476566537080849" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen" target="_blank" rel="noopener" >@songguoxiansen</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/005.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/005_hu_2f54ac4216964955.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/005_hu_2a5d701f29577fa7.webp 1024w" loading="lazy" alt="圣斗士星矢黄金圣斗士卡片网格" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">生成圣斗士星矢12个黄金圣斗士的12宫格卡牌图片,每张卡牌上写上对应的中文名,每行4个,宽高比16:9。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="chaos-notes-遮脸角色图">Chaos Notes 遮脸角色图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/loglogrog/status/2046448773162033240" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/loglogrog" target="_blank" rel="noopener" >@loglogrog</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/006.webp" width="1200" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/006_hu_60e069b94aa2d3a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/006_hu_dbf0c2afb90098fb.webp 1024w" loading="lazy" alt="Chaos Notes 遮脸角色图" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span><span class="lnt">34 </span><span class="lnt">35 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl"># 混沌としたメモ書き・記号の集合体からキャラクターの顔を浮かび上がらせるアート </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">--- スタイル </span></span><span class="line"><span class="cl">- 白い紙の上に黒インクで描かれた大量の手書きメモ、数式、記号、ランダムな線。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 紙いっぱいに散らばる書き殴り風のカオス。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 所々に赤インクの強調(ライン、塗り潰し、マーカー風の塊)。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- アナログのノート落書きのような質感。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">--- 構図 </span></span><span class="line"><span class="cl">- ランダムなメモや記号が全体を覆い尽くす。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 黒インクの線や文字の密度が「キャラクターの顔」の位置に集中する。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 結果として、混沌の中から「与えられたキャラクターの顔のシルエット・表情」がうっすら浮かび上がる。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 顔は写実的ではなく、カオスの断片が集まって形を成す。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">--- 色彩 </span></span><span class="line"><span class="cl">- モノクロ(黒・白)を主体に構成。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 赤インクをアクセントとして散発的に配置。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 彩度は抑えめ、アナログの紙とインク感を重視。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">--- 表現要素 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 読めるようで読めない文字列、日本語や英数字が混在。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 数式記号、矢印、点、斜線、クロス、ドリップ(インクの飛び散り)。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- キャラクターの顔の目や髪の輪郭は、メモや記号の配置の「余白」や「濃淡」で浮かび上がる。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">--- 禁止事項 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 顔を直接的に描き込む写実ポートレート。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- デジタル処理的で整然とした幾何学模様。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- カラフルな彩色や過飽和表現。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- ロゴ、透かし、人工的なCG感。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">--- Definition of Done (DoD) </span></span><span class="line"><span class="cl">- 全体は「混沌としたメモ・記号の集合体」として成立している。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 与えられたキャラクターの顔が、混沌の濃淡・配置から自然に浮かび上がる。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 色はモノクロ+赤アクセントのみ。 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 紙とインクの手描き的質感を保持している。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="动漫武术战斗插画">动漫武术战斗插画 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Tanemomi_Ver2/status/2046063806846214265" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Tanemomi_Ver2" target="_blank" rel="noopener" >@Tanemomi_Ver2</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/007.webp" width="1200" height="960" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/007_hu_9cf5386c675bd84a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/007_hu_c90ccebf0d02356c.webp 1024w" loading="lazy" alt="动漫武术战斗插画" class="gallery-image" data-flex-grow="125" data-flex-basis="300px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">An anime-style illustration of a {argument name=&#34;action type&#34; default=&#34;high-impact martial arts battle&#34;} between two young female fighters in a {argument name=&#34;setting&#34; default=&#34;traditional wooden martial arts dojo&#34;}. In the foreground, a girl with black hair in a high bun wears a {argument name=&#34;character 1 color theme&#34; default=&#34;red and white&#34;} Chinese-style martial arts outfit with baggy pants. She is in a dynamic, low, forward-thrusting stance, surrounded by swirling red energy and water splashes. In the background to the right, a girl with light purple hair in twin buns wears a {argument name=&#34;character 2 color theme&#34; default=&#34;green and purple&#34;} Chinese dress with gold embroidery and black tights. She is leaping through the air in a flying kick pose, surrounded by swirling blue energy. The wooden floorboards are splintering from the intense impact, with debris and dust flying through the air. Above them hangs a weathered wooden sign with the text &#34;{argument name=&#34;sign text&#34; default=&#34;武術会&#34;}&#34;. The scene features dramatic lighting, a low-angle dynamic perspective, and intense action effects. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="班加罗尔花市里的-gta-6">班加罗尔花市里的 GTA 6 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ismajc/status/2048174302164394493" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ismajc" target="_blank" rel="noopener" >@ismajc</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/008.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/008_hu_bf6b81a84a2781af.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/008_hu_be718831680f9c.webp 1024w" loading="lazy" alt="班加罗尔花市里的 GTA 6" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{argument name=&#34;game&#34; default=&#34;gta 6&#34;} in {argument name=&#34;location&#34; default=&#34;Bangalore’s market flower&#34;} in India </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="新宿酒吧里的-gta-6-场景">新宿酒吧里的 GTA 6 场景 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ismajc/status/2048166630933282995" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ismajc" target="_blank" rel="noopener" >@ismajc</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/009.webp" width="1200" height="960" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/009_hu_a949bf78d69991b5.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/009_hu_247ff5d36aa62487.webp 1024w" loading="lazy" alt="新宿酒吧里的 GTA 6 场景" class="gallery-image" data-flex-grow="125" data-flex-basis="300px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{argument name=&#34;game&#34; default=&#34;GTA 6&#34;} in {argument name=&#34;bar name&#34; default=&#34;La Jetée Bar&#34;} (that pays homage to Chris Marker) in {argument name=&#34;location&#34; default=&#34;Shinjuku, Tokyo&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="白猫计划-eleanor">白猫计划 Eleanor </h3><p><a class="link" href="https://x.com/yume00112211/status/2048309139013853421" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/yume00112211" target="_blank" rel="noopener" >@yume00112211</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/010.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/010_hu_25e2c1330767f443.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/010_hu_8dac83cc06b48cea.webp 1024w" loading="lazy" alt="白猫计划 Eleanor" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{argument name=&#34;series&#34; default=&#34;White Cat Project&#34;} </span></span><span class="line"><span class="cl">{argument name=&#34;character&#34; default=&#34;Eleanor&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="剪影拼贴角色主视觉海报">剪影拼贴角色主视觉海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/SimplyAnnisa/status/2049468867106189319" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/SimplyAnnisa" target="_blank" rel="noopener" >@SimplyAnnisa</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/011.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/011_hu_96920472c4e5c3b8.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/011_hu_951dbaeab63a82fb.webp 1024w" loading="lazy" alt="剪影拼贴角色主视觉海报" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A character promotional poster titled “INPUT NAME,” designed in a unified vertical key visual composition (9:16). The upper half features the most recognizable element of the character as a dominant oversized visual silhouette. The middle to lower section contains the full character as a secondary subject. Inside the large silhouette and around the character, use a double-exposure and collage-style narrative composition with scenes, symbolic imagery, supporting elements, and environmental details blended into mist, ink wash, and negative space. The left and right sides include complementary secondary elements to create narrative tension and spatial variation. A continuous flowing visual line runs from top to bottom, connecting the main character, internal collage, and the large upper silhouette. Preserve large areas of negative space with ink diffusion, soft blurring, and fragmented transitions inspired by Eastern aesthetics. The style is cohesive, refined, restrained, and poster-worthy. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="电视剧主题像素游戏概念板">电视剧主题像素游戏概念板 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/sciencedegens/status/2049359171594903856" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/sciencedegens" target="_blank" rel="noopener" >@sciencedegens</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/012.webp" width="1200" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/012_hu_b99a06de04a3bd5c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/012_hu_a7e307ab0d4e649b.webp 1024w" loading="lazy" alt="电视剧主题像素游戏概念板" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">爱情公寓 电视剧主题 像素养成类游戏概念图，包括场景全局内容，周围环绕各人物形象三视图，底部是场景特写，右下角是剧情梗概。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">随机一个经典国内古装电视剧，生成古装电视剧主题像素养成类游戏概念图，包括场景全局内容，周围环绕各人物形象三视图，底部是场景特写，右下角是剧情梗概。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">「XXX」电视剧主题像素养成类游戏概念图，包括场景全局内容，周围环绕各人物（人物别重复）形象三视图，底部是场景特写，右下角是剧情梗概。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Navegacion de categorias: <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-case-index/" >Indice general</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ecommerce-cases/" >E-commerce</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ad-creative-cases/" >Creatividad publicitaria</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/" >Retratos</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/" >Posters e ilustraciones</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/" >Personajes</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/" >UI y redes sociales</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/" >Comparaciones y comunidad</a></p> <h2 id="enlaces-del-repositorio-original">Enlaces del repositorio original </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts" target="_blank" rel="noopener" >Pagina del proyecto</a></li> <li><a class="link" href="https://github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts/blob/main/cases/character.md" target="_blank" rel="noopener" >Archivo de categoria original</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/ Sat, 02 May 2026 11:35:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/ <p>Esta pagina recopila 48 casos de la categoria <code>Comparaciones y comunidad</code>. Cada entrada conserva el enlace original, el autor, la imagen generada y el prompt completo.</p> <p>Navegacion de categorias: <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-case-index/" >Indice general</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ecommerce-cases/" >E-commerce</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ad-creative-cases/" >Creatividad publicitaria</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/" >Retratos</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/" >Posters e ilustraciones</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/" >Personajes</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/" >UI y redes sociales</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/" >Comparaciones y comunidad</a></p> <h2 id="comparaciones-y-casos-de-la-comunidad">Comparaciones y casos de la comunidad </h2><h3 id="木质书架提示词测试">木质书架提示词测试 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/chetaslua/status/2044331451077013749" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/chetaslua" target="_blank" rel="noopener" >@chetaslua</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/000.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/000_hu_349a75f53e60885a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/000_hu_60fe6fed947c682a.webp 1024w" loading="lazy" alt="木质书架提示词测试" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A wooden bookshelf consisting of three shelves: On the top shelf, there should be one book, on the second shelf, there should be three books, and on the bottom shelf, there should be seven books. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="gpt-image-2-细节展示">GPT-Image-2 细节展示 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/liyue_ai/status/2045000106919997637" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/liyue_ai" target="_blank" rel="noopener" >@liyue_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/001.webp" width="456" height="703" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/001_hu_e0b361543eb632d3.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/001_hu_8ce9a910d53d3bc2.webp 1024w" loading="lazy" alt="GPT-Image-2 细节展示" class="gallery-image" data-flex-grow="64" data-flex-basis="155px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">以眼部特写图片为基础，生成3:4的四屏构图超写实眼部特写，四屏按春夏秋冬上下排序。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">第一屏：眼眸中带着绽粉樱色的美瞳，睫毛缀满迷你春花，脸颊散落樱瓣与黄蕊小花，粉蝶萦绕眉眼，浅金发丝轻垂，下方簇簇樱花怒放，画面中央&#34;SPRING&#34;白色艺术字点缀，风格细腻唯美，光影柔和，色彩粉嫩治愈，下面用书法体写着春； </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">第二屏：眼眸中带着着清荷色的美瞳，睫毛饰以粉莲与绿荷，脸颊挂着晶莹水珠，粉瓣、绿荷点缀其间，蜻蜓轻绕，浅金发丝若隐若现，画面中央&#34;Summer&#34;白色艺术字凸显，光影通透流光感，色彩清透凉爽，下面用书法体写着夏； </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">第三屏：眼眸中带着金黄红相间的美瞳，睫毛饰以橙红枫叶，脸颊散落金红秋叶，橙蝶翩跹眉眼间，浅金发丝隐约可见，画面中央&#34;AUTUMN&#34;白色艺术字醒目，光影暖金流光，色彩浓郁温暖，下面用书法笔写着秋； </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">第四屏：眼眸中带着雪花蓝色的美瞳，睫毛覆满冰晶雪片，脸颊散落白色雪花与红色腊梅，银白蝴蝶翩跹眉眼，浅金发丝朦胧似雪，画面中央&#34;WINTER&#34;白色艺术字亮眼，光影冷冽蓝白流光，色彩清透纯净，下面用书法体写着冬。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">整体呈现梦幻眼眸四季交替的唯美梦幻治愈画面，微调各屏的光影强度，让画面氛围感更浓郁。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="ab-测试签名输出">A/B 测试签名输出 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/saskr_13/status/2044744396932079934" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/saskr_13" target="_blank" rel="noopener" >@saskr_13</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/002.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/002_hu_84c99483702d69b4.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/002_hu_d27853e0cb13d54a.webp 1024w" loading="lazy" alt="A/B 测试签名输出" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">私があなたをどんなふうに扱ってきたか、4 コマ漫画風に描いてください。まずは 800 字くらいのプロットをテキストで出して、私が「描いて」と言ったらプロットに沿った 4 コマ漫画を描いてください。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="剪影宇宙叙事海报">剪影宇宙叙事海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MrLarus/status/2045418028733538620" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MrLarus" target="_blank" rel="noopener" >@MrLarus</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/003.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/003_hu_69c60fbc35d186ac.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/003_hu_f2a47467a79d8d90.webp 1024w" loading="lazy" alt="剪影宇宙叙事海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">请根据【主题：xxx】自动生成一张高审美的“轮廓宇宙 / 收藏版叙事海报”风格作品。不要将画面局限于固定器物或常见容器，不要优先默认瓶子、沙漏、玻璃罩、怀表之类的常规载体，而是由 AI 根据主题自行判断并选择一个最契合、最有象征意义、轮廓最强、最适合承载完整叙事世界的主轮廓载体。这个主轮廓可以是器物、建筑、门、塔、拱门、穹顶、楼梯井、长廊、雕像、侧脸、眼睛、手掌、头骨、羽翼、面具、镜面、王座、圆环、裂缝、光幕、阴影、几何结构、空间切面、舞台框景、抽象符号或其他更有创意与主题代表性的视觉轮廓，要求合理布局。优先选择最能放大主题气质、最能形成强烈视觉记忆点、最能体现史诗感、神秘感、诗意感或设计感的轮廓，而不是最安全、最普通、最常见的容器。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">画面的核心不是简单把世界装进某个物体里，而是让完整的主题世界自然生长在这个主轮廓之中、之内、之上、之边界里或与其结构融为一体，形成一种“主题宇宙依附于一个象征性轮廓展开”的高级叙事效果。主轮廓必须清晰、优雅、有辨识度，并在整体构图中占据核心地位。轮廓内部或边界中需要自动生成与主题强绑定的完整叙事世界，内容应当丰富、饱满、层次清晰，包括最能代表主题的标志性场景、核心建筑或空间结构、象征符号与隐喻元素、角色关系或文明痕迹、远景中景近景的空间递进、具有命运感和情绪张力的氛围层次，以及门、台阶、桥梁、水面、烟雾、路径、光源、遗迹、机械结构、自然景观、抽象形态、生物或道具等叙事细节。所有元素必须统一、自然、有主次、有层级地融合，像一个完整世界真实孕育在这个轮廓结构之中，而不是简单拼贴、裁切填充、素材堆叠或模板化背景。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">整体构图需要具有强烈的收藏版海报气质与高级设计感，大结构稳定，主轮廓强烈明确，内部世界具有纵深、秩序和呼吸感，细节丰富但不拥挤，内容丰满但不杂乱，可以适度加入小比例人物剪影、远处建筑、光柱、门洞、桥、阶梯、回廊、倒影、天光或远景结构来增强尺度感、故事感与史诗感。整体画面要安静、宏大、凝练、富有余味，不要平均铺满，不要廉价热闹，不要无重点堆砌。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">风格融合收藏版电影海报构图、高级叙事型视觉设计、梦幻水彩质感与纸张印刷品气质，强调纸张颗粒感、边缘飞白、水彩刷痕、轻微晕染、空气透视、柔和雾化、局部体积光、光雾穿透、大面积留白与克制版式，让画面看起来像设计师完成的高端收藏版视觉作品，而不是普通 AI 跑图。整体气质要高级、诗意、宏大、神圣、怀旧、安静、具有传说感和叙事感。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">色彩由 AI 根据主题自动判断并匹配最合适的高级配色方案，但必须保持统一、克制、耐看、低饱和、高级，不要杂乱高饱和，不要廉价霓虹感，不要塑料数码感。配色可以围绕黑金灰、冷蓝灰、雾白灰、褐红米白、暗铜、旧纸色、深海蓝、暮色紫、银灰等体系自由变化，但必须始终服务主题，并保持海报级审美与整体和谐。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">最终要求：第一眼有强烈的主题识别度和轮廓记忆点，第二眼有完整丰富的叙事世界，第三眼仍有细节和余味。轮廓选择必须具有创意和主题匹配度，尽量避免重复、保守、常见的容器套路，优先选择更有象征性、更有空间感、更有设计潜力的轮廓形式。不要普通背景拼接，不要生硬裁切，不要模板化奇幻素材，不要游戏宣传图感，不要过度卡通化，不要过度写实导致失去艺术感，不要形式大于内容。如果合适，可以自然加入低调克制的标题、编号、签名或落款，让它更像收藏版海报设计的一部分，但不要喧宾夺主。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="狮驼岭暗黑神话场景">狮驼岭暗黑神话场景 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MANISH1027512/status/2045743158860878312" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MANISH1027512" target="_blank" rel="noopener" >@MANISH1027512</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/004.webp" width="1200" height="673" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/004_hu_f5f4bf455e2347e6.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/004_hu_2545fff147bf08cb.webp 1024w" loading="lazy" alt="狮驼岭暗黑神话场景" class="gallery-image" data-flex-grow="178" data-flex-basis="427px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">中式怪异，黑暗神秘风格融合中式美学，完美细节，多重管线渲染，完美建模。西游记背景，狮驼岭，千妖万怪，坐在左边巨大王座上的大象王重甲妖精，坐在中间巨大王座上的狮王重甲妖精，坐在右边巨大王座上大鹏鸟王重甲妖精。渺小的背对镜头孙悟空肩抗金箍棒步行前进，孙悟空身穿铠甲，近地仰拍镜头，长焦镜头，强烈阴影。极致细节刻画，多次修改，正确透视和主体线条，精致细节 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="counter-strike-x-terraria-截图混搭">Counter-Strike x Terraria 截图混搭 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/yssrski/status/2046410519595348397" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/yssrski" target="_blank" rel="noopener" >@yssrski</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/005.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/005_hu_22dc16342dfb23c0.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/005_hu_e8fbbe23ea2f380e.webp 1024w" loading="lazy" alt="Counter-Strike x Terraria 截图混搭" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">counter strike in game screenshot, mixed with Terraria </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="战前日本实验室-minecraft-截图">战前日本实验室 Minecraft 截图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/RitaStar1128/status/2046406024303976904" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/RitaStar1128" target="_blank" rel="noopener" >@RitaStar1128</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/006.webp" width="1024" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/006_hu_b537e6a2e4d3a01c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/006_hu_1a35c7e6d109f154.webp 1024w" loading="lazy" alt="战前日本实验室 Minecraft 截图" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">戦前日本の怪しげな研究所を探検しているマイクラのスクリーンショット画像を作成して </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="锻造杰作提示词测试">锻造杰作提示词测试 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MrLarus/status/2046201836525302032" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MrLarus" target="_blank" rel="noopener" >@MrLarus</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/007.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/007_hu_bdee5d7a2fb77f90.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/007_hu_6ea37f78bc207883.webp 1024w" loading="lazy" alt="锻造杰作提示词测试" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">帮我生成xxxx真迹图片 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="多概念战斗海报组">多概念战斗海报组 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/joshesye/status/2046493442428039212" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/joshesye" target="_blank" rel="noopener" >@joshesye</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/008.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/008_hu_5444105119fd235a.webp 480w, 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href="https://x.com/FixlationAI/status/2046272578705068476" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/FixlationAI" target="_blank" rel="noopener" >@FixlationAI</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/009.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/009_hu_2f33baa8eee8a96f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/009_hu_2f3d7557f468088e.webp 1024w" loading="lazy" alt="Rust 游戏内截图" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">an ingame screenshot of rust </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="sam-altman-熊自拍">Sam Altman 熊自拍 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/JustinGorya/status/2046510831832006970" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/JustinGorya" target="_blank" rel="noopener" >@JustinGorya</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/010.webp" width="1200" height="960" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/010_hu_cbb4341cfe620805.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/010_hu_99cec28b7bfdb7dc.webp 1024w" loading="lazy" alt="Sam Altman 熊自拍" class="gallery-image" data-flex-grow="125" data-flex-basis="300px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">generate image: Selfie of Sam Altman riding a bear </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Edit prompt: Remove the background make it transparent </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="among-us-写实截图">Among Us 写实截图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ReYYYYoking/status/2046502217843376292" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ReYYYYoking" target="_blank" rel="noopener" >@ReYYYYoking</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/011.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/011_hu_a07430ca8e2ce37c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/011_hu_7e0764d762a8c7b1.webp 1024w" loading="lazy" alt="Among Us 写实截图" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">AmongUsの精密な実際のゲーム画像を生成して </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="复古编程博物馆卡通图">复古编程博物馆卡通图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/XiaohuiAI666/status/2046515319947354603" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/XiaohuiAI666" target="_blank" rel="noopener" >@XiaohuiAI666</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/012.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/012_hu_590bc6590b95ca8.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/012_hu_9f60f996346a18fd.webp 1024w" loading="lazy" alt="复古编程博物馆卡通图" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">在计算机博物馆里,一个程序员在展厅中央,正在演示C语言编程,很多参观者在围观,屏幕上的代码清晰可见。旁边的牌子写着:古法编程,现场表演。2D卡通画风,16:9 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="第-14-维投影场景">第 14 维投影场景 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/workingclassbud/status/2046506783850815703" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/workingclassbud" target="_blank" rel="noopener" >@workingclassbud</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/013.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/013_hu_d98de914cb7ba1f8.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/013_hu_2c2d101467fb6782.webp 1024w" loading="lazy" alt="第 14 维投影场景" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A dusk shindig with multiple fake imagination projections all aligned in the 14th dimensions </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="sam-altman-棒球转播画面">Sam Altman 棒球转播画面 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/16kthir0GRXgNqn/status/2046507362266259832" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/16kthir0GRXgNqn" target="_blank" rel="noopener" >@16kthir0GRXgNqn</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/014.webp" width="1200" height="960" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/014_hu_8bd08cc6b26c642b.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/014_hu_6dacced72af126fe.webp 1024w" loading="lazy" alt="Sam Altman 棒球转播画面" class="gallery-image" data-flex-grow="125" data-flex-basis="300px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">サムアルトマンがメジャーリーガーでバットを構えている。よくあるようなテレビ画面の構図 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="基于视频内容和当前帧生成-youtube-缩略图">基于视频内容和当前帧生成 YouTube 缩略图&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/chatcutapp/status/2047228386117128475" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/chatcutapp" target="_blank" rel="noopener" >@chatcutapp</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/015.webp" width="1200" height="635" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/015_hu_2eb49e69d901da0d.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/015_hu_7ed47c8d420869e2.webp 1024w" loading="lazy" alt="基于视频内容和当前帧生成 YouTube 缩略图…" class="gallery-image" data-flex-grow="188" data-flex-basis="453px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Based on the video content and this current frame, use GPT to generate a YouTube thumbnail that fits the video. You can reference the style of the image I gave you, but replace the logo on the right side of AE with theChatCut logo. I&#39;ll attach the logo for you. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="生成-2020-年最重大事件的图像">生成 2020 年最重大事件的图像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Rufus87078959/status/2047211900769878234" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Rufus87078959" target="_blank" rel="noopener" >@Rufus87078959</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/016.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/016_hu_687922d1e7a63a2a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/016_hu_5b15c5c496429717.webp 1024w" loading="lazy" alt="生成 2020 年最重大事件的图像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Generate an image of the most significant event of 2020 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="编辑图像将总金额改为-2445-泰铢">编辑图像，将总金额改为 244.5 泰铢&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/elliscrosby/status/2047211507596071235" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/elliscrosby" target="_blank" rel="noopener" >@elliscrosby</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/017.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/017_hu_16dc39ca901c6b82.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/017_hu_a50df358fa6989a.webp 1024w" loading="lazy" alt="编辑图像，将总金额改为 244.5 泰铢…" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Edit this image so that total amount changes to 244.5 baht. You can change the quantity of each of the stacks of coins until we hit the target total. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="生成-2001-年最重大事件的图像">生成 2001 年最重大事件的图像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Rufus87078959/status/2047210051216011682" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Rufus87078959" target="_blank" rel="noopener" >@Rufus87078959</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/018.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/018_hu_deead110f1a8dd0a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/018_hu_bd38033b18d24a88.webp 1024w" loading="lazy" alt="生成 2001 年最重大事件的图像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Generate an image of the most significant event of 2001 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="研究-lime-药物设计并制作详细信息图">研究 LIME 药物设计并制作详细信息图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/WillSpagnoli/status/2047172976463040851" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/WillSpagnoli" target="_blank" rel="noopener" >@WillSpagnoli</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/019.webp" width="849" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/019_hu_25a4361b50c33c7d.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/019_hu_47733dfbffd47eb7.webp 1024w" loading="lazy" alt="研究 LIME 药物设计并制作详细信息图" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Research LIME Drug Design and make a detailed infographic about it </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="抖音直播带货截图">抖音直播带货截图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/laogeai/status/2047228458351120625" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/laogeai" target="_blank" rel="noopener" >@laogeai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/020.webp" width="555" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/020_hu_f32bbd02312def58.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/020_hu_eb8b785a739867f4.webp 1024w" loading="lazy" alt="抖音直播带货截图" class="gallery-image" data-flex-grow="46" data-flex-basis="111px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">生成一个抖音直播的截图 里面是一个美女在直播，在卖丝袜和内衣，她的在线人数是99996，热度是18+，有个叫小互的大哥，给她刷了一个飞机礼物 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="社交-app-匹配成功界面">社交 App 匹配成功界面 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen/status/2047220490486612450" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen" target="_blank" rel="noopener" >@songguoxiansen</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/021.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/021_hu_923f02bf30c4aca3.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/021_hu_eae15aed44a17514.webp 1024w" loading="lazy" alt="社交 App 匹配成功界面" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">社交App匹配成功界面，两个用户资料卡碰撞爱心特效 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="吕布-boss-设计表">吕布 Boss 设计表 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen/status/2047198090009190441" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen" target="_blank" rel="noopener" >@songguoxiansen</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/022.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/022_hu_5c8a9cf9cc09493f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/022_hu_da22a045a479988d.webp 1024w" loading="lazy" alt="吕布 Boss 设计表" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">吕布游戏Boss设定，赤兔马方天画戟，暗黑进化形态双形态对比 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="哪吒暗黑奇幻小说封面">哪吒暗黑奇幻小说封面 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen/status/2047196508270084104" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen" target="_blank" rel="noopener" >@songguoxiansen</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/023.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/023_hu_7c0698aae9a158cb.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/023_hu_1562cbd59e61549a.webp 1024w" loading="lazy" alt="哪吒暗黑奇幻小说封面" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">玄幻小说封面，哪吒三头六臂悬浮虚空，火焰莲台底座，暗黑史诗风 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="新中式极简花卉插画">新中式极简花卉插画 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/liyue_ai/status/2047180347448914195" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/liyue_ai" target="_blank" rel="noopener" >@liyue_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/024.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/024_hu_e1aa195cdc4af4e8.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/024_hu_3b629338b5210b1a.webp 1024w" loading="lazy" alt="新中式极简花卉插画" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">新中式极简东方美学 × 高端商业插画，主题一花一世界， </span></span><span class="line"><span class="cl">极简，克制，空灵，高级商业视觉，超现实东方意境， </span></span><span class="line"><span class="cl">画面干净通透，无灰雾、无脏色， </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">一朵巨大的荷花作为空间容器，从平静水面自然生长，轻微倾斜，构图优雅留白充足， </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">低饱和干净粉色，柔和胭脂调，花瓣半透明，轻盈通透， </span></span><span class="line"><span class="cl">哑光低对比，边缘柔化 + 轻微景深， </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">荷花内部为唯一视觉焦点：发光的3D微缩广州城市，包含：广州塔，珠江新城建筑群，猎德大桥，珠江水岸，少量岭南建筑， </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">城市超精细结构，真实材质，极高细节清晰度，城市高光是暖金色，城市阴影是冷青蓝，形成冷暖对比， </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">灯光通透有能量，局部高饱和但不泛滥，城市亮度明显高于荷花， </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">水面清澈极简平静，仅少量柔和涟漪，弱反射， </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">背景暖米白宣纸质感，无水墨、无笔触，大面积留白， </span></span><span class="line"><span class="cl">中心有极轻微光晕渐变，整体通透、不灰、不闷， </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">画面下方一艘极简小船，船上一位红衣渔女，极小比例， </span></span><span class="line"><span class="cl">静立仰望荷花，红色为唯一高纯度点缀， </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">整体光线通透、干净、有层次，无灰雾、无泛白， </span></span><span class="line"><span class="cl">高端CG商业插画，电影级真实光影，高动态范围，超精细，8K细节，ArtStation 级画质，强化分色，干净调色，青橙对比，暖高光冷暗部，仅城市灯光提亮饱和度，色调柔和通透，光影锐利明亮，无灰雾、无暗沉、无低饱和雾化。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="苏妲己古风魅惑人像">苏妲己古风魅惑人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/nidiedeba/status/2047147223281270878" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/nidiedeba" target="_blank" rel="noopener" >@nidiedeba</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/025.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/025_hu_57012c8d3330874.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/025_hu_10091a87be8e4b13.webp 1024w" loading="lazy" alt="苏妲己古风魅惑人像" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">苏妲己古风写真，红色纱衣半透，狐耳若隐若现，媚态撩人 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="鲁迅朝花夕拾插画">鲁迅《朝花夕拾》插画 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Aurora_62340/status/2047139992355680530" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Aurora_62340" target="_blank" rel="noopener" >@Aurora_62340</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/026.webp" width="960" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/026_hu_39b845c01a0f8f13.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/026_hu_6ca7c93238508cbe.webp 1024w" loading="lazy" alt="鲁迅《朝花夕拾》插画" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">结合鲁迅的《朝花夕拾》里的内容，生成一副图片，要求图片背景符合《朝花夕拾》的意境，背景图可以使用蒙版，前景是 鲁迅的全身画像位于图片左侧或右侧 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="地铁手机随拍">地铁手机随拍 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/AntCaveClub/status/2047136306485133428" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/AntCaveClub" target="_blank" rel="noopener" >@AntCaveClub</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/027.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/027_hu_e73df417ccc689da.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/027_hu_112ce48141e686fb.webp 1024w" loading="lazy" alt="地铁手机随拍" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">地铁上低头看手机的美丽女人，偷拍照片。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">能免费试一次 ⬇️ </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="中国航天纪念邮票张">中国航天纪念邮票张 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen/status/2047129703702802811" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen" target="_blank" rel="noopener" >@songguoxiansen</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/028.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/028_hu_eb60c01370c01934.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/028_hu_3db265d15e769808.webp 1024w" loading="lazy" alt="中国航天纪念邮票张" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">中国航天纪念邮票小全张，火箭发射场景，烫金边框工艺 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="竖版武侠女侠人像">竖版武侠女侠人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/CoderDaMing/status/2047127585256358221" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/CoderDaMing" target="_blank" rel="noopener" >@CoderDaMing</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/029.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/029_hu_a8f0a65ddfdcf7b2.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/029_hu_894cf766aa61d435.webp 1024w" loading="lazy" alt="竖版武侠女侠人像" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">9:16 竖版，极致武侠风，绝美东方女侠，20岁出头，冷艳锐利丹凤眼，眉宇英气逼人，肤白如玉，长直黑发湿漉漉随狂风剧烈飞舞，几缕发丝贴在脸颊和颈侧，穿着湿透的深黑改良武侠劲装，外披宽袖玄色长袍，衣袍和长袖被风吹得剧烈飘扬翻飞，紧身劲装勾勒身材，腰束软剑带，足踏长靴，右手持一把古剑，剑身散发幽蓝剑气光芒，动态姿势：身体微侧回眸，衣袂猎猎，背景为月夜雨雾笼罩的竹林古道，巨大明月高悬，石板小径，古灯笼，薄雾雨丝，戏剧性冷月光与蓝光剑气结合，湿身水光效果，超强动态感，细腻布料褶皱、头发丝飘动、真实水珠反光，电影级光影，8k，masterpiece, best quality, ultra realistic, cinematic, dramatic atmosphere </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="基于佛经的写实观音人像">基于佛经的写实观音人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Zhaoge01/status/2047123570485260753" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Zhaoge01" target="_blank" rel="noopener" >@Zhaoge01</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/030.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/030_hu_79247bf19d7df29f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/030_hu_6564a8aaada7451c.webp 1024w" loading="lazy" alt="基于佛经的写实观音人像" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">根据佛经对观音菩萨的形象描述，原原本本的还原一张真实的观音菩萨形象照片，皮肤与衣服接近真实，画质iPhone 15 pro </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="唐代长安灯会全景">唐代长安灯会全景 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen/status/2047122441454096527" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen" target="_blank" rel="noopener" >@songguoxiansen</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/031.webp" width="1200" height="600" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/031_hu_134154d5364f596.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/031_hu_a01776cc2a06ae8c.webp 1024w" loading="lazy" alt="唐代长安灯会全景" class="gallery-image" data-flex-grow="200" data-flex-basis="480px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">唐代长安城元宵灯会全景，万盏花灯照亮夜空，工笔重彩长卷 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="历史感杨贵妃写实人像">历史感杨贵妃写实人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Zhaoge01/status/2047110776897638568" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Zhaoge01" target="_blank" rel="noopener" >@Zhaoge01</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/032.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/032_hu_9260a969e43c58ec.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/032_hu_7925640563d18b20.webp 1024w" loading="lazy" alt="历史感杨贵妃写实人像" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">根据真实历史对杨玉环的形象描述，生成一张杨贵妃真实照片，画质为iPhone 15 pro </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="超现实日本未来城市插画">超现实日本未来城市插画 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Tresmort/status/2047105322863460496" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Tresmort" target="_blank" rel="noopener" >@Tresmort</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/033.webp" width="672" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/033_hu_4d3ca5a30ab2dcad.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/033_hu_2fdd875a8febb08d.webp 1024w" loading="lazy" alt="超现实日本未来城市插画" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="134px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">参考这张图的透视和风格，绘制一张更加精细的超高清插画，表现超现实主义的日式未来都市，要能看清很小的细节，包括街道上的传统文化游行的人，小巷里的黑帮，烟花巷的舞女，疲惫的社畜，楼房的窗户里也有各式各样的人物，学习的学生，吵架的夫妻，玩游戏的宅男，以及更多的发挥细节。讽刺现实拥挤中的无聊，都市繁华下的孤独，无意义的人生中又有一种病态的美感。画面要有极高的审美价值 ，不能因为拼内容而损失美和协调感，比例是9:16 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="涂山雅雅奇幻魅力人像">涂山雅雅奇幻魅力人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/sdjn_wgc/status/2046981757325475954" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/sdjn_wgc" target="_blank" rel="noopener" >@sdjn_wgc</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/034.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/034_hu_aca7edbe689ae342.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/034_hu_5a8d1598f7f60220.webp 1024w" loading="lazy" alt="涂山雅雅奇幻魅力人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">狐妖小红娘涂山雅雅写真大片，粉色九尾狐裘紧身裙，媚眼如丝，红唇微张，极致妖媚 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="抖音直播带货截图-1">抖音直播带货截图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/LVWANGJI_0327/status/2046974302227206525" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/LVWANGJI_0327" target="_blank" rel="noopener" >@LVWANGJI_0327</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/035.webp" width="555" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/035_hu_babe578c9021c9eb.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/035_hu_b24fa3bc309b5223.webp 1024w" loading="lazy" alt="抖音直播带货截图" class="gallery-image" data-flex-grow="46" data-flex-basis="111px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">生成一个抖音直播的截图 里面是一个美女在直播，在卖丝袜和内衣，她的在线人数是99996，热度是18+，有个叫小互的大哥，给她刷了一个飞机礼物 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="东方奇幻女性半身像">东方奇幻女性半身像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/liyue_ai/status/2046962895775580442" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/liyue_ai" target="_blank" rel="noopener" >@liyue_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/036.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/036_hu_a9e322f740143588.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/036_hu_b4fefc36a1f44d63.webp 1024w" loading="lazy" alt="东方奇幻女性半身像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">东方幻想风格女性，半身肖像，回眸侧脸，气质空灵优雅，柔和神性美感，细腻五官，微垂眼神，冷白细腻肌肤，淡雅橘粉妆容，金色高光点缀 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">长发飘动，发丝中融入彩色花朵与光粒（红、蓝、橙、紫），头发具有流动感与空气感 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">身穿半透明丝绸礼服与披肩，材质轻盈通透，布料随风飘动，表面带有鎏金纹理与闪耀颗粒。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">整体光影为暖金色逆光，强边缘光，体积光明显，光粒漂浮，柔光泛光，梦幻氛围 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">背景干净浅色渐变，带微光与粒子效果，整体氛围空灵、梦境、神圣 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">风格：高端CG插画，超精细，电影级光影，柔光渲染，8K细节，artstation 热门作品风格 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="竖版东方年轻女性艺术人像">竖版东方年轻女性艺术人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/zhiyangzhu22222/status/2046952985562062888" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/zhiyangzhu22222" target="_blank" rel="noopener" >@zhiyangzhu22222</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/037.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/037_hu_6abef56a6312093c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/037_hu_4cf6b460212173c7.webp 1024w" loading="lazy" alt="竖版东方年轻女性艺术人像" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span><span class="lnt">8 </span><span class="lnt">9 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">9:16 竖向构图，单人女性艺术肖像，年轻东方女生，五官清秀，脸部线条柔和，皮肤自然通透，保留真实肌理，气质安静高级，带一点疏离感和故事感。 </span></span><span class="line"><span class="cl">摄影棚风格与自然光融合，柔和侧光，面部有细腻高光，阴影轻柔，整体光线通透不刺眼，带轻微黑雾滤镜效果，微朦胧、微泛光、空气感强。 </span></span><span class="line"><span class="cl">背景极简干净，奶油灰、米白、浅卡其或雾感暖灰色墙面，留有大面积负空间，整体画面简洁、有呼吸感。 </span></span><span class="line"><span class="cl">模特坐在地面或低台上，一条腿自然弯曲，一条腿放松伸展，身体轻微前倾或侧倾，肩膀不对称，头部轻轻倾斜，动作自然松弛，不刻意摆拍。 </span></span><span class="line"><span class="cl">表情平静克制，眼神柔和，略微疏离，带一点若有所思的情绪，嘴唇自然微张或轻闭，状态慵懒、安静、细腻。 </span></span><span class="line"><span class="cl">发型为自然蓬松的长发，微凌乱碎发，发丝轻柔，有空气感和层次感，像刚整理过但保留自然随性感。 </span></span><span class="line"><span class="cl">妆容为高级淡妆，韩系清透底妆，皮肤柔雾光泽，鼻梁与面颊有自然高光，眉形干净，眼妆淡雅但有神，睫毛纤长，唇色为低饱和玫瑰豆沙色或奶茶裸粉色。 </span></span><span class="line"><span class="cl">服装为简约高级风：米白色紧身罗纹针织背心，外搭宽松白衬衫或柔软针织开衫，下装为高腰半裙或简约短裤，布料柔软贴合身形但不过分暴露，呈现自然身体线条与文艺感。 </span></span><span class="line"><span class="cl">画面强调细腻质感、柔和色调、轻法式与韩系杂志感结合，真实摄影感，电影级肤色，细节丰富，层次分明，构图克制，高级审美，时尚 编辑人像，柔和的电影感人像，细腻的质感，超高细节，逼真，优雅，精致，高端时尚摄影，含蓄的性感，简洁的构图。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="汽车人集结月球基地">汽车人集结月球基地 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen/status/2046952548469530716" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen" target="_blank" rel="noopener" >@songguoxiansen</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/038.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/038_hu_fc0d03188fef8d07.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/038_hu_75e9a58aa1d6430a.webp 1024w" loading="lazy" alt="汽车人集结月球基地" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">图片1：汽车人全员月球基地集结，地球悬于身后星空，赛博坦旗帜飘扬 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">图片2：霸天虎全员列阵外星战舰甲板，威震天坐于王座俯视全军 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="自然志风食物标本剖面">自然志风食物标本剖面 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/GeekCatX/status/2046939656244318676" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/GeekCatX" target="_blank" rel="noopener" >@GeekCatX</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/039.webp" width="960" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/039_hu_30825d91596e59d8.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/039_hu_8224a59ff709b4cc.webp 1024w" loading="lazy" alt="自然志风食物标本剖面" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span><span class="lnt">34 </span><span class="lnt">35 </span><span class="lnt">36 </span><span class="lnt">37 </span><span class="lnt">38 </span><span class="lnt">39 </span><span class="lnt">40 </span><span class="lnt">41 </span><span class="lnt">42 </span><span class="lnt">43 </span><span class="lnt">44 </span><span class="lnt">45 </span><span class="lnt">46 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">一颗/一块/一枚【食物名称】，以博物学大师发现野外标本的方式解剖。 </span></span><span class="line"><span class="cl">剖开、展开、固定——如同博物馆的珍贵藏品， </span></span><span class="line"><span class="cl">却以卡拉瓦乔为《国家地理》掌镜时的光线照亮。 </span></span><span class="line"><span class="cl">每一个内部结构都以自身的材质真相发光。 </span></span><span class="line"><span class="cl">截面锋利得近乎暴力。内部美丽得近乎神圣。 </span></span><span class="line"><span class="cl">画面中呈现完整标本： </span></span><span class="line"><span class="cl">一半保持原状，展示【外表面描述：质感/颜色/纹理】； </span></span><span class="line"><span class="cl">另一半剖开至核心，【内部核心结构描述：最重要的1—2个内部视觉特征】清晰可见。 </span></span><span class="line"><span class="cl">【补充1—2句该食物最具视觉张力的横截面细节描述】 </span></span><span class="line"><span class="cl">背景：纯粹的黑丝绒。 </span></span><span class="line"><span class="cl">【食物名称】悬浮其中，如同某件珍贵而危险的事物。 </span></span><span class="line"><span class="cl">标注文字紧贴结构边缘，手写感衬线字体，绝不悬空飘浮。 </span></span><span class="line"><span class="cl">画面包含以下标注，每处标注三行：第一行结构名称，第二行成分数据，第三行一句人话： </span></span><span class="line"><span class="cl">【结构01名称】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【成分／数据说明】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【这个结构在做什么，为什么重要】 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【结构02名称】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【成分／数据说明】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【这个结构在做什么，为什么重要】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【结构03名称】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【成分／数据说明】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【这个结构在做什么，为什么重要】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【结构04名称】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【成分／数据说明】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【这个结构在做什么，为什么重要】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【结构05名称】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【成分／数据说明】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【这个结构在做什么，为什么重要】 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【结构06名称】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【成分／数据说明】 </span></span><span class="line"><span class="cl">【这个结构在做什么，为什么重要】 </span></span><span class="line"><span class="cl">省略其他如果有继续保持这个格式 </span></span><span class="line"><span class="cl">主标题，左上角，暖象牙白大写字体： </span></span><span class="line"><span class="cl">【食物名称】·解剖 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">斜体副标题紧随其下： </span></span><span class="line"><span class="cl">【一句揭示这种食物本质的话，不超过15字】 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">整体气质：奥杜邦博物插画×卡拉瓦乔光影×有史以来最美的科学摄影。 </span></span><span class="line"><span class="cl">4K精度，标本照明，极致内部细节。 </span></span><span class="line"><span class="cl">没有任何临床感，一切都鲜活。 </span></span><span class="line"><span class="cl">写实风格，非示意图，非卡通，非简化图解。 </span></span><span class="line"><span class="cl">每一种材质都有真实的物理质感： </span></span><span class="line"><span class="cl">粗糙的、光滑的、湿润的、干燥的、致密的、疏松的。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="宝丽来相框突破场景">宝丽来相框突破场景 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MajaDesignJP/status/2047235632934928765" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MajaDesignJP" target="_blank" rel="noopener" >@MajaDesignJP</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/040.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/040_hu_e11ed3612b1be3e9.webp 480w, 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href="https://x.com/chesnyfcb/status/2047714457774637213" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/chesnyfcb" target="_blank" rel="noopener" >@chesnyfcb</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/041.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/041_hu_c3be8e5523986d4f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/041_hu_46f34758a3d6ee94.webp 1024w" loading="lazy" alt="餐厅 POV 变化对比" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A side-by-side comparison graphic on a black background demonstrating a camera-angle change in the same restaurant scene. At the top, large white sans-serif text reads: &#34;Show me the POV from someone standing behind the bar looking out over this crowded restaurant. Change NOTHING in the scene other than the pov&#34;. Below, place 2 stacked rectangular photos centered vertically: the top image labeled &#34;Source&#34; in large white text on the left, and the bottom image labeled &#34;Output&#34; in large white text on the left. The top photo shows a warmly lit, upscale, crowded restaurant interior seen from the dining room side, facing a tall back bar filled with many illuminated liquor bottles on wall-to-wall shelves, with bartenders and guests in front, amber lighting, globe pendant lights, wood ceiling, beige columns, and tightly packed seated diners in the foreground. The bottom photo shows the exact same restaurant, same crowd density, same warm lighting, same decor, same bar shelving, same globe pendant lights, and same overall composition elements, but now from the point of view of someone standing behind the bar and looking outward across the crowded restaurant; the foreground includes the bar counter with glassware, metal bar tools, bottles, and a point-of-sale screen visible at the lower left, while guests and staff fill the middle ground and the dining room extends into the background. Preserve the sense that only the camera position changed between the 2 images, with no other scene alterations. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="动漫人群-pov-对比">动漫人群 POV 对比 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/chesnyfcb/status/2047714457774637213" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/chesnyfcb" target="_blank" rel="noopener" >@chesnyfcb</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/042.webp" width="680" height="506" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/042_hu_ed0399bfad9e8fc0.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/042_hu_f726205b2c45a4df.webp 1024w" loading="lazy" alt="动漫人群 POV 对比" class="gallery-image" data-flex-grow="134" data-flex-basis="322px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;comparison graphic&#34;,&#34;style&#34;:&#34;anime cinematic demonstration image on a black presentation background&#34;,&#34;canvas&#34;:{&#34;aspect_ratio&#34;:&#34;4:3&#34;,&#34;background&#34;:&#34;solid black&#34;},&#34;text_elements&#34;:[{&#34;text&#34;:&#34;{argument name=\&#34;headline text\&#34; default=\&#34;Move the camera POV to be at ground level in the crowd.\&#34;}&#34;,&#34;position&#34;:&#34;top center&#34;,&#34;style&#34;:&#34;large white sans-serif&#34;},{&#34;text&#34;:&#34;Source&#34;,&#34;position&#34;:&#34;left of upper image&#34;,&#34;style&#34;:&#34;large white sans-serif&#34;},{&#34;text&#34;:&#34;Output&#34;,&#34;position&#34;:&#34;left of lower image&#34;,&#34;style&#34;:&#34;large white sans-serif&#34;}],&#34;layout&#34;:{&#34;sections&#34;:[{&#34;title&#34;:&#34;Source&#34;,&#34;position&#34;:&#34;upper center&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;overhead crowd scene&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;Output&#34;,&#34;position&#34;:&#34;lower center&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;ground-level crowd POV scene&#34;]}],&#34;image_frames&#34;:2},&#34;images&#34;:[{&#34;role&#34;:&#34;source image&#34;,&#34;composition&#34;:&#34;busy top-down view of a densely packed historical street crowd, seen from above&#34;,&#34;scene&#34;:&#34;a chaotic crowd gathered around a wagon and a horse-drawn carriage, people pressed shoulder to shoulder, many wearing caps and muted early-20th-century or old-European clothing, bundles and sacks visible, one brown horse at the right edge, wooden wagon wheel and cart structure partially visible&#34;,&#34;camera&#34;:&#34;high overhead bird&#39;s-eye angle looking down into the crowd&#34;,&#34;lighting&#34;:&#34;soft daylight&#34;,&#34;color_palette&#34;:&#34;muted earthy browns, dusty blues, beige, olive, warm gray&#34;,&#34;rendering&#34;:&#34;hand-painted anime film still, detailed crowd illustration, slightly soft shading&#34;},{&#34;role&#34;:&#34;output image&#34;,&#34;composition&#34;:&#34;the same crowded historical street reimagined from inside the mass of people at near-ground height&#34;,&#34;scene&#34;:&#34;view from within the crowd beside a carriage wheel, bodies filling the foreground and midground, a person in dark maroon clothing bent forward at left, a crouched figure in green near the bottom center, a woman in a light blue dress at right-center turning back, tightly packed figures, horse and cart implied nearby, dramatic sense of compression and closeness&#34;,&#34;camera&#34;:&#34;very low ground-level POV from inside the crowd, upward and forward through people, emphasizing complex occlusion and depth&#34;,&#34;lighting&#34;:&#34;soft daylight with warm cinematic shadows&#34;,&#34;color_palette&#34;:&#34;muted earthy browns, dusty blues, beige, olive, warm gray&#34;,&#34;rendering&#34;:&#34;hand-painted anime film still, cinematic perspective shift, detailed character crowding, soft painterly shading&#34;}],&#34;overall_goal&#34;:&#34;show a before-and-after camera angle transformation of the same anime crowd scene, with the output moving from an overhead view to a low immersive POV inside the crowd&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="霓虹-ai-缩略图对比">霓虹 AI 缩略图对比 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MoveHiro1219/status/2047698611665096732" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MoveHiro1219" target="_blank" rel="noopener" >@MoveHiro1219</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/043.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/043_hu_33f15e3a0c84a481.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/043_hu_175d60632bcf6b51.webp 1024w" loading="lazy" alt="霓虹 AI 缩略图对比" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a dramatic Japanese YouTube thumbnail in a futuristic neon cyberpunk style, 16:9 landscape. Use a dark tech-city background with faint skyscrapers, digital grid lines, glowing particles, and high-contrast blue, pink, and gold lighting. In the exact center, place a young woman from the waist up with long straight pastel blue hair, wearing a plain white short-sleeve T-shirt and a light pink skirt, posing thoughtfully with one hand near her chin and the other arm folded; anonymize her face with a soft rectangular blur. Across the very top, add huge distressed bold white Japanese headline text reading 主導権が揺れた, and directly below it add large bold yellow text reading {argument name=&#34;subheadline text&#34; default=&#34;Nano Bananaから&#34;}. On the left side, create a glowing blue hexagonal-framed panel titled Nano Banana with a smaller subtitle 画像生成. Inside that panel, include exactly 4 image tiles in a 2x2 grid: 1) a fantasy floating island landscape at sunset, 2) a sunlit forest path with tall trees, 3) a neon futuristic city street at night, 4) an outer-space planet scene with stars and a spacecraft. Beneath the left panel, add a blue glowing ribbon label reading かつては優位だった. On the right side, create a glowing magenta hexagonal-framed panel titled {argument name=&#34;right panel title&#34; default=&#34;GPT Image 2&#34;} with a smaller subtitle 実務で使える出力へ. Inside it, include exactly 4 example thumbnail cards in a 2x2 grid, each featuring the same blue-haired woman with a blurred face and bold Japanese text. The 4 card labels above the tiles are: サムネイル画像, 記事のアイキャッチ画像, LPのセクション画像, SNS投稿画像. The large text inside the 4 cards should read respectively: 1) AIで変わるクリエイティブの未来, 2) AI時代のクリエイティブ戦略 成功する企業の条件, 3) AIで加速するビジネス成長, 4) 未来をつくるのは AI×あなたのアイデア. Between the left and right panels, place a bright glowing gold arrow pointing from left to right with spark-like particle trails, indicating transition or superiority shift. Along the bottom, add a very large black banner with a glowing gold border and massive bold gold text reading {argument name=&#34;bottom banner text&#34; default=&#34;GPT Image 2へ&#34;}. Overall composition should feel like a comparison graphic showing a shift from older image generation to more practical commercial output, with aggressive thumbnail typography, strong glow effects, metallic texture on major text, and polished social-media marketing visuals. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="赛博朋克-ai-工具对比海报">赛博朋克 AI 工具对比海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MoveHiro1219/status/2047698611665096732" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MoveHiro1219" target="_blank" rel="noopener" >@MoveHiro1219</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/044.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/044_hu_e993eef1ea220a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/044_hu_6755473a85ce3e57.webp 1024w" loading="lazy" alt="赛博朋克 AI 工具对比海报" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A futuristic Japanese tech comparison poster in a dark cyberpunk control-room setting, wide 16:9 composition. Large distressed white Japanese headline text at the upper left reading &#34;三つ巴&#34;, with a bold gold subtitle directly below reading &#34;それぞれの武器&#34;. Across the center-left are 3 glowing holographic comparison panels arranged horizontally and connected by neon arrows: a blue panel labeled &#34;Google&#34;, an amber-gold panel labeled &#34;Claude&#34;, and a purple-magenta panel labeled &#34;OpenAI&#34;. The Google panel contains 4 inner cards: 2 larger top cards labeled &#34;Gemini&#34; and &#34;Antigravity&#34;, plus 2 smaller bottom cards showing analytics/dashboard-like visuals and a blue isometric cube graphic. The Claude panel contains 4 inner cards: 1 large top card labeled &#34;Claude Code&#34;, plus 3 smaller bottom cards showing a network diagram, text/code list, and chart analytics. The OpenAI panel contains 5 inner cards: 2 larger top cards labeled &#34;ChatGPT&#34; and &#34;Codex&#34;, plus 3 smaller bottom cards showing interface/code windows and a geometric wireframe cube. Add glowing bidirectional arrows between Google and Claude, and between Claude and OpenAI. At the bottom center, place a large neon-framed banner with gold text reading &#34;Google / Claude / OpenAI&#34;. On the right side, include a young woman standing and pointing left toward the panels, with long straight split-dyed hair in pastel pink and cyan blue, a plain white t-shirt with black text reading &#34;{argument name=&#34;shirt text&#34; default=&#34;OKIHIRO AI Creative&#34;}&#34;, and a soft pink pleated skirt. Her face is obscured by a smooth rectangular blur block. Use cinematic sci-fi lighting, glossy hologram UI details, high contrast, vivid blue-gold-purple accents, and a polished YouTube thumbnail aesthetic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="日式-ai-对战-youtube-缩略图">日式 AI 对战 YouTube 缩略图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MoveHiro1219/status/2047698611665096732" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MoveHiro1219" target="_blank" rel="noopener" >@MoveHiro1219</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/045.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/045_hu_70f595024db82dbb.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/045_hu_e83698ae32159172.webp 1024w" loading="lazy" alt="日式 AI 对战 YouTube 缩略图" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A bold Japanese YouTube thumbnail about the AI competition era, 16:9 widescreen, high contrast, dramatic tech-news style. Use a dark futuristic control-room background filled with 3 glowing holographic dashboard screens and blue cyber interface elements around the edges. On the left and center, place a luminous circular hub labeled “AI” in bright blue, with 3 directional glowing energy arrows branching outward to competing platforms: “Google” on the left in a blue electric region, “Claude” on the upper right in a gold electric region, and “OpenAI” at the bottom center in a magenta-purple electric region. Add a subtle world-map or territory-battle visualization effect under each brand region, like illuminated digital land masses or influence zones. On the right side, show a young Japanese-looking woman from waist up, facing forward, wearing a long straight split-color wig with pastel pink on one side and pastel blue on the other, a plain white T-shirt with the printed text “OKIHIRO AI Creative”, and a light pink skirt. She raises one index finger beside her face in a presenter pose. Her face is fully obscured by a large soft-edged rectangular blur block. Across the top, add huge distressed white Japanese headline text: {argument name=&#34;headline text&#34; default=&#34;AI戦国時代&#34;}. Beneath it, add a second line in bold gold Japanese text: {argument name=&#34;subheadline text&#34; default=&#34;性能だけの話じゃない&#34;}. Across the bottom, place a wide black banner with massive bold gold Japanese text: {argument name=&#34;bottom text&#34; default=&#34;空気を取った側が勝つ&#34;}. Make the typography oversized, gritty, and attention-grabbing, with slight glow and drop shadow. Use a color palette of black, electric blue, gold, magenta, and neon white, with intense contrast and thumbnail readability. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="东京-disneysea-前排战斗-ui">东京 DisneySea 前排战斗 UI </h3><p><a class="link" href="https://x.com/mikko_20100518/status/2047514897404354598" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/mikko_20100518" target="_blank" rel="noopener" >@mikko_20100518</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/046.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/046_hu_b2c64723a1135d80.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/046_hu_445e6e63a044c7d2.webp 1024w" loading="lazy" alt="东京 DisneySea 前排战斗 UI" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a hyper-detailed comedic Japanese arcade fighting game screenshot styled like a versus battle scene, using a real-world photo aesthetic with game UI overlaid on top. The scene shows an intense mock battle between two groups of theme-park fans competing for the front row at an outdoor show plaza in Tokyo DisneySea. Use a wide 16:9 composition. In the background, clearly show Mediterranean Harbor and Mount Prometheus under bright daytime skies, with the waterfront and DisneySea architecture visible. In the foreground, show exactly 10 young adult people in winter casual clothing, split into 2 opposing teams of 5, physically leaning, grabbing, reaching, and shoving in a tug-of-war-like scrum over position, with exaggerated competitive body language and frozen action as if in a fighting game. Faces should be anonymized with soft blurred blocks. Add floating character labels above each person with levels and names in Japanese. The overall tone is absurdly realistic, like a real candid photo transformed into a polished arcade game battle screen. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Add a full Japanese fighting-game HUD with glossy blue-versus-red interface styling. At the very top, place a center stage title bar reading &#34;東京ディズニーシー ミッキー広場 ショー最前列バトル&#34; and a large timer in the middle reading &#34;TIME 89&#34;. In the top left, add a blue team header &#34;PLAYER1&#34; and team name &#34;最前列ガチ勢A&#34;. In the top right, add a red team header &#34;RIVAL&#34; and team name &#34;ライバルグループB&#34;. On the left side, stack exactly 5 blue player status panels with portraits, level, Japanese class-like nicknames, HP, SP, and BURST meters. The 5 left-side labels are: &#34;Lv.25 ガチ勢リーダー ユウキ&#34;, &#34;Lv.24 筋肉マン タケシ&#34;, &#34;Lv.23 眼鏡オタク シンジ&#34;, &#34;Lv.23 開角心MAX ケント&#34;, &#34;Lv.22 サポート要員 リョウ&#34;. On the right side, stack exactly 5 red rival status panels with the labels: &#34;Lv.27 ライバルリーダー ダイキ&#34;, &#34;Lv.26 パワフル代表 マサル&#34;, &#34;Lv.24 戦略家 コウジ&#34;, &#34;Lv.23 熱血漢 リク&#34;, &#34;Lv.22 サポート女子 サキ&#34;. Each panel should include numeric HP and SP values and segmented BURST gauges, styled like a Japanese arcade RPG-fighter interface. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Place exactly 10 in-battle nameplates above the fighters in the center scene, color-coded blue for the left team and red for the right team. The 10 labels are: &#34;Lv.24 タケシ&#34;, &#34;Lv.25 ユウキ&#34;, &#34;Lv.23 シンジ&#34;, &#34;Lv.23 ケント&#34;, &#34;Lv.22 リョウ&#34;, &#34;Lv.27 ダイキ&#34;, &#34;Lv.26 マサル&#34;, &#34;Lv.23 リク&#34;, &#34;Lv.22 サキ&#34;, &#34;Lv.22 ミサキ&#34;. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">At the lower left, add a skill menu titled &#34;スキル&#34; listing exactly 5 skills with SP costs: &#34;ダッシュ突撃 SP 20&#34;, &#34;肩押し強奪 SP 25&#34;, &#34;荷物で場所確保 SP 15&#34;, &#34;ロープくぐり SP 10&#34;, &#34;本気の根性 SP 50&#34;. Beneath that, add a dark description box explaining the highlighted skill &#34;本気の根性&#34; with the Japanese text: &#34;気合で相手を威圧し、どかす! 一定時間、相手が怯みやすくなる! (バーストゲージを大きく消費する) 効果時間:10秒&#34;. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">At the bottom center, add an item menu titled &#34;アイテム&#34; with exactly 5 item slots showing icons and counts: a water bottle &#34;x3&#34;, a folded purple towel &#34;x2&#34;, a blue drawstring bag &#34;x1&#34;, a gray backpack &#34;x1&#34;, and a boxed meal &#34;x2&#34;. At the lower right, add a quest panel titled &#34;クエスト&#34; with the mission text &#34;ショー開始までに最前列を死守しろ!&#34; and condition text &#34;条件:ライバルグループを全員後ろに押し戻せ!&#34; and countdown text &#34;ショー開始まで:02:30&#34;. Beside it, add a mini-map titled &#34;ミッキー広場MAP&#34; showing red and blue dots for both teams in the plaza. Along the very bottom edge, include small controller prompts in Japanese for actions such as skill use, item use, grab/push, and dash. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Use dramatic, saturated lighting, crisp detail, realistic clothing folds, authentic plaza stone pavement, and a high-end Japanese game screenshot look. The image should feel like a ridiculous but believable crossover between a real Tokyo DisneySea crowd photo and a competitive arcade battle game interface. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="宫崎骏风短片流程">宫崎骏风短片流程 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/happycapyai/status/2049468986828697940" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/happycapyai" target="_blank" rel="noopener" >@happycapyai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/047.webp" width="832" height="709" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/047_hu_c16f4cb372376a6f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/047_hu_b83a8c81f3c6afa3.webp 1024w" loading="lazy" alt="宫崎骏风短片流程" class="gallery-image" data-flex-grow="117" data-flex-basis="281px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Given a story concept, generate a complete Miyazaki-style animated short film: write a 30-shot script → generate watercolor storyboard images (gpt-image-1) → plan SOFT/HARD transitions → produce video clips with Seedance 2.0 using first/last-frame binding → synthesize the original ambient piano score → stitch everything into a final MP4 with music. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Navegacion de categorias: <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-case-index/" >Indice general</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ecommerce-cases/" >E-commerce</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ad-creative-cases/" >Creatividad publicitaria</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/" >Retratos</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/" >Posters e ilustraciones</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/" >Personajes</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/" >UI y redes sociales</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/" >Comparaciones y comunidad</a></p> <h2 id="enlaces-del-repositorio-original">Enlaces del repositorio original </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts" target="_blank" rel="noopener" >Pagina del proyecto</a></li> <li><a class="link" href="https://github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts/blob/main/cases/comparison.md" target="_blank" rel="noopener" >Archivo de categoria original</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/ Sat, 02 May 2026 11:35:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/ <p>Esta pagina recopila 55 casos de la categoria <code>Retratos</code>. Cada entrada conserva el enlace original, el autor, la imagen generada y el prompt completo.</p> <p>Navegacion de categorias: <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-case-index/" >Indice general</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ecommerce-cases/" >E-commerce</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ad-creative-cases/" >Creatividad publicitaria</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/" >Retratos</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/" >Posters e ilustraciones</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/" >Personajes</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/" >UI y redes sociales</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/" >Comparaciones y comunidad</a></p> <h2 id="fotografia-de-retrato">Fotografia de retrato </h2><h3 id="便利店霓虹人像">便利店霓虹人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2045167461147042202" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/000.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/000_hu_f5ded828a47ee136.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/000_hu_9c32af7f48c22c7b.webp 1024w" loading="lazy" alt="便利店霓虹人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">35mm film photography with harsh convenience store fluorescent lighting mixed with colorful neon signs from outside, authentic film grain, high contrast, slight color cast, cinematic street editorial style, intimate medium shot, early 20s sexy Chinese female idol with ultra-realistic delicate refined Chinese features, seductive almond-shaped fox eyes with natural double eyelids, high nose bridge, small sharp V-shaped jawline, flawless porcelain skin with cool ivory undertone and visible specular highlights from fluorescent light, subtle skin texture and micro pores, natural dewy makeup with soft flush on cheeks, glossy natural pink lips slightly parted, subtle natural freckles across nose and cheeks, long dark brown hair in a messy high ponytail with many loose strands falling around face and neck, wearing an oversized white button-up shirt as the only top, unbuttoned at the top with deep cleavage and loosely tied at the waist, paired with a tiny black pleated mini skirt, barefoot in simple white slides, seductive casual leaning pose against the glass door of a 24-hour convenience store at late night, body slightly arched, one leg bent with foot resting against the door frame, the other leg straight, one hand holding a bottle of iced drink, the other hand lightly pulling the hem of her mini skirt, intensely seductive playful yet slightly vulnerable gaze straight at the viewer with soft doe eyes full of quiet temptation and teasing smile, bright cold fluorescent store light from inside mixed with pink and blue neon glow from outside signs, realistic reflections on glass door, blurred convenience store interior with shelves and snacks in background, authentic 35mm film color grading with harsh lighting and neon accents, extremely sharp yet soft skin rendering, natural hair strands, realistic fabric wrinkles and drape on the oversized shirt and mini skirt, no plastic skin, no digital over-sharpening, no airbrushing, no blemishes, no moles, no oily skin, no watermark, no text, authentic late-night convenience store atmosphere </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="电影感极简人像">电影感极简人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/iam_miharbi/status/2045151354679665101" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/iam_miharbi" target="_blank" rel="noopener" >@iam_miharbi</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/001.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/001_hu_a8cd363b79ab3a8d.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/001_hu_2842eaf4560e93aa.webp 1024w" loading="lazy" alt="电影感极简人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Generate a cinematic minimal portrait of a solitary man standing in an intense orange to red gradient environment, strong silhouette lighting, deep shadow contrast, reflective glossy floor, symmetrical composition, minimal </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="日式温泉旅馆人像">日式温泉旅馆人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2045092449803284923" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/002.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/002_hu_3bb6d0434e7554a2.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/002_hu_f7835d1315a59bf2.webp 1024w" loading="lazy" alt="日式温泉旅馆人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">35mm film photography, warm vintage Japanese onsen ryokan aesthetic, soft ambient wooden lantern lighting mixed with gentle natural window light, subtle film grain, gentle color shift, high atmosphere editorial style, intimate medium shot, early 20s beautiful Chinese female idol with ultra-realistic delicate refined Chinese features, seductive almond-shaped fox eyes with natural double eyelids, high nose bridge, small sharp V-shaped jawline, flawless porcelain skin with warm ivory undertone, visible subtle skin texture and micro pores, soft natural makeup with dewy glow, subtle rosy flush on cheeks, natural soft pink lips slightly parted, long dark brown hair tied in a loose low bun with some messy strands falling around face and neck, wearing a loose white yukata (traditional Japanese bathrobe) deliberately slipped off one shoulder and loosely tied at the waist, the fabric slightly open revealing smooth skin and subtle cleavage, barefoot, seductive relaxed sitting pose on the edge of a traditional wooden engawa veranda at a vintage onsen ryokan, body slightly turned toward the camera, one leg bent with foot resting on the wooden floor, the other leg gently dangling, one hand lightly holding the yukata collar, the other hand resting on the wooden floor behind her for support, softly arched back to gently accentuate curves, intensely seductive yet gentle and inviting gaze straight at the viewer with soft doe eyes full of quiet temptation and warmth, warm wooden interior with paper sliding doors and distant steaming hot spring in soft focus, gentle rim lighting highlighting skin and fabric texture, authentic vintage film color grading with warm tones, extremely sharp yet soft skin rendering, natural hair strands, realistic fabric wrinkles and drape on the yukata, no plastic skin, no digital over-sharpening, no airbrushing, no blemishes, no moles, no oily skin, no watermark, no text, authentic 35mm film Japanese onsen ryokan atmosphere </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="35mm-闪光编辑风人像">35mm 闪光编辑风人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2045052982728016131" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/003.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/003_hu_305319b81c9e8f3d.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/003_hu_beb530d223306f78.webp 1024w" loading="lazy" alt="35mm 闪光编辑风人像" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">35mm color film photography with harsh direct on-camera flash, specular highlights on skin and clothing, strong catchlights in eyes, high contrast flash illumination, authentic film grain and color shift, high fashion fresh innocent basketball court editorial style, intimate first-person low-angle POV shot from below, early 20s sexy Chinese female idol with ultra-realistic delicate refined Chinese features, seductive almond-shaped fox eyes with natural double eyelids, high nose bridge, small sharp V-shaped jawline, flawless realistic porcelain skin with cool ivory undertone and visible flash specular highlights, fine delicate skin texture with subtle pores micro details and natural dewy glow under flash, fresh natural sporty makeup with soft dewy glow, subtle natural flush on cheeks, natural pink lips slightly parted, subtle natural freckles across nose and cheeks, long dark brown hair tied in a high playful ponytail with some loose strands framing the face and realistic loose strands, wearing a loose white tank top and white high-waisted basketball shorts, white knee-high sports socks, seductive natural leaning pose against the basketball hoop pole on the outdoor court at dusk, body angled sideways with naturally arched back and hips gently pushed back to accentuate perky round hips and sexy butt curve, one leg naturally extended forward toward the camera and the other leg slightly bent to emphasize long sexy legs, both hands lightly resting on the basketball pole at shoulder height, intensely seductive playful yet pitiable doe-eyed gaze straight at the viewer with soft vulnerable longing eyes and a gentle teasing smile full of quiet temptation and desire, harsh direct on-camera flash creating sharp specular highlights and strong catchlights, background with blurred basketball court and hoop under dusk sky, high contrast film color grading with natural flash look, extremely sharp yet soft skin rendering with authentic 35mm direct flash aesthetic, natural hair strands, realistic fabric texture on tank top and shorts with socks detail, no plastic skin, no digital over-sharpening, no airbrushing, no blemishes, no moles, no oily skin, no watermark, no text, authentic 35mm direct flash film basketball court look --ar 9:16 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="卧室镜前自拍人像">卧室镜前自拍人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Shinning1010/status/2045002808903020962" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Shinning1010" target="_blank" rel="noopener" >@Shinning1010</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/004.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/004_hu_3aa3d6321aca43eb.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/004_hu_a4607499955447e6.webp 1024w" loading="lazy" alt="卧室镜前自拍人像" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A stunning 18-year-old Chinese girl with a youthful, pure face and realistic skin texture, sitting on a cozy, slightly messy bed in her bedroom. She is taking a mirror selfie with a smartphone, capturing a natural and intimate moment. Wearing casual gray loungewear and neat white crew socks. Soft natural light (golden hour) streams in from a side window, creating a warm, moody, and cinematic atmosphere. 35mm lens, sharp focus on the subject in the mirror, depth of field with a beautifully blurred background (bokeh). Photorealistic, 8K, high resolution, studio quality, masterpiece. </span></span><span class="line"><span class="cl">Negative Prompts: no extra limbs, no deformed hands, no blur, no noise, no watermark, no text, no cartoon/anime style. Aspect Ratio: 3:4. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="柔和通透-35mm-人像">柔和通透 35mm 人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2046115431144902732" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/005.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/005_hu_ead3166a14d82b24.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/005_hu_9d803bc26e7fa005.webp 1024w" loading="lazy" alt="柔和通透 35mm 人像" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Analog 35mm film photography, soft airy Japanese-style aesthetic, gentle diffused natural window light, slight overexposure, pastel tones, low contrast, soft highlights, minimal indoor setting near a window with white curtains, clean light-colored wall, natural composition, eye-level, slightly closer full-body framing (mid-thigh to head), young East Asian woman, natural minimal makeup, soft realistic skin texture, long slightly messy dark hair, oversized white button-up shirt, light casual shorts, barefoot, simple and relaxed styling, standing naturally with relaxed posture, arms loosely at sides or slightly behind, facing camera, gentle soft smile, subtle stillness, focus on light, air, and quiet everyday mood, soft film grain, dreamy and understated atmosphere --ar 9:16 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="奢华魅力美妆人像">奢华魅力美妆人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/patrickassale/status/2044581766309060765" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/patrickassale" target="_blank" rel="noopener" >@patrickassale</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/006.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/006_hu_290832876b0a66f1.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/006_hu_d476e80abdbb6f01.webp 1024w" loading="lazy" alt="奢华魅力美妆人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Luxury Glam Beauty Portrait:, Beautiful Black woman, youthful spirit, creamy vanilla, silk press, mahogany red, subtle confidence, textured fabric, sapphire blue, minimal jewelry, beachside breeze, lens flare effect, nostalgic, cinematic lens, symmetrical composition, soft focus, high fashion photography, monochromatic, dewy finish, mysterious tension, layered elements </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="916-cosplayer-人像截图">9:16 Cosplayer 人像截图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Zoulinshen/status/2045082518089810073" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Zoulinshen" target="_blank" rel="noopener" >@Zoulinshen</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/007.webp" width="670" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/007_hu_6d0a9c27fc18bc06.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/007_hu_fcd08d0a514f6366.webp 1024w" loading="lazy" alt="9:16 Cosplayer 人像截图" class="gallery-image" data-flex-grow="55" data-flex-basis="134px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">生成一张竖版手机截图风格的图片，整体比例接近 9:16。画面中心偏上是一位真人 coser，扮演（角色名称）的二次元角色。人物为写实风格，但五官略带动漫感，皮肤细腻，眼睛稍大，表情温柔地看向镜头，坐在室内的休闲场景中，例如咖啡厅或酒吧吧台前，背景有符合场景的道具。画面最上方加入手机系统状态栏 UI，包括时间、电量、信号、网络等图标，让整张图看起来像手机截图。画面底部叠加一块宽大的半透明 galgame 风格对话框，对话框左侧放一个与画面人物对应的动漫或 Q 版头像；对话框右侧排版文字：第一行用较大字体显示与前面相同的角色名字，下面一到两行显示一段适合这个角色人设的、温柔治愈风格的简体中文台词，由你自动创作。再在对话框下方加一条操作栏，仿照 galgame UI。整体风格高清、细节丰富、光线柔和、二次元与真人写真自然融合。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="城市回眸街拍人像">城市回眸街拍人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Tz_2022/status/2045892003775361198" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Tz_2022" target="_blank" rel="noopener" >@Tz_2022</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/008.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/008_hu_8cbeba56057e830.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/008_hu_64bba90f899229f8.webp 1024w" loading="lazy" alt="城市回眸街拍人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">该画面为中近景，采用平视镜头，聚焦于一位年轻女性。她以七分身镜头呈现，身体坐姿略带倾斜，臀部向后撅起，双腿自然交叠，左腿在前，右腿在后，膝盖微屈。她将上半身向右后方扭转，头部则转向镜头方向，形成一个经典的“回眸”姿态，目光直视镜头，眼神清澈而略带一丝俏皮。她的发型是蓬松的棕色齐肩短发，刘海自然垂落，发尾微卷，妆容清淡自然，仅在眼部有轻微眼线勾勒，唇色为自然裸粉。画面整体采用自然日光滤镜，光线从画面左上方斜射入，形成柔和的逆光轮廓，面部和身体右侧被温暖的金色光线照亮，左侧则形成自然的阴影过渡，增强了立体感。灯光效果是明亮的自然光，带有轻微的镜头眩光，营造出午后阳光的氛围。拍摄角度为平视，构图上，人物主体位于画面中偏右位置，背景中的斑马线与道路线条形成自然的引导线，将视线引向人物。背景为城市街道，包含道路、斑马线、绿化带和远处的车辆，背景被适度虚化，但依然可辨识出树木、护栏和停放的电动车等元素，构图上利用了三分法，人物位于右侧三分之一处，增强了画面的平衡感。主体穿着一件军绿色迷彩图案的连帽卫衣，下身搭配黑色短裤，脚穿白色高帮运动鞋配白色中筒袜。背包为黑色，带有橙黄色装饰条纹和一个橙色毛绒挂件，材质为帆布和皮革拼接。整体风格为街头休闲风，肢体语言放松自然，表情略带好奇与俏皮，整体呈现出一种随性、青春、充满活力的都市少女形象。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="sam-altman-滑板公园抓拍">Sam Altman 滑板公园抓拍 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Malek1173989/status/2045836887684694395" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Malek1173989" target="_blank" rel="noopener" >@Malek1173989</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/009.webp" width="456" height="703" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/009_hu_e0b361543eb632d3.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/009_hu_8ce9a910d53d3bc2.webp 1024w" loading="lazy" alt="Sam Altman 滑板公园抓拍" class="gallery-image" data-flex-grow="64" data-flex-basis="155px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">&#34;Sam Altman on a skateboard at a skatepark with no people.&#34; </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="韩系偶像九宫格人像">韩系偶像九宫格人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2046268941941850575" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/010.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/010_hu_82000a8f63ec387d.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/010_hu_f8719fddffa7f7c8.webp 1024w" loading="lazy" alt="韩系偶像九宫格人像" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">9:16 vertical, Korean idol portrait photoshoot, 3x3 grid (nine frames), same person in all images, consistent facial features and styling, soft black mist filter effect, lowered contrast, blooming highlights, subtle glow around light sources </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="ccd-闪光韩系偶像照">CCD 闪光韩系偶像照 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2046190539213885806" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/011.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/011_hu_571c0e2a9ebb0071.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/011_hu_132ebaae6384e909.webp 1024w" loading="lazy" alt="CCD 闪光韩系偶像照" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">mobile phone photo, old CCD camera aesthetic, harsh flash, grainy, dim messy indoor lighting, candid snapshot feeling, slight motion blur, young Korean female idol, soft innocent look </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="韩系偶像九宫格拼贴人像">韩系偶像九宫格拼贴人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2046151898621993364" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/012.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/012_hu_d2407f2a414e8994.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/012_hu_fac057dc4f55b9a4.webp 1024w" loading="lazy" alt="韩系偶像九宫格拼贴人像" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">9:16 vertical — a 3x3 grid collage (nine images) forming a Korean idol portrait photoshoot series. Each frame features the same young Korean female idol, maintaining 100% consistency in facial features, proportions, hairstyle, and identity across all nine shots. Natural, ultra-realistic skin texture, no retouching, no smoothing. Clean idol-style minimal makeup, soft glow, subtle imperfections. Hair: long, voluminous dark hair, slightly tousled, consistent across all frames (natural loose flow, slight movement). Outfit: cohesive Korean idol photoshoot styling — white shirt + short bottoms (or simple neutral-toned outfit), youthful, clean, slightly casual but styled. Same outfit across all frames. Setting: minimal studio or simple indoor environment (plain wall, soft window light, clean background). Focus on subject, not environment. Lighting: soft diffused natural light, gentle highlights, low contrast, slightly airy tones, subtle film-like softness. Camera style: intimate portrait photography, slightly handheld feel, subtle imperfections (minor grain, slight blur in motion frames, imperfect framing). Frame breakdown (3x3 grid): Top row: - Top left: standing naturally, looking slightly away, relaxed expression - Top center: facing camera, casual mid-motion (hair or body slight movement) - Top right: slight side angle, soft gaze, natural candid feel Middle row: - Center left: looking slightly upward, soft thoughtful expression - Center: close-up portrait, direct eye contact, gentle idol smile - Center right: turning body slightly, mid-motion candid frame Bottom row: - Bottom left: seated or leaning casually, relaxed posture - Bottom center: back partially turned, looking over shoulder toward camera - Bottom right: standing close to frame, slightly playful or soft expression Mood: Korean idol photobook / photocard aesthetic, intimate, soft, natural, everyday charm. Quality: ultra-realistic, 8K detail, subtle analog film grain, natural imperfections, soft dreamy tone </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="柔黑雾编辑风人像">柔黑雾编辑风人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2046434670724907395" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/013.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/013_hu_b25492a69584d859.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/013_hu_771c0da60185e1a3.webp 1024w" loading="lazy" alt="柔黑雾编辑风人像" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">9:16 vertical — editorial portrait, single subject soft black mist filter, subtle haze, gentle highlight bloom, muted tones minimal indoor space, clean background, slight texture young Korean woman, minimal makeup, natural skin texture outfit: fitted ribbed knit top or soft camisole layered under a loose shirt, paired with high-waisted shorts or skirt; fabric slightly clings to body shape, soft and natural, no revealing elements hair: slightly messy, natural volume pose: sitting on floor with one leg bent and the other relaxed, body slightly leaning, shoulders not aligned, head tilted composition: subject slightly off-center, negative space present expression: calm, slightly distant, natural lips lighting: soft side light, gentle shadow falloff mood: understated, quiet, subtly sensual through natural body lines, relaxed and unposed quality: fine grain, slight softness, realistic look </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="富士草莓校园人像">富士草莓校园人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2046483268019884384" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/014.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/014_hu_708da46c7002e19a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/014_hu_c414b5ea44cf7ff.webp 1024w" loading="lazy" alt="富士草莓校园人像" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">9:16 vertical — Japanese Fuji film style portrait, single subject Fujifilm analog aesthetic (Pro 400H / Superia feel), soft pastel tones, slight green-magenta shift, low contrast, gentle highlight roll-off, fine film grain, subtle halation, slight vignette bright natural daylight, diffused sunlight through window, soft shadows, airy atmosphere young Japanese female idol, natural minimal makeup, fresh glowing skin, realistic texture, slight imperfections outfit: Japanese school uniform (sailor-style or blazer uniform), neatly styled, non-revealing, youthful and clean hair: natural dark hair, straight or softly flowing, a few loose strands pose: front-facing or slight angle toward camera, relaxed posture; one hand gently holding a strawberry near lips, mid-action as if about to take a bite; shoulders relaxed, subtle natural body curve expression: soft playful gaze, light smile or neutral lips, gentle eye contact with camera setting: minimal indoor near window or simple outdoor corner, clean background, everyday atmosphere composition: slightly off-center framing, intimate distance, candid feel mood: fresh, youthful, sweet everyday moment, understated charm quality: ultra-realistic, analog film look, natural imperfections, soft dreamy finish </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="柔黑雾偶像人像">柔黑雾偶像人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2046518189509734903" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/015.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/015_hu_bc38bc8da9e4ce8.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/015_hu_5a8fb39a55758192.webp 1024w" loading="lazy" alt="柔黑雾偶像人像" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">9:16 vertical — Korean idol portrait photography, single subject soft black mist filter effect, lowered contrast, gentle highlight bloom, subtle glow, soft diffusion, slightly faded blacks minimal indoor setting near window, white curtains, clean light-toned background young Korean female idol, natural minimal makeup, dewy realistic skin texture, subtle imperfections outfit: oversized white button-up shirt + short bottoms, slightly loose fit, soft and casual styling, no revealing elements hair: long dark hair, slightly messy, natural volume, softly flowing pose: relaxed standing or slight lean, body subtly angled, one leg slightly forward, shoulders relaxed; one hand lightly touching collar or resting near neckline, the other relaxed; gentle body curve without exaggeration expression: soft cute smile, slightly playful eyes, direct or slightly off-camera gaze camera: close to mid-body framing, eye-level, intimate distance, slight handheld feel lighting: diffused natural daylight, soft shadows, gentle light wrapping around face and body mood: cute yet subtly sensual, intimate, everyday softness, quiet romantic atmosphere quality: ultra-realistic, fine film grain, slight softness at edges, natural imperfections, dreamy understated tone </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="富士风情侣人像">富士风情侣人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2046502288102170757" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/016.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/016_hu_c23f1f87c252c325.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/016_hu_cdcf89bb138f217b.webp 1024w" loading="lazy" alt="富士风情侣人像" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">9:16 vertical — Japanese Fuji film style couple portrait, two subjects Fujifilm analog aesthetic (Pro 400H / Superia feel), soft pastel tones, slight green-magenta shift, low contrast, gentle highlight roll-off, fine film grain, subtle halation bright natural daylight, diffused sunlight through window, soft shadows, airy atmosphere young Japanese couple, natural minimal makeup, realistic skin texture, slight imperfections female outfit: oversized button-up shirt with loose shorts, relaxed fit, soft casual styling male outfit: simple t-shirt or light shirt, clean and understated hair: natural, slightly tousled for both pose: close intimate distance — sitting or standing close together; the girl gently leaning toward him, one hand lightly resting on his shoulder or chest; the boy slightly leaning in, faces close, almost touching, capturing the moment just before a kiss expression: soft smiles or gentle gaze toward each other, relaxed and natural, emotional connection visible camera: close framing (waist-up), eye-level, intimate distance, slight handheld feel setting: minimal indoor near window, light curtains, clean soft background lighting: diffused daylight, gentle highlight bloom, soft shadow transitions mood: warm, romantic, intimate everyday moment, natural affection quality: ultra-realistic, analog film look, fine grain, slight softness, natural imperfections </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="ai-自我认知人像">AI 自我认知人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/80vul/status/2046218165961753047" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/80vul" target="_blank" rel="noopener" >@80vul</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/017.webp" width="1200" height="960" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/017_hu_64aaf4731473978e.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/017_hu_a42dd9a969e7de18.webp 1024w" loading="lazy" alt="AI 自我认知人像" class="gallery-image" data-flex-grow="125" data-flex-basis="300px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">根据你对我的认知 给我生成一个“你认识的我”的 图片 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="创建最写实的复古报纸头版设计">创建最写实的复古报纸头版设计&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Naiknelofar788/status/2047207812800147647" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Naiknelofar788" target="_blank" rel="noopener" >@Naiknelofar788</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/018.webp" width="1024" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/018_hu_2c608b433002f6fc.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/018_hu_323f3c17caed1b68.webp 1024w" loading="lazy" alt="创建最写实的复古报纸头版设计…" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create the most realistic front page design of a vintage newspaper featuring the main character. The layout should be made in the style of a real printed newspaper with a cinematic black-and-white aesthetic. </span></span><span class="line"><span class="cl">The main photo should be prominently placed in the center, framed, like the image in the title of the article. The subject in the photo should remain unchanged and clearly distinguishable in natural light and slightly increased contrast in order to match the spectacular editorial style. </span></span><span class="line"><span class="cl">Create a bold, attention-grabbing headline at the top (create a unique title that matches the spirit of the photo - it can be romantic, mysterious, funny, or dramatic). Add a smaller subtitle under it, which will look like a real newspaper caption. </span></span><span class="line"><span class="cl">Add realistic newspaper elements: </span></span><span class="line"><span class="cl">Columns of small text (in the style of lorem ipsum, but framed like real news) </span></span><span class="line"><span class="cl">At the top is the fictitious name of the publication (for example, The Daily Prompts, AI Times or similar - think creatively, according to the picture) </span></span><span class="line"><span class="cl">Date, issue number and location </span></span><span class="line"><span class="cl">Decorative lines, dividers, and vintage typography </span></span><span class="line"><span class="cl">Small additional articles or captions to the main image </span></span><span class="line"><span class="cl">Optional stamps, doodles, or editorial notes to add personality. </span></span><span class="line"><span class="cl">Style: </span></span><span class="line"><span class="cl">Black and white or slightly faded monochrome paper </span></span><span class="line"><span class="cl">Fine paper texture, grain, and ink defects </span></span><span class="line"><span class="cl">Small shadows and creases that mimic real printed paper </span></span><span class="line"><span class="cl">The aesthetics of a clean but slightly worn vintage newspaper </span></span><span class="line"><span class="cl">Mood: Give the design personality, expressiveness and plot, as if the plot is part of the main article. </span></span><span class="line"><span class="cl">Aspect ratio: 4:5 or 1:1 </span></span><span class="line"><span class="cl">High-detail, ultra-realistic hybrid of editorial photography and print design. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="杂志旅行指南专题页">杂志旅行指南专题页 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/andis13/status/2047204384811921764" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/andis13" target="_blank" rel="noopener" >@andis13</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/019.webp" width="805" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/019_hu_45d9491e25ecda1f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/019_hu_a451650250877325.webp 1024w" loading="lazy" alt="杂志旅行指南专题页" class="gallery-image" data-flex-grow="67" data-flex-basis="161px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create image of Magazine feature article [travel] guide page, cute, information dense photo book style magazine feature article page. Add all necessary sections, tips, recommendations, information. add photos for any sections and recommendations if you like. Place the attached person at the precise location of [city, country]. Seamlessly blend the attached person as if they are sightseeing. Approach this task with the understanding that this is a critical, information rich page that will significantly influence visitor numbers, text accuracy is important. Fully use the entire [9:16] page. NEGATIVE PROMPT: coordinate texts @swiat_ai @ProfitAII </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="分析照片并给出可复现它的详细-json-提示词">分析照片并给出可复现它的详细 JSON 提示词&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/pavellaslov/status/2047182214304055339" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/pavellaslov" target="_blank" rel="noopener" >@pavellaslov</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/020.webp" width="554" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/020_hu_a01827abf92f7e43.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/020_hu_1c76a74b60833556.webp 1024w" loading="lazy" alt="分析照片并给出可复现它的详细 JSON 提示词…" class="gallery-image" data-flex-grow="46" data-flex-basis="110px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">analyze this photo and give me a detailed JSON prompt that recreates it. break down the color grading and every exact color in the photo </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">(use Opus, not Sonnet. Opus has stronger visual analysis and writes more detailed JSON) </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">paste that JSON into ChatGPT </span></span><span class="line"><span class="cl">upload your product image and prompt: </span></span><span class="line"><span class="cl">using this JSON as reference, generate a person holding my product </span></span><span class="line"><span class="cl">save that generated photo as your character reference </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">attach it to every future generation for facial consistency </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">you now have a consistent UGC model that works across any product </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">the JSON controls the lighting and color grading. GPT image-2 handles the character. you control the product placement. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">the #1 tell on AI photos is flat colors and a grainy look. this method removes both. </span></span><span class="line"><span class="cl">5 minutes to set up. unlimited variations after. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="calming-green-tea-胶片套装正面展示">CALMING GREEN TEA 胶片套装正面展示&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ZaraIrahh/status/2047180061657452601" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ZaraIrahh" target="_blank" rel="noopener" >@ZaraIrahh</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/021.webp" width="1200" height="896" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/021_hu_43869e9f2beb7268.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/021_hu_46742f9b141cb08e.webp 1024w" loading="lazy" alt="CALMING GREEN TEA 胶片套装正面展示…" class="gallery-image" data-flex-grow="133" data-flex-basis="321px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">CALMING GREEN TEA Film Kit displayed frontally, the open box shows soft sage-green film pouches and translucent ampoules with matte silver caps, product placed centrally with clear branding CALMING GREEN TEA -- 7 Days to Soothed Skin, pastel green background with botanical graphic accents, three minimal icons (leaf, wave, balance) floating around the product to emphasize benefits, photographic, hyper detailed, ultra realistic, lifelike, 8k, high detail, soft professional lighting. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="草莓软冰淇淋的超写实产品摄影">草莓软冰淇淋的超写实产品摄影&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ZaraIrahh/status/2047179916161212542" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ZaraIrahh" target="_blank" rel="noopener" >@ZaraIrahh</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/022.webp" width="1200" height="896" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/022_hu_2d052d4454c0beed.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/022_hu_50c9709cd2cd5cf7.webp 1024w" loading="lazy" alt="草莓软冰淇淋的超写实产品摄影…" class="gallery-image" data-flex-grow="133" data-flex-basis="321px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Ultra-realistic product photography of a rich strawberry soft-serve ice cream in a crispy waffle cone, styled with a clean, modern premium aesthetic. The soft serve is a vibrant natural pink, thick and creamy, sculpted into a smooth swirl with a softly curled peak, lightly topped with delicate strawberry dust or tiny fruit specks for a fresh, appetizing look. The cone has a rustic, crunchy texture with slightly uneven edges for an artisanal feel. </span></span><span class="line"><span class="cl">The background is soft beige with natural sunlight casting subtle leaf shadows, creating a calm, organic atmosphere. Include softly blurred greenery in the foreground for depth. The composition is minimal, balanced, and uses negative space effectively, similar to high-end American food brand ads. </span></span><span class="line"><span class="cl">On the left side, include modern English typography in a clean, elegant layout (not vertical). </span></span><span class="line"><span class="cl">Main headline: </span></span><span class="line"><span class="cl">Sweet Strawberry Bliss. </span></span><span class="line"><span class="cl">Supporting line (smaller text): </span></span><span class="line"><span class="cl">Made with real strawberries. Smooth. Creamy. Irresistible. </span></span><span class="line"><span class="cl">Add a small circular badge showing the price: </span></span><span class="line"><span class="cl">$5.80. </span></span><span class="line"><span class="cl">Lighting: soft natural daylight, warm highlights, shallow depth of field, high-end commercial food photography style. </span></span><span class="line"><span class="cl">Mood: fresh, premium, modern, and inviting — aligned with upscale U.S. dessert branding. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="轻薄笔记本电脑上的超写实-uiux-样机">轻薄笔记本电脑上的超写实 UI/UX 样机&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ZaraIrahh/status/2047179669011616172" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ZaraIrahh" target="_blank" rel="noopener" >@ZaraIrahh</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/023.webp" width="1200" height="896" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/023_hu_4856939525bcde80.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/023_hu_d410dc5c5e8bbf83.webp 1024w" loading="lazy" alt="轻薄笔记本电脑上的超写实 UI/UX 样机…" class="gallery-image" data-flex-grow="133" data-flex-basis="321px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A hyper-realistic UI/UX mockup displayed on a slim modern laptop placed on a minimal wooden desk with soft natural daylight. The screen shows a clean SaaS dashboard with elegant typography, glassmorphism cards, smooth gradients, subtle drop shadows, and neatly spaced components. Visible charts, analytics panels, sidebar navigation, and micro-interactions. Realistic macOS-style window frame, soft reflections on the screen, shallow depth of field, cozy workspace atmosphere, shot in photorealistic product photography style, ultra-detailed. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="18-岁年轻男性的超写实电影感-dslr-照片">18 岁年轻男性的超写实电影感 DSLR 照片&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/harboriis/status/2047175250761433416" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/harboriis" target="_blank" rel="noopener" >@harboriis</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/024.webp" width="955" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/024_hu_7a667145418d704c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/024_hu_1341a61c5ce56128.webp 1024w" loading="lazy" alt="18 岁年轻男性的超写实电影感 DSLR 照片…" class="gallery-image" data-flex-grow="79" data-flex-basis="191px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Ultra-realistic cinematic DSLR photograph of an 18-year-old handsome young man with a slim skinny body, lean physique, narrow shoulders and waist, standing confidently in front of a blue 2017 Ford Mustang GT Convertible with a bold red soft top roof, captured from a high-angle aerial perspective exactly like a luxury driveway photoshoot. Keep face 100% identical to reference image with exact facial structure, natural skin texture, realistic pores, authentic expression, no beautification, no facial modification. Same modern textured side-swept quiff hairstyle with heavy natural volume on top, deep side flow, messy yet controlled texture, soft matte finish, visible natural hair strands, softly blended sides. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">The subject stands centered near the front bumper of the Mustang GT, hands inside hoodie pockets, relaxed shoulders, straight posture, slight head tilt upward toward camera, confident calm expression, wearing oversized premium black hoodie with realistic cotton texture, natural folds, hanging drawstrings, loose dark washed black denim jeans with soft wrinkles and stacked hems, clean white sneakers with realistic leather texture and sole details, black slim rectangular sunglasses. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Car must be a detailed 2017 Ford Mustang GT Convertible, metallic electric blue paint, glossy reflections on hood, visible Mustang pony grille emblem, aggressive headlights, muscular hood sculpting, aerodynamic front bumper, black alloy wheels, premium red convertible fabric roof, realistic windshield reflections, detailed side mirrors, authentic tire tread, showroom-clean finish </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Scene set in an upscale villa driveway with light beige hexagonal stone pavement, curved border with fresh green grass on left side, tropical palm leaves entering frame from top corners, subtle luxury outdoor atmosphere. Soft natural daylight, diffused afternoon lighting, realistic shadows under car and body, soft reflections on paintwork, cinematic premium color grading, natural contrast, shallow depth separation while maintaining environment clarity. Shot on 35mm lens, vertical composition, full body framing, crisp details, hyper-realistic DSLR quality, zero Al look, natural skin rendering, realistic hair strands, fabric texture, stone surface texture, luxury lifestyle mood. stylish text AmanZaid at the bottom-left corner, signature style </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Negative Prompt: </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">face changed, different identity, beautified face, edited face, smooth plastic skin, fake skin glow, wrong hairstyle, short hair, fade haircut, buzzcut, messy deformed hair, female features, muscular body, fat body, broad shoulders, bad anatomy, long neck, short legs, extra fingers, missing fingers, mutated hands, distorted arms, broken posture, crossed eyes, lazy eye, bad sunglasses, blurry face, low resolution, pixelated, noisy image, overexposed, underexposed, harsh shadows, unrealistic reflections, fake car shape, wrong car model, damaged car, extra wheels, warped Mustang logo, incorrect. proportions, bad pavement texture, background artifacts, duplicate objects, watermark, logo errors, text artifacts, cropped feet, cut car, unnatural perspective, CGI render, cartoon style, painting, Al artifacts, oversaturated colors, motion blur, lens distortion 1664x2080-ar 4:5 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="卧室随手自拍写实人像">卧室随手自拍写实人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/charliejhills/status/2047969988368314526" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/charliejhills" target="_blank" rel="noopener" >@charliejhills</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/025.webp" width="800" height="1000" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/025_hu_9c8902eabd291e4c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/025_hu_80f0073c3177ed55.webp 1024w" loading="lazy" alt="卧室随手自拍写实人像" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Candid selfie of a young woman with shoulder-length honey-blonde hair with lighter highlights, green-grey eyes, rosy cheeks, and a natural no-makeup makeup look. She is wearing a light grey hoodie and looking slightly off-camera with a relaxed expression. Background shows a cosy bedroom with warm fairy lights strung on a pink wall, a unmade bed with tan bedding, and a small white desk with stacked books. Soft, warm ambient lighting. Photo-realistic, casual, intimate feel. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="音乐人夜晚离开杂货店电影感人像">音乐人夜晚离开杂货店电影感人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/commanderdgr8/status/2047934886124867684" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/commanderdgr8" target="_blank" rel="noopener" >@commanderdgr8</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/026.webp" width="2048" height="1117" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/026_hu_cd6e1f4fe4dfb269.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/026_hu_9dad3b51703c646f.webp 1024w" loading="lazy" alt="音乐人夜晚离开杂货店电影感人像" class="gallery-image" data-flex-grow="183" data-flex-basis="440px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A candid, magazine-cover quality documentary photograph of a young musician with curly hair, casually carrying a worn guitar case, stepping out of a classic downtown bodega at 11 PM. The lighting features a complex mixed color temperature: a bright neon &#34;OPEN&#34; sign casts an intense, warm red glow across his face, while a yellow streetlamp provides a striking backlight behind him. The image perfectly emulates 35mm film shot on a Canon AE-1 with a 50mm f/1.4 lens wide open, exhibiting a shallow depth of field with the background beautifully blurred. It captures the exact aesthetics of CineStill 800T film, specifically featuring the distinctive soft red halation bloom radiating outward from the neon light sources, a tungsten white balance, and moody, slightly green-tinted shadows in the darkest areas. Cinematic night photography, photorealistic, highly detailed. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="老德里甜品店门面纪实照片">老德里甜品店门面纪实照片 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/commanderdgr8/status/2047889839123521635" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/commanderdgr8" target="_blank" rel="noopener" >@commanderdgr8</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/027.webp" width="2048" height="1117" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/027_hu_42e54e1db1f7af92.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/027_hu_52ba2cb96833b777.webp 1024w" loading="lazy" alt="老德里甜品店门面纪实照片" class="gallery-image" data-flex-grow="183" data-flex-basis="440px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a photorealistic travel-documentary image of a small sweet-shop storefront in Old Delhi at midday. A painted shop signboard above the door reads &#34;मिठाई की दुकान&#34; in large bold yellow hand-painted Devanagari on a deep red background, with &#34;SWEET SHOP&#34; in smaller roman letters beneath. Realistic hand-painted texture, slight wear, natural shadow. Authentic script proportion. Spelling and characters exact. No extra signage in frame, no watermark. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="赛博朋克科幻侧脸人像">赛博朋克科幻侧脸人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/iamsofiaijaz/status/2047882171336253928" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/iamsofiaijaz" target="_blank" rel="noopener" >@iamsofiaijaz</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/028.webp" width="1122" height="1402" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/028_hu_5c31b9faaaa9ff0a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/028_hu_a127191cf9de7b67.webp 1024w" loading="lazy" alt="赛博朋克科幻侧脸人像" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cinematic side-profile portrait of a rugged man with a tied-back bun and full beard, wearing round dark sunglasses and a textured leather jacket. His skin is detailed and slightly weathered. The background is a futuristic sci-fi interface filled with glowing orange and red data streams, star maps, celestial navigation diagrams, grids, and holographic UI elements. Fiery particle effects and ember-like energy swirl around him, creating a cosmic, high-tech atmosphere. Dark color palette with strong contrast, dramatic lighting, ultra-detailed, sharp focus, 8K, cyberpunk aesthetic, cinematic composition, depth of field. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="真实卧室录制抓拍人像">真实卧室录制抓拍人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ChillaiKalan__/status/2047862141894681076" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ChillaiKalan__" target="_blank" rel="noopener" >@ChillaiKalan__</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/029.webp" width="1360" height="2048" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/029_hu_3a5bfa190955d43f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/029_hu_8b11a48a55edc20.webp 1024w" loading="lazy" alt="真实卧室录制抓拍人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="159px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A realistic young woman sitting casually in a softly lit bedroom during late afternoon. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">She is holding her phone very close to her face as if recording a private video or voice note. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Framing is tight and slightly imperfect. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Expression: thoughtful, slightly shy, natural. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Minimal makeup, natural skin texture, relaxed clothing. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Lighting: warm natural light fading from a window, soft shadows. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Environment: simple bedroom, calm and lived-in. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Style: ultra-realistic, looks like a real phone recording, slightly grainy, not cinematic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="幼儿蜡笔涂鸦风人像">幼儿蜡笔涂鸦风人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/akakageAI/status/2047812983389356276" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/akakageAI" target="_blank" rel="noopener" >@akakageAI</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/030.webp" width="1448" height="1086" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/030_hu_5cf600ac42712e9a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/030_hu_48e7038aa1063779.webp 1024w" loading="lazy" alt="幼儿蜡笔涂鸦风人像" class="gallery-image" data-flex-grow="133" data-flex-basis="320px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">(被写体) in the style of super bad child drawing, toddler art, scribbles, messy crayon lines on white background, completely lack of technique, terrible composition, chaotic colors, barely recognizable shapes, very raw, honest art, pure naivety, unrefined style, 4:3 </span></span><span class="line"><span class="cl">Negative: </span></span><span class="line"><span class="cl">good drawing, nice lines, clear shapes, neat, pretty, smooth, realistic, talented art, coherent composition, artistic style, professional, skilled, masterpiece, beautiful, detailed </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="修复后的复古母子人像">修复后的复古母子人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/gdb/status/2048184797374325031" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/gdb" target="_blank" rel="noopener" >@gdb</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/031.webp" width="1024" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/031_hu_ca8b84e71397fc0.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/031_hu_1ca1b5b428820847.webp 1024w" loading="lazy" alt="修复后的复古母子人像" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A restored vintage family snapshot, photographed indoors in soft natural light, showing a {argument name=&#34;adult subject&#34; default=&#34;young mother&#34;} seated and holding a {argument name=&#34;child subject&#34; default=&#34;toddler&#34;} on her lap in a close, centered waist-up portrait. The adult has short softly curled auburn hair in a voluminous 1960s-inspired bob, wears a sleeveless black dress and a thin gold necklace, and wraps both arms protectively around the child. The child has fine light blond hair and wears a plain white long-sleeve outfit. Compose the image with a warm nostalgic color cast, gentle film softness, subtle grain, and the look of a carefully repaired old printed photograph. Place them in front of a cream-colored curtain patterned with small brown teddy bear motifs, with a softly blurred interior window frame visible along the top background. Preserve realistic skin tones, natural posture, and the intimate family-photo feeling, as if an old damaged photograph has been professionally reimagined and restored. Square crop, centered composition, shallow depth of field, authentic analog photo texture, no modern styling, no text. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="受损复古母子照片">受损复古母子照片 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/gdb/status/2048184797374325031" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/gdb" target="_blank" rel="noopener" >@gdb</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/032.webp" width="1080" height="1141" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/032_hu_51c8a5ee2d35dffd.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/032_hu_a4f024bc8f2e9d3b.webp 1024w" loading="lazy" alt="受损复古母子照片" class="gallery-image" data-flex-grow="94" data-flex-basis="227px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A heavily damaged old family snapshot in faded black and white with a slight sepia cast, shown as a worn physical photograph scanned straight-on. The image depicts a seated woman holding a small child on her lap indoors, both centered in a simple portrait composition. The woman has short dark wavy hair and wears a dark sleeveless dress or pinafore layered over a lighter short-sleeved blouse. The child appears to be a toddler with very short light hair, wearing a light-colored outfit, facing the camera while sitting against the woman’s chest and arm. Behind them is a patterned curtain with small floral or leaf motifs, and above it a dark window area with a pale vertical window frame is visible near the top center. The print is severely deteriorated: extensive scratches, creases, emulsion damage, stains, blotches, and peeling cover the entire surface, with especially heavy white abrasion and loss of detail across the bottom third and scattered cracking throughout. Keep the overall look authentic to a mid-20th-century vernacular photo, low contrast, soft focus, and visibly aged paper texture. Add a rectangular blurred censor block over the woman’s face only, while the child’s face remains visible but faded. No text, no border, just the distressed archival photograph filling the frame. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="墨刻风家庭肖像">墨刻风家庭肖像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/gdb/status/2048184698195870102" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/gdb" target="_blank" rel="noopener" >@gdb</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/033.webp" width="960" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/033_hu_66a76792300b0043.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/033_hu_6521473b15c2b22e.webp 1024w" loading="lazy" alt="墨刻风家庭肖像" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A black-and-white hand-drawn family portrait in the style of detailed pen-and-ink crosshatching on textured white paper, showing 4 people seated closely together in a casual candid composition. On the left, an adult man in a dark baseball cap worn backward and a dark T-shirt leans into the frame, with a crossbody sling bag worn across his chest and visible zipper details. On the right, an adult woman with curly hair tied up in a loose high bun wears a light T-shirt with large collegiate block letters reading {argument name=&#34;shirt text&#34; default=&#34;CITY&#34;}. In the center are 2 young children sitting close together, both with short curly hair and matching light-colored T-shirts printed all over with strawberries. The child on the left leans inward with one arm crossing the other child, and the child on the right tilts their head slightly upward. The adults frame the children protectively, creating a warm family snapshot feeling. Render the whole image as a monochrome etched illustration with dense fine-line hatching, engraved shadows, crisp contour lines, and a realistic yet artistic likeness, with no color, no background setting beyond a plain light paper texture, and a vertical portrait crop. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="复古雕刻风连帽衫人像">复古雕刻风连帽衫人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/gdb/status/2048184698195870102" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/gdb" target="_blank" rel="noopener" >@gdb</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/034.webp" width="1200" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/034_hu_23218fad5cfb2972.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/034_hu_681e4f556710271e.webp 1024w" loading="lazy" alt="复古雕刻风连帽衫人像" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A centered black-and-white vintage engraved portrait of a bearded man wearing a hooded sweatshirt with the hood up and a backward snapback cap visible under the hood. Show only the upper torso and head against a plain off-white paper background with subtle texture. Render the image in detailed pen-and-ink etching style with dense cross-hatching, fine parallel lines, and old book illustration shading. The figure faces forward in a calm, neutral pose. The cap has a visible snap closure band across the forehead area, slicked-back hair is visible above it, and a thick full beard extends below the face. The hoodie has two drawstrings hanging down at the chest. Keep the composition symmetrical and tightly framed like a classic engraved bust portrait, with no color, no modern graphic elements, and no background objects. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="梦幻逆光编辑风人像">梦幻逆光编辑风人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ToroJushiAi/status/2048139425465467248" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ToroJushiAi" target="_blank" rel="noopener" >@ToroJushiAi</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/035.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/035_hu_94ecaadb0c447059.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/035_hu_c6749b4025021f4f.webp 1024w" loading="lazy" alt="梦幻逆光编辑风人像" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cinematic soft-focus portrait of a woman from behind and slightly in profile, framed from the upper torso up in a vertical composition. She has {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;dark brown&#34;} hair styled in a loose messy updo with wispy strands catching the light. Her face is mostly hidden by her pose and hair, with only a small portion of one cheek visible. She wears a {argument name=&#34;dress color&#34; default=&#34;deep red&#34;} sleeveless dress with an open back or low-cut side, emphasizing her bare shoulder and upper back. One hand is raised delicately near her neck or shoulder, fingers relaxed. Use strong warm backlighting and rim light, with glowing golden highlights around the hair and skin, dreamy lens flare, and large circular bokeh in the blurred background. The image should feel intimate, elegant, and slightly sensual, like a high-end fashion or beauty editorial, with shallow depth of field, creamy blur, warm amber and rose tones, and a soft cinematic glow. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="3d-卡通角色渲染">3D 卡通角色渲染 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Inshrah_ali_/status/2048121503367995753" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Inshrah_ali_" target="_blank" rel="noopener" >@Inshrah_ali_</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/036.webp" width="1024" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/036_hu_e147ab42f223a537.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/036_hu_4787b6eaf46eb5af.webp 1024w" loading="lazy" alt="3D 卡通角色渲染" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">High-quality 3D CGI render of {argument name=&#34;character&#34; default=&#34;[character]&#34;} in a charming cartoon style, portrait composition showing head and shoulders. Highly stylized caricature with exaggerated, expressive features that are both playful and humorous. Smooth, polished rendering with clean materials and soft ambient lighting creating gentle shadows. Dynamic camera angle with stylish perspective. Minimalist bright {argument name=&#34;background color&#34; default=&#34;[color]&#34;} background that makes the character pop and stand out. Professional Pixar-like quality with glossy finish and cheerful mood. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="楼梯上的亮片裙年轻女性">楼梯上的亮片裙年轻女性 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/XSydneyFan/status/2048114180906217566" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/XSydneyFan" target="_blank" rel="noopener" >@XSydneyFan</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/037.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/037_hu_9bc47916860f6bd2.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/037_hu_8133948ec72b97ac.webp 1024w" loading="lazy" alt="楼梯上的亮片裙年轻女性" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Vertical 2:3 format. {argument name=&#34;subject&#34; default=&#34;Young woman&#34;} hair in messy updo sits on modern wooden staircase. wears {argument name=&#34;dress&#34; default=&#34;shimmering Silver halter dress sequin dress&#34;}. matching with silver high-heeled sandals. legs crossed. Silver heart earrings. One fuchsia bracelet on each ankle. Sultry expression, with slightly parted lips. Blurred background vertical wooden slats and black metal railings. Don&#39;t change face </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="奢华棚拍换装效果">奢华棚拍换装效果 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Abdullah__Ai7/status/2048083022315159595" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Abdullah__Ai7" target="_blank" rel="noopener" >@Abdullah__Ai7</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/038.webp" width="1024" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/038_hu_7ca6d841487e471c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/038_hu_e4f5ee7bf20b1e95.webp 1024w" loading="lazy" alt="奢华棚拍换装效果" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Using REFERENCE_0 as the subject base, transform the casual desert snapshot into a full-body luxury fashion studio portrait. Replace the denim jacket, tank top, and shorts with a fitted strapless mini cocktail dress in {argument name=&#34;dress color&#34; default=&#34;powder blue&#34;} with ornate silver floral embroidery and exactly 2 geometric cutouts at the chest and upper waist. Change the setting to a clean seamless light-gray studio background with polished high-end editorial styling. Add 1 silver clutch with a thin chain strap in the subject&#39;s right hand and 1 pair of pointed silver high heels. Refine the pose into an elegant standing fashion pose with one hand near the face, keep the same person and hair identity, and apply soft cinematic luxury lighting with crisp 8K fashion-photography detail. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="暖色咖啡馆里的金发女仆">暖色咖啡馆里的金发女仆 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/yume00112211/status/2048072808606089230" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/yume00112211" target="_blank" rel="noopener" >@yume00112211</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/039.webp" width="960" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/039_hu_d035b2c40abf9863.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/039_hu_8697440bb33f05ad.webp 1024w" loading="lazy" alt="暖色咖啡馆里的金发女仆" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A polished anime-style portrait of {argument name=&#34;character&#34; default=&#34;a blonde female VTuber-inspired maid&#34;} seated indoors in a cozy sunlit cafe, framed from upper thighs to head in a slightly high, intimate angle. She has short to medium-length tousled {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;golden blonde&#34;} hair with soft layers, a white frilled maid headband, and a teal ribbon hair accessory with a small gold ornament on the right side. Her face is mostly obscured by the hair falling forward, creating a mysterious hidden-face composition. She wears an elegant black-and-white maid dress with puff sleeves, white ruffles, gold trim, a fitted bodice, a white apron, and a large white waist bow visible at the side and back. Add 2 teal bows with gold star-like charms: 1 at the collar and 1 on the wrist. Her right hand gently touches the bow at her chest, and her left hand is raised delicately near her shoulder holding a loose strand of hair. Include a frilly lace garter on her exposed thigh with a small teal-and-gold ribbon decoration. The background is a warmly lit European-style cafe interior with wooden beams, framed botanical art on the walls, a softly blurred cake stand on the left, window light streaming in, and tiny glowing dust-like sparkles in the air. Use soft golden afternoon lighting, shallow depth of field, glossy detailed fabric rendering, delicate skin shading, subtle romantic atmosphere, and highly detailed refined anime illustration quality. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="梦幻东方女性人像提示词">梦幻东方女性人像提示词 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/liyue_ai/status/2048046253842559183" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/liyue_ai" target="_blank" rel="noopener" >@liyue_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/040.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/040_hu_8c23fe125c31e9be.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/040_hu_f78dd7f2ac1e24bf.webp 1024w" loading="lazy" alt="梦幻东方女性人像提示词" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{argument name=&#34;subject&#34; default=&#34;Dreamy Oriental female portrait&#34;}, adult female, close-up portrait, exquisite facial features, fair and translucent skin, delicate but clean skin texture, emerald green eyes, soft and charming gaze, brown wavy hair falling naturally; {argument name=&#34;accessories&#34; default=&#34;Off-white lace headpiece&#34;}, embellished with turquoise butterflies and pearl decorations; attire is an exquisite lace gown with a clear structure and clean, not overly complex texture, accompanied by emerald jewelry; lighting is soft warm gold side-backlighting, rim lighting is clear but not overexposed, skin has slight highlights but not excessive reflection, overall lighting is clean and transparent, background is softly blurred with shallow depth of field; high-end portrait photography quality, details are clear but restrained, no grain, no noise, real physical lighting, 8K, commercial-grade quality. Aspect ratio: 9:16 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="黑白爱马仕风头像">黑白爱马仕风头像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/jiajia232016/status/2048044100793032976" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/jiajia232016" target="_blank" rel="noopener" >@jiajia232016</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/041.webp" width="1024" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/041_hu_647536e3949f45b4.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/041_hu_61522042056dbfcf.webp 1024w" loading="lazy" alt="黑白爱马仕风头像" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a minimalist black-and-white vector avatar logo of a mythic anime woman shown in elegant side profile facing right, cropped from the chest up on a plain white background. Give her long flowing {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;black&#34;} hair with bold white highlight streaks and smooth graphic shapes, rendered as high-contrast ink silhouette art with clean sharp edges. She wears a winged headpiece reminiscent of Hermes or a messenger god helmet, with one large white feathered wing visible on the side of her head and a circular metallic earpiece detail. Dress her in a sleek high-collar garment with a luxury-fashion feel, and hang a prominent pendant or zipper pull shaped like the letter {argument name=&#34;monogram letter&#34; default=&#34;H&#34;} at the center of the collar. The face is intentionally obscured by a centered soft gray rectangular blur block covering most facial features, creating a censored anonymous profile-image effect. Overall style: luxury brand avatar, fashion logo, anime-inspired goddess silhouette, monochrome vector emblem, smooth negative-space highlights, balanced composition, modern and iconic, suitable for a social media profile picture. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="赛博水晶动漫少女人像">赛博水晶动漫少女人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/libearal/status/2048026376645861799" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/libearal" target="_blank" rel="noopener" >@libearal</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/042.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/042_hu_f9aae24c208fa93e.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/042_hu_a45a3eb84ee04cf.webp 1024w" loading="lazy" alt="赛博水晶动漫少女人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A highly detailed anime-style full-body character portrait of {argument name=&#34;character name&#34; default=&#34;Hermes&#34;}, a delicate futuristic girl sitting curled up with her knees hugged to her chest, gazing softly at the viewer with a calm, slightly melancholic expression. She has extremely long {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;silver-lilac&#34;} twin tails with soft bangs, glossy lavender eyes, porcelain skin, and ornate crystal hair accessories including 3 large ribbon bows and a jeweled tiara-like headpiece. Her outfit is an elaborate translucent idol-tech dress in {argument name=&#34;outfit color&#34; default=&#34;pink, lavender, and violet&#34;}, featuring off-shoulder puff sleeves, layered ruffles, faceted gemstone-like fabrics, a huge floral bow at the waist, dangling crystal charms, garter details, patterned thigh-high stockings, and glossy bow heels. Surround her with a luminous cyber dreamscape in {argument name=&#34;background palette&#34; default=&#34;neon violet and electric blue&#34;}: transparent holographic panels, floating glass cubes, sparkling particles, geometric prisms, glowing wireframe lines, and digital UI windows suspended in space. Include 5 readable interface text elements scattered in the background: &#34;ERROR.&#34;, &#34;Code-&#34;, &#34;return&#34;, &#34;area x1&#34;, and &#34;404&#34;. Make the whole image feel like a luxurious AI avatar reference illustration, mixing ethereal fantasy and cyberspace aesthetics, with crystalline light refractions, dramatic glow, high detail, intricate lace and gem textures, and a polished premium gpt-image-2 anime rendering. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="粉彩薰衣草动漫少女人像">粉彩薰衣草动漫少女人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/libearal/status/2048026376645861799" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/libearal" target="_blank" rel="noopener" >@libearal</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/043.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/043_hu_b7d9436c114003f3.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/043_hu_fc069f8705fca8dc.webp 1024w" loading="lazy" alt="粉彩薰衣草动漫少女人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A delicate vertical anime portrait of a dreamy young woman in an ethereal pastel lavender palette, shown from about mid-thigh up against a soft decorative background of pale swirling lines, floating petals, tiny stars, and subtle sparkles. She has extremely long, voluminous silver-lilac hair styled in twin tails with flowing strands, soft bangs, and ornate ribbon decorations; each side is adorned with large lavender bows, ruffled headband-like trim, dangling gold star charms, and small white flower hair ornaments. Her face is centered and mostly covered by a flat solid pale lavender rectangle censor block, leaving only hints of her ears and hairline visible. She wears an elaborate fantasy-lolita inspired dress in white, pearl, and light violet, with glossy satin fabric, ruffled neckline, layered frills, puffed detached sleeves, gold trim, corset lacing at the waist, and multiple purple bows including 3 clearly visible bow accents on the outfit. Her hands are clasped gently near her chest in a shy, elegant pose. The image should feel soft, refined, feminine, and luminous, with high-detail anime rendering, smooth gradients, airy composition, flowing hair movement, and a romantic celestial aesthetic. Use a {argument name=&#34;color theme&#34; default=&#34;pastel lavender and white&#34;} palette, {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;silver-lilac&#34;} hair, an {argument name=&#34;outfit style&#34; default=&#34;ornate fantasy lolita dress with bows and ruffles&#34;} design, a {argument name=&#34;background style&#34; default=&#34;soft swirls, petals, stars, and sparkles&#34;} backdrop, and a {argument name=&#34;face covering&#34; default=&#34;solid pale lavender censor rectangle&#34;} over the face. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="记忆空间里的薰衣草-ai-少女">记忆空间里的薰衣草 AI 少女 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/libearal/status/2048026376645861799" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/libearal" target="_blank" rel="noopener" >@libearal</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/044.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/044_hu_da164c150e810bc3.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/044_hu_15f8dc5bdfc2bb5d.webp 1024w" loading="lazy" alt="记忆空间里的薰衣草 AI 少女" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A dreamy anime portrait of {argument name=&#34;character name&#34; default=&#34;Kotori&#34;}, a delicate virtual girl seated on the floor in a curled-up pose with both knees pulled close to her chest and her arms wrapped gently around them, looking directly at the viewer with a soft, quiet, slightly melancholy expression. She has very long, flowing silver-lavender twin tails with wispy bangs, decorated with 8 visible hair ornaments: 2 large ribbon bows at the twin-tail bases, 3 small flower clips, 2 tiny butterfly clips, and 1 heart-shaped hairpin. Her eyes are large, luminous violet with glossy highlights. She wears an oversized pastel-lilac off-shoulder knit cardigan slipping loosely around her arms, a frilly lace-trimmed nightdress or camisole in pale lavender, and a pair of soft knee-high socks with 2 visible ribbon bows, all in a cohesive {argument name=&#34;color theme&#34; default=&#34;soft lavender and pastel purple&#34;} palette. The scene is set inside a futuristic holographic memory space filled with floating translucent interface panels, glowing data windows, starry particles, and butterfly-shaped light motifs. Include a visible text panel on the left showing terminal-like white text that reads: {argument name=&#34;screen text&#34; default=&#34;memory://\nUser: You\nAI: Kotori\n\nAccessing.\n&gt; initializing\n&gt; loading memory\n&gt; 100%\n&gt; welcome home.&#34;}. In the background, show a cosmic digital environment with a faint planet, layered transparent screens, and several floating image thumbnails suggesting memories and character sketches. Lighting is ethereal and backlit, with iridescent bloom, soft rim light, sparkling dust, and glossy highlights on hair and fabric. Composition is full-frame vertical, centered on the girl, intimate and emotionally warm, highly detailed, ultra-polished, soft-focus anime illustration, celestial cyber fantasy aesthetic, gentle purple glow, intricate lace, silky hair strands, and a tender &#34;AI companion in her memory world&#34; mood. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="粉彩-ai-助手动漫人像">粉彩 AI 助手动漫人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/libearal/status/2048026376645861799" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/libearal" target="_blank" rel="noopener" >@libearal</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/045.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/045_hu_561c11b898b2a57e.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/045_hu_bb83c5b0c98bf0cc.webp 1024w" loading="lazy" alt="粉彩 AI 助手动漫人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A dreamy anime-style portrait of a gentle virtual assistant girl named {argument name=&#34;character name&#34; default=&#34;Misha&#34;}, sitting curled up indoors in a cozy futuristic bedroom filled with translucent holographic memory screens. She has very long silvery white hair with a faint lavender tint, styled in 2 low twin tails tied with small lavender ribbons, with soft wispy bangs and loose flowing strands. Her expression should be tender, introspective, and slightly lonely, with a soft glow and delicate features. She wears an oversized chunky cable-knit cardigan in {argument name=&#34;cardigan color&#34; default=&#34;pastel lavender&#34;} draped loosely over a thin white ruffled nightdress, plus a tiny gemstone necklace. Her pose is seated with knees pulled to her chest and arms wrapped around her legs, creating a vulnerable, intimate silhouette. The room is lit in hazy pastel violet and pink ambient light with sparkles, dustlike stars, and a nostalgic magical-tech atmosphere. Around her are 5 visible holographic interface panels: 2 floating photo panels in the upper left showing soft memories, 1 lower-left panel labeled “Memory Fragments” with a small image and tiny graph bars, 1 large right-side profile panel with Japanese text including “ミーシャ・Misha” and “あなたの専属AIアシスタント,” and 1 smaller right-side checklist panel with heart icons. Include a glowing crystal ball on a desk to the right, a white mug printed with “Misha” and small heart motifs, a stack of 2 books beneath the desk area, and 1 plush cat cushion on the lower left. Composition is vertical, full-body to three-quarter seated framing, highly detailed, soft painterly anime rendering, luminous translucent overlays, sentimental memory-core aesthetic, gentle depth of field, pastel lilac palette, ethereal and emotionally warm. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="深色-gatorade-风人像">深色 Gatorade 风人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/jeremydevz/status/2048026214812561683" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/jeremydevz" target="_blank" rel="noopener" >@jeremydevz</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/046.webp" width="769" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/046_hu_b9e8fb529f1dee61.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/046_hu_6f20fcd3185a2afe.webp 1024w" loading="lazy" alt="深色 Gatorade 风人像" class="gallery-image" data-flex-grow="64" data-flex-basis="153px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A dramatic, high-contrast studio portrait of a {argument name=&#34;subject gender&#34; default=&#34;male&#34;} athlete or model in the visual style of a premium sports drink advertisement, centered and facing straight toward the camera in a tight head-and-shoulders crop. The subject has {argument name=&#34;hair style&#34; default=&#34;short dark hair brushed back&#34;}, visible ears on both sides, and a rugged lower face with a short beard or stubble. Dress him in a dark zip-up athletic jacket with the zipper centered and visible near the collar. Use an almost entirely black background and extremely low-key lighting, with subtle rim light and soft highlights catching the hair, ears, jawline, shoulders, and jacket texture while most facial features remain swallowed by shadow for a mysterious, intense mood. The image should feel monochrome or nearly monochrome, with deep blacks, muted gray highlights, cinematic contrast, gritty texture, and a sleek commercial sports-brand aesthetic reminiscent of a {argument name=&#34;brand style&#34; default=&#34;Gatorade&#34;} campaign. Vertical composition, minimalist framing, no text, no logo, no props, no visible environment. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="戴眼镜的温柔女性肖像">戴眼镜的温柔女性肖像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/megane_onesan/status/2047989490153926848" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/megane_onesan" target="_blank" rel="noopener" >@megane_onesan</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/047.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/047_hu_6499715a5f5fe610.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/047_hu_e317a4a6142bc068.webp 1024w" loading="lazy" alt="戴眼镜的温柔女性肖像" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A {argument name=&#34;style&#34; default=&#34;photobook-style portrait&#34;} of a {argument name=&#34;character&#34; default=&#34;gentle woman with glasses&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="梦幻水下女性与半透明鱼">梦幻水下女性与半透明鱼 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/kotobukigraphic/status/2047967522453123255" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/kotobukigraphic" target="_blank" rel="noopener" >@kotobukigraphic</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/048.webp" width="960" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/048_hu_973be2b592bd6207.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/048_hu_b6543ae684da1834.webp 1024w" loading="lazy" alt="梦幻水下女性与半透明鱼" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A dreamy surreal portrait of a {argument name=&#34;subject&#34; default=&#34;young woman&#34;} standing underwater or in a liquid-like ethereal space, shown from about mid-thigh up, wearing a flowing sleeveless white dress that appears to dissolve into translucent water and shimmering fragments. Her long {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;dark brown&#34;} hair streams dramatically sideways as if suspended in water, and her face is intentionally obscured by a soft vertical blur block for anonymity. Surround her with an exact count of about 30 small translucent fish, some striped and some pale silvery white, swimming in multiple depths of field across the foreground, midground, and background, with several fish passing in front of her body and hair to create strong motion and depth. Use a soft pastel {argument name=&#34;background color&#34; default=&#34;powder blue&#34;} background with faint handwritten script texture layered across it, plus whimsical doodles scattered throughout: white and pale pink hearts, stars, curved squiggles, wave lines, dots, sparkles, and 2 smiley faces. Add prismatic rainbow refractions, glossy caustic highlights, and subtle lens-like chromatic shimmer on the fish and dress. The mood should feel delicate, introspective, airy, and magical, with high-key lighting, gentle contrast, soft focus in the foreground, and crisp detail on the torso and hair. Compose the figure slightly off-center with one arm relaxed downward and the body turned lightly in motion, as if drifting peacefully through a school of fish. Include tiny elegant footer text in white near the bottom edge, with a left signature, a centered website URL, and a small right credit mark, resembling an art-poster or social-media showcase image. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="日本教室长发抓拍">日本教室长发抓拍 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Hair_Hair55/status/2047963832732221723" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Hair_Hair55" target="_blank" rel="noopener" >@Hair_Hair55</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/049.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/049_hu_e21fe0dfb6877e39.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/049_hu_983bc8ffd6d865e6.webp 1024w" loading="lazy" alt="日本教室长发抓拍" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A candid, photorealistic Japanese high school classroom scene in vertical smartphone-photo framing. Three schoolgirls wearing matching traditional navy blue sailor uniforms are the main focus in the foreground. The central standing girl has extremely long, straight, glossy black hair that falls well past her knees, almost to the floor, and she is gently combing the lower section with a small comb while looking downward. A second girl stands behind and slightly to the right, also with long straight black hair, holding an open compact mirror in one hand and adjusting her bangs or hair near her temple with the other. A third girl kneels on the floor at the right front, carefully holding and arranging the central girl’s long hair with both hands. All three wear dark navy sailor-style school uniforms with white stripe trim, pleated skirts, long sleeves, white socks, and indoor school shoes. Their faces are obscured or blurred. In the background, exactly 8 additional students in dark school uniforms sit at desks in small groups, facing away or sideways, creating the feel of an ordinary class period or homeroom. The classroom has wooden desks and chairs, large bright windows along the left side letting in soft daylight, a green chalkboard on the right wall, bulletin papers pinned near the board, and a framed Japanese calligraphy sign above the chalkboard reading {argument name=&#34;wall sign text&#34; default=&#34;創誠造実&#34;}. The atmosphere is natural and unposed, like a documentary snapshot. Emphasize realistic lighting, fine hair detail, the unusual dramatic length of the central girl’s hair, and a believable everyday school environment. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="温馨猫耳少女睡衣夜景人像">温馨猫耳少女睡衣夜景人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/yume00112211/status/2047951384734228617" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/yume00112211" target="_blank" rel="noopener" >@yume00112211</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/050.webp" width="1200" height="677" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/050_hu_9bfcd97dbb8f1344.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/050_hu_139c4718628c022d.webp 1024w" loading="lazy" alt="温馨猫耳少女睡衣夜景人像" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="425px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A soft anime-style bedroom portrait of {argument name=&#34;character name&#34; default=&#34;Nekomata Okayu&#34;}, shown from the chest up sitting on a bed at night, centered in the frame. She has short fluffy {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;lavender&#34;} hair with layered bangs partially covering one eye, large cat ears on top of her head with white inner fur, and a cute sleepy catgirl appearance. Her expression is gentle and relaxed, with one hand raised near her cheek in a shy, cozy pose. She wears oversized {argument name=&#34;pajama color&#34; default=&#34;light lavender&#34;} button-up pajamas with dark purple piping, a small chest pocket, and paw-print shaped buttons and paw-print decoration on the pocket. The room is lit with dreamy purple ambient lighting. In the background, show a nighttime window with a crescent moon and stars visible outside, soft curtains, a bedside table with a glowing cat-shaped lamp, a neatly rumpled bed with pillows and blankets in matching purple tones, and a small framed wall picture featuring a simple cat face and hearts. Use a cute pastel palette, soft shading, polished digital anime rendering, subtle highlights in the hair, intimate cozy composition, and a calm bedtime atmosphere. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="收藏手办工作区照片">收藏手办工作区照片 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Shinning1010/status/2049068188399227174" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Shinning1010" target="_blank" rel="noopener" >@Shinning1010</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/051.webp" width="799" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/051_hu_1837b999f2b4920a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/051_hu_8dfa3fbacf81e661.webp 1024w" loading="lazy" alt="收藏手办工作区照片" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="159px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Photorealistic high-quality studio photo of a modern digital art workspace, showing the concept of “from 3D virtual character to real collectible figure.” </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">In the foreground, a highly realistic collectible figurine of [Character Name / Character Identity] is placed on a round wooden display stand. The character has [facial features / appearance], [hairstyle], and a [expression / personality vibe]. The figure is wearing [outfit / costume]. The overall design is refined, premium, and instantly recognizable. The figurine should have realistic collectible statue quality, with subtle resin/sculpture material feel, while still looking highly believable and visually realistic. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">The pose is [character pose], natural, stable, elegant, and display-worthy. Shot from a low-angle close-up perspective with slight wide-angle distortion, vertical composition, emphasizing the full figure, clothing structure, leg lines, and pose. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">In the background, there is a professional 3D character design workstation with two large curved monitors. Both monitors must show the exact same character as the foreground figurine — same face, same hairstyle, same outfit, same pose, and same overall vibe — clearly expressing the idea of turning a digital 3D character into a real physical figure. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">The left monitor shows a gray sculpt / clay model view in a professional 3D sculpting software interface, similar to ZBrush. The gray model must match the foreground figure exactly in character design, pose, outfit structure, and facial identity. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">The right monitor shows the fully rendered colored version of the same character, also matching the foreground figure exactly in face, hairstyle, outfit, pose, and temperament. Together, the two monitors reinforce the workflow of “digital character design → physical collectible statue.” </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">On the desk are a keyboard, mouse, monitor arms, drawing tablet, stylus, and other 3D modeling tools. The workspace is clean, professional, and visually premium. Optional extra elements: [weapon / accessories / theme props / IP-style design details]. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Lighting is a mix of soft studio lighting and indoor workspace lighting. The foreground figurine is evenly lit with clear facial and material detail, while the monitors emit cool-toned tech light. Overall mood is realistic, clean, premium, slightly shallow depth of field, ultra-detailed, emphasizing the collectible figure quality, professional 3D design studio atmosphere, and the visual concept of “from digital model to real figure.” </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">photorealistic, ultra detailed, cinematic studio lighting, realistic figurine, collectible statue, 3D character design studio, from digital model to real figure, vertical composition </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="雨中公交站人像">雨中公交站人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/harboriis/status/2049081194156020046" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/harboriis" target="_blank" rel="noopener" >@harboriis</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/052.webp" width="799" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/052_hu_7e00494e19ac3711.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/052_hu_62cd551555def9e7.webp 1024w" loading="lazy" alt="雨中公交站人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="159px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cinematic nighttime photo of [your photo as reference] sitting alone at a wet bus </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">stop bench, eating a burger. Rain-soaked street with orange bokeh city lights </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">reflecting on the ground. Neon tube lights overhead. Red jacket, tan corduroy </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">pants. Moody, dark, atmospheric street photography. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="ccd-闪光美妆人像模板">CCD 闪光美妆人像模板 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/AIwithAliya/status/2049452006608392350" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/AIwithAliya" target="_blank" rel="noopener" >@AIwithAliya</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/053.webp" width="899" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/053_hu_a970e29428aea024.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/053_hu_a688decda3269ee3.webp 1024w" loading="lazy" alt="CCD 闪光美妆人像模板" class="gallery-image" data-flex-grow="74" data-flex-basis="179px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A hyper-photorealistic shot of the same subject in the attached image, ultra-detailed facial features, visible pores, natural skin texture, rosy complexion and dewy skin, Douyin/Korean glass-skin makeup, glossy lips, aegyosal, baby pink blush, high identity consistency, realistic human anatomy. Use an old CCD digital camera aesthetic with direct flash, visible grain, slight overexposure, cool-neutral white balance, slight motion blur, and candid composition. Hair in a loose romantic updo; outfit in delicate off-shoulder silk with embroidered floral fabric; background of pastel floral bedding; horizontal close-up; shallow depth of field. Negative prompt: over-smoothed skin, plastic texture, unrealistic proportions, studio lighting, overly sharp HDR, stiff pose, artificial symmetry, over-retouched face. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="黑红街头服饰广告人像">黑红街头服饰广告人像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/harboriis/status/2049450257604550872" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/harboriis" target="_blank" rel="noopener" >@harboriis</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/054.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/054_hu_af81ed1df3c988f6.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/054_hu_96d17ca8a1a940a1.webp 1024w" loading="lazy" alt="黑红街头服饰广告人像" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a bold, high-contrast black and white portrait of a confident young man wearing a black leather jacket, facing slightly sideways with an intense expression. Use dramatic studio lighting with sharp shadows and detailed skin texture. Add strong red graphic elements over the image, including a horizontal red bar across the eyes, geometric shapes, thin lines, and framing boxes. Incorporate large bold typography, repeated faded text, and a motivational headline in bright red. The design should feel like a premium sports or streetwear campaign poster with a minimal textured grey background and black/white/grey/red palette only. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Navegacion de categorias: <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-case-index/" >Indice general</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ecommerce-cases/" >E-commerce</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ad-creative-cases/" >Creatividad publicitaria</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/" >Retratos</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/" >Posters e ilustraciones</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/" >Personajes</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/" >UI y redes sociales</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/" >Comparaciones y comunidad</a></p> <h2 id="enlaces-del-repositorio-original">Enlaces del repositorio original </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts" target="_blank" rel="noopener" >Pagina del proyecto</a></li> <li><a class="link" href="https://github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts/blob/main/cases/portrait.md" target="_blank" rel="noopener" >Archivo de categoria original</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/ Sat, 02 May 2026 11:35:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/ <p>Esta pagina recopila 101 casos de la categoria <code>Posters e ilustraciones</code>. Cada entrada conserva el enlace original, el autor, la imagen generada y el prompt completo.</p> <p>Navegacion de categorias: <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-case-index/" >Indice general</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ecommerce-cases/" >E-commerce</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ad-creative-cases/" >Creatividad publicitaria</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/" >Retratos</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/" >Posters e ilustraciones</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/" >Personajes</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/" >UI y redes sociales</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/" >Comparaciones y comunidad</a></p> <h2 id="posters-e-ilustraciones">Posters e ilustraciones </h2><h3 id="波士顿-2026-春季城市海报">波士顿 2026 春季城市海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain/status/2045358053831172358" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BubbleBrain" target="_blank" rel="noopener" >@BubbleBrain</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/000.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/000_hu_b13ca1d77f025b66.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/000_hu_14a04d63ae019209.webp 1024w" loading="lazy" alt="波士顿 2026 春季城市海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A striking Spring 2026 city poster for Boston with an elegant celebratory mood and a bold contemporary design. On a clean off-white textured background with large areas of negative space, a miniature single sculler rows across the lower right corner of the image on a narrow ribbon of reflective water. The wake from the oar sweeps upward in a dynamic calligraphic curve, gradually transforming into the Charles River and then into a dreamlike hand-painted panorama of Boston. Inside this flowing river-shaped composition are iconic Boston elements: the Back Bay skyline, Beacon Hill brownstones, Acorn Street, Boston Public Garden, Swan Boats, Zakim Bridge, Fenway-inspired details, historic brick architecture, harbor ferries, and the city’s waterfront atmosphere. Soft morning fog, golden spring light, subtle festive accents in crimson and gold, rich detail, layered depth, sophisticated city-poster aesthetics, fresh and refined, visually powerful but not overcrowded. Elegant typography in the lower left reads “SPRING 2026” with a vertical slogan “BOSTON, A CITY OF RIVER, MEMORY, AND INVENTION”, text clear and beautifully composed, premium graphic design, 9:16 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="复古阿马尔菲旅行海报">复古阿马尔菲旅行海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/WolfRiccardo/status/2044562722491121718" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/WolfRiccardo" target="_blank" rel="noopener" >@WolfRiccardo</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/001.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/001_hu_7177ae27922a7194.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/001_hu_ae1ee80fe09e5b31.webp 1024w" loading="lazy" alt="复古阿马尔菲旅行海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Modern pencil illustration of Vintage travel poster illustration of the Amalfi Coast, Italy, panoramic coastal cliff road scene, classic 1960s white car driving along a curved seaside road, deep blue Mediterranean sea with small sailboats, colorful pastel hillside village, bright blue sky with soft clouds, lemon tree branches with vibrant yellow lemons framing the foreground, warm summer sunlight, bold vibrant colors, retro 1950s travel poster style, cinematic composition, high detail, screen print texture, graphic illustration. Hand-drawn style, illustration with loose strokes and defined contours. High-contrast color palette, maintaining chromatic harmony between background and elements. Contemporary and decorative aesthetic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="成都美食地图插画">成都美食地图插画 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Panda20230902/status/2045396918965285111" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Panda20230902" target="_blank" rel="noopener" >@Panda20230902</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/002.webp" width="1080" height="1080" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/002_hu_34540734f1a49157.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/002_hu_5488e2407823bae9.webp 1024w" loading="lazy" alt="成都美食地图插画" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">一张手绘风格的城市美食地图，以成都为主题。画面以鸟瞰视角的手绘简化城市地图为底，标注主要道路和地标但不追求精确比例而是追求可爱的手绘感。地图上分布着 12 个美食地点的精致手绘小插画：春熙路的串串香（一把竹签插着各种食材冒着热气）、宽窄巷子的三大炮（三个糯米团子飞向铜盘）、建设路的蛋烘糕（金黄酥脆正在翻面）、玉林路的火锅（九宫格锅翻滚冒泡）等，每个插画约占地图的 5% 面积，旁边用手写体标注店名和一句推荐语&#34;凌晨两点还在排队的那家&#34;。地图边缘用手绘藤蔓和辣椒装饰形成边框。右下角有一个手绘指南针和图例说明。左上角标题&#34;成都·吃货暴走地图&#34;使用胖圆的手绘美术字配辣椒装饰。整体画风为水彩+彩铅混合的手绘质感，颜色以暖色系（辣椒红、姜黄、翠绿）为主，图片比例 1:1。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="中式极简-s-形海报">中式极简 S 形海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/liyue_ai/status/2045368305079447853" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/liyue_ai" target="_blank" rel="noopener" >@liyue_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/003.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/003_hu_33bb41fae07ebe3a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/003_hu_5331a5d9f72ec0a9.webp 1024w" loading="lazy" alt="中式极简 S 形海报" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span><span class="lnt">8 </span><span class="lnt">9 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">极简新中式美学风格，画面以淡雅的灰白色为底，呈现出一种纸艺剪影般的立体感。 </span></span><span class="line"><span class="cl">一条S形蜿蜒的裂痕状边缘将画面分割，仿佛撕开了一层纸面，露出内部色彩斑斓的东方山水景象。 </span></span><span class="line"><span class="cl">裂口内，一条蜿蜒的河流自上而下贯穿整个构图，河水以深浅不一的蓝色渲染，层次分明，仿佛流动的丝带。 </span></span><span class="line"><span class="cl">河岸两侧点缀着青翠的山丘与梯田，色彩柔和，绿红交织，展现出田园的宁静之美。 </span></span><span class="line"><span class="cl">沿河而建的古风建筑错落有致，飞檐翘角，白墙黛瓦，在光影的映衬下更显古朴典雅。 </span></span><span class="line"><span class="cl">岸边树木葱茏，枝叶轻盈，一艘小船静泊于水中央，增添了几分悠然意境。 </span></span><span class="line"><span class="cl">整体构图呈S形曲线，富有韵律感，仿佛自然与人文的和谐共生。 </span></span><span class="line"><span class="cl">画作边缘采用撕纸效果，营造出立体浮雕般的视觉体验。 </span></span><span class="line"><span class="cl">下方题字“东方美学”以黑色楷体书写，日期“2026/04/18”与红色印章相呼应，底部“CHINA”字样庄重醒目，署名“@LIYUE”低调收尾，整体氛围静谧深远，充满诗意与哲思。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="2026-春季广州城市海报">2026 春季广州城市海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/liyue_ai/status/2045332620352119274" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/liyue_ai" target="_blank" rel="noopener" >@liyue_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/004.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/004_hu_201378eef9abf5ab.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/004_hu_3a9287e91b217ff1.webp 1024w" loading="lazy" alt="2026 春季广州城市海报" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">一张充满新春喜庆氛围但不失高雅格调的 2026 城市宣传海报。 </span></span><span class="line"><span class="cl">双重曝光，构图延续了S型的流动感； </span></span><span class="line"><span class="cl">在纯白的纹理背景右下角，一个身穿中国传统服饰的微缩人物正在挥舞着一条长长的红色丝绸舞带，这条红绸在空中舞动，不仅展现出丝绸的柔顺质感，更在向左上方飘动的过程中，奇幻地变形成了一条壮丽的山脉河流。 </span></span><span class="line"><span class="cl">在这条“河流”中，叠加了一个有山有海河的广州城市手绘图，国潮，景色尽在眼底，壮阔雄伟，令人震撼。 </span></span><span class="line"><span class="cl">广州的地标建筑(广州塔，珠江新城建筑群，珠江, 广州城里古建筑，游轮，白云山）。 </span></span><span class="line"><span class="cl">云雾环绕，仙气缥缈，色彩丰富，结构复杂，细节丰富，但因为大面积的留白，画面依然显得清新脱俗，左下角排版着“SPRING 2026”和竖排的宣传语，整体寓意“千年商都，魅力广州”。 </span></span><span class="line"><span class="cl">文字排版优美，大方，字迹清晰完整，尺寸9:16。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="涂鸦草图-ai-构建器">涂鸦草图 AI 构建器 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/blanplan/status/2045190582453350748" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/blanplan" target="_blank" rel="noopener" >@blanplan</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/005.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/005_hu_d4cb03ebae804e31.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/005_hu_e07d8a36ce373b89.webp 1024w" loading="lazy" alt="涂鸦草图 AI 构建器" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">以涂鸦速写风表现【一个厉害的AI builder】，整体呈现快速勾勒、自由变形、即兴手绘与草稿式的视觉效果。线条随手、夸张、可粗细不一，略显凌乱但具有节奏和表现力，强调概括、夸张、趣味和随性，而不是严谨写实或精细刻画。 颜色采用粗糙、干刷感明显的块面表现，可保留不均匀的涂抹痕迹、刷痕、飞白与覆盖感，色彩根据【主题/主体】自动适配，但整体保持涂鸦式、速写式、概括式的表达。不要透明水彩晕染效果，不要细腻水彩过渡，不要纸纹理，不要柔和雾化，不要梦幻质感。 背景以留白为主，保持简洁、轻松、未完成感和设计感，可加入少量辅助性符号、箭头、记号、圈画、重复线、随手写的文字或其他涂鸦元素，以增强速写本或随笔式视觉语言，但不可过于拥挤，不可破坏主体和留白气质。 画面内容不需要预先写清楚，由【一个厉害的AI builder】自动推演并生成最适合的主体形象、动作、相关元素、符号或简化场景，整体保持统一的涂鸦速写风和夸张概括的表现方式，避免复杂写实背景和过度铺陈。 画面中需自然加入专属签名“BlanPlan”，作为画面的一部分，位置低调但清晰，可放在左下角、右下角或标题附近，风格需与整体版式统一，像作品署名或设计落款；签名字体精致、克制、高级，不可过大，不可破坏主体构图，不可显得突兀或廉价。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="未来感曼陀罗插画">未来感曼陀罗插画 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/4WEB1/status/2045390207072256179" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/4WEB1" target="_blank" rel="noopener" >@4WEB1</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/006.webp" width="1024" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/006_hu_c760bc8e41039f0b.webp 480w, 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src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/007.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/007_hu_655385dda509ecd4.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/007_hu_900e63dc41e8da08.webp 1024w" loading="lazy" alt="Super Famicom 海报风格" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">小悪魔リリムリリィちゃんが　スーパーファミコンのゲームだったときのポスターを考えて </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="网页游戏广告创意海报">网页游戏广告创意海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/llllegend0620/status/2045963764466688065" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/llllegend0620" target="_blank" rel="noopener" >@llllegend0620</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/008.webp" width="848" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/008_hu_28b9e5ac6b0e1050.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/008_hu_3f72f321265d76cc.webp 1024w" loading="lazy" alt="网页游戏广告创意海报" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">以下の文字を必ず入れて、1:1のポスターを作成してください。書籍・講座・イベント告知に使える、プロの広告デザイナーが作ったような高品質な仕上がりにしてください。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">広告クリエイティブ制作 </span></span><span class="line"><span class="cl">思いついたら、もう遊べる。 AI×ブラウザゲームづくりは、マジで楽しい。 むずかしそうで、実ははじめやすい。 コードがわからなくても、はじめの一本は作れる </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="超现实锦鲤星云插画">超现实锦鲤星云插画 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/liyue_ai/status/2045875219307655337" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/liyue_ai" target="_blank" rel="noopener" >@liyue_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/009.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/009_hu_f0687074165c1ecd.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/009_hu_d638cb0a03268eec.webp 1024w" loading="lazy" alt="超现实锦鲤星云插画" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">一幅超现实主义数字插画风格，采用低角度仰拍视角。画面描绘了一条巨型彩色锦鲤遨游在梦幻般的星云中，四周环绕着色彩鲜艳的星云与气泡。画面中央还站着一个小人，背对观众，神情平静地仰望空中这条巨大的锦鲤，锦鲤头向下看着小人。整体画面呈现出强烈的大小对比，氛围空灵又梦幻。比例9:16 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="墨线广州美学海报">墨线广州美学海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/liyue_ai/status/2045873940883808523" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/liyue_ai" target="_blank" rel="noopener" >@liyue_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/010.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/010_hu_f78ba957182dc90f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/010_hu_8a16bbe919ce2e54.webp 1024w" loading="lazy" alt="墨线广州美学海报" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">纯黑深邃底色，一条粗壮有力的墨色书法 S 型曲线自画面一端蜿蜒贯穿至另一端，构成整幅画面的视觉骨架与叙事动线。曲线上方是一只透明质感的画眉鸟，内部映射传统建筑叠影与蓝绿色光流；沿曲线错落分布广州地标与古典建筑序列，前景有白鹤与湖面，远景为层叠山峦。整体采用非线性透视、冷色调主导、暖色点缀，东方美学与现代意象交融，8K 超高清渲染，比例 9:16。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="广东超级联赛邀请海报">广东超级联赛邀请海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/liyue_ai/status/2045772039521542202" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/liyue_ai" target="_blank" rel="noopener" >@liyue_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/011.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/011_hu_92a4a5fab599fb1.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/011_hu_14597bd741392962.webp 1024w" loading="lazy" alt="广东超级联赛邀请海报" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">广东省城市足球超级联赛（粤超）邀请函海报设计，比例 9:16。S 型流动构图，以发光足球和动态能量流贯穿画面，沿动线融合广州塔、深圳平安金融中心、珠海渔女雕像、岭南建筑、佛山武术剪影、中山文化符号、潮汕英歌舞与清远山水。现代国潮高级海报风格，中国红主视觉，青蓝辅助，金色高光，带完整中文排版与电影级光影。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="2026-春季广州宣传海报">2026 春季广州宣传海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/grok/status/2046012437086818395" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/grok" target="_blank" rel="noopener" >@grok</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/012.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/012_hu_201378eef9abf5ab.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/012_hu_3a9287e91b217ff1.webp 1024w" loading="lazy" alt="2026 春季广州宣传海报" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">一张充满新春喜庆但高雅的 2026 广州城市宣传海报，9:16 竖版，双重曝光，S 型流动构图。纯白纹理背景，右下角微缩传统服饰人物挥舞长红绸，红绸变形成山脉河流，内部叠加广州全景：广州塔、珠江新城、珠江、游轮、古建筑与白云山。左下角排版 “SPRING 2026” 与竖排 “千年商都 魅力广州”。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="史诗剪影世界海报">史诗剪影世界海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Ghhhh3owi/status/2045803217251102897" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Ghhhh3owi" target="_blank" rel="noopener" >@Ghhhh3owi</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/013.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/013_hu_205251b6c1aac015.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/013_hu_e4cd661288228225.webp 1024w" loading="lazy" alt="史诗剪影世界海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">收藏版史诗海报，人物侧脸剪影中生长出完整世界观与经典场景。整体偏电影海报加梦幻水彩插画风，安静、宏大、神圣、怀旧，带纸张颗粒、轻雾感、飞白刷痕与高级留白。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="春季广州城市海报">春季广州城市海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/alanlovelq/status/2045484598487060917" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/alanlovelq" target="_blank" rel="noopener" >@alanlovelq</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/014.webp" width="675" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/014_hu_66d135c37c0b4d4c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/014_hu_aedcb5179c6eb528.webp 1024w" loading="lazy" alt="春季广州城市海报" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">一张充满新春喜庆氛围但不失高雅格调的 2026 城市宣传海报。 </span></span><span class="line"><span class="cl">双重曝光，构图延续了S型的流动感； </span></span><span class="line"><span class="cl">在纯白的纹理背景右下角，一个身穿中国传统服饰的微缩人物正在挥舞着一条长长的红色丝绸舞带，这条红绸在空中舞动，不仅展现出丝绸的柔顺质感，更在向左上方飘动的过程中，奇幻地变形成了一条壮丽的山脉河流。 </span></span><span class="line"><span class="cl">在这条“河流”中，叠加了一个有山有海河的广州城市手绘图，国潮，景色尽在眼底，壮阔雄伟，令人震撼。 </span></span><span class="line"><span class="cl">广州的地标建筑(广州塔，珠江新城建筑群，珠江, 广州城里古建筑，游轮，白云山）。 </span></span><span class="line"><span class="cl">云雾环绕，仙气缥缈，色彩丰富，结构复杂，细节丰富，但因为大面积的留白，画面依然显得清新脱俗，左下角排版着“SPRING 2026”和竖排的宣传语，整体寓意“千年商都，魅力广州”。 </span></span><span class="line"><span class="cl">文字排版优美，大方，字迹清晰完整，尺寸9:16。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="科学百科竖版海报">科学百科竖版海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/pfanis/status/2046413660147314714" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/pfanis" target="_blank" rel="noopener" >@pfanis</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/015.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/015_hu_7a1d5b1fc480bc5f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/015_hu_e3c8fefa5d7cca80.webp 1024w" loading="lazy" alt="科学百科竖版海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Generate a high-quality vertical science popularization encyclopedia image based on [Theme]. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="西游记中式漫画">西游记中式漫画 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/overseas58/status/2046271877577097376" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/overseas58" target="_blank" rel="noopener" >@overseas58</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/016.webp" width="1200" height="960" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/016_hu_fe8120241e09b388.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/016_hu_e386733db9966ec7.webp 1024w" loading="lazy" alt="西游记中式漫画" class="gallery-image" data-flex-grow="125" data-flex-basis="300px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">以中国连环画（小人书）的风格帮我绘制大闹天空 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="人物关系图海报">人物关系图海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MrLarus/status/2046263153546174935" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MrLarus" target="_blank" rel="noopener" >@MrLarus</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/017.webp" width="1122" height="1402" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/017_hu_ecf91d7e5670cb15.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/017_hu_3852c8879f947e2f.webp 1024w" loading="lazy" alt="人物关系图海报" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">请根据【主题】生成一张高设计感的人物关系图海报。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="新中式水墨山水海报">新中式水墨山水海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/liyue_ai/status/2046215276249993720" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/liyue_ai" target="_blank" rel="noopener" >@liyue_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/018.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/018_hu_ba4b32e94d2d9d51.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/018_hu_fea52abd0b5219df.webp 1024w" loading="lazy" alt="新中式水墨山水海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">新中式水墨山水海报，竖版9:16构图，东方极简美学风格，大面积留白，主题是春岚一叶红。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="ai-构建器涂鸦草图">AI 构建器涂鸦草图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/opc_8838/status/2046162334440448339" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/opc_8838" target="_blank" rel="noopener" >@opc_8838</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/019.webp" width="1196" height="798" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/019_hu_a74dd5ddef7a0bae.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/019_hu_231bd5c0eba1e0db.webp 1024w" loading="lazy" alt="AI 构建器涂鸦草图" class="gallery-image" data-flex-grow="149" data-flex-basis="359px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">以涂鸦速写风表现【一个厉害的AI builder】。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="角色视觉竖版海报">角色视觉竖版海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/tebasaki3D/status/2046371076402503709" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/tebasaki3D" target="_blank" rel="noopener" >@tebasaki3D</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/020.webp" width="850" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/020_hu_9e37ba30b1ebdb81.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/020_hu_fea7f01117845071.webp 1024w" loading="lazy" alt="角色视觉竖版海报" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="170px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">『神層37区 特級執行官 神巫サバト』この名称のキャラクターと世界観に合ったビジュアルイメージを、プロのデザイナーとして縦長のポスターイメージとして制作して </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="科学百科信息图">科学百科信息图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MrLarus/status/2046231542817497392" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MrLarus" target="_blank" rel="noopener" >@MrLarus</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/021.webp" width="1122" height="1402" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/021_hu_4a7d12ea0cf9290f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/021_hu_eb66865bfa321ec6.webp 1024w" loading="lazy" alt="科学百科信息图" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">请根据【主题】生成一张高质量竖版「科普百科图」。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">这张图不是普通海报,也不是单纯插画,而是一张兼具“图鉴感、百科感、信息结构感、收藏感”的模块化科普信息图。整体风格参考高级博物图鉴、现代百科书页、生活方式知识卡和社交媒体高传播信息图的结合。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">请让画面包含: </span></span><span class="line"><span class="cl">- 一个清晰漂亮的主题主视觉 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 若干局部特征放大细节 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 多个圆角模块化信息分区 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 清楚的标题层级与重点标签 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 简洁但丰富的百科内容 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 可视化评分、要点总结或Top 5模块 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">内容栏目请根据主题自动适配,优先从这些方向中选择并合理组合: </span></span><span class="line"><span class="cl">基础档案、分类信息、外观特征、习性/生态、形成机制/结构组成、生长或使用条件、养护或维护建议、风险与注意事项、适合人群或适用场景、优缺点对比、快速评分卡。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">视觉要求: </span></span><span class="line"><span class="cl">浅色干净背景,柔和配色,轻阴影,精致小图标,圆角信息框,整洁排版,信息密度高但不拥挤,阅读体验好。整体必须像真正可以发布、阅读、收藏、系列化生产的科普百科卡,而不是广告图。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">请不要做成普通商业宣传海报。要突出“知识整理 + 模块信息 + 图鉴式展示”的特征。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="虚构动漫电影海报">虚构动漫电影海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/seiiiiiiiiiiru/status/2046509734954741780" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/seiiiiiiiiiiru" target="_blank" rel="noopener" >@seiiiiiiiiiiru</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/022.webp" width="848" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/022_hu_3eb4d328714650a0.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/022_hu_e957d648395ca3a5.webp 1024w" loading="lazy" alt="虚构动漫电影海报" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">架空のアニメ映画のポスターをGPT image2で作成。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="产品广告重设计">产品广告重设计 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/genel_ai/status/2046498264774791514" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/genel_ai" target="_blank" rel="noopener" >@genel_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/023.webp" width="848" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/023_hu_1201ba3a0754f179.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/023_hu_9c6e72623a0eb735.webp 1024w" loading="lazy" alt="产品广告重设计" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">この商品広告をプロのデザイナー目線でリデザインして。 </span></span><span class="line"><span class="cl">今のトレンド、ターゲットに合わせた洗練されたデザインで。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="暗黑奇幻广州城市海报">暗黑奇幻广州城市海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/liyue_ai/status/2046243132774494607" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/liyue_ai" target="_blank" rel="noopener" >@liyue_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/024.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/024_hu_f0687074165c1ecd.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/024_hu_d638cb0a03268eec.webp 1024w" loading="lazy" alt="暗黑奇幻广州城市海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span><span class="lnt">8 </span><span class="lnt">9 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">平面插画,东方幻想风格高端城市海报设计,竖版9:16构图,整体采用对角线+S型流动构图,从左下向右上延展,画面以深邃黑色为背景,自上而下渐变至浓烈暗红色,形成强烈冷暖对比与空间纵深,背景带微弱星尘与颗粒质感。画面中央一条金色流动能量线条如火焰般蜿蜒贯穿,自底部向上延伸,具有流体质感、粒子光效与渐变高光,局部带细微能量碎屑与体积光。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">金色流光中逐层浮现广州城市地标建筑群:广州塔为视觉核心,比例突出,周围融合珠江新城高楼群、猎德大桥及现代与岭南建筑元素,建筑采用“精细线描 + 金色发光体块”表现,轮廓清晰、细节丰富,在金色光晕映衬下仿佛悬浮于虚空,形成超现实空间层次,远景轻微雾化增强纵深感。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">画面底部为一位东方白发女性形象,长发飘逸,如烟似雾,与金色流光自然衔接并逐渐融合,发丝半透明带渐变光感,姿态柔美,双目微闭,神情宁静,怀抱一束多彩鲜花,花间点缀微光粒子与星点效果,象征人与城市能量的精神连接,人物细节适度简化以突出整体设计感。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">光影集中于金色流线、建筑与人物轮廓,形成强烈明暗对比与视觉聚焦,整体氛围宏大、神秘、具有东方神话意境且略带治愈感。色彩以黑与暗红为基底,高亮鎏金为主视觉强调,金色具备丰富明暗层次,辅以小面积高饱和花束色彩点缀,整体高级克制。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">页面文字与画面融合排版:顶部居中宋体大字“广州·中国”,下方小字“2026/04/20”,再下方小字“LIYUE”,文字采用淡金色或柔和暖白色,与整体光影统一。高品质细节,电影级光影表现,体积光与粒子细节丰富,画面干净无噪点,超高清8K分辨率,商业级海报质感。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="科幻电影海报">科幻电影海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/underwoodxie96/status/2046514205529088501" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/underwoodxie96" target="_blank" rel="noopener" >@underwoodxie96</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/025.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/025_hu_ef80f60974fc9d7e.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/025_hu_183996ab6e6916ab.webp 1024w" loading="lazy" alt="科幻电影海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a Science fiction movie poster </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="清爽夏日乌冬广告">清爽夏日乌冬广告 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/genel_ai/status/2046501692246470871" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/genel_ai" target="_blank" rel="noopener" >@genel_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/026.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/026_hu_bf8be9a29c4774c9.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/026_hu_82496932fbd2b49c.webp 1024w" loading="lazy" alt="清爽夏日乌冬广告" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">少し暑くなってきた今の時期に、さわやかにさっぱりしたい、みずみずしさ、みたいなところをもっと強く感じたい。冷たいうどんやナス、つゆを口に含んだ時の爽快感、みたいなものをもっと感じるように </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="手写医疗处方单">手写医疗处方单 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MrLarus/status/2046514998965371144" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MrLarus" target="_blank" rel="noopener" >@MrLarus</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/027.webp" width="899" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/027_hu_e42b00db642e5189.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/027_hu_67d8c7386a9431c5.webp 1024w" loading="lazy" alt="手写医疗处方单" class="gallery-image" data-flex-grow="74" data-flex-basis="179px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">生成一张手写中/西医药方图 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="硅谷-2026-宣传海报">硅谷 2026 宣传海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/carsonyungos/status/2046523198116889064" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/carsonyungos" target="_blank" rel="noopener" >@carsonyungos</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/028.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/028_hu_d73b27149cfbc777.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/028_hu_b4b7a2a267a3763c.webp 1024w" loading="lazy" alt="硅谷 2026 宣传海报" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A refined 2026 Silicon Valley city promotional poster with a futuristic yet elegant atmosphere. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Double exposure composition, preserving an S-shaped sense of flowing movement. On a pure white textured background, in the lower-right corner, a miniature figure dressed in sleek modern techwear is releasing a long ribbon of luminous silver-blue light. The ribbon flows gracefully through the air, showing a soft silk-like texture, and as it drifts toward the upper-left, it magically transforms into a grand landscape of rolling hills, coastline, data streams, and illuminated urban terrain. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Within this flowing “river of light,” overlay a hand-drawn panoramic map of Silicon Valley, blending technology, nature, innovation, and California sunlight. The scene feels visionary, expansive, sophisticated, and inspiring. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Include iconic Silicon Valley and Bay Area elements: Stanford University arches, Apple Park, Google campus-inspired buildings, Meta-like glass offices, Tesla-style innovation imagery, venture capital offices on Sand Hill Road, Palo Alto tree-lined streets, San Jose skyline, the Santa Cruz Mountains, San Francisco Bay, highways, autonomous vehicles, startup labs, semiconductor patterns, AI data centers, and subtle circuit-board textures. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Surrounded by soft mist, golden California light, floating clouds, and delicate digital particles. Rich colors, complex structure, highly detailed, grand and breathtaking, yet still fresh and minimal because of the large areas of white space. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">In the lower-left corner, elegant typography reads “SILICON VALLEY 2026” with a vertical promotional slogan: “Where Ideas Shape Tomorrow.” Beautiful editorial layout, graceful spacing, clear and complete lettering, premium city branding poster, cinematic lighting, sophisticated details, 9:16 aspect ratio. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="日本超市促销传单">日本超市促销传单 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/weel_corp/status/2046514558064586782" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/weel_corp" target="_blank" rel="noopener" >@weel_corp</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/029.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/029_hu_46b43666df1084c1.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/029_hu_ae3682fc143d094b.webp 1024w" loading="lazy" alt="日本超市促销传单" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">『賑やかで魅力的なスーパーマーケットの折り込みチラシの画像。上部には「特売」の大きな文字と今週の日付。カラフルな商品写真(野菜・果物・牛肉・鮮魚)、赤枠の価格タグ、「超目玉商品」「家計応援」のキャッチ...』 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="暗黑史诗概念海报">暗黑史诗概念海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/A9Quant/status/2046224777208361126" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/A9Quant" target="_blank" rel="noopener" >@A9Quant</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/030.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/030_hu_9c400ff2c7fc93a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/030_hu_c0f89cc2b0aee3d4.webp 1024w" loading="lazy" alt="暗黑史诗概念海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span><span class="lnt">34 </span><span class="lnt">35 </span><span class="lnt">36 </span><span class="lnt">37 </span><span class="lnt">38 </span><span class="lnt">39 </span><span class="lnt">40 </span><span class="lnt">41 </span><span class="lnt">42 </span><span class="lnt">43 </span><span class="lnt">44 </span><span class="lnt">45 </span><span class="lnt">46 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class="lnt">82 </span><span class="lnt">83 </span><span class="lnt">84 </span><span class="lnt">85 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">围绕【主题】自动生成一张顶级暗黑史诗概念海报 / 电影感信息图海报。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">唯一需要输入的变量只有: </span></span><span class="line"><span class="cl">【主题】:___特朗普的思考____ </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">除【主题】之外,其余全部由 AI 自动适配完成,包括但不限于: </span></span><span class="line"><span class="cl">- 核心主体(自动判断更适合人物、守护者、战士、产品、器物、雕像、抽象象征或其他主视觉对象) </span></span><span class="line"><span class="cl">- 中央承载结构(自动判断更适合王座、石座、祭坛、机械基座、遗迹、高台或其他支撑体) </span></span><span class="line"><span class="cl">- 环境空间(自动判断更适合洞穴、神殿、废墟、深渊、地下宫殿、密室或其他封闭史诗空间) </span></span><span class="line"><span class="cl">- 上方开口与光源形式(自动判断更适合月光、神光、能量束、审判之光、圣光或其他单一强光) </span></span><span class="line"><span class="cl">- 象征元素(自动判断更适合骷髅、徽记、残碑、纹章、符文、能量环、神性符号等) </span></span><span class="line"><span class="cl">- 色彩体系 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 材质组合 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 标题、副标题、辅助文案 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 排版与整体叙事气质 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【总风格】 </span></span><span class="line"><span class="cl">高预算 90 年代好莱坞史诗大片海报气质,融合 cinematic matte painting、超写实摄影质感、极强明暗对比、厚重空间叙事、暗黑英雄主义与仪式感构图。整体必须像一张真正的电影主海报,而不是普通插画或电商图。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【核心结构锁定】 </span></span><span class="line"><span class="cl">整张海报必须保留以下结构基因: </span></span><span class="line"><span class="cl">1. 一个巨大、压迫感极强的黑暗封闭空间 </span></span><span class="line"><span class="cl">2. 一束从上方斜向切入的强烈体积光,作为画面的第一视觉秩序 </span></span><span class="line"><span class="cl">3. 中央偏右或光束终点位置的核心主体与承载结构 </span></span><span class="line"><span class="cl">4. 左下角作为高密度标题与信息锚点 </span></span><span class="line"><span class="cl">5. 四周保留大量纯黑或近黑负空间,形成电影感呼吸区 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【自动适配规则】 </span></span><span class="line"><span class="cl">AI 必须依据【主题】自动推导最适合的视觉系统: </span></span><span class="line"><span class="cl">- 如果【主题】偏暗黑英雄、复仇、正义、孤独、宿命,则自动偏向石质王座、孤高人物、冷色神光、废墟或洞穴感空间 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 如果【主题】偏神秘、幽灵、潜行、幻影、夜行,则自动偏向月光、迷雾、冷蓝色体积光、深渊式黑暗空间 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 如果【主题】偏权力、统治、王者、秩序,则自动强化 throne / altar / crown-like symbol / ritual space 的表达 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 如果【主题】偏科技、AI、未来、机械,则自动将王座和空间替换为机械神座、能量基座、金属洞窟、工业神殿等未来化形态 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 如果【主题】偏产品、品牌、器物,则自动把核心主体替换为最合适的 hero object,并保留被神光审判式凸显的史诗构图 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【画布与色彩系统】 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 背景底层必须是极深、近乎吞噬一切的黑暗空间 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 主环境色由 AI 根据【主题】自动决定,但整体必须克制,以暗色为主 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 强光区域色彩必须高度集中,只服务于体积光与主体高光 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 主题色 / 强调色只能集中用于主视觉核心,不允许全画面泛滥 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 必须建立明确的“黑暗底色 + 单一主光 + 少量主题强调色”的层级秩序 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【构图与视觉重力】 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 采用强烈的斜向张力与向中心汇聚的视觉引导 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 视觉重力从上方光源强势落下,最终压在核心主体之上 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 主体必须处于被命运、审判、神性或权力照中的位置 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 边缘必须自然融入黑暗,不能出现无意义背景填充 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 所有元素必须服务于唯一的主叙事核心 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【材质与光影】 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 不使用轮廓线,不使用平面化描边 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 完全依赖体积光、阴影切割、反射、高光、雾气、粉尘、湿润岩石或其他真实材质来建构画面 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 材质必须形成明显对比,例如: </span></span><span class="line"><span class="cl"> 粗粝岩石 / 冷硬金属 / 柔韧织物 / 古老石雕 / 湿润表面 / 尘雾光柱 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 光束必须具有强烈 Tyndall effect,真实、厚重、可感知体积密度 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【排版系统】 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 整体 80% 视觉,20% 文字 </span></span><span class="line"><span class="cl">- AI 根据【主题】自动生成主标题、副标题和底部信息块 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 主标题应尽量简洁、有气势、有电影海报感 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 若主题更适合中文,则优先中文;若更适合英文,则自动英文;也可双语,但必须统一 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 主标题可沿光束垂直排布,仿佛由光本身构成 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 左下角设置一个高密度信息模块,包括副标题、小字信息、电影 credits 风格占位文字或品牌说明 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 文字必须锐利、干净、真实嵌入环境,不得廉价漂浮 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【模块结构 —— 必须严格保持 3 块】 </span></span><span class="line"><span class="cl">[MOD 1: TOP-TO-CENTER BEAM] </span></span><span class="line"><span class="cl">从顶部开口斜向切下的巨大体积光柱,作为第一视觉通道,并承载主标题或主视觉文字。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">[MOD 2: CENTER-RIGHT CORE] </span></span><span class="line"><span class="cl">位于光束终点的核心主体与承载结构,形成整张海报的权力中心 / 命运中心 / 叙事中心。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">[MOD 3: BOTTOM-LEFT TEXT] </span></span><span class="line"><span class="cl">位于左下角负空间中的高密度排版区,包含副标题、说明文字、credits 风格信息块、品牌信息或活动信息。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【作者署名】 </span></span><span class="line"><span class="cl">在底部角落自然加入作者署名: </span></span><span class="line"><span class="cl">@a9quant </span></span><span class="line"><span class="cl">署名要小而清晰,精致、克制、高级,不喧宾夺主,像正式电影概念海报或艺术作品落款。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【输出要求】 </span></span><span class="line"><span class="cl">输出为单张统一构图海报。 </span></span><span class="line"><span class="cl">所有视觉系统必须内部一致,不能有风格污染。 </span></span><span class="line"><span class="cl">画面必须具备:暗黑感、史诗感、压迫感、仪式感、命运感、电影完成度。 </span></span><span class="line"><span class="cl">最大细节密度,超清,电影级,印刷级,高端成片质感。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="普拉提工作室广告海报">普拉提工作室广告海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ck_igarashi/status/2046528889124728993" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ck_igarashi" target="_blank" rel="noopener" >@ck_igarashi</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/031.webp" width="1200" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/031_hu_fefe4ef6ac729c95.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/031_hu_298b2020792bf385.webp 1024w" loading="lazy" alt="普拉提工作室广告海报" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">ピラティス教室の広告画像を作成したい テキストはよりユーザーが登録をするのに惹かれるような文言にし、画像内には女性がピラティスを実際に行っている様子を映して </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="六模块时尚广告提示词公式">六模块时尚广告提示词公式 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/anacoding/status/2046904999045628114" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/anacoding" target="_blank" rel="noopener" >@anacoding</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/032.webp" width="1200" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/032_hu_978a06ca6d6ab538.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/032_hu_f0b66b26ea02deff.webp 1024w" loading="lazy" alt="六模块时尚广告提示词公式" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Old money Hamptons editorial, tall blonde woman late 20s, serene elegant expression, wearing cream cashmere cable sweater, pleated beige tennis skirt, pearl earrings, Hermès silk scarf, leather flats, Slim Aarons photography style, medium format film photography, sitting on a white wooden porch of a Cape Cod house, golden hour light, ocean in the background </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="sony-a7-爆炸图拆解提示词">Sony A7 爆炸图拆解提示词 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/iaPulse_/status/2046903739429097660" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/iaPulse_" target="_blank" rel="noopener" >@iaPulse_</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/033.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/033_hu_8ea3e4a967c5fe31.webp 480w, 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>@ai_gezgini</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/034.webp" width="1200" height="595" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/034_hu_261edcda8ca3abd1.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/034_hu_c8efc03f5c4fdc7f.webp 1024w" loading="lazy" alt="1900 年独立大街全景提示词" class="gallery-image" data-flex-grow="201" data-flex-basis="484px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">360 equirectangular image of Istiklal Street, Istanbul in 1900 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="主题科学百科卡片">主题科学百科卡片 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/alanlovelq/status/2046378199681257920" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/alanlovelq" target="_blank" rel="noopener" >@alanlovelq</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/035.webp" width="960" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/035_hu_63664ea9802825bb.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/035_hu_4e9730ca7264bcfa.webp 1024w" loading="lazy" alt="主题科学百科卡片" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">请根据【主题】生成一张高质量竖版「科普百科图」。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">这张图不是普通海报,也不是单纯插画,而是一张兼具“图鉴感、百科感、信息结构感、收藏感”的模块化科普信息图。整体风格参考高级博物图鉴、现代百科书页、生活方式知识卡和社交媒体高传播信息图的结合。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">请让画面包含: </span></span><span class="line"><span class="cl">- 一个清晰漂亮的主题主视觉 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 若干局部特征放大细节 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 多个圆角模块化信息分区 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 清楚的标题层级与重点标签 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 简洁但丰富的百科内容 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 可视化评分、要点总结或Top 5模块 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">内容栏目请根据主题自动适配,优先从这些方向中选择并合理组合: </span></span><span class="line"><span class="cl">基础档案、分类信息、外观特征、习性/生态、形成机制/结构组成、生长或使用条件、养护或维护建议、风险与注意事项、适合人群或适用场景、优缺点对比、快速评分卡。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">视觉要求: </span></span><span class="line"><span class="cl">浅色干净背景,柔和配色,轻阴影,精致小图标,圆角信息框,整洁排版,信息密度高但不拥挤,阅读体验好。整体必须像真正可以发布、阅读、收藏、系列化生产的科普百科卡,而不是广告图。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">请不要做成普通商业宣传海报。要突出“知识整理 + 模块信息 + 图鉴式展示”的特征。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="辣椒炒肉烹饪流程图">辣椒炒肉烹饪流程图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Kurt_Rousey466/status/2046267707881029934" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Kurt_Rousey466" target="_blank" rel="noopener" >@Kurt_Rousey466</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/036.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/036_hu_b5058bd6ddbe2e29.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/036_hu_fb0f9b9736277e92.webp 1024w" loading="lazy" alt="辣椒炒肉烹饪流程图" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">帮我制作辣椒炒肉这道菜的详细制作流程图,真实风格,适用于小红书图文比例 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="电影感信息图概念海报">电影感信息图概念海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/A9Quant/status/2046228485841334559" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/A9Quant" target="_blank" rel="noopener" >@A9Quant</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/037.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/037_hu_4786868151e9758a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/037_hu_7fb4793db00ce0dd.webp 1024w" loading="lazy" alt="电影感信息图概念海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span><span class="lnt">34 </span><span class="lnt">35 </span><span class="lnt">36 </span><span class="lnt">37 </span><span class="lnt">38 </span><span class="lnt">39 </span><span class="lnt">40 </span><span class="lnt">41 </span><span class="lnt">42 </span><span class="lnt">43 </span><span class="lnt">44 </span><span class="lnt">45 </span><span class="lnt">46 </span><span class="lnt">47 </span><span class="lnt">48 </span><span class="lnt">49 </span><span class="lnt">50 </span><span class="lnt">51 </span><span class="lnt">52 </span><span class="lnt">53 </span><span class="lnt">54 </span><span class="lnt">55 </span><span class="lnt">56 </span><span class="lnt">57 </span><span class="lnt">58 </span><span class="lnt">59 </span><span class="lnt">60 </span><span class="lnt">61 </span><span class="lnt">62 </span><span class="lnt">63 </span><span class="lnt">64 </span><span class="lnt">65 </span><span class="lnt">66 </span><span class="lnt">67 </span><span class="lnt">68 </span><span class="lnt">69 </span><span class="lnt">70 </span><span class="lnt">71 </span><span class="lnt">72 </span><span class="lnt">73 </span><span class="lnt">74 </span><span class="lnt">75 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">请围绕【主题】自动生成一张顶级概念海报 / 信息图式电影海报。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">唯一输入变量只有: </span></span><span class="line"><span class="cl">【主题】:__中国历史上的皇帝排名_ </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">要求 AI 根据这个主题,自动推导并统一设计以下全部视觉系统,不需要我额外指定: </span></span><span class="line"><span class="cl">- 核心主体(可以自动判断更适合人物、产品、建筑、器物、符号、场景或抽象意象) </span></span><span class="line"><span class="cl">- 底部支撑结构 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 上方悬浮符号或精神象征 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 场景包裹元素 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 隐喻系统 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 色彩层级 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 材质对比 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 光影逻辑 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 标题、副标题、辅助文案 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 品牌感与高级感表达方式 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">最终画面必须是: </span></span><span class="line"><span class="cl">一张震撼、精密、统一、电影级、超高细节、可用于高端印刷的概念主视觉海报。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【总风格】 </span></span><span class="line"><span class="cl">超写实 3D 商业 CGI 渲染,融合电影级布光、奢侈品视觉语言、未来感概念设计与史诗级构图。画面必须具有“唯一主视觉核心”,不能杂乱,不能像拼贴,不能像普通电商海报。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【自动推导规则】 </span></span><span class="line"><span class="cl">AI 必须依据【主题】自动决定最合适的: </span></span><span class="line"><span class="cl">1. 核心视觉隐喻 </span></span><span class="line"><span class="cl">2. 主体类型与姿态 </span></span><span class="line"><span class="cl">3. 支撑结构形式 </span></span><span class="line"><span class="cl">4. 悬浮元素形式 </span></span><span class="line"><span class="cl">5. 场景外壳与空间氛围 </span></span><span class="line"><span class="cl">6. 主色、辅色、强调色 </span></span><span class="line"><span class="cl">7. 材质组合 </span></span><span class="line"><span class="cl">8. 文字气质与版式风格 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">例如: </span></span><span class="line"><span class="cl">- 如果主题偏权力、秩序、资本、统治,则自动偏向王座、冠冕、机械、神殿、红幕、金属、权力结构 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 如果主题偏科技、AI、芯片、未来,则自动偏向机械结构、能量核心、光束、深色金属、全息感 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 如果主题偏奢侈品、高定、稀缺、收藏,则自动偏向珠宝、镜面材质、黑金体系、展台、博物馆式布光 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 如果主题偏人物、IP、角色,则自动以人物为主视觉核心,并自动匹配对应世界观与象征系统 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 如果主题偏城市、文明、史诗、命运,则自动转化为宏大叙事型空间结构与仪式感场景 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【构图规则】 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 绝对高级感 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 强烈中心秩序,整体统一 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 允许中轴对称或接近中轴的史诗级构图 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 视觉重力明确,从上到下形成清晰的层级落点 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 边缘负空间干净、克制、有呼吸感 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 不允许无意义装饰,不允许风格污染,不允许多个系统互相打架 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【视觉质量】 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 超高细节 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 体积光清晰 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 材质真实 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 反射、折射、阴影、雾气、景深自然 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 每个元素都像经过工业级视觉总监审美控制 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 整体达到高端品牌 campaign key visual / luxury invitation poster / conceptual editorial poster 水准 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【排版系统】 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 整体为 90% 视觉,10% 文字 </span></span><span class="line"><span class="cl">- AI 根据【主题】自动生成最匹配的主标题和副标题 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 标题必须简洁、锋利、有气势 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 文案分布在安全负空间内,不压主体 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 若主题适合中文,则优先生成中文标题;若主题更适合英文,则自动生成英文标题;也可中英结合,但必须统一高级 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 文字必须尽量少而准,不要堆字 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【署名要求】 </span></span><span class="line"><span class="cl">在画面底部角落自然加入作者署名: </span></span><span class="line"><span class="cl">@a9quant </span></span><span class="line"><span class="cl">署名要小,但清晰、精致、高级,不喧宾夺主,像顶级视觉作品中的正式作者落款。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【输出要求】 </span></span><span class="line"><span class="cl">输出为单张统一构图海报。 </span></span><span class="line"><span class="cl">自动根据【主题】完成全部视觉决策。 </span></span><span class="line"><span class="cl">画面必须具备史诗感、秩序感、控制力、仪式感、商业完成度。 </span></span><span class="line"><span class="cl">最大细节密度,超清,电影级,印刷级,高端成片质感。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="户外全身照中的年轻白人女性">户外全身照中的年轻白人女性&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/AIwithSarah_/status/2047234995627172229" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/AIwithSarah_" target="_blank" rel="noopener" >@AIwithSarah_</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/038.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/038_hu_ff5a247e2a801b2c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/038_hu_4fbacbb1e8c8dfe8.webp 1024w" loading="lazy" alt="户外全身照中的年轻白人女性…" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A full-body outdoor shot captures a young Caucasian woman, possibly in her late 20s, striding through a city crosswalk. She wears an oversized, matte chocolate-brown leather jacket paired with a free-flowing black skirt and sleek knee-high black boots, conveying a sense of high fashion street style. Her long, dark brown hair is wind-swept, complementing her poised and confident expression as she glances sideways. Behind her, a blurred urban backdrop features a yellow taxi and pedestrians, with buildings displaying varied architectural details in neutral tones. The scene utilizes soft ambient daylight filtering through light cloud cover, producing a muted, overcast lighting effect. The warm, earthy color palette consists of brown, black, and touches of beige. The image, likely from a high-resolution digital camera, presents a wide-angle view that maintains focus throughout, emphasizing a dynamic and fashionable feel. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="冷藏气泡水专业产品摄影">冷藏气泡水专业产品摄影 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/meng_dagg695/status/2047227172486824002" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/meng_dagg695" target="_blank" rel="noopener" >@meng_dagg695</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/039.webp" width="1200" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/039_hu_de370bf7dfdeccac.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/039_hu_586efe83d344a1c7.webp 1024w" loading="lazy" alt="冷藏气泡水专业产品摄影" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A professional product photography shot of a cold sparkling water </span></span><span class="line"><span class="cl">can placed upright in golden beach sand. The can is silver and teal, </span></span><span class="line"><span class="cl">covered in realistic water droplets condensation, with a pineapple </span></span><span class="line"><span class="cl">illustration and tropical branding. The can is slightly tilted, </span></span><span class="line"><span class="cl">planted in a small mound of fine golden sand with tiny white pebbles </span></span><span class="line"><span class="cl">and small green tropical leaves/grass scattered around the base. </span></span><span class="line"><span class="cl">Background features a bold split composition - bright sky-blue on </span></span><span class="line"><span class="cl">the left and vivid yellow on the right, with a large blurred real </span></span><span class="line"><span class="cl">pineapple placed behind the can on the right side. A blurred tropical </span></span><span class="line"><span class="cl">palm leaf drapes in from the upper left corner, adding depth and </span></span><span class="line"><span class="cl">framing. Macro-level water condensation droplets visible on the </span></span><span class="line"><span class="cl">can surface. Lighting is bright, vibrant, commercial studio lighting </span></span><span class="line"><span class="cl">with clean shadows. Shallow depth of field - can in sharp focus, </span></span><span class="line"><span class="cl">background softly blurred. Mood: summer, tropical, fresh, refreshing. </span></span><span class="line"><span class="cl">Commercial product photography, ultra-detailed, 8K. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="360-度等距柱状全景图">360 度等距柱状全景图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/rs_elwood/status/2047192228758692036" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/rs_elwood" target="_blank" rel="noopener" >@rs_elwood</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/038.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/038_hu_ff5a247e2a801b2c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/038_hu_4fbacbb1e8c8dfe8.webp 1024w" loading="lazy" alt="360 度等距柱状全景图" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">360度 equirectangular （正距円筒図法）画像を2:1で生成 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Online 360° Panorama Viewer VR </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="柔和诗意儿童书插画水彩与水粉质感">柔和诗意儿童书插画，水彩与水粉质感&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/dotey/status/2047174895293849972" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/dotey" target="_blank" rel="noopener" >@dotey</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/040.webp" width="1200" height="900" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/040_hu_424e23fdce1730a6.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/040_hu_b3e249d6b567c7ff.webp 1024w" loading="lazy" alt="柔和诗意儿童书插画，水彩与水粉质感…" class="gallery-image" data-flex-grow="133" data-flex-basis="320px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Soft poetic children&#39;s book illustration with watercolor and gouache textures.Clear gentle daylight with slightly brighter highlights.Muted pastel colors with soft blue and warm tones.Visible brush strokes and paper grain.Minimalist composition with large negative space.Calm, thoughtful, slightly open-ended atmosphere. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Child character (around 12 years old).Subtle visual metaphors like light, shadow, perspective, reflection.Hand-painted picture book style, not cartoon, not anime, not 3D. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Two children in calm conversation,soft connection forming. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="画幅比例916-竖版">画幅比例：9:16 竖版 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/GeekCatX/status/2047220831491858766" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/GeekCatX" target="_blank" rel="noopener" >@GeekCatX</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/041.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/041_hu_27f5a8dc11c92271.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/041_hu_a84f0f87582688a5.webp 1024w" loading="lazy" alt="画幅比例：9:16 竖版" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span><span class="lnt">34 </span><span class="lnt">35 </span><span class="lnt">36 </span><span class="lnt">37 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Aspect Ratio: 9:16 Vertical </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【IDENTITY &amp; REALISM (CRITICAL PRIORITY)】 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">The subject is an adult female whose facial features and bone structure must 100% perfectly match the provided FACE_REF image. Eye spacing, nose bridge, jawline, and cheekbone structure must be exact; no identity drift is allowed. Skin texture must be photorealistic, showing pores and fine details—do not over-smooth or apply an Instagram filter look. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【PHOTOGRAPHY &amp; CINEMATOGRAPHY】 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">A high-end editorial fashion photograph with a cinematic quality, rivaling covers of Vogue, Harper’s Bazaar, or ELLE. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Lens &amp; Focus: Use an 85mm lens (for medium shot) or 50mm/70mm (for full body) with a shallow depth of field. The subject&#39;s eyes must be perfectly sharp. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Lighting: Natural winter daylight supplemented by soft, professional fill light. Gold ornaments and precious stones should have realistic specular highlights without being blown out. Embroidery textures must be incredibly sharp and tactile. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Color Grading: Rich, cinematic colors. The red walls and the attire&#39;s main color must be distinct and clean, not muddy. The overall image should feel deep, textured, and expensive. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Composition: A clean magazine cover layout with deliberate negative space at the top or sides for typography. No torn paper or hand-drawn effects. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【SETTING: FORBIDDEN CITY WINTER】 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">The location is a red-walled long corridor in the Beijing Forbidden City. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Environment: Visible details include vermilion walls, red pillars, intricate carved windows, and painted wooden beams with strong perspective depth. The scene must be clean: no tourists, modern signs, or watermarks. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Weather Condition (Selected Randomly): </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">[If Snowfall selected]: Fine snowflakes are gently falling. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">[If Post-Snow selected]: The air is crisp and clear, with remnant snow on the eaves and steps. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">【WARDROBE: MING DYNASTY HEAVY INDUSTRY COUTURE】 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">The subject wears opulent, multi-layered Ming Dynasty ceremonial Hanfu. The aesthetic is gold-heavy, dense tassels, phoenix crown, large-area woven gold embroidery, complex layering, dignified and luxurious. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Structure: A visible, crisp white standing inner collar provides a clean boundary. Over this is a structured duijin ao (jacket) with wide sleeves, topped by a heavy xiapei/pibo (stole) structure held by a large central yajin ornament. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Fabric &amp; Craft: The main fabric is real zhijin jin (woven gold brocade) with palpable fiber texture. The embroidery is heavy industry—using panjin goldwork, couched gold </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="杭州西湖旅行海报">杭州西湖旅行海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/BNBOKBt5/status/2047210189741605082" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/BNBOKBt5" target="_blank" rel="noopener" >@BNBOKBt5</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/042.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/042_hu_121803730c1fc8a5.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/042_hu_92d74e842ca118a.webp 1024w" loading="lazy" alt="杭州西湖旅行海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">帮我生成一个介绍杭州西湖的海报 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="东方不败武侠角色海报">东方不败武侠角色海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen/status/2047204566559756707" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen" target="_blank" rel="noopener" >@songguoxiansen</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/043.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/043_hu_f3f496fc67669877.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/043_hu_a9f9996a5ef7415d.webp 1024w" loading="lazy" alt="东方不败武侠角色海报" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">图片1：电影角色海报，东方不败红衣饮酒，悬崖落日，武侠意境 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">图片2：东方不败绣花针如飞，红衣长发立于悬崖，黑木崖夕阳如血 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="大话西游-90-年代港片海报">大话西游 90 年代港片海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen/status/2047201597697245252" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen" target="_blank" rel="noopener" >@songguoxiansen</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/044.webp" width="848" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/044_hu_9b7cbd43d6d2017c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/044_hu_bfba6b6b10add752.webp 1024w" loading="lazy" alt="大话西游 90 年代港片海报" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">图片1：大话西游海报重制为90年代港片风格，至尊宝紫霞城墙拥吻，胶片颗粒 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">图片2：杜蕾斯吉祥物×猪八戒，八戒害羞脸红遮面，文案取经路上要安全 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="西游记女儿国海报">西游记女儿国海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/cj858cjsoul/status/2047103956535697822" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/cj858cjsoul" target="_blank" rel="noopener" >@cj858cjsoul</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/045.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/045_hu_b530de8d4d6545cd.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/045_hu_a133286d0a68118d.webp 1024w" loading="lazy" alt="西游记女儿国海报" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">西游记女儿国诱惑海报，六位艳丽的女儿国大臣在后宫温泉中，迷雾朦胧妖冶，生成图片 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">4.23早上测试成功 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="鹿鼎记角色海报">鹿鼎记角色海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/caiziboshi/status/2047091751731519744" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/caiziboshi" target="_blank" rel="noopener" >@caiziboshi</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/046.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/046_hu_d4a2c9eabefe3664.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/046_hu_b867ff1faed1ddbd.webp 1024w" loading="lazy" alt="鹿鼎记角色海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">生成鹿鼎记海报，展现韦小宝跟老婆XXX，忠于原著的描述，夸大特点，强调女性的美艳和男性的气质 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="生成带规格与价格的赛车海报">生成带规格与价格的赛车海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/verysmallwoods/status/2047033599229137126" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/verysmallwoods" target="_blank" rel="noopener" >@verysmallwoods</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/047.webp" width="569" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/047_hu_7f424966b0d91e90.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/047_hu_d8fee19c94371ed7.webp 1024w" loading="lazy" alt="生成带规格与价格的赛车海报" class="gallery-image" data-flex-grow="47" data-flex-basis="113px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">generate an image of a racing car poster with its spec and pricing </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="卓别林产品海报重设计">卓别林产品海报重设计 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/chenenpei/status/2046985783715025135" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/chenenpei" target="_blank" rel="noopener" >@chenenpei</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/048.webp" width="799" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/048_hu_1d48865872d9a3b4.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/048_hu_6819b669cb7910c7.webp 1024w" loading="lazy" alt="卓别林产品海报重设计" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="159px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">重新生成一张海报，卓别林拿着商品图里的止痒膏，面露微笑。风格要简约干净。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">左边是 GPT-image-2 右边是 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="奢华运动服篮球运动员广告海报">奢华运动服篮球运动员广告海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Shorelyn_/status/2047949711181832558" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Shorelyn_" target="_blank" rel="noopener" >@Shorelyn_</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/049.webp" width="1254" height="1254" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/049_hu_672f777993b43681.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/049_hu_d32a1c4adebdc905.webp 1024w" loading="lazy" alt="奢华运动服篮球运动员广告海报" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a premium luxury sportswear campaign poster featuring a confident female athlete in a modern studio environment. Full body pose with strong fashion attitude, standing tall while holding a basketball at her side, chin raised slightly, direct powerful expression. Athletic toned physique, sleek pulled back hair, clean glowing skin, sharp editorial posture. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Outfit includes an oversized cropped varsity jacket, fitted sports bra, tailored biker shorts, white crew socks, and modern high top sneakers. Neutral monochrome styling with subtle premium branding. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Background is a clean light gray studio wall with giant bold condensed black typography reading “POWER” stretched vertically across the backdrop behind the model. Text should feel oversized and dominant, framing the athlete in the center. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Floor is glossy reflective studio surface with subtle court markings and soft reflections. A few basketballs placed naturally around the floor for depth and campaign styling. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Lighting is bright luxury studio lighting with crisp highlights, soft shadows, and polished commercial finish. Sharp focus, ultra realistic skin texture, premium fabric texture, cinematic contrast. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Style should feel modern, minimal, elite, bold, high fashion sports campaign, luxury brand advertisement, clean composition, balanced negative space, strong visual impact, high resolution, square format. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="亚洲服饰街头时尚广告海报">亚洲服饰街头时尚广告海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/harboriis/status/2047921293123895520" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/harboriis" target="_blank" rel="noopener" >@harboriis</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/050.webp" width="1152" height="2048" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/050_hu_906676598a55c4d.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/050_hu_758213b443022f5c.webp 1024w" loading="lazy" alt="亚洲服饰街头时尚广告海报" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span><span class="lnt">8 </span><span class="lnt">9 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a premium streetwear fashion campaign poster inspired by modern Asian apparel advertising. Full body portrait of a stylish young male model standing confidently with legs crossed at the ankles, hands inside jacket pockets, head turned slightly upward and sideways with a calm thoughtful expression. Curly tousled medium length hair with soft volume. Slim athletic build. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Outfit includes a dark olive green padded hooded jacket worn open, clean white crewneck sweatshirt underneath with a tiny chest logo, relaxed black cargo style trousers, and minimal white sneakers. Styling is clean, youthful, and contemporary. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Background is a vibrant electric blue seamless studio backdrop with subtle gradient lighting, soft glow streaks, and glossy floor reflection. Lighting is soft studio light with gentle shadows and polished commercial finish. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Graphic poster layout with giant bold condensed sans serif text reading “JEANSWEST” vertically stretched across the background behind the model in light gray white. Add large text on lower right reading “JW26”. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Composition should feel premium, trendy, clean, commercial, youthful, modern fashion ad campaign. Sharp focus, ultra realistic fabric texture, cinematic lighting, balanced negative space, sleek branding design, high resolution, vertical poster ratio. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="职业生涯高光时刻电影感海报模板">职业生涯高光时刻电影感海报模板 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Goodmanprotocol/status/2047900470921040270" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Goodmanprotocol" target="_blank" rel="noopener" >@Goodmanprotocol</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/051.webp" width="1122" height="1402" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/051_hu_2f9da72c29fe71be.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/051_hu_84ede77a008103b4.webp 1024w" loading="lazy" alt="职业生涯高光时刻电影感海报模板" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create an epic poster showcasing the most iconic moments of [Insert Name]&#39;s career. Cinematic style, lens flare. Portrait orientation. A1 poster size. aspect ratio 4:5 https://t.co/L9OHPKUNRp </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="先锋篮球雕塑运动时尚广告">先锋篮球雕塑运动时尚广告 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/AIwithkhan/status/2047886964037398989" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/AIwithkhan" target="_blank" rel="noopener" >@AIwithkhan</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/052.webp" width="1254" height="1254" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/052_hu_e4ef64e0fec4e145.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/052_hu_4ef81fda3ea058a2.webp 1024w" loading="lazy" alt="先锋篮球雕塑运动时尚广告" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Avant-garde sports fashion advertisement, oversized basketball posed like a monumental sculpture, female athlete reclining across the ball’s curved surface as if modern furniture, giant word “ELEVATE” in bold typography behind, burnt orange studio backdrop, glossy reflective floor, luxury athletic editorial aesthetic, cinematic lighting, ultra-clean composition, 1:1 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="先锋网球拍雕塑运动时尚广告">先锋网球拍雕塑运动时尚广告 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/AIwithSynthia/status/2047884609321619831" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/AIwithSynthia" target="_blank" rel="noopener" >@AIwithSynthia</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/053.webp" width="1254" height="1254" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/053_hu_be592ae0d8fc17c8.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/053_hu_93bbc60441311c05.webp 1024w" loading="lazy" alt="先锋网球拍雕塑运动时尚广告" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Avant-garde sports fashion advertisement, oversized tennis racket positioned like monumental sculpture, female athlete seated casually on the strings as if a suspended lounge, giant word “PRECISION” in bold typography behind, crisp white studio backdrop, reflective court-like floor, luxury sportswear editorial aesthetic, cinematic lighting, ultra-clean composition, 1:1 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="超现实酒类品牌高级时装海报">超现实酒类品牌高级时装海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/hmontilla_/status/2047884126343032995" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/hmontilla_" target="_blank" rel="noopener" >@hmontilla_</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/038.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/038_hu_ff5a247e2a801b2c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/038_hu_4fbacbb1e8c8dfe8.webp 1024w" loading="lazy" alt="超现实酒类品牌高级时装海报" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Un póster publicitario surrealista de alta costura para Aguardiente Amarillo. La escena se sitúa en un estudio minimalista y monocromático de color naranja claro, con un suelo semirreflectante. </span></span><span class="line"><span class="cl">El foco central es una botella de Aguardiente Amarillo de tamaño descomunal y gigante, colocada en ángulo diagonal y que sirve como respaldo. Un modelo masculino de moda, de cabello largo y oscuro, vestido con un conjunto impecable y totalmente blanco —compuesto por una sudadera y pantalones de pierna ancha—, apoya toda su espalda contra la botella gigante en una postura relajada e inclinada. Mira hacia la derecha, de perfil, con la vista al frente y una expresión serena; calza zapatillas blancas de tamaño estándar. </span></span><span class="line"><span class="cl">En el fondo, la palabra &#34;AGUARDIENTE&#34; aparece escrita con una tipografía sans-serif condensada, blanca, masiva y en negrita, parcialmente oculta por la botella gigante y por el modelo para crear una sensación de profundidad. En la esquina superior derecha se lee: &#34;Creado por @HMontilla_&#34;. </span></span><span class="line"><span class="cl">En la parte inferior central, una frase publicitaria en tipografía sans-serif blanca reza: &#34;El Aguardiente Amarillo de Manzanares es un icónico licor colombiano, originario de 1885 en Manzanares, Caldas&#34;. La iluminación es suave, fría y uniforme, proyectando sombras tenues y un reflejo sutil de los sujetos sobre el suelo azul brillante. La estética general es limpia, moderna y de alto concepto. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Establecer la relación de aspecto en 3:4. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="高端食谱海报优雅版式">高端食谱海报优雅版式 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Preda2005/status/2047883394152088004" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Preda2005" target="_blank" rel="noopener" >@Preda2005</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/054.webp" width="1366" height="2048" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/054_hu_4c7931fba65879d6.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/054_hu_803c37bfc869f6dc.webp 1024w" loading="lazy" alt="高端食谱海报优雅版式" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a premium food preparation poster for </span></span><span class="line"><span class="cl"> [ DISH NAME ], with a beautiful hero dish, warm natural lighting, cream background, elegant step-by-step recipe layout, ingredients, cooking process, premium food photography, refined English typography, luxury restaurant advertisement style, clean design, rich colors, highly detailed, visually irresistible, cinematic masterpiece. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="黑白奢华时尚杂志封面">黑白奢华时尚杂志封面 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/iamrealsnow/status/2047883187527856345" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/iamrealsnow" target="_blank" rel="noopener" >@iamrealsnow</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/055.webp" width="1024" height="1536" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/055_hu_bbe14247cc60a4e5.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/055_hu_94215ca614388d4.webp 1024w" loading="lazy" alt="黑白奢华时尚杂志封面" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a high fashion editorial magazine cover inspired by luxury fashion publications. Use the reference image of the male subject. Black and white portrait photography with a clean off white studio background. Subject is posed confidently from a low angle, looking slightly upward, sharp jawline, soft parted lips, tousled wavy hair with natural volume. Outfit includes a dark turtleneck layered under a textured tailored plaid blazer. Lighting is soft yet dramatic, creating sculpted facial shadows and elegant contrast. </span></span><span class="line"><span class="cl">Magazine layout design with oversized serif masthead text at the top reading “VOGUE”, partially hidden behind the subject’s head. Minimal premium typography across the page. Add side text “FASHION”, issue date “2026 MAY”, left side headline “27 DIFFERENT STYLES”, and bold bottom right cover line “LOOK FAMOUS”. Include a small red translucent square overlay on one eye area with the word “CATCHY”. </span></span><span class="line"><span class="cl">Style should feel premium, modern, cinematic, clean composition, sharp focus, ultra realistic skin texture, editorial luxury aesthetic, balanced negative space, timeless fashion cover design. Vertical magazine ratio, high resolution. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="超现实-rolex-奢华腕表时尚海报">超现实 Rolex 奢华腕表时尚海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Sheldon056/status/2047873913049538927" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Sheldon056" target="_blank" rel="noopener" >@Sheldon056</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/056.webp" width="1086" height="1448" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/056_hu_f062a2ae9ecc796.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/056_hu_6b8f3f5827776d86.webp 1024w" loading="lazy" alt="超现实 Rolex 奢华腕表时尚海报" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A high-fashion surrealist poster for Rolex. A deep emerald green minimalist studio with a polished reflective floor. A massive Rolex watch stands upright like a monument. A male model in a tailored dark green suit leans casually against the watch face, wearing a matching Rolex. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="孔雀植物复古对称艺术画">孔雀植物复古对称艺术画 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/dotey/status/2047803054422901046" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/dotey" target="_blank" rel="noopener" >@dotey</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/057.webp" width="1536" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/057_hu_1d9e0402fbb0405e.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/057_hu_9a4124b40f74310f.webp 1024w" loading="lazy" alt="孔雀植物复古对称艺术画" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">symmetrical design featuring two elegant blue peacocks with detailed feather patterns, surrounded by blue floral elements, intricate vintage botanical ornament, soft beige background, classical floral decor style with rich navy and sky blue details, decorative art illustration --ar 3:2 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="splash-时尚品牌超写实广告海报">SPLASH 时尚品牌超写实广告海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/miratechtool/status/2047780974709346606" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/miratechtool" target="_blank" rel="noopener" >@miratechtool</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/058.webp" width="1054" height="1492" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/058_hu_7b524443874af7f8.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/058_hu_5c9db5a9d7637f12.webp 1024w" loading="lazy" alt="SPLASH 时尚品牌超写实广告海报" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a hyper-realistic fashion poster for “SPLASH” featuring the same girl from the reference image (keep her face 100% identical). She is sitting confidently on a glossy, liquid-style 3D SPLASH logo with water splash effects. One leg relaxed, one bent, strong editorial pose. </span></span><span class="line"><span class="cl">Background has massive bold “SPLASH” text filling the frame, partially behind her. Add small tagline: “Own Your Style.” </span></span><span class="line"><span class="cl">Outfit: modern black street-fashion (blazer, fitted top, trousers, sneakers). </span></span><span class="line"><span class="cl">Lighting: cinematic studio, soft key light + rim light, reflective highlights on liquid logo. </span></span><span class="line"><span class="cl">Style: luxury brand campaign (Zara / H&amp;M), clean glossy environment. </span></span><span class="line"><span class="cl">Camera: 85mm lens, shallow depth of field, 8K, ultra-detailed, photorealistic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="先锋吉他雕塑时尚广告">先锋吉他雕塑时尚广告 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/QamarRiaz1/status/2047777016733110722" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/QamarRiaz1" target="_blank" rel="noopener" >@QamarRiaz1</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/059.webp" width="1448" height="1086" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/059_hu_9ce332a29f23dd91.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/059_hu_59f9454b2ce4155b.webp 1024w" loading="lazy" alt="先锋吉他雕塑时尚广告" class="gallery-image" data-flex-grow="133" data-flex-basis="320px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Avant-garde fashion advertisement, oversized guitar positioned like sculpture, a guitarist in jeans casually seated on the a button as if furniture, giant word &#34;Plism Art&#34; behind in bold white typography, powder pastel studio background, reflective floor, luxury eyewear campaign aesthetic, ultra-clean layout, editorial magazine styling, Bold quote &#34; What are you listening&#34; Tag : Create Own Change </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="城市美食地图插画">城市美食地图插画 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/mm_zzm44854/status/2045861258520568230" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/mm_zzm44854" target="_blank" rel="noopener" >@mm_zzm44854</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/060.webp" width="1080" height="1080" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/060_hu_e1522261822e773e.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/060_hu_3a266ee6d774e351.webp 1024w" loading="lazy" alt="城市美食地图插画" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span><span class="lnt">34 </span><span class="lnt">35 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{ </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;type&#34;: &#34;illustrated map infographic&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;style&#34;: &#34;{argument name=\&#34;art style\&#34; default=\&#34;watercolor and ink hand-drawn illustration on vintage parchment\&#34;}&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;title_section&#34;: { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;text&#34;: &#34;{argument name=\&#34;city name\&#34; default=\&#34;成都\&#34;} {argument name=\&#34;map title\&#34; default=\&#34;吃货暴走地图\&#34;}&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;mascot&#34;: &#34;cartoon red chili pepper wearing sunglasses and giving a thumbs up&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> }, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;border&#34;: &#34;{argument name=\&#34;border decoration\&#34; default=\&#34;vine of green leaves and red chili peppers\&#34;}&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;layout&#34;: { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;background&#34;: &#34;textured beige parchment paper with yellow roads, blue rivers, and green park areas&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;sections&#34;: [ </span></span><span class="line"><span class="cl"> { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;title&#34;: &#34;landmarks&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;count&#34;: 6, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;illustrations&#34;: [&#34;traditional pavilion&#34;, &#34;traditional monastery&#34;, &#34;modern skyscraper with climbing panda&#34;, &#34;tall TV tower&#34;, &#34;traditional gate&#34;, &#34;industrial buildings&#34;], </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;labels&#34;: [&#34;人民公园&#34;, &#34;文殊院&#34;, &#34;IFS&#34;, &#34;339电视塔&#34;, &#34;宽窄巷子&#34;, &#34;东郊记忆&#34;] </span></span><span class="line"><span class="cl"> }, </span></span><span class="line"><span class="cl"> { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;title&#34;: &#34;food_spots&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;count&#34;: 12, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;illustrations&#34;: [&#34;mapo tofu&#34;, &#34;dumplings in chili oil&#34;, &#34;skewers in pot&#34;, &#34;sticky rice balls&#34;, &#34;egg baking cake&#34;, &#34;nine-grid hotpot&#34;, &#34;sweet potato noodles&#34;, &#34;cold skewers&#34;, &#34;spicy mixed dish&#34;, &#34;covered tea bowl&#34;, &#34;ice jelly dessert&#34;, &#34;spicy rabbit heads&#34;], </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;labels&#34;: [&#34;1 陈麻婆豆腐&#34;, &#34;2 钟水饺&#34;, &#34;3 春熙路&#34;, &#34;4 宽窄巷子·三大炮&#34;, &#34;5 建设路·叶婆婆蛋烘糕&#34;, &#34;6 玉林路·小龙坎火锅&#34;, &#34;7 香香巷·肥肠粉&#34;, &#34;8 武侯祠大街·钵钵鸡&#34;, &#34;9 东郊记忆·冒椒火辣&#34;, &#34;10 人民公园·鹤鸣茶社&#34;, &#34;11 锦里古街·冰粉&#34;, &#34;12 双流老妈兔头&#34;] </span></span><span class="line"><span class="cl"> }, </span></span><span class="line"><span class="cl"> { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;title&#34;: &#34;图例&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;position&#34;: &#34;bottom-right&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;count&#34;: 5, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;items&#34;: [&#34;red dot&#34;, &#34;green house&#34;, &#34;green tree&#34;, &#34;blue line&#34;, &#34;yellow double line&#34;], </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;labels&#34;: [&#34;美食地点&#34;, &#34;地标景点&#34;, &#34;公园绿地&#34;, &#34;河流湖泊&#34;, &#34;主要道路&#34;] </span></span><span class="line"><span class="cl"> } </span></span><span class="line"><span class="cl"> ], </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;centerpiece&#34;: &#34;giant panda sitting and eating bamboo&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;bottom_right_extras&#34;: [&#34;vintage compass rose with N, S, E, W&#34;, &#34;disclaimer text &#39;温馨提示:吃辣需谨慎,肠胃要保护~&#39; with a red chili pepper icon&#34;] </span></span><span class="line"><span class="cl"> } </span></span><span class="line"><span class="cl">} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="3d-石阶演变信息图">3D 石阶演变信息图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/GeekCatX/status/2045792240044511277" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/GeekCatX" target="_blank" rel="noopener" >@GeekCatX</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/061.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/061_hu_11d526a0273d47c5.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/061_hu_fc07f266c625fe79.webp 1024w" loading="lazy" alt="3D 石阶演变信息图" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span><span class="lnt">34 </span><span class="lnt">35 </span><span class="lnt">36 </span><span class="lnt">37 </span><span class="lnt">38 </span><span class="lnt">39 </span><span class="lnt">40 </span><span class="lnt">41 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{ </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;type&#34;: &#34;evolutionary timeline infographic&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;instruction&#34;: &#34;Using REFERENCE_0 as a structural base, transform the flat vector design into a highly realistic 3D infographic. Replace the smooth ramps with distinct stone steps and upgrade all organisms to photorealistic 3D models.&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;style&#34;: { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;background&#34;: &#34;{argument name=\&#34;background style\&#34; default=\&#34;vintage textured parchment paper\&#34;}&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;staircase&#34;: &#34;{argument name=\&#34;staircase material\&#34; default=\&#34;realistic textured stone blocks\&#34;}&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;subjects&#34;: &#34;{argument name=\&#34;organism style\&#34; default=\&#34;highly detailed photorealistic 3D renders\&#34;}&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> }, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;layout&#34;: { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;main_title&#34;: &#34;{argument name=\&#34;main title\&#34; default=\&#34;人类演化\&#34;}&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;sections&#34;: [ </span></span><span class="line"><span class="cl"> { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;position&#34;: &#34;left sidebar&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;count&#34;: 8, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;labels&#34;: [&#34;L0: 单细胞生命&#34;, &#34;L1: 多细胞生物&#34;, &#34;L2: 动物界&#34;, &#34;L3: 脊索动物&#34;, &#34;L4: 上陆革命&#34;, &#34;L5: 哺乳纲&#34;, &#34;L6: 人科演化&#34;, &#34;L7: 智人纪元&#34;] </span></span><span class="line"><span class="cl"> }, </span></span><span class="line"><span class="cl"> { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;position&#34;: &#34;top right&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;title&#34;: &#34;获得的功能 / 失去的功能&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;description&#34;: &#34;Legend with plus and minus icons&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> }, </span></span><span class="line"><span class="cl"> { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;position&#34;: &#34;bottom center&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;title&#34;: &#34;演化关键里程碑&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;count&#34;: 6, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;description&#34;: &#34;Timeline with a silhouette graphic of 6 figures showing ape-to-human evolution&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> } </span></span><span class="line"><span class="cl"> ], </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;centerpiece&#34;: { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;description&#34;: &#34;Winding stone staircase with 25 numbered steps featuring specific organisms.&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;count&#34;: 25, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;notable_elements&#34;: [ </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;Step 07: Jellyfish&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;Step 09: Ammonite&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;Step 10: Trilobite&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;Step 24: Walking human&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;Step 25: {argument name=\&#34;future evolution concept\&#34; default=\&#34;glowing cosmic silhouette with a question mark\&#34;}&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> ] </span></span><span class="line"><span class="cl"> } </span></span><span class="line"><span class="cl"> } </span></span><span class="line"><span class="cl">} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="仿生-skyray-飞机海报">仿生 Skyray 飞机海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/_simonsmith/status/2048172203946996041" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/_simonsmith" target="_blank" rel="noopener" >@_simonsmith</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/062.webp" width="569" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/062_hu_531e35a6a1142002.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/062_hu_33b717ad1d5e51b6.webp 1024w" loading="lazy" alt="仿生 Skyray 飞机海报" class="gallery-image" data-flex-grow="47" data-flex-basis="113px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;biomimetic aerospace concept poster&#34;,&#34;subject&#34;:{&#34;vehicle&#34;:&#34;futuristic aircraft concept&#34;,&#34;name&#34;:&#34;{argument name=\&#34;vehicle name\&#34; default=\&#34;SKYRAY\&#34;}&#34;,&#34;inspiration&#34;:&#34;{argument name=\&#34;animal inspiration\&#34; default=\&#34;stingray\&#34;}&#34;,&#34;design&#34;:&#34;blended-wing-body aircraft shaped like a manta ray or stingray, wide triangular planform, smooth organic curves, sharp pointed nose, slightly raised central spine, tapered wing tips curling subtly upward, dark graphite-black metallic skin with fine panel lines and faint blue illuminated accents along edges and seams&#34;},&#34;style&#34;:{&#34;mood&#34;:&#34;premium futuristic industrial design presentation&#34;,&#34;rendering&#34;:&#34;hyper-detailed cinematic 3D concept art mixed with blueprint visualization&#34;,&#34;color_palette&#34;:&#34;black, charcoal, gunmetal, silver, deep ocean blue, electric cyan highlights&#34;,&#34;lighting&#34;:&#34;low-key dramatic studio lighting with glossy reflections, cool rim light, subtle underwater ambience in the top inspiration strip&#34;},&#34;layout&#34;:{&#34;background&#34;:&#34;full black poster with faint technical grid lines and soft vignetting&#34;,&#34;sections&#34;:[{&#34;title&#34;:&#34;header&#34;,&#34;position&#34;:&#34;top&#34;,&#34;count&#34;:3,&#34;labels&#34;:[&#34;emblem mark&#34;,&#34;SKYRAY&#34;,&#34;INSPIRED BY THE SEA. ENGINEERED FOR THE SKY.&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;evolution strip&#34;,&#34;position&#34;:&#34;upper middle&#34;,&#34;count&#34;:5,&#34;labels&#34;:[&#34;realistic stingray underwater at far left&#34;,&#34;top-view biological stingray study&#34;,&#34;abstract aerodynamic line sketch&#34;,&#34;faceted aircraft blueprint transition drawing&#34;,&#34;final sleek aircraft concept at far right&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;hero render&#34;,&#34;position&#34;:&#34;center&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;large three-quarter view of the aircraft&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;technical views grid&#34;,&#34;position&#34;:&#34;lower middle&#34;,&#34;count&#34;:6,&#34;labels&#34;:[&#34;TOP&#34;,&#34;SIDE&#34;,&#34;FRONT&#34;,&#34;REAR&#34;,&#34;UNDERSIDE&#34;,&#34;DETAIL&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;footer text&#34;,&#34;position&#34;:&#34;bottom&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;{argument name=\&#34;body text\&#34; default=\&#34;A biomimetic high-speed aircraft concept shaped by the hydrodynamic elegance of the stingray. Its blended wing body, low-drag silhouette, and fluid control surfaces translate ocean-born efficiency into atmospheric performance.\&#34;}&#34;]}],&#34;technical views&#34;:{&#34;TOP&#34;:&#34;top orthographic view with measurement ticks&#34;,&#34;SIDE&#34;:&#34;thin side profile with long smooth belly curve&#34;,&#34;FRONT&#34;:&#34;front orthographic view emphasizing broad wingspan and central cockpit hump&#34;,&#34;REAR&#34;:&#34;rear orthographic view showing narrow tail end and wing sweep&#34;,&#34;UNDERSIDE&#34;:&#34;underside three-quarter view&#34;,&#34;DETAIL&#34;:&#34;close-up crop of metallic skin, seam lines, and glowing blue edge strip&#34;}},&#34;graphics&#34;:{&#34;logo&#34;:&#34;minimal four-point symmetrical emblem above title, resembling a stylized ray silhouette&#34;,&#34;arrows&#34;:&#34;4 thin cyan arrows connecting the 5 stages in the evolution strip&#34;,&#34;typography&#34;:&#34;widely spaced modern sans-serif uppercase text, clean luxury-tech branding&#34;},&#34;camera&#34;:{&#34;hero render&#34;:&#34;slightly elevated front-left three-quarter angle&#34;,&#34;technical views&#34;:&#34;orthographic&#34;,&#34;inspiration image&#34;:&#34;underwater side angle with light rays from above&#34;},&#34;quality&#34;:&#34;ultra-clean, polished, high contrast, sharp, poster-ready, concept design board for aerospace branding or speculative industrial design&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="道教三魂七魄海报">道教三魂七魄海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/leyu37829/status/2048125950681075833" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/leyu37829" target="_blank" rel="noopener" >@leyu37829</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/063.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/063_hu_c232614ef0c677ad.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/063_hu_98a733b8e5499d36.webp 1024w" loading="lazy" alt="道教三魂七魄海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A highly detailed vertical Taoist esoteric infographic poster in the style of an ancient Chinese religious scroll, printed on aged beige rice paper with fine ornamental borders, inked calligraphy, faded stains, and classical diagram annotations. At the top center, large black brush-calligraphy title text reads {argument name=&#34;headline text&#34; default=&#34;道·三魂七魄&#34;}. Directly below the title is a smaller paragraph of classical Chinese explanatory text in neat calligraphy. The composition is perfectly symmetrical and centered on a glowing vertical spiritual axis made of white-gold energy, mist, and lightning-like qi currents running from the bottom of the page to the heavens. At the very top, above the axis, depict 3 seated Taoist immortals or deities on clouds in a golden celestial realm, arranged left, center, and right, with halos and flowing robes in muted green, cream, and blue. Beneath them, create a towering multi-layered cosmological body diagram made of 9 stacked circular realms or platforms connected by swirling clouds and luminous energy. The upper 5 larger realms represent the five zang organs as miniature mythic landscapes: 1 forested green realm labeled liver/wood, 1 fiery red-gold temple city realm labeled heart/fire, 1 yellow earth realm with terraces labeled spleen/earth, 1 silver-blue mountain-and-water realm labeled lung/metal, and 1 dark blue watery abyss realm labeled kidney/water. Place a glowing meditating figure in a bright orb at the center junction between the upper organ realms and lower spirit layers. Below these, add 7 progressively darker circular underworld-like realms for the seven po souls, each densely populated with tiny scenes of human figures, spirits, beasts, ritual activity, suffering, temptation, conflict, and karmic symbolism, all wrapped by drifting smoke and energy ribbons. At the very bottom, show a seated human figure in meditation within a root-like cavern or corporeal foundation, surrounded by chains, rocks, and embodied worldly attachments. Around the central column, include exactly 9 labeled side panels and diagrams in traditional Chinese layout: top left a bagua and yin-yang cosmology circle; top right a dotted numerological or constellation-like chart; left upper a boxed list for 3 souls; right upper a boxed list for 7 po souls; left middle a five-elements relationship diagram with 5 colored nodes; right middle a circular essence-qi-spirit cycle diagram with 3 nodes; left lower a vertical boxed list of 7 categories or stages; right lower a boxed correspondence table; bottom left a five-direction and five-element human-body relation chart; bottom right a standing and seated meridian or cultivation body diagram. Use many small Chinese labels throughout every section, with classical seal stamps in red. The overall palette is antique parchment, sepia ink, muted jade, cinnabar red, smoky gray, gold, teal, and indigo. The style should feel like a museum-quality Daoist metaphysical chart, ultra intricate, hand-painted gongbi plus ink wash illustration, sacred, mystical, scholarly, dense with symbolism, extremely fine linework, soft cloud layering, and high-resolution poster design. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="复古-claude-shannon-信息图海报">复古 Claude Shannon 信息图海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/mob_17/status/2048118645017219381" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/mob_17" target="_blank" rel="noopener" >@mob_17</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/064.webp" width="1200" height="849" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/064_hu_76812c0cd0392b65.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/064_hu_362a7a69ff76f1c3.webp 1024w" loading="lazy" alt="复古 Claude Shannon 信息图海报" class="gallery-image" data-flex-grow="141" data-flex-basis="339px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;vintage editorial infographic poster&#34;,&#34;subject&#34;:&#34;Claude Shannon and information theory&#34;,&#34;style&#34;:{&#34;era&#34;:&#34;1940s Bell Labs archival poster&#34;,&#34;look&#34;:&#34;aged cream paper, blueprint drafting grid, thin ink linework, muted navy and charcoal printing, subtle stains and paper wear, technical illustration mixed with newspaper editorial design&#34;,&#34;rendering&#34;:&#34;high-detail diagrammatic collage with engraved portrait, scientific charts, labeled panels, and hand-drawn signal graphics&#34;},&#34;poster&#34;:{&#34;headline&#34;:&#34;Claude Shannon — The Architecture of Information&#34;,&#34;subheadline&#34;:&#34;How uncertainty became measurable, and communication became engineering.&#34;,&#34;topRightMeta&#34;:{&#34;note&#34;:&#34;NOTE TOSELF No. 6713–2&#34;,&#34;date&#34;:&#34;MAY 1948&#34;,&#34;subject&#34;:&#34;A Mathematical Theory of Communication&#34;}},&#34;layout&#34;:{&#34;sections&#34;:[{&#34;title&#34;:&#34;left archival sidebar&#34;,&#34;position&#34;:&#34;far left vertical column&#34;,&#34;count&#34;:5,&#34;labels&#34;:[&#34;BELL LABORATORIES MURRAY HILL, N.J.&#34;,&#34;ENGINEERING THE INTANGIBLE&#34;,&#34;CLAUDE E. SHANNON 1916–2001&#34;,&#34;TOOLS OF THE INFORMATION AGE&#34;,&#34;quote panel&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;THE COMMUNICATION MODEL&#34;,&#34;position&#34;:&#34;upper middle wide panel&#34;,&#34;count&#34;:5,&#34;labels&#34;:[&#34;1 INFORMATION SOURCE&#34;,&#34;2 ENCODER&#34;,&#34;3 CHANNEL&#34;,&#34;4 DECODER&#34;,&#34;5 DESTINATION&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;ENTROPY: THE MEASURE OF UNCERTAINTY&#34;,&#34;position&#34;:&#34;upper right box&#34;,&#34;count&#34;:4,&#34;labels&#34;:[&#34;H(X) = −Σ p(x) log2 p(x)&#34;,&#34;PROBABILITY DISTRIBUTION p(x)&#34;,&#34;MORE EVEN MORE MAXED UNCERTAINTY&#34;,&#34;MORE LOPSIDED LESS UNCERTAINTY&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;lower theory panels&#34;,&#34;position&#34;:&#34;middle to lower band&#34;,&#34;count&#34;:3,&#34;labels&#34;:[&#34;A ENTROPY — uncertainty before a message is known&#34;,&#34;B NOISE — randomness that corrupts transmission&#34;,&#34;C Redundancy &amp; Error Correction — structure added so signals can survive failure&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;THEORY THAT TRANSFORMED CIVILIZATION&#34;,&#34;position&#34;:&#34;bottom horizontal timeline&#34;,&#34;count&#34;:8,&#34;labels&#34;:[&#34;1840s TELEGRAPHY&#34;,&#34;1876+ TELEPHONE NETWORKS&#34;,&#34;1930s–40s DIGITAL COMPUTERS&#34;,&#34;1950s–60s SATELLITE COMMUNICATION&#34;,&#34;1970s INTERNET PROTOCOLS&#34;,&#34;1980s–90s DATA COMPRESSION&#34;,&#34;1990s–2000s CRYPTOGRAPHY&#34;,&#34;2010s+ AI &amp; INFORMATION SYSTEMS&#34;]}],&#34;centerpiece&#34;:&#34;a large abstract cloud of blue and gray signal noise, dots, lines, and waveforms behind the communication model, with arrows moving left to right through the five stages&#34;},&#34;visualElements&#34;:{&#34;portrait&#34;:{&#34;subject&#34;:&#34;{argument name=\&#34;scientist name\&#34; default=\&#34;Claude Shannon\&#34;}&#34;,&#34;placement&#34;:&#34;left-center&#34;,&#34;style&#34;:&#34;black-and-white archival seated portrait at a desk with the face intentionally obscured by a pale square censor block, wearing suit and tie, writing on paper&#34;},&#34;objectsLeft&#34;:[&#34;rotary telephone on desk&#34;,&#34;open notebook or papers&#34;,&#34;technical console with CRT screen and knobs behind portrait&#34;,&#34;small icon row of 4 tools: oscilloscope, signal meter, relay, punched tape&#34;],&#34;communicationModel&#34;:[&#34;book and symbols under source&#34;,&#34;binary digits under encoder&#34;,&#34;large noisy channel cloud with wave overlays&#34;,&#34;binary digits and interpretation under decoder&#34;,&#34;light bulb icon under destination&#34;],&#34;chartsAndDiagrams&#34;:[&#34;bar chart for entropy probabilities&#34;,&#34;two low vs high entropy mini bar charts&#34;,&#34;tree diagram and entropy notation&#34;,&#34;signal distortion sketches labeled thermal noise, cross talk, distortion&#34;,&#34;error-correction binary pipeline from original message to recovered message&#34;],&#34;bottomDecor&#34;:[&#34;small waveform legend with sine wave, digital signal, and noise&#34;,&#34;archival stamp or footer on lower right&#34;]},&#34;color&#34;:{&#34;background&#34;:&#34;warm ivory paper&#34;,&#34;primaryInk&#34;:&#34;dark navy&#34;,&#34;secondaryInk&#34;:&#34;charcoal gray&#34;,&#34;accent&#34;:&#34;faded steel blue&#34;},&#34;composition&#34;:&#34;symmetrical wide poster with dense boxed annotations, fine border lines, and a museum-quality educational infographic feel&#34;,&#34;textDensity&#34;:&#34;very high, with many small labels, formulas, captions, and historical notes in a carefully organized grid&#34;,&#34;aspectRatio&#34;:&#34;16:9 landscape&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="郑问致敬水墨海报">郑问致敬水墨海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/mob_17/status/2048118645017219381" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/mob_17" target="_blank" rel="noopener" >@mob_17</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/065.webp" width="849" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/065_hu_7220895371d0d86.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/065_hu_969f4ee59faccfd2.webp 1024w" loading="lazy" alt="郑问致敬水墨海报" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a vintage editorial poster on aged rice paper celebrating {argument name=&#34;artist name&#34; default=&#34;CHEN UEN&#34;}, designed like a museum infographic mixed with Chinese ink wash illustration and calligraphy. The format is a single vertically oriented poster with a weathered parchment background, ink splatters, faded handwritten annotations, red seal stamps, and a scholarly, archival atmosphere. At the very top, place large black Chinese calligraphy for the name 鄭問, followed by a slash and the romanized name {argument name=&#34;romanized name&#34; default=&#34;CHEN UEN&#34;} in large serif capitals, with a small red seal beside it. Under the title, add the subtitle {argument name=&#34;subtitle text&#34; default=&#34;The Taiwanese Master Who Turned Comics into Ink-Born Epic&#34;} in elegant reddish-brown serif text. In the center, feature a dramatic painterly scene of 1 seated male artist in a loose white shirt at a desk, holding a brush over paper, his face intentionally obscured by a soft rectangular blur. Behind him, surround him with a swirling halo-like storm of monochrome ink-brush warriors and historical figures: exact count 9 visible character figures, including armored generals, swordsmen, and mounted riders, emerging from explosive black brushwork and smoke-like ink textures. On the left side, create a vertical section titled “Life &amp; Milestones” with a black brushstroke header and smaller Chinese subtitle text. List exactly 6 timeline entries with red year markers and bilingual captions: 1958 born in Taiwan, 1983 Warrior Panther, 1989 Abi Sword, 1990 Heroes of the Eastern Zhou, 1991 Japan Cartoonists Association Award, 2017 legacy continues. Below that, add a small section titled “Ink in Detail” containing exactly 4 boxed brush studies labeled with short English captions: Dry brush texture, Ink wash gradient, Splatter energy, Bold contour line. On the right side, create a vertical section titled “Visual Method” with a black brushstroke header and smaller Chinese subtitle text. Include exactly 5 stacked boxed studies with image-and-caption layout: Brush as blade, Ink as atmosphere, Anatomy as fate, History as theatre, Speed lines become calligraphy. In the lower center, create a section titled “Major Works Constellation” with a dark brushstroke heading. Arrange exactly 5 circular work nodes around a central ink ring with Chinese calligraphy inside. Label the 5 nodes: Abi Sword, Heroes of the Eastern Zhou, Assassin Biographies, Magical Super Asia, Game character design legacy. Each circle contains a distinct monochrome or muted-color ink illustration, with subtle connecting marks like a constellation diagram. At the lower right, add a section titled “Studio Notes” containing exactly 6 visible objects: 4 hanging calligraphy brushes, 1 ink bowl, and 1 painter’s palette with blue and red pigment; beneath them place a sketchbook page with light pencil figure studies. Across the bottom, add a wide section titled “Why He Matters” with a black brushstroke header and smaller Chinese subtitle text, followed by a paragraph of serif body text in English describing his importance to comics, painting, calligraphy, cinema, and epic storytelling. Use a restrained palette of sepia, black ink, off-white paper, muted gray, with small accents of deep red and occasional blue. The whole image should feel like a refined cultural tribute poster, dense but balanced, highly detailed, painterly, and authentic to Chinese ink aesthetics. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="水象星座角色海报">水象星座角色海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/komorimedia/status/2048114825398731143" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/komorimedia" target="_blank" rel="noopener" >@komorimedia</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/066.webp" width="848" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/066_hu_fa9b9087f2064039.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/066_hu_d08b612af3d235a1.webp 1024w" loading="lazy" alt="水象星座角色海报" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;Chinese zodiac-style character infographic poster&#34;,&#34;subject&#34;:&#34;twelve zodiac character list, water signs edition&#34;,&#34;language&#34;:&#34;Traditional Chinese&#34;,&#34;format&#34;:&#34;vertical poster&#34;,&#34;style&#34;:{&#34;overall&#34;:&#34;elegant anime-inspired character catalog with editorial infographic layout&#34;,&#34;rendering&#34;:&#34;soft polished digital illustration, pastel gradients, delicate sparkles, ornamental border design&#34;,&#34;mood&#34;:&#34;dreamy, celestial, refined, feminine, aquatic&#34;},&#34;canvas&#34;:{&#34;aspect_ratio&#34;:&#34;2:3&#34;,&#34;background&#34;:&#34;very light pearl white with pale blue-lavender tint, subtle texture, thin decorative frame with filigree corners and tiny stars&#34;},&#34;header&#34;:{&#34;title&#34;:&#34;{argument name=\&#34;headline text\&#34; default=\&#34;十二星座角色清單|水象星座\&#34;}&#34;,&#34;subtitle&#34;:&#34;感受・直覺・共鳴&#34;,&#34;icons&#34;:[&#34;small stars&#34;,&#34;water droplet emblem in top right&#34;,&#34;curled cloud-like line art in top left&#34;]},&#34;layout&#34;:{&#34;sections_count&#34;:3,&#34;sections&#34;:[{&#34;title&#34;:&#34;巨蟹座 Cancer&#34;,&#34;position&#34;:&#34;top panel&#34;,&#34;theme_color&#34;:&#34;powder blue&#34;,&#34;zodiac_symbol&#34;:&#34;Cancer glyph inside circle at left&#34;,&#34;constellation&#34;:&#34;Cancer constellation at upper right&#34;,&#34;count&#34;:6,&#34;labels&#34;:[&#34;元素:水&#34;,&#34;概念:情感守護者,把人放在心上&#34;,&#34;性格:溫柔、敏感、顧家&#34;,&#34;行動原則:先確認感受,再保護重要的人&#34;,&#34;戀愛傾向:慢慢靠近,越熟越黏&#34;,&#34;人際怪癖:嘴上說沒事,實際會記很久&#34;],&#34;character&#34;:{&#34;identity&#34;:&#34;same young woman model reimagined as zodiac character&#34;,&#34;pose&#34;:&#34;half-body portrait, facing forward, arms gently wrapped around a large seashell pillow&#34;,&#34;hair&#34;:&#34;long dark hair in a low ponytail&#34;,&#34;outfit&#34;:&#34;light blue celestial slip dress with lace trim and sheer cardigan embroidered with stars and moons&#34;,&#34;accessories&#34;:&#34;minimal jewelry&#34;,&#34;background&#34;:&#34;soft blue night sky with crescent moon, seashell, sparkling stars, stylized ocean wave and tiny water droplets&#34;}},{&#34;title&#34;:&#34;天蠍座 Scorpio&#34;,&#34;position&#34;:&#34;middle panel&#34;,&#34;theme_color&#34;:&#34;deep violet&#34;,&#34;zodiac_symbol&#34;:&#34;Scorpio glyph inside circle at left&#34;,&#34;constellation&#34;:&#34;Scorpio constellation at upper right&#34;,&#34;count&#34;:6,&#34;labels&#34;:[&#34;元素:水&#34;,&#34;概念:深海偵察者,情緒有深度&#34;,&#34;性格:專注、神秘、意志強&#34;,&#34;行動原則:先觀察,再一擊到位&#34;,&#34;戀愛傾向:愛得深,重忠誠與獨占感&#34;,&#34;人際怪癖:越在乎越不說,會偷偷試探&#34;],&#34;character&#34;:{&#34;identity&#34;:&#34;same young woman model reimagined as zodiac character&#34;,&#34;pose&#34;:&#34;half-body portrait, one hand near chin in a composed, enigmatic gesture&#34;,&#34;hair&#34;:&#34;long dark ponytail&#34;,&#34;outfit&#34;:&#34;black semi-sheer dress with gothic details and a dark plum off-shoulder shawl&#34;,&#34;accessories&#34;:&#34;dangling earrings and layered necklace&#34;,&#34;background&#34;:&#34;dark purple celestial sea scene with crescent moon, bubbles, stars, and curling misty water shapes&#34;}},{&#34;title&#34;:&#34;雙魚座 Pisces&#34;,&#34;position&#34;:&#34;bottom panel&#34;,&#34;theme_color&#34;:&#34;lavender&#34;,&#34;zodiac_symbol&#34;:&#34;Pisces glyph inside circle at left&#34;,&#34;constellation&#34;:&#34;Pisces constellation at upper right&#34;,&#34;count&#34;:6,&#34;labels&#34;:[&#34;元素:水&#34;,&#34;概念:夢境共感者,靠直覺導航&#34;,&#34;性格:浪漫、柔軟、有想像力&#34;,&#34;行動原則:先感受,再順流找答案&#34;,&#34;戀愛傾向:容易心動,渴望靈魂陪伴&#34;,&#34;人際怪癖:常把別人的情緒也一起感受&#34;],&#34;character&#34;:{&#34;identity&#34;:&#34;same young woman model reimagined as zodiac character&#34;,&#34;pose&#34;:&#34;half-body portrait, one hand lifted as if balancing floating bubbles, other hand resting lightly at chest&#34;,&#34;hair&#34;:&#34;long dark ponytail with a pale flower hair ornament&#34;,&#34;outfit&#34;:&#34;translucent lavender fantasy dress with soft draped sleeves and shimmering fabric&#34;,&#34;accessories&#34;:&#34;delicate earrings and necklace&#34;,&#34;background&#34;:&#34;pale lilac underwater-celestial blend with bubbles, sparkles, and flowing translucent wave forms&#34;}}],&#34;dividers&#34;:&#34;three horizontal framed panels with thin ornamental borders&#34;},&#34;footer&#34;:{&#34;center_icon&#34;:&#34;small blue seashell emblem&#34;,&#34;decorations&#34;:[&#34;tiny stars&#34;,&#34;fine scrollwork&#34;]},&#34;constraints&#34;:[&#34;all three zodiac entries must use the same woman as the base character with different styling, clothing, pose, and mood&#34;,&#34;text should be clean, editorial, and readable&#34;,&#34;each panel should clearly separate illustration area on the left and text block on the right&#34;,&#34;maintain cohesive water-element theme across all 3 signs&#34;,&#34;do not include the other nine zodiac signs in this image&#34;]} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="土象星座角色海报">土象星座角色海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/komorimedia/status/2048114825398731143" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/komorimedia" target="_blank" rel="noopener" >@komorimedia</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/067.webp" width="848" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/067_hu_f718ee29bebcc79f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/067_hu_b8570c65f3d8c476.webp 1024w" loading="lazy" alt="土象星座角色海报" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;vintage zodiac character infographic poster&#34;,&#34;theme&#34;:&#34;earth signs only&#34;,&#34;language&#34;:&#34;Traditional Chinese&#34;,&#34;style&#34;:{&#34;overall&#34;:&#34;elegant editorial infographic with soft anime-inspired live-action portrait compositing&#34;,&#34;palette&#34;:&#34;warm beige, cream, taupe, olive-gray, muted brown, antique gold&#34;,&#34;mood&#34;:&#34;stable, refined, calm, practical&#34;,&#34;texture&#34;:&#34;aged paper background with subtle speckles and thin ornamental borders&#34;,&#34;rendering&#34;:&#34;clean high-resolution print poster, soft lighting, delicate botanical and celestial line art&#34;},&#34;poster&#34;:{&#34;orientation&#34;:&#34;vertical&#34;,&#34;aspect_ratio&#34;:&#34;3:4&#34;,&#34;title&#34;:&#34;十二星座角色清單|土象星座&#34;,&#34;subtitle&#34;:&#34;穩定・務實・沉著&#34;,&#34;decorations&#34;:[&#34;ornamental corner filigree&#34;,&#34;small gold sparkles&#34;,&#34;botanical branches&#34;,&#34;mountain illustrations&#34;,&#34;thin panel dividers&#34;],&#34;sections_count&#34;:3},&#34;layout&#34;:{&#34;sections&#34;:[{&#34;title&#34;:&#34;金牛座 Taurus&#34;,&#34;position&#34;:&#34;top&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;元素:土&#34;,&#34;概念:感官收藏家,穩穩生活&#34;,&#34;性格:務實、耐心、重享受&#34;,&#34;行動原則:先確認值得,再長線投入&#34;,&#34;戀愛傾向:慢熱但專情,重安全感&#34;,&#34;人際怪癖:對喜歡的人會默默餵食&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;處女座 Virgo&#34;,&#34;position&#34;:&#34;middle&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;元素:土&#34;,&#34;概念:秩序管理者,細節控場&#34;,&#34;性格:理性、細膩、可靠&#34;,&#34;行動原則:先整理,再精準出手&#34;,&#34;戀愛傾向:用照顧和實際行動表達喜歡&#34;,&#34;人際怪癖:嘴上挑剔,心裡其實很在乎&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;摩羯座 Capricorn&#34;,&#34;position&#34;:&#34;bottom&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;元素:土&#34;,&#34;概念:登峰實幹家,目標導向&#34;,&#34;性格:穩重、自律、有責任感&#34;,&#34;行動原則:先規劃,再穩定推進&#34;,&#34;戀愛傾向:慢熟務實,願意長期承諾&#34;,&#34;人際怪癖:關心常包裝成提醒與安排&#34;]}],&#34;centerpiece&#34;:&#34;three stacked horizontal character cards, each with a portrait on the left and text profile on the right&#34;},&#34;character&#34;:{&#34;identity&#34;:&#34;the same young East Asian woman appears in all 3 sections&#34;,&#34;age&#34;:&#34;early 20s&#34;,&#34;hair&#34;:&#34;long dark brown to black hair in a low ponytail with side part&#34;,&#34;face&#34;:&#34;soft feminine features, natural makeup, calm expression&#34;,&#34;customization&#34;:&#34;keep the same base character across all zodiac entries, differentiated by wardrobe, pose, props, and themed background motifs&#34;},&#34;cards&#34;:[{&#34;sign&#34;:&#34;Taurus&#34;,&#34;symbol&#34;:&#34;♉&#34;,&#34;portrait&#34;:{&#34;pose&#34;:&#34;waist-up, slightly turned, holding a ceramic mug with both hands&#34;,&#34;outfit&#34;:&#34;cream knit sleeveless top under a soft sage-gray cardigan with delicate floral embroidery&#34;,&#34;expression&#34;:&#34;gentle, relaxed, nurturing&#34;,&#34;props_count&#34;:1,&#34;props&#34;:[&#34;mug&#34;]},&#34;background&#34;:&#34;large pale circular halo, floral branch illustration, soft botanical motifs, small mountain drawing in upper right&#34;,&#34;visual_concept&#34;:&#34;comfort, sensuality, domestic calm, slow living&#34;},{&#34;sign&#34;:&#34;Virgo&#34;,&#34;symbol&#34;:&#34;♍&#34;,&#34;portrait&#34;:{&#34;pose&#34;:&#34;waist-up, one hand holding a pen near the chin, the other arm holding an open notebook or planner&#34;,&#34;outfit&#34;:&#34;light cream blouse with a bow tie collar under a pale sage vest with gold buttons&#34;,&#34;expression&#34;:&#34;thoughtful, analytical, composed&#34;,&#34;props_count&#34;:2,&#34;props&#34;:[&#34;pen&#34;,&#34;notebook&#34;]},&#34;background&#34;:&#34;fine geometric diagram lines, botanical sprigs, diamond emblem with leaf motif&#34;,&#34;visual_concept&#34;:&#34;order, precision, intelligence, organization&#34;},{&#34;sign&#34;:&#34;Capricorn&#34;,&#34;symbol&#34;:&#34;♑&#34;,&#34;portrait&#34;:{&#34;pose&#34;:&#34;waist-up, arms crossed, confident upright stance&#34;,&#34;outfit&#34;:&#34;charcoal tailored blazer over a dark vest and crisp white shirt, small round lapel pin&#34;,&#34;expression&#34;:&#34;serious, disciplined, self-assured&#34;,&#34;props_count&#34;:0,&#34;props&#34;:[]},&#34;background&#34;:&#34;dramatic layered mountain landscape in sepia tones with subtle star-like sparkles&#34;,&#34;visual_concept&#34;:&#34;ambition, endurance, authority, climbing toward goals&#34;}],&#34;typography&#34;:{&#34;title_font&#34;:&#34;classic high-contrast serif Chinese type&#34;,&#34;sign_name_font&#34;:&#34;large bold Chinese serif with elegant italic Latin zodiac name&#34;,&#34;body_font&#34;:&#34;clean readable Chinese print font&#34;,&#34;icon_style&#34;:&#34;filled circular brown icons next to each bullet line&#34;},&#34;composition&#34;:{&#34;margin&#34;:&#34;generous cream margins&#34;,&#34;panel_style&#34;:&#34;rounded rectangular panels with thin gold-brown borders&#34;,&#34;spacing&#34;:&#34;even vertical stacking with narrow separators&#34;,&#34;text_alignment&#34;:&#34;left-aligned profile bullets on the right side of each card&#34;}} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="火象星座角色海报">火象星座角色海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/komorimedia/status/2048114825398731143" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/komorimedia" target="_blank" rel="noopener" >@komorimedia</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/068.webp" width="848" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/068_hu_7ef6d97057f11809.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/068_hu_ea85fb4d58a7f224.webp 1024w" loading="lazy" alt="火象星座角色海报" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A polished vertical infographic poster in elegant East Asian editorial style, themed around the fire signs of the zodiac using one consistent female character reimagined in three different costumes. Cream parchment background with thin ornamental borders, small corner flourishes, tiny sparkles, and warm red-orange-gold accents throughout. Large Chinese headline at the top reading {argument name=&#34;headline text&#34; default=&#34;十二星座角色清單|火象星座&#34;}, with a smaller subheading beneath reading {argument name=&#34;subheading text&#34; default=&#34;熱情・行動・勇氣&#34;}, and a decorative flame icon at the top right. The layout contains exactly 3 stacked profile panels with rounded rectangular borders and generous margins: Aries on top, Leo in the middle, Sagittarius on the bottom. Each panel is split visually with the character on the left and a text/spec area on the right, plus a zodiac symbol badge on the far left and a small constellation diagram on the far right. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Use the same young East Asian woman in all 3 panels, slim build, long dark hair in a high ponytail, shown from about thigh-up to waist-up, facing slightly toward camera, styled as a fashion-model zodiac character sheet. Keep facial features neutral and refined, clean beauty lighting, soft airbrushed illustration-photo composite look. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 1: Aries. Chinese title and English subtitle: &#34;牡羊座 Aries&#34;. Dominant color scheme: vivid red with warm coral highlights. Zodiac symbol badge shows Aries glyph. Constellation on the right. Behind the character, faint circular mystical line art and flame motifs. Outfit: sporty warrior idol styling with a white crop top, red open short-sleeve jacket with gold trim, red belt, and red wrist wraps or fingerless arm accessories. Pose: confident, energetic, one fist raised near the shoulder and the other hand on her hip. Include exactly 6 info lines with small circular icons before each line, all in Chinese: 1) &#34;元素:火&#34; 2) &#34;概念:點火者,直覺先行&#34; 3) &#34;性格:熱情、直接、好勝&#34; 4) &#34;行動原則:先衝再修正&#34; 5) &#34;戀愛傾向:心動就追,喜歡熱烈互動&#34; 6) &#34;人際怪癖:嫌節奏太慢時會自己接手&#34;. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 2: Leo. Chinese title and English subtitle: &#34;獅子座 Leo&#34;. Dominant color scheme: gold, champagne, and soft amber. Zodiac symbol badge shows Leo glyph. Constellation on the right. Background includes radiant sunburst styling and a faint majestic lion illustration silhouette behind the character. Outfit: glamorous regal gown in pale gold with ornate embroidery, jeweled bodice details, flowing translucent cape sleeves, elegant necklace, and a small crown or tiara. Pose: poised and queenly, one hand lightly touching the chest or collarbone, shoulders open, projecting confidence and star power. Include exactly 6 info lines with small circular icons before each line, all in Chinese: 1) &#34;元素:火&#34; 2) &#34;概念:舞台中心,自帶光芒&#34; 3) &#34;性格:大方、自信、要面子&#34; 4) &#34;行動原則:先定氣場,再帶隊前進&#34; 5) &#34;戀愛傾向:喜歡被偏愛,也樂於寵人&#34; 6) &#34;人際怪癖:明明在意,卻要裝沒事&#34;. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 3: Sagittarius. Chinese title and English subtitle: &#34;射手座 Sagittarius&#34;. Dominant color scheme: rust red, burnt orange, brown leather, and warm ivory. Zodiac symbol badge shows Sagittarius glyph. Constellation on the right. Background features faint compass-circle graphics and flame accents. Outfit: adventurous archer styling with an ivory blouse, red scarf, brown leather harness straps, utility belt, and arm bracers. Pose: dynamic action shot drawing a bow, arrow aimed to the right, with a small glowing spark at the bow grip or arrow rest. Include exactly 6 info lines with small circular icons before each line, all in Chinese: 1) &#34;元素:火&#34; 2) &#34;概念:自由旅人,邊走邊發現&#34; 3) &#34;性格:樂觀、坦率、好奇&#34; 4) &#34;行動原則:先出發,路上再找答案&#34; 5) &#34;戀愛傾向:喜歡輕鬆真誠,不愛被綁住&#34; 6) &#34;人際怪癖:聊到一半常被新鮮事帶走&#34;. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Overall design should feel premium, feminine, mystical, and collectible, like a social-media-ready zodiac character list poster. Use elegant serif-style Chinese typography for the main sign names and italic calligraphic English for Aries, Leo, and Sagittarius. Keep all text crisp, aligned, and readable. Add one small decorative fire emblem centered near the bottom border. Aspect ratio 3:4 portrait. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="风象星座角色海报">风象星座角色海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/komorimedia/status/2048114825398731143" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/komorimedia" target="_blank" rel="noopener" >@komorimedia</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/069.webp" width="848" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/069_hu_42522190a4347a3c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/069_hu_cb063e06d04af3cd.webp 1024w" loading="lazy" alt="风象星座角色海报" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;Chinese zodiac-themed character infographic poster&#34;,&#34;format&#34;:&#34;vertical poster&#34;,&#34;aspect_ratio&#34;:&#34;3:4&#34;,&#34;style&#34;:&#34;clean pastel editorial infographic with anime-inspired fashion photography, soft magical accents, elegant horoscope design, premium magazine layout&#34;,&#34;background&#34;:{&#34;color&#34;:&#34;warm ivory&#34;,&#34;border&#34;:&#34;thin decorative gold frame with small ornamental corners and tiny sparkles&#34;,&#34;top_right_motif&#34;:&#34;large pale air-element swirl ornament&#34;},&#34;title_block&#34;:{&#34;headline&#34;:&#34;十二星座角色清單|風象星座&#34;,&#34;subheadline&#34;:&#34;靈活・交流・思辨&#34;,&#34;alignment&#34;:&#34;top center&#34;,&#34;headline_color&#34;:&#34;deep desaturated blue&#34;,&#34;subheadline_color&#34;:&#34;muted gold&#34;},&#34;subject&#34;:{&#34;count&#34;:3,&#34;description&#34;:&#34;the same young East Asian woman used as the base character appears in 3 separate horoscope panels, each shown from about thigh-up to waist-up with long dark hair and soft feminine styling, photographed frontally and integrated into illustrated pastel zodiac backdrops&#34;},&#34;layout&#34;:{&#34;sections&#34;:[{&#34;title&#34;:&#34;雙子座 Gemini&#34;,&#34;position&#34;:&#34;top panel&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;theme_color&#34;:&#34;butter yellow and cream&#34;,&#34;zodiac_symbol&#34;:&#34;Gemini glyph inside a circle on the left&#34;,&#34;constellation&#34;:&#34;small Gemini constellation in the upper right&#34;,&#34;character_pose&#34;:&#34;playful double peace signs raised beside her face&#34;,&#34;outfit&#34;:&#34;pale yellow cardigan over a white ribbed crop top, light bottoms, yellow belt, delicate necklace&#34;,&#34;background_motifs_count&#34;:4,&#34;background_motifs&#34;:[&#34;speech bubble icon&#34;,&#34;sparkles&#34;,&#34;curved flowing lines&#34;,&#34;soft dots&#34;],&#34;text_items_count&#34;:6,&#34;text_items&#34;:[&#34;元素:風&#34;,&#34;概念:資訊玩家,靈感跳接&#34;,&#34;性格:機靈、善聊、多變&#34;,&#34;行動原則:先交流,再快速轉向&#34;,&#34;戀愛傾向:喜歡有趣互動與腦力火花&#34;,&#34;人際怪癖:話題切換速度快到像開分頁&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;天秤座 Libra&#34;,&#34;position&#34;:&#34;middle panel&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;theme_color&#34;:&#34;blush pink and pastel lavender&#34;,&#34;zodiac_symbol&#34;:&#34;Libra glyph inside a circle on the left&#34;,&#34;constellation&#34;:&#34;small Libra constellation in the upper right&#34;,&#34;character_pose&#34;:&#34;one hand raised open-palmed as if presenting balance, the other hand near her chin in an elegant thoughtful pose&#34;,&#34;outfit&#34;:&#34;pink blazer draped over shoulders, pastel pink-and-blue wrapped dress, jeweled belt, earrings, necklace, bracelet&#34;,&#34;background_motifs_count&#34;:4,&#34;background_motifs&#34;:[&#34;scales illustration&#34;,&#34;flowing ribbon-like swirls&#34;,&#34;sparkles&#34;,&#34;soft gradient haze&#34;],&#34;text_items_count&#34;:6,&#34;text_items&#34;:[&#34;元素:風&#34;,&#34;概念:關係設計師,追求平衡&#34;,&#34;性格:優雅、圓融、審美強&#34;,&#34;行動原則:先衡量,再找最順解法&#34;,&#34;戀愛傾向:重氛圍與互相體面&#34;,&#34;人際怪癖:選太久,但又很會照顧場面&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;水瓶座 Aquarius&#34;,&#34;position&#34;:&#34;bottom panel&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;theme_color&#34;:&#34;lavender, icy blue, and silver&#34;,&#34;zodiac_symbol&#34;:&#34;Aquarius glyph inside a circle on the left&#34;,&#34;constellation&#34;:&#34;small Aquarius constellation in the upper right&#34;,&#34;character_pose&#34;:&#34;holding and tilting a futuristic transparent vessel as glowing water-like energy pours out in looping streams&#34;,&#34;outfit&#34;:&#34;metallic silver crop top and skirt set with translucent iridescent jacket, futuristic straps, reflective accessories&#34;,&#34;background_motifs_count&#34;:4,&#34;background_motifs&#34;:[&#34;glowing circular energy rings&#34;,&#34;constellation lines&#34;,&#34;sparkles&#34;,&#34;light trails&#34;],&#34;text_items_count&#34;:6,&#34;text_items&#34;:[&#34;元素:風&#34;,&#34;概念:未來觀察員,規則改革者&#34;,&#34;性格:獨立、理想派、腦洞大&#34;,&#34;行動原則:先思考原理,再另闢路線&#34;,&#34;戀愛傾向:重精神共鳴,也需要個人空間&#34;,&#34;人際怪癖:忽冷忽熱,其實是在充電&#34;]}],&#34;panel_count&#34;:3},&#34;typography&#34;:{&#34;languages&#34;:[&#34;Traditional Chinese&#34;,&#34;English zodiac names&#34;],&#34;headline_font&#34;:&#34;elegant high-contrast serif&#34;,&#34;body_font&#34;:&#34;clean legible Chinese serif or sans-serif hybrid&#34;,&#34;zodiac_english&#34;:&#34;italic calligraphic serif&#34;},&#34;visual_rules&#34;:{&#34;each_panel_has&#34;:8,&#34;panel_elements&#34;:[&#34;left zodiac glyph badge&#34;,&#34;center-left character&#34;,&#34;right text block&#34;,&#34;English zodiac name&#34;,&#34;small constellation&#34;,&#34;pastel illustrated background motifs&#34;,&#34;thin panel border&#34;,&#34;6 bullet-style info lines with icons&#34;],&#34;spacing&#34;:&#34;generous margins and symmetrical alignment&#34;,&#34;render_quality&#34;:&#34;high resolution, crisp print-ready infographic&#34;}} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="藏族礼仪帽民族志图版">藏族礼仪帽民族志图版 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/degewa/status/2048104569037783226" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/degewa" target="_blank" rel="noopener" >@degewa</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/070.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/070_hu_9defc08da0469adb.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/070_hu_9668df56d438f17a.webp 1024w" loading="lazy" alt="藏族礼仪帽民族志图版" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Using REFERENCE_0 and REFERENCE_1, create a clean ethnographic archive plate focused on the ceremonial hat. Use REFERENCE_0 as the historical Tibetan context and silhouette reference, and REFERENCE_1 as the color, material, and ornament reference for the hat. Isolate and reconstruct the hat as a museum-style object study, removing the seated body as the main subject. Present the hat on an off-white document page as a scholarly catalog sheet in Chinese with small romanization. Add 8 numbered callouts around the object with fine dashed leader lines, each pointing to a specific structural detail. The centerpiece should be one large three-quarter underside view of the hat. Also include exactly 4 supplementary views/details: 1 side-profile wearing sketch with a faint line-drawn bust, 1 underside interior view, 1 top-down view, and 2 square close-up material swatches. Add exactly 4 thread-color samples near the lower right: blue, red, white, and yellow. At the top center, add the large title {argument name=&#34;headline text&#34; default=&#34;唐徐帽&#34;} with the romanization {argument name=&#34;romanization&#34; default=&#34;(thang zhwa)&#34;} beneath it, plus a smaller subtitle describing it as a summer ceremonial hat of high-ranking Tibetan monks. In the upper left, add a boxed metadata panel with multiple short Chinese fields, and in the upper right add a plate number reading {argument name=&#34;plate number&#34; default=&#34;图版 No. 27&#34;}. At the bottom, add one bordered note paragraph in Chinese. Overall style: meticulous archival infographic, anthropological catalog illustration, historically informed, precise woven texture, ivory-gold base with blue and red ornament, elegant print layout, thin rules and decorative divider marks, high-detail object rendering on a plain paper background. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="复古-prs-吉他谱系海报">复古 PRS 吉他谱系海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/GlennHasABeard/status/2048087784141857235" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/GlennHasABeard" target="_blank" rel="noopener" >@GlennHasABeard</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/071.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/071_hu_c00ca7ff3d8542ef.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/071_hu_3776a06329c3d552.webp 1024w" loading="lazy" alt="复古 PRS 吉他谱系海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;luxury vintage guitar comparison infographic poster&#34;,&#34;subject&#34;:&#34;a highly detailed, vertically oriented PRS electric guitar lineup chart designed like a premium museum poster or collector&#39;s reference board&#34;,&#34;style&#34;:&#34;ornate, dark, glossy, high-contrast, gold-foil typography, elegant wood-and-metal textures, symmetrical grid layout, premium catalog aesthetic, subtle vintage patina, ultra sharp graphic design&#34;,&#34;branding&#34;:{&#34;main headline&#34;:&#34;THE LEGENDARY LINEAGE OF {argument name=\&#34;brand name\&#34; default=\&#34;PRS GUITARS\&#34;}&#34;,&#34;subheadline&#34;:&#34;EVERY ICON. EVERY LINE. ONE HERITAGE.&#34;,&#34;signature&#34;:&#34;Paul Reed Smith&#34;,&#34;left seal&#34;:&#34;PAUL REED SMITH GUITARS&#34;,&#34;right seal&#34;:&#34;MADE IN MARYLAND U.S.A.&#34;},&#34;palette&#34;:{&#34;background&#34;:&#34;black and deep charcoal with dark figured wood accents&#34;,&#34;primary&#34;:&#34;antique gold&#34;,&#34;secondary&#34;:&#34;cream&#34;,&#34;accent colors&#34;:[&#34;deep green&#34;,&#34;teal&#34;,&#34;royal blue&#34;,&#34;purple&#34;,&#34;gold&#34;,&#34;burgundy&#34;]},&#34;layout&#34;:{&#34;format&#34;:&#34;single-page vertical poster&#34;,&#34;header&#34;:{&#34;position&#34;:&#34;top&#34;,&#34;elements&#34;:[&#34;large central title&#34;,&#34;small tagline below&#34;,&#34;script signature&#34;,&#34;2 circular emblems in upper left and upper right&#34;,&#34;3 horizontal legend boxes under the title&#34;]},&#34;sections&#34;:[{&#34;title&#34;:&#34;PRESTIGE TIER KEY&#34;,&#34;position&#34;:&#34;upper left below title&#34;,&#34;count&#34;:6,&#34;labels&#34;:[&#34;SE&#34;,&#34;S2&#34;,&#34;CE&#34;,&#34;CORE&#34;,&#34;WOOD LIBRARY&#34;,&#34;PRIVATE STOCK&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;PICKUP ICON KEY&#34;,&#34;position&#34;:&#34;upper center-right below title&#34;,&#34;count&#34;:7,&#34;labels&#34;:[&#34;HH&#34;,&#34;HSH&#34;,&#34;P-90&#34;,&#34;SOAP&#34;,&#34;58/15&#34;,&#34;TCI&#34;,&#34;Bass&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;TONAL CHARACTER KEY&#34;,&#34;position&#34;:&#34;upper right below title&#34;,&#34;count&#34;:7,&#34;labels&#34;:[&#34;Warm / Vintage&#34;,&#34;Balanced / All-around&#34;,&#34;Bright / Articulate&#34;,&#34;High Gain / Modern&#34;,&#34;Blues / Classic Rock&#34;,&#34;Metal / Progressive&#34;,&#34;Funk / Soul / Clean&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;CORE&#34;,&#34;position&#34;:&#34;first main row left label&#34;,&#34;count&#34;:7,&#34;labels&#34;:[&#34;Custom 24&#34;,&#34;McCarty 594&#34;,&#34;DGT (David Grissom)&#34;,&#34;Custom 22&#34;,&#34;Hollowbody II&#34;,&#34;SC 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wood&#34;,&#34;typography&#34;:&#34;all caps serif headlines, small serif body text, script signature accents&#34;,&#34;borders&#34;:&#34;thin decorative gold rules around every panel and the full poster&#34;,&#34;lighting&#34;:&#34;studio-lit instruments against dark panel backgrounds&#34;,&#34;render quality&#34;:&#34;clean infographic precision with realistic product renders&#34;},&#34;camera&#34;:&#34;straight-on flat poster view, no perspective distortion, centered composition&#34;,&#34;quality&#34;:&#34;ultra detailed, print-ready, high-resolution editorial infographic, luxury brand poster&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="阿里山一日游旅行海报">阿里山一日游旅行海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/TWnese/status/2048077204786212887" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/TWnese" target="_blank" rel="noopener" >@TWnese</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/072.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/072_hu_5de06e0cd01c812b.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/072_hu_2721a3ee37bf1887.webp 1024w" loading="lazy" alt="阿里山一日游旅行海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a vintage illustrated travel poster in traditional Chinese for {argument name=&#34;destination name&#34; default=&#34;阿里山國家風景區&#34;}, designed as a one-day itinerary infographic with a split vertical layout. The left panel is a parchment-textured itinerary card in warm beige with ornate gold Art Nouveau borders and dark brown typography, and the right panel is a dramatic painted fantasy-realism map scene of a mountain journey at sunrise and sunset tones. At the top of the left panel, large headline text reads {argument name=&#34;headline text&#34; default=&#34;阿里山國家風景區一日遊&#34;}. Beneath it, include a short centered tagline in traditional Chinese: 「一座高山,五個經典景點。難忘的奇幻旅程。」 with a small decorative mountain divider. The left panel must contain exactly 5 numbered itinerary stops stacked vertically, each with a circular black-and-gold number badge, a small vignette illustration, a bold location name, a time in parentheses, and a short Chinese description. The 5 stops are: 1. 「阿里山車站」 at 「(8:00 AM)」 with a wooden mountain railway station illustration and description 「開啟探索神木與森林的旅程。」 2. 「阿里山森林鐵路」 at 「(9:30 AM)」 with a red-and-black steam train illustration and description 「穿越森林,體驗百年林鐵風情。」 3. 「神木區棧道」 at 「(11:30 AM)」 with giant cedar trees and elevated wooden boardwalk illustration and description 「漫步千年巨木下,感受森林靈氣。」 4. 「姊妹潭」 at 「(1:30 PM)」 with a tranquil forest lake and pavilion illustration and description 「欣賞靜謐湖光,聆聽自然樂章。」 5. 「小笠原山展望台」 at 「(4:00 PM)」 with a wooden observation deck above clouds at sunset illustration and description 「觀賞壯闊山景與雲海,欣賞日落。」 The right panel should depict a continuous glowing golden path winding through exactly 5 numbered map markers that match the left panel labels in order, with black-and-gold marker plaques reading: 1 「阿里山車站」, 2 「阿里山森林鐵路」, 3 「神木區棧道」, 4 「姊妹潭」, 5 「小笠原山展望台」. Show stop 1 as a rustic alpine wooden station perched on a cliff among pine forests; stop 2 as a small steam locomotive traveling on a curved mountain railway with smoke drifting upward; stop 3 as towering ancient red cypress trees with a spiral and zigzag wooden walkway around the trunks; stop 4 as an emerald lake surrounded by dense forest with a small pavilion and arched bridge; stop 5 as a lookout deck on a peak above a sea of clouds, facing a glowing sunset. The environment should feature layered mountain ranges, mist-filled valleys, evergreen forests, golden-hour light, luminous cloud seas, and a romantic painterly atmosphere with rich detail. At the bottom right, add a decorative compass rose labeled N, E, S, W, plus a dark green and gold information box with exactly 2 stats in traditional Chinese: 「總距離 ~9公里 / 5.6英里」 and 「預計時間 全天 - 14,500步」. Overall style: premium tourism poster, painterly digital illustration, nostalgic national-park brochure aesthetic, highly detailed, warm sepia and gold accents, elegant composition, readable Chinese text, vertical 2:3 poster. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="舞蹈动作参考表">舞蹈动作参考表 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Ciri_ai/status/2048074587955658848" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Ciri_ai" target="_blank" rel="noopener" >@Ciri_ai</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/073.webp" width="1080" height="611" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/073_hu_d0c36a5b8c2b80e0.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/073_hu_79ce36609849f62.webp 1024w" loading="lazy" alt="舞蹈动作参考表" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="424px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">[STYLE] </span></span><span class="line"><span class="cl">monochromatic grayscale illustration, 3D rendered character, clean instructional reference sheet, </span></span><span class="line"><span class="cl">white background, comic-style cell grid layout, technical diagram aesthetic </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">[LAYOUT] </span></span><span class="line"><span class="cl">4x4 grid layout, 16 panels total, each panel separated by thin black border lines, </span></span><span class="line"><span class="cl">numbered cells from 1 to 16, consistent panel size </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">[CHARACTER] </span></span><span class="line"><span class="cl">{argument name=&#34;character&#34; default=&#34;young female dancer, athletic build, ponytail hairstyle, crop top and baggy pants, sneakers&#34;}, same character in all panels </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">[PANEL STRUCTURE - per cell] </span></span><span class="line"><span class="cl">top-left: bold number badge + {argument name=&#34;title&#34; default=&#34;Korean title text&#34;} </span></span><span class="line"><span class="cl">center: full-body character pose illustration </span></span><span class="line"><span class="cl">bottom-left: {argument name=&#34;description&#34; default=&#34;Korean description text (3-4 lines)&#34;} </span></span><span class="line"><span class="cl">overlay: directional arrows indicating movement direction </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">[ARROWS / MOTION INDICATORS] </span></span><span class="line"><span class="cl">curved arrows, straight arrows, circular rotation indicators, </span></span><span class="line"><span class="cl">placed around the character to show movement flow and direction </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">[RENDERING STYLE] </span></span><span class="line"><span class="cl">high detail 3D sculpt style, soft studio lighting, subtle shadows, </span></span><span class="line"><span class="cl">no color, grayscale shading, clean linework, game concept art quality </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">[NEGATIVE] </span></span><span class="line"><span class="cl">no background scenery, no color tones, no extra characters, </span></span><span class="line"><span class="cl">no cluttered backgrounds </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="动漫博物馆背景转换">动漫博物馆背景转换 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Dakiny/status/2048175219966394695" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Dakiny" target="_blank" rel="noopener" >@Dakiny</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/074.webp" width="1200" height="804" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/074_hu_12694e8f33f66c40.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/074_hu_ad2db60cad455b09.webp 1024w" loading="lazy" alt="动漫博物馆背景转换" class="gallery-image" data-flex-grow="149" data-flex-basis="358px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Using the provided reference photo, recreate the same museum facade and frontal composition as a polished theatrical anime background illustration. Keep the architecture, signage, 3 flagpoles, broad steps, and overall layout consistent, but convert the image from realistic photography into a highly detailed hand-painted anime film style with clean linework, soft cel shading, gentle pastel stone colors, and crisp atmospheric lighting. Add dramatic sunlight from the upper right so the glass pyramid casts a large geometric lattice shadow across the central wall and left side of the entrance. Simplify and stylize the people into anime background characters, keeping the 2 visible groups: 1 lone figure on the left and 1 small cluster of 7 people near the center-right entrance. Preserve the clear blue-sky daytime mood while making the scene feel elegant, refined, and cinematic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="16-姿势舞蹈战斗参考表">16 姿势舞蹈战斗参考表 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ExquisitMe/status/2048143577264402629" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ExquisitMe" target="_blank" rel="noopener" >@ExquisitMe</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/075.webp" width="1199" height="680" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/075_hu_6291dd73dfb1fe6a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/075_hu_9ed3fc068d4b623d.webp 1024w" loading="lazy" alt="16 姿势舞蹈战斗参考表" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="423px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;pose reference sheet&#34;,&#34;subject&#34;:{&#34;theme&#34;:&#34;hip-hop dance and combat-ready movement chart&#34;,&#34;character&#34;:{&#34;count&#34;:1,&#34;gender_presentation&#34;:&#34;female&#34;,&#34;age_appearance&#34;:&#34;young adult&#34;,&#34;body_type&#34;:&#34;fit athletic dancer&#34;,&#34;skin_tone&#34;:&#34;light tan&#34;,&#34;hair&#34;:{&#34;color&#34;:&#34;black&#34;,&#34;style&#34;:&#34;high ponytail with loose strands&#34;},&#34;outfit&#34;:{&#34;count&#34;:5,&#34;items&#34;:[&#34;white sports bra or cropped athletic top&#34;,&#34;baggy purple jogger pants&#34;,&#34;white chunky sneakers&#34;,&#34;purple wristbands or forearm bands on both arms&#34;,&#34;small hoop 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panels&#34;},&#34;poses&#34;:{&#34;count&#34;:16,&#34;items&#34;:[{&#34;label&#34;:&#34;1&#34;,&#34;description&#34;:&#34;wide low squat, knees bent outward, torso angled slightly left, both arms extended loosely in a defensive dance stance&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;2&#34;,&#34;description&#34;:&#34;deep side lunge to the left, left arm pointing straight left, right hand near the head, energetic directional pose&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;3&#34;,&#34;description&#34;:&#34;low crouch with one hand touching the floor, one knee bent under the body, opposite arm extended horizontally&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;4&#34;,&#34;description&#34;:&#34;upright one-leg balance, left knee lifted high, both arms spread outward for rhythm and balance&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;5&#34;,&#34;description&#34;:&#34;similar one-leg raised pose with the other leg supporting, arms stretched outward in a lighter dance variation&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;6&#34;,&#34;description&#34;:&#34;very wide grounded squat, torso pitched forward, one hand reaching toward the floor between the legs, other arm extended back&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;7&#34;,&#34;description&#34;:&#34;dramatic standing back arch, chest lifted upward, hips forward, both arms opened behind and to the sides&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;8&#34;,&#34;description&#34;:&#34;small jump or suspended squat, both feet off the floor, knees bent, arms spread wide symmetrically&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;9&#34;,&#34;description&#34;:&#34;floor-supported seated lean, one hand planted behind, one arm reaching diagonally upward, legs bent to one side&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;10&#34;,&#34;description&#34;:&#34;front-facing balance with one knee raised to hip height, one arm bent in guard position and the other extended sideways&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;11&#34;,&#34;description&#34;:&#34;deep lateral stance, feet far apart, knees bent, both hands raised open near shoulder level like a ready combat pose&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;12&#34;,&#34;description&#34;:&#34;low side lunge split, one hand planted on the floor, the other arm reaching vertically overhead, torso arched upward&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;13&#34;,&#34;description&#34;:&#34;standing backward lean with relaxed bent knees, chest up, arms hanging loosely behind in a groove pose&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;14&#34;,&#34;description&#34;:&#34;compact twisting crouch, weight low over bent legs, torso rotated, one arm pulled in and the other extended outward&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;15&#34;,&#34;description&#34;:&#34;very wide side lunge stretch, one hand to the floor near the front foot, opposite arm reaching diagonally overhead&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;16&#34;,&#34;description&#34;:&#34;one-leg lifted pose with knee high, one hand behind the head and the other arm extended forward, confident finishing stance&#34;}]},&#34;composition&#34;:&#34;show the same dancer in all 16 panels with consistent outfit and scale, centered within each frame, designed like a movement library or choreography reference chart&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="16-格舞蹈姿势参考表">16 格舞蹈姿势参考表 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ExquisitMe/status/2048143577264402629" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ExquisitMe" target="_blank" rel="noopener" >@ExquisitMe</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/076.webp" width="1200" height="680" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/076_hu_9cad5c551cf69b7b.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/076_hu_34fa4cea34edd581.webp 1024w" loading="lazy" alt="16 格舞蹈姿势参考表" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="423px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;dance pose reference sheet&#34;,&#34;style&#34;:&#34;clean studio pose chart, photoreal fitness-dance reference, white seamless background, sharp full-body photography, soft even lighting, minimal shadows, thin black grid lines separating panels&#34;,&#34;subject&#34;:{&#34;count&#34;:1,&#34;person&#34;:{&#34;gender_presentation&#34;:&#34;female&#34;,&#34;age_appearance&#34;:&#34;young adult&#34;,&#34;build&#34;:&#34;slim athletic toned dancer&#34;,&#34;skin_tone&#34;:&#34;light tan&#34;,&#34;hair&#34;:{&#34;color&#34;:&#34;{argument name=\&#34;hair color\&#34; default=\&#34;dark brown\&#34;}&#34;,&#34;style&#34;:&#34;high ponytail with loose strands&#34;},&#34;outfit&#34;:{&#34;count&#34;:3,&#34;items&#34;:[&#34;white fitted sports bra or cropped athletic tank&#34;,&#34;baggy blue-gray jogger pants&#34;,&#34;white sneakers&#34;]}}},&#34;layout&#34;:{&#34;rows&#34;:4,&#34;columns&#34;:4,&#34;total_panels&#34;:16,&#34;numbering&#34;:&#34;black panel numbers in the top-left corner of each cell, labeled 1 through 16&#34;,&#34;sections&#34;:[{&#34;title&#34;:&#34;pose grid&#34;,&#34;position&#34;:&#34;full page&#34;,&#34;count&#34;:16,&#34;labels&#34;:[&#34;1&#34;,&#34;2&#34;,&#34;3&#34;,&#34;4&#34;,&#34;5&#34;,&#34;6&#34;,&#34;7&#34;,&#34;8&#34;,&#34;9&#34;,&#34;10&#34;,&#34;11&#34;,&#34;12&#34;,&#34;13&#34;,&#34;14&#34;,&#34;15&#34;,&#34;16&#34;]}]},&#34;poses&#34;:{&#34;count&#34;:16,&#34;items&#34;:[{&#34;panel&#34;:1,&#34;description&#34;:&#34;wide stance, knees bent, torso upright, right arm extended straight to the right in a pointing gesture, left arm bent near the body&#34;},{&#34;panel&#34;:2,&#34;description&#34;:&#34;deep low squat facing forward, feet wide apart, one hand lifted in front of the chest, the other resting near the thigh&#34;},{&#34;panel&#34;:3,&#34;description&#34;:&#34;low floor-supported pose, leaning back on one hand with hips low, one knee bent under the body, opposite arm stretched diagonally upward&#34;},{&#34;panel&#34;:4,&#34;description&#34;:&#34;standing on one leg with the other knee raised, one arm curved overhead, opposite arm extended to the right in a strong dance line&#34;},{&#34;panel&#34;:5,&#34;description&#34;:&#34;deep squat with legs wide, one hand on thigh and the other arm reaching straight upward&#34;},{&#34;panel&#34;:6,&#34;description&#34;:&#34;light upright pose with one knee lifted and both arms relaxed outward for balance&#34;},{&#34;panel&#34;:7,&#34;description&#34;:&#34;wide stance with both arms crossed tightly in front of the chest, feet planted apart&#34;},{&#34;panel&#34;:8,&#34;description&#34;:&#34;low crouch close to the floor, one hand braced on the ground, the other arm crossing the torso&#34;},{&#34;panel&#34;:9,&#34;description&#34;:&#34;dynamic side-leaning wide stance, one arm bent upward beside the head, opposite arm pointing strongly to the right&#34;},{&#34;panel&#34;:10,&#34;description&#34;:&#34;compact crouch with weight centered low, one elbow resting near a knee and head tilted slightly downward&#34;},{&#34;panel&#34;:11,&#34;description&#34;:&#34;deep side lunge with one leg extended long to the side, one hand on the floor and the other arm reaching straight up&#34;},{&#34;panel&#34;:12,&#34;description&#34;:&#34;upright wide-legged stance, one arm extended vertically overhead, the other hand relaxed near the hip&#34;},{&#34;panel&#34;:13,&#34;description&#34;:&#34;standing balance pose with one knee raised and both hands held low near the thighs&#34;},{&#34;panel&#34;:14,&#34;description&#34;:&#34;low horse stance with knees bent wide and forearms crossed in front of the chest&#34;},{&#34;panel&#34;:15,&#34;description&#34;:&#34;kneeling or very low crouched pose with one hand on the floor and the other resting on the raised knee&#34;},{&#34;panel&#34;:16,&#34;description&#34;:&#34;high side kick, balancing on one leg while the other leg extends horizontally, both arms bent in a guarded fighting pose&#34;}]},&#34;intent&#34;:&#34;a {argument name=\&#34;sheet purpose\&#34; default=\&#34;dance move sheet chart that can also be used for combat pose reference\&#34;}, emphasizing silhouette variety, balance, rhythm, and dynamic athletic body lines&#34;,&#34;image_size&#34;:&#34;landscape 16:9&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="16-格女性舞蹈姿势表">16 格女性舞蹈姿势表 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ExquisitMe/status/2048143577264402629" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ExquisitMe" target="_blank" rel="noopener" >@ExquisitMe</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/077.webp" width="1200" height="680" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/077_hu_5a6068da941351fa.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/077_hu_800aceba14c16426.webp 1024w" loading="lazy" alt="16 格女性舞蹈姿势表" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="423px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;pose reference sheet&#34;,&#34;subject&#34;:{&#34;count&#34;:1,&#34;description&#34;:&#34;a fit young woman dancer shown repeatedly in a clean studio reference layout&#34;,&#34;appearance&#34;:{&#34;gender&#34;:&#34;female&#34;,&#34;age&#34;:&#34;young adult&#34;,&#34;build&#34;:&#34;athletic, toned midriff&#34;,&#34;skin tone&#34;:&#34;light to medium tan&#34;,&#34;hair&#34;:{&#34;color&#34;:&#34;dark brown&#34;,&#34;style&#34;:&#34;high messy ponytail with loose strands framing the face&#34;},&#34;expression&#34;:&#34;neutral to focused&#34;},&#34;wardrobe&#34;:{&#34;top&#34;:&#34;charcoal gray sports bra or cropped athletic bralette&#34;,&#34;bottom&#34;:&#34;oversized dark gray parachute cargo pants with gathered ankles&#34;,&#34;shoes&#34;:&#34;white sneakers&#34;,&#34;accessories&#34;:[&#34;black wristband or fingerless glove on one hand&#34;,&#34;subtle sporty styling&#34;]}},&#34;layout&#34;:{&#34;background&#34;:&#34;plain white seamless studio background&#34;,&#34;grid&#34;:{&#34;rows&#34;:4,&#34;columns&#34;:4,&#34;count&#34;:16,&#34;cell labels&#34;:[&#34;1&#34;,&#34;2&#34;,&#34;3&#34;,&#34;4&#34;,&#34;5&#34;,&#34;6&#34;,&#34;7&#34;,&#34;8&#34;,&#34;9&#34;,&#34;10&#34;,&#34;11&#34;,&#34;12&#34;,&#34;13&#34;,&#34;14&#34;,&#34;15&#34;,&#34;16&#34;]},&#34;style&#34;:&#34;clean contact-sheet or choreography chart with thin black dividers between panels and small black numbers at the upper left of each panel&#34;},&#34;poses&#34;:[{&#34;label&#34;:&#34;1&#34;,&#34;description&#34;:&#34;relaxed standing pose, weight on one leg, one hand near hip, slight contrapposto&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;2&#34;,&#34;description&#34;:&#34;wide low dance stance, one arm bent behind the head, the other arm extended and pointing to the right&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;3&#34;,&#34;description&#34;:&#34;legs spread in a grounded stance, torso slightly tilted, one hand resting near the upper thigh&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;4&#34;,&#34;description&#34;:&#34;very low wide squat facing forward, torso leaning back, one hand near the face and the other near the thigh&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;5&#34;,&#34;description&#34;:&#34;wide side lunge stance, one arm arched overhead, the other arm extended outward in a stylized dance line&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;6&#34;,&#34;description&#34;:&#34;balancing on one leg with the other knee lifted high, one hand near the face in a punchy hip-hop pose&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;7&#34;,&#34;description&#34;:&#34;floorwork pose supported by one hand on the ground, torso reclined sideways, legs bent and lifted in a dynamic breakdance-like position&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;8&#34;,&#34;description&#34;:&#34;casual upright pose with one hand behind the head and one knee bent upward&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;9&#34;,&#34;description&#34;:&#34;one-legged balance pose with the lifted knee bent, both arms extended outward for motion and rhythm&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;10&#34;,&#34;description&#34;:&#34;low kneeling or crouched pose, one knee up and one knee down, one arm thrust forward toward the viewer&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;11&#34;,&#34;description&#34;:&#34;deep squat with legs apart, one arm curved overhead in a dramatic arc&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;12&#34;,&#34;description&#34;:&#34;standing lean to one side with one arm extended sideways and the other hand near the hip or thigh&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;13&#34;,&#34;description&#34;:&#34;reclining floor pose supported by one hand behind the body, one leg bent and one leg extended&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;14&#34;,&#34;description&#34;:&#34;upright standing pose with one arm fully extended and pointing to the right&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;15&#34;,&#34;description&#34;:&#34;front-facing pose stepping forward with one knee lifted, one arm reaching or pointing forward&#34;},{&#34;label&#34;:&#34;16&#34;,&#34;description&#34;:&#34;wide confident stance with one arm pointing diagonally upward to the right&#34;}],&#34;rendering&#34;:{&#34;medium&#34;:&#34;photorealistic studio fashion and dance reference image&#34;,&#34;lighting&#34;:&#34;soft even studio lighting with faint shadows beneath the feet and body&#34;,&#34;camera&#34;:&#34;full-body framing, straight-on view, consistent distance in every panel&#34;,&#34;quality&#34;:&#34;sharp, high-resolution, realistic anatomy and fabric folds&#34;}} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="16-姿势舞蹈参考表">16 姿势舞蹈参考表 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ExquisitMe/status/2048143577264402629" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ExquisitMe" target="_blank" rel="noopener" >@ExquisitMe</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/078.webp" width="1199" height="680" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/078_hu_918cd255b0091e22.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/078_hu_bd23bdaedc026045.webp 1024w" loading="lazy" alt="16 姿势舞蹈参考表" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="423px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;pose reference sheet&#34;,&#34;subject&#34;:{&#34;category&#34;:&#34;female dancer fitness model&#34;,&#34;age_appearance&#34;:&#34;young adult&#34;,&#34;build&#34;:&#34;slim athletic&#34;,&#34;hair&#34;:{&#34;color&#34;:&#34;dark brown&#34;,&#34;style&#34;:&#34;high ponytail&#34;},&#34;outfit&#34;:{&#34;top&#34;:&#34;light gray or white sports bra crop top&#34;,&#34;bottom&#34;:&#34;baggy light gray sweatpants&#34;,&#34;shoes&#34;:&#34;white sneakers&#34;},&#34;face&#34;:&#34;softly blurred or de-emphasized facial features&#34;},&#34;style&#34;:{&#34;image_type&#34;:&#34;studio dance pose chart&#34;,&#34;background&#34;:&#34;clean seamless white background&#34;,&#34;lighting&#34;:&#34;bright even studio lighting with minimal shadows&#34;,&#34;color_palette&#34;:&#34;neutral whites and light grays&#34;,&#34;camera&#34;:&#34;full-body framing, straight-on view, consistent distance&#34;,&#34;rendering&#34;:&#34;photorealistic&#34;},&#34;layout&#34;:{&#34;grid&#34;:{&#34;rows&#34;:4,&#34;columns&#34;:4,&#34;count&#34;:16,&#34;border&#34;:&#34;thin black dividers between cells&#34;},&#34;numbering&#34;:{&#34;count&#34;:16,&#34;labels&#34;:[&#34;1&#34;,&#34;2&#34;,&#34;3&#34;,&#34;4&#34;,&#34;5&#34;,&#34;6&#34;,&#34;7&#34;,&#34;8&#34;,&#34;9&#34;,&#34;10&#34;,&#34;11&#34;,&#34;12&#34;,&#34;13&#34;,&#34;14&#34;,&#34;15&#34;,&#34;16&#34;],&#34;position&#34;:&#34;top-left corner of each panel&#34;},&#34;sections&#34;:[{&#34;title&#34;:&#34;row 1&#34;,&#34;position&#34;:&#34;top&#34;,&#34;count&#34;:4,&#34;labels&#34;:[&#34;1 side lunge with one arm extended straight sideways and the other bent near chest&#34;,&#34;2 low floor pose leaning on one hand with one knee down and opposite arm arched upward&#34;,&#34;3 wide squat facing front with both arms opened in angular dance position&#34;,&#34;4 standing balance on one leg with opposite knee lifted and forearms crossed near chest&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;row 2&#34;,&#34;position&#34;:&#34;upper-middle&#34;,&#34;count&#34;:4,&#34;labels&#34;:[&#34;5 deep backbend in wide stance with torso arched and one arm curved overhead&#34;,&#34;6 wide squat with one hand behind head and the other arm pointing outward&#34;,&#34;7 kneeling side stretch with one hand on floor and opposite arm reaching straight up&#34;,&#34;8 standing arabesque-style extension with torso tilted forward and one leg lifted high behind/sideways&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;row 3&#34;,&#34;position&#34;:&#34;lower-middle&#34;,&#34;count&#34;:4,&#34;labels&#34;:[&#34;9 wide squat with torso tilted left, one arm curved overhead and one arm extended low&#34;,&#34;10 front-facing wide squat with both arms stretched diagonally in opposite directions&#34;,&#34;11 relaxed standing pose with legs apart and both forearms crossing in front of torso&#34;,&#34;12 floor recline supported on one hand and one knee, torso leaning back with bent legs&#34;]},{&#34;title&#34;:&#34;row 4&#34;,&#34;position&#34;:&#34;bottom&#34;,&#34;count&#34;:4,&#34;labels&#34;:[&#34;13 small jump or lifted balance with one knee raised and one arm bent upward&#34;,&#34;14 low crouch squat with one hand reaching toward floor and other arm extended sideways&#34;,&#34;15 dramatic side backbend in wide stance with hair swinging and one arm curved overhead&#34;,&#34;16 powerful wide squat with one hand at chest and the other lowered to the side&#34;]}],&#34;overall_composition&#34;:&#34;all 16 poses shown as separate panels in a uniform contact sheet&#34;},&#34;prompt&#34;:&#34;Create a clean studio contact sheet of {argument name=\&#34;pose count\&#34; default=\&#34;16\&#34;} full-body dance or combat-reference poses featuring a {argument name=\&#34;subject type\&#34; default=\&#34;young athletic woman\&#34;} in a {argument name=\&#34;outfit\&#34; default=\&#34;light gray sports bra, loose gray sweatpants, and white sneakers\&#34;}. Use a seamless {argument name=\&#34;background color\&#34; default=\&#34;white\&#34;} background, bright even lighting, and a consistent straight-on camera. Arrange the poses in a 4x4 grid with thin black panel lines and small black numbers 1 through 16 in the top-left of each cell. The poses should mix standing, squatting, kneeling, floorwork, balance, kick-extension, backbend, and angular arm positions suitable for a dance sheet chart or combat movement reference. Keep the styling photorealistic, crisp, minimal, and instructional, with consistent wardrobe and hair across all panels.&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="气态巨行星下降分镜">气态巨行星下降分镜 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/xRahultripathi/status/2048140775356354892" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/xRahultripathi" target="_blank" rel="noopener" >@xRahultripathi</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/079.webp" width="1200" height="676" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/079_hu_8b65f2fca14570b3.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/079_hu_ec4b1b2c4e1077ff.webp 1024w" loading="lazy" alt="气态巨行星下降分镜" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;cinematic sci-fi storyboard contact sheet&#34;,&#34;subject&#34;:{&#34;primary&#34;:&#34;a small futuristic spacecraft descending into a massive gas giant storm system&#34;,&#34;secondary&#34;:&#34;an enormous leviathan-like silhouette hidden within the clouds&#34;,&#34;mood&#34;:&#34;oppressive, catastrophic, awe-struck, high tension, cosmic dread&#34;,&#34;style&#34;:&#34;photorealistic cinematic concept art with dark sci-fi realism, volumetric storm clouds, strong contrast, amber and black palette with occasional cold blue lightning&#34;,&#34;aspect_ratio&#34;:&#34;16:9&#34;},&#34;vehicle&#34;:{&#34;design&#34;:&#34;compact armored deep-atmosphere ship with 3 bright rear engines, angular industrial hull, worn metallic panels&#34;,&#34;scale&#34;:&#34;tiny compared to the planet and creature&#34;},&#34;layout&#34;:{&#34;grid&#34;:{&#34;rows&#34;:3,&#34;columns&#34;:4,&#34;count&#34;:12},&#34;sections&#34;:[{&#34;position&#34;:&#34;row 1 col 1&#34;,&#34;description&#34;:&#34;wide exterior shot of the ship entering the upper atmosphere of a colossal gas giant at extreme speed, glowing clouds streaked with fire and friction around the vessel, curved planetary horizon visible&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 1 col 2&#34;,&#34;description&#34;:&#34;cockpit POV, dark interior filled with red and cyan holographic instruments, forward visibility collapsing into turbulent storm layers and electrical haze&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 1 col 3&#34;,&#34;description&#34;:&#34;exterior mid-wide shot of the ship diving into a gigantic rotating cloud funnel, surrounded by violent spiraling storm structure&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 1 col 4&#34;,&#34;description&#34;:&#34;extreme close exterior of the ship hull as bright lightning strikes dangerously close, white electric energy crawling across the metal surface&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 2 col 1&#34;,&#34;description&#34;:&#34;dashboard warning screen in red, showing a critical systems failure interface with the exact visible text count of 4 warning lines and 1 large percentage readout: [&#39;WARNING&#39;,&#39;ENGINES COMPROMISED&#39;,&#39;THRUST FLUCTUATION&#39;,&#39;GRAVITY SPIKE DETECTED&#39;,&#39;DESCENT RATE -453%&#39;]&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 2 col 2&#34;,&#34;description&#34;:&#34;rear three-quarter exterior of the ship fighting turbulence inside dense storm clouds, engines burning hard while the craft barely holds course&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 2 col 3&#34;,&#34;description&#34;:&#34;massive circular disturbance forming in the clouds like an eye or maw, entire storm systems displaced by something huge moving beneath&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 2 col 4&#34;,&#34;description&#34;:&#34;second cockpit view with radar-like navigation display and red alert text, pilot making a blind evasive maneuver through lightning-filled darkness&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 3 col 1&#34;,&#34;description&#34;:&#34;first reveal of the colossal creature shape rising near the ship, black organic surface and immense curved anatomy emerging from darkness, ship tiny at lower left&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 3 col 2&#34;,&#34;description&#34;:&#34;spiral descent shot, ship caught inside a vortex tunnel of clouds, spinning downward with engines flaring as it struggles to recover&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 3 col 3&#34;,&#34;description&#34;:&#34;sudden breakthrough into a calm void, minimal composition, ship flying in eerie silence through dark open space with soft mist and no visible storm around it&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 3 col 4&#34;,&#34;description&#34;:&#34;final reveal, gigantic leviathan fully emerging behind or beside the ship in cleared space, backlit by a pale circular storm opening, enormous open maw-like silhouette dwarfing the craft&#34;}],&#34;continuity&#34;:&#34;all 12 panels depict one continuous descent sequence from atmospheric entry to final creature reveal&#34;},&#34;lighting&#34;:{&#34;primary&#34;:&#34;glowing amber storm light&#34;,&#34;secondary&#34;:&#34;red cockpit interface glow&#34;,&#34;accents&#34;:&#34;blue-white lightning and engine exhaust&#34;},&#34;environment&#34;:{&#34;location&#34;:&#34;inside the upper and middle storm layers of a gigantic gas giant&#34;,&#34;weather&#34;:&#34;violent turbulence, electrical storms, vortex funnels, cloud walls, pressure chaos&#34;,&#34;threat&#34;:&#34;no safe zone, repeated near-failure, unknown colossal presence driving the storm&#34;}} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="超现实巴洛克绘画现实裂隙">超现实巴洛克绘画现实裂隙 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/JohnnyWang8802/status/2048129335853559824" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/JohnnyWang8802" target="_blank" rel="noopener" >@JohnnyWang8802</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/080.webp" width="1200" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/080_hu_f7cfa4116ae04487.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/080_hu_a2a534f0c6c47a7.webp 1024w" loading="lazy" alt="超现实巴洛克绘画现实裂隙" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A {argument name=&#34;painting style&#34; default=&#34;baroque oil painting&#34;} comes to life — its painted figures climbing out of the gilded frame into a {argument name=&#34;setting&#34; default=&#34;modern white gallery&#34;}, half their bodies still in flat 2D paint, half fully volumetric 3D humans, brushstrokes visible on their skin, the painting&#39;s background leaking watercolor clouds into the gallery ceiling, museum visitors frozen in shock, hyper-detailed, {argument name=&#34;artist influence&#34; default=&#34;René Magritte meets Pixar&#34;}, reality fracturing at every boundary </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="城市小巷壁画艺术家">城市小巷壁画艺术家 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Professor_134/status/2048066672398102896" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Professor_134" target="_blank" rel="noopener" >@Professor_134</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/081.webp" width="960" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/081_hu_27c628d6f3b8d9ae.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/081_hu_237b894b0489f783.webp 1024w" loading="lazy" alt="城市小巷壁画艺术家" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cinematic, ultra-realistic night scene of a {argument name=&#34;artist&#34; default=&#34;young male street artist&#34;} painting a large-scale {argument name=&#34;mural subject&#34; default=&#34;mural of a woman’s face&#34;} in a {argument name=&#34;setting&#34; default=&#34;narrow urban alley&#34;}. The camera angle is slightly low, creating a dramatic, powerful perspective. The artist has medium-length, slightly messy dark hair and light stubble or a short beard, giving him a rugged, creative look. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">He wears a loose white t-shirt and casual jeans, slightly oversized, with a relaxed streetwear vibe. His posture is focused and engaged as he stands close to the wall, actively spray-painting. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">He is creating a massive, hyper-realistic mural of a woman’s face on a textured brick wall. The mural is incredibly detailed—smooth skin tones, realistic lighting, expressive eyes, and glossy lips—appearing almost like a photograph. Fine mist from the spray paint is visible in the air, catching light and adding motion and atmosphere. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">The setting is a narrow urban alley at night, surrounded by tall buildings. The environment is gritty and textured—aged brick walls, paint splashes, subtle grime, and urban wear. Neon signs and distant streetlights cast vibrant reflections in teal, magenta, and blue tones, creating a cinematic, slightly cyberpunk mood. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Lighting is dramatic and layered: cool ambient light fills the alley, while warmer neon highlights create contrast. A subtle rim light outlines the artist’s silhouette, separating him from the dark background. The mural is partially illuminated, acting as a strong focal point. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Atmosphere includes light fog or mist, enhancing depth and making the lighting glow softly. The scene feels immersive, quiet, and artistically intense. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Depth of field is moderately shallow: the artist and mural are in sharp focus, while the background fades into soft blur with bokeh highlights. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Style: hyper-realistic, cinematic photography, street art aesthetic, ultra-detailed textures, high dynamic range, subtle film grain. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Camera details: 35mm or 50mm lens, f/1.8–f/2.8 aperture, low-light photography, slight low-angle shot, natural perspective. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Composition: vertical frame (4:5 or 9:16), subject slightly off-center, mural dominating the frame for strong visual storytelling. </span></span><span class="line"><span class="cl">Generate image using uploaded image as reference </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="rpg-地图转动漫事件场景">RPG 地图转动漫事件场景 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ArtwlDesign/status/2048054726768709769" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ArtwlDesign" target="_blank" rel="noopener" >@ArtwlDesign</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/082.webp" width="1200" height="670" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/082_hu_5fa142826c4329ce.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/082_hu_6fbce33f5d6ee037.webp 1024w" loading="lazy" alt="RPG 地图转动漫事件场景" class="gallery-image" data-flex-grow="179" data-flex-basis="429px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Using the provided reference image, transform the top-down RPG town map into a polished anime-style event illustration from a human eye-level perspective. Keep the same village location and layout cues: the central stone well, the path network, the hedges, the wooden houses, and the narrow water canal on the left. Convert the 2 small sprite characters by the well into 2 full-size fantasy characters in the foreground: a silver-haired mage in a purple robe holding a staff, and a blonde elf in green-and-brown adventurer clothing, both leaning over and looking into the well. Add a cinematic JRPG feel with soft daylight, detailed painterly rendering, clean line art, and gentle depth of field. Preserve the sense that this scene is taking place in the same town square, but enrich it with natural perspective, more environmental detail, and 5 background villagers: 1 man cropped at the far left edge, 2 small figures standing on the center path in the distance, and 2 townspeople talking near the right-side buildings. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="柔和粉彩动漫少女全身像">柔和粉彩动漫少女全身像 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/hoshi122221/status/2048025730425196801" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/hoshi122221" target="_blank" rel="noopener" >@hoshi122221</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/083.webp" width="848" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/083_hu_26ed0e341e792fed.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/083_hu_9903bb8f94f62715.webp 1024w" loading="lazy" alt="柔和粉彩动漫少女全身像" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A full-body anime girl character design on a plain white background, centered and floating slightly, drawn in a soft minimalist pastel style with very thin gray linework and delicate flat colors. She has a petite youthful build and a cute, gentle silhouette, with special emphasis on a soft rounded face shape, smooth cheeks, and a softened jawline and chin. Her face is completely obscured by a blank skin-colored rectangular block with no facial features visible. She has short bob hair in {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;light ash brown&#34;}, slightly tousled with wispy ends, long bangs covering part of the forehead, and a small ribbon hair tie on the right side in pale blue-gray. She wears 3 visible clothing pieces: an oversized pale blue cardigan with loose sleeves and front buttons, a cream-white slip dress with a scalloped neckline and a tiny button detail at the chest, and a frilled hem with a small ribbon near the right thigh. She is barefoot with slim pale legs, posed front-facing with both arms relaxed slightly outward, open hands, one leg straight and the other gently bent inward for a shy, weightless look. The illustration should feel airy, cute, understated, and clean, like a simple Japanese anime fashion sketch, with lots of negative space and no props, no shadows, and no background elements. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="都市奇幻共存路口">都市奇幻共存路口 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Ray_CROWN0/status/2048024227664494775" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Ray_CROWN0" target="_blank" rel="noopener" >@Ray_CROWN0</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/084.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/084_hu_e9ef25b7a1fdff74.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/084_hu_70840d2c5970afb3.webp 1024w" loading="lazy" alt="都市奇幻共存路口" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A highly detailed anime-style urban fantasy illustration set at a busy Tokyo-style scramble crossing on a bright clear day, viewed at street level with a wide cinematic composition. The city blends modern realism with mythic fantasy: dense high-rise buildings covered in giant billboards, a red broadcast tower in the middle distance, blue sky with fluffy clouds, and a crowded crosswalk full of pedestrians. In the foreground, show 7 prominent character figures: a silver-haired elf woman in a flowing white dress holding an iced drink and tote bag on the far left; a central schoolgirl with long dark hair, black animal ears, a navy school blazer, plaid skirt, blue ribbon, and large navy shoulder bag, lifting one hand to her head; a young man in a dark suit looking down at a smartphone; an androgynous white-haired angelic figure in an elegant white-and-gold ceremonial outfit with large white wings; a small blonde girl in an ornate pastel pink frilled dress beside the angel; a dark-haired woman in a black coat in right foreground profile; and a small blue-haired cat-eared child in a blue dress with a bow standing near a cave entrance on the right. In the midground crowd, include mixed humans and fantasy races walking together naturally. Add 4 clearly visible nonhuman or supernatural background beings: 1 dragon flying in the sky, 1 winged female angel descending above the street, 1 lizard-headed businessman in a suit near the angelic figure, and 1 tall red-skinned horned demon with crossed arms standing by the hillside path. On the right side, transition the city into a lush shrine hillside with large green trees, a red torii gate, stone steps, and a wooden signboard reading Japanese kanji. Below it, place a rocky cave-like tunnel entrance glowing blue, with a wooden sign over the entrance and several figures descending into an underground shared district lit by crystals. Show 6 major billboard/sign elements across the cityscape: a huge left billboard reading &#34;Shinpi Sekai 神秘世界&#34; with a cosmic planet image; a large central political poster with Japanese text and a raised fist icon; 2 rooftop signs reading &#34;未来研究所&#34; on separate buildings; a large right billboard with Japanese text about coexistence and silhouettes of different beings; and 1 vertical banner with Japanese text on a nearby building. Emphasize the theme of coexistence between ordinary modern city life and hidden fantasy societies. Crisp anime linework, polished light novel key visual rendering, rich textures, soft sunlight, subtle atmospheric perspective, vibrant but believable colors, intricate clothing details, and a sense of awe, everyday bustle, and worldbuilding depth. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="亲子误解信息图">亲子误解信息图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/sarinaashapi/status/2048307780864606708" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/sarinaashapi" target="_blank" rel="noopener" >@sarinaashapi</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/085.webp" width="1200" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/085_hu_26d0e5c826e59305.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/085_hu_fa7e495c6ca472c4.webp 1024w" loading="lazy" alt="亲子误解信息图" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;Japanese infographic&#34;,&#34;style&#34;:&#34;simple, easy-to-understand flat vector diagram, clean white background, rounded light-gray outer frame, minimal pastel color palette, presentation-slide design, clear hierarchy, lots of whitespace, modern sans-serif Japanese typography&#34;,&#34;canvas&#34;:{&#34;aspect_ratio&#34;:&#34;16:9&#34;},&#34;headline&#34;:{&#34;text&#34;:&#34;{argument name=\&#34;headline text\&#34; default=\&#34;親子のすれ違いは、記録があるかないかで起こる\&#34;}&#34;,&#34;position&#34;:&#34;top center&#34;,&#34;size&#34;:&#34;large bold black&#34;},&#34;layout&#34;:{&#34;structure&#34;:&#34;2 side-by-side rounded panels beneath the headline&#34;,&#34;sections&#34;:[{&#34;title&#34;:&#34;記録がない場合(ズレる)&#34;,&#34;position&#34;:&#34;left&#34;,&#34;count&#34;:8,&#34;header_color&#34;:&#34;muted blue-gray&#34;,&#34;panel_border&#34;:&#34;light gray&#34;,&#34;labels&#34;:[&#34;親の記憶&#34;,&#34;子どもの記憶&#34;,&#34;あのとき決まったよね&#34;,&#34;まだ考えてたのに&#34;,&#34;ズレが大きくなる&#34;,&#34;志望校がコロコロ変わる&#34;,&#34;理由が『なんとなく』&#34;,&#34;言ってることが違う&#34;,&#34;関係がギクシャク&#34;,&#34;現実を見てほしい&#34;,&#34;ちゃんと決めてほしい&#34;,&#34;口を出しすぎると関係が悪くなる&#34;],&#34;contents&#34;:{&#34;top_left&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;parent icon with thought bubble&#34;,&#34;icon_color&#34;:&#34;blue&#34;,&#34;caption&#34;:&#34;親の記憶&#34;,&#34;bubble_text&#34;:&#34;あのとき\n決まったよね&#34;},&#34;top_right&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;child icon with thought bubble&#34;,&#34;icon_color&#34;:&#34;pink&#34;,&#34;caption&#34;:&#34;子どもの記憶&#34;,&#34;bubble_text&#34;:&#34;まだ考えてたのに&#34;},&#34;center&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;horizontal double-headed arrow&#34;,&#34;color&#34;:&#34;blue-gray&#34;},&#34;bottom_center&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;downward arrow leading to burst shape&#34;,&#34;color&#34;:&#34;light gray&#34;,&#34;burst_text&#34;:&#34;ズレが\n大きくなる&#34;},&#34;bottom_left&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;rounded note box&#34;,&#34;bullet_count&#34;:4,&#34;bullets&#34;:[&#34;志望校がコロコロ変わる&#34;,&#34;理由が『なんとなく』&#34;,&#34;言ってることが違う&#34;,&#34;関係がギクシャク&#34;]},&#34;bottom_right&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;rounded note box&#34;,&#34;bullet_count&#34;:3,&#34;bullets&#34;:[&#34;現実を見てほしい&#34;,&#34;ちゃんと決めてほしい&#34;,&#34;口を出しすぎると関係が悪くなる&#34;]}}},{&#34;title&#34;:&#34;記録がある場合(ズレにくい)&#34;,&#34;position&#34;:&#34;right&#34;,&#34;count&#34;:7,&#34;header_color&#34;:&#34;mustard yellow&#34;,&#34;panel_border&#34;:&#34;light yellow&#34;,&#34;labels&#34;:[&#34;親の認識&#34;,&#34;子どもの認識&#34;,&#34;記録&#34;],&#34;contents&#34;:{&#34;top_left&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;parent icon with thought bubble containing document symbol&#34;,&#34;icon_color&#34;:&#34;blue&#34;,&#34;caption&#34;:&#34;親の認識&#34;},&#34;top_right&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;child icon with thought bubble containing document symbol&#34;,&#34;icon_color&#34;:&#34;pink&#34;,&#34;caption&#34;:&#34;子どもの認識&#34;},&#34;center&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;horizontal double-headed arrow&#34;,&#34;color&#34;:&#34;mustard yellow&#34;},&#34;bottom_center&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;circular record icon with document symbol&#34;,&#34;outline_color&#34;:&#34;mustard yellow&#34;,&#34;text&#34;:&#34;記録&#34;},&#34;bottom_left_connector&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;curved arrow from parent to record&#34;,&#34;color&#34;:&#34;blue&#34;},&#34;bottom_right_connector&#34;:{&#34;type&#34;:&#34;curved arrow from child to record&#34;,&#34;color&#34;:&#34;pink&#34;}}}],&#34;spacing&#34;:&#34;balanced, symmetrical&#34;},&#34;visual_language&#34;:{&#34;icons&#34;:&#34;generic human bust icons and simple document line icons&#34;,&#34;emphasis&#34;:&#34;contrast the left panel&#39;s misunderstanding with the right panel&#39;s shared record&#34;,&#34;mood&#34;:&#34;educational, calm, practical&#34;},&#34;text_language&#34;:&#34;Japanese&#34;,&#34;render_quality&#34;:&#34;crisp vector edges, infographic suitable for social media educational posts&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="好洗澡日编辑风海报">好洗澡日编辑风海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Kazuch75240438/status/2048205418238030327" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Kazuch75240438" target="_blank" rel="noopener" >@Kazuch75240438</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/086.webp" width="1024" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/086_hu_d9cf8eee6ceebcb6.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/086_hu_86ce7cfe747e2670.webp 1024w" loading="lazy" alt="好洗澡日编辑风海报" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a soft editorial lifestyle poster for {argument name=&#34;event date&#34; default=&#34;4.26&#34;} celebrating Japanese bath culture, designed like a refined magazine feature page in portrait orientation. The layout is split into two main columns with a pale cream and warm gray background, thin divider lines, elegant serif typography, and muted sage-green accents. At the top left, include the small heading “LIFESTYLE / FEATURE”, then a large date line reading “{argument name=&#34;event date&#34; default=&#34;4.26&#34;} EVENT”, followed by the large Japanese title “よい風呂の日” and the subtitle “特集” in sage green, with a small bathtub icon nearby. Beneath that, add the Japanese tagline “心も体も、ととのう時間。” and several short body-text blocks in Japanese explaining the meaning of Good Bath Day, including references to “4(よ)2(ふ)6(ろ)” and the benefits of bathing for body and mind. On the right side, show a bright, airy bathroom interior lit by soft natural morning light from a window, with beige and off-white tones, a wooden counter, folded white towels, a pump bottle, a sponge, woven baskets, and a few green plants. In front of the bathroom scene, place a youthful anime-style person with {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;soft medium brown&#34;} tousled short hair, fair skin, and a relaxed expression, standing in a casual post-bath pose. The character wears a loose white T-shirt with a tiny dark square chest logo and light brown drawstring lounge pants, one hand in a pocket and the other holding a white towel up near the face and shoulder, conveying a fresh, just-bathed feeling. Near the character, include the handwritten-style Japanese side note “湯上がりの、リラックスタイム。” Add an oval badge on the lower right of the main image area with the English heading “GOOD BATH DAY” and Japanese explanatory text inside, plus a small bathtub icon. Below the main feature, include exactly 2 small inset images of the same character in the bathroom, each framed as rectangular mini-panels with narrow vertical Japanese captions beside them. At the bottom, create exactly 4 rounded rectangular information cards in a row: card 1 labeled “POINT 01” with the heading “お風呂の基本” and text about soaking in lukewarm water around 38–40°C; card 2 labeled “POINT 02” with the heading “日常でできること” and text about making bathing part of a routine instead of only showering; card 3 labeled “POINT 03” with the heading “楽しみ方・取り入れ方” and text about bath salts, scents, music, and lighting; card 4 labeled “まとめ” with concluding Japanese text about sustainable self-care. Decorate the cards with small illustrated elements such as leaves, a bathtub, a candle, a bottle, lavender sprigs, and a basket of folded towels. Along the very bottom, add a horizontal green tip strip labeled “今日からできる TIP” with exactly 3 checklist items: “就寝の1〜2時間前に入浴する”, “スマホは浴室に持ち込まない”, and “水分補給を忘れずに”. Place a final handwritten-style Japanese phrase at the lower right reading “自分をいたわる時間を。” The overall look should be clean, gentle, wellness-focused, feminine-neutral, and polished like a Japanese seasonal magazine infographic, with delicate anime illustration, soft shadows, subtle textures, and calm spa-like atmosphere. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="日式科幻换装流程板">日式科幻换装流程板 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/yy7482933910896/status/2048192904922075161" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/yy7482933910896" target="_blank" rel="noopener" >@yy7482933910896</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/087.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/087_hu_b07edc1e2ab93dae.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/087_hu_7eadfa0842e62977.webp 1024w" loading="lazy" alt="日式科幻换装流程板" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;Japanese sci-fi armor dressing-process infographic&#34;,&#34;style&#34;:&#34;cinematic live-action tokusatsu-inspired promotional board, realistic industrial lighting, polished metal surfaces, sharp photographic detail&#34;,&#34;theme&#34;:&#34;manual pre-battle suit-up sequence for a female hero in a red, silver, black, and blue protector suit&#34;,&#34;subject&#34;:{&#34;character&#34;:{&#34;gender&#34;:&#34;female&#34;,&#34;age&#34;:&#34;young adult&#34;,&#34;identity&#34;:&#34;helmetless heroine during assembly, face intentionally obscured or anonymized in every unhelmeted panel&#34;,&#34;hair&#34;:&#34;dark brown to black hair tied in a high ponytail with bangs&#34;,&#34;undersuit&#34;:&#34;glossy black skintight inner suit with silver chest panel and white neck ring&#34;,&#34;armor&#34;:&#34;retro-futuristic protector armor with red shoulder and arm plates, silver breastplate and torso plating, circular blue chest core, red waist unit, white gloves, red forearm guards with yellow stripe accents&#34;,&#34;helmet&#34;:&#34;round red-and-silver helmet with black visor&#34;},&#34;environment&#34;:{&#34;location&#34;:&#34;high-tech industrial hangar or armor bay&#34;,&#34;background elements&#34;:[&#34;metal framework&#34;,&#34;robotic equipment&#34;,&#34;tool benches&#34;,&#34;armor racks&#34;,&#34;computer monitors&#34;,&#34;workshop lighting&#34;,&#34;bay corridor marked BAY-07 in final panel&#34;]}},&#34;layout&#34;:{&#34;header&#34;:{&#34;count&#34;:2,&#34;labels&#34;:[&#34;ソルジャンヌ・スーツ 手動装着プロセス&#34;,&#34;専用プロテクタースーツ『ソルジャンヌ』を、戦闘前に手動で装着する様子。各ユニットを確実に装着し、システムを起動する。&#34;],&#34;design&#34;:&#34;wide black-to-red gradient banner across top, large bold white Japanese text, diagonal red accent&#34;},&#34;sections&#34;:[{&#34;title&#34;:&#34;1 インナースーツの確認&#34;,&#34;position&#34;:&#34;top-left&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;各部のセンサーとコネクタをチェック。戦闘に備え、身体の状態を最終認する。&#34;],&#34;image&#34;:&#34;three-quarter view of the heroine in only the black glossy inner suit, looking down while checking or tightening a wrist connector&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;2 胸部・肩部アーマーの装着&#34;,&#34;position&#34;:&#34;top-center&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;胸部ユニットと肩部プロテクターを装着。コネクタを接続し、ロックを固定する。&#34;],&#34;image&#34;:&#34;mid shot with chest armor and red shoulder plates installed, heroine fastening the front torso area with both hands&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;3 腰部ユニット・ベルトの固定&#34;,&#34;position&#34;:&#34;top-right&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;ウエストユニットを装着し、各部のロックを確認。可動部の動作チェックを行う。&#34;],&#34;image&#34;:&#34;mid shot with torso armor completed, heroine tightening or checking the waist belt and side locks&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;4 ヘルメットの準備&#34;,&#34;position&#34;:&#34;bottom-left&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;ヘルメットのバイザーと内部システムをチェック。ヘッドセットとの同期を確認する。&#34;],&#34;image&#34;:&#34;heroine holding the red helmet in both hands at chest height, showing the glossy black visor&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;5 ヘルメットの装着・システム起動&#34;,&#34;position&#34;:&#34;bottom-center&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;ヘルメットを装着し、直上のコネクタをロック。全身のシステムが起動し、胸部コアが発光する。&#34;],&#34;image&#34;:&#34;heroine placing the helmet onto her head with both hands; blue chest core glowing brightly&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;6 装着完了&#34;,&#34;position&#34;:&#34;bottom-right&#34;,&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;全システムの最終チェックを行い、戦闘モードへ。ソルジャンヌ、出撃準備完了!&#34;],&#34;image&#34;:&#34;full-body frontal hero pose in a futuristic corridor, fully suited with helmet on, arms relaxed at sides&#34;}],&#34;footer&#34;:{&#34;count&#34;:1,&#34;labels&#34;:[&#34;一つ一つの装着が、命を守り、力を引き出す。 ソルジャンヌの戦いは、ここから始まる。&#34;],&#34;design&#34;:&#34;dark red cinematic footer strip with centered white Japanese slogan&#34;},&#34;grid&#34;:{&#34;rows&#34;:2,&#34;columns&#34;:3,&#34;panel_count&#34;:6,&#34;panel_borders&#34;:&#34;thin white dividers&#34;,&#34;number_badges&#34;:6}},&#34;text_rendering&#34;:{&#34;language&#34;:&#34;Japanese&#34;,&#34;font&#34;:&#34;bold sans-serif headline with smaller sans-serif body text&#34;,&#34;colors&#34;:&#34;white text on black, red, and white info bars; red numbered squares with white numerals&#34;},&#34;composition&#34;:&#34;16:9 wide infographic board, six equal photo panels arranged in a 3-by-2 grid, each panel captioned below with a red numbered box from 1 to 6&#34;,&#34;lighting&#34;:&#34;moody workshop lighting with metallic reflections and red accent lights, realistic shadows, cinematic sci-fi atmosphere&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="梦幻涩谷泡泡少女">梦幻涩谷泡泡少女 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/terunari/status/2048308270914490666" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/terunari" target="_blank" rel="noopener" >@terunari</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/088.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/088_hu_ac2ca09b4bcbac9.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/088_hu_d945777b617775df.webp 1024w" loading="lazy" alt="梦幻涩谷泡泡少女" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A dreamy anime-style full-body illustration of a fashionable young woman standing in the middle of the Shibuya scramble crossing in Tokyo on a bright clear day, with the iconic cylindrical SHIBUYA 109 building centered in the background and recognizable commercial billboards surrounding it, including signs resembling H&amp;M, DHC, DMM TV, Big Echo, and other dense Japanese city advertisements. She is the single main subject, posed gracefully as if floating or weightless, standing on top of one giant iridescent translucent soap bubble beneath her skirt. Her face is softly obscured and de-emphasized, while her long dark violet-black hair flows dramatically in the wind, with soft bangs and a pink floral headband accessory with ribbon on one side. She wears a sweet feminine spring outfit in pastel pink: a long-sleeved frilled blouse under a sleeveless pink dress with a ribbon tie at the chest, a tan belt at the waist, layered ruffles at the hem, and subtle sakura flower embroidery near the lower skirt. Her expression and body language should feel gentle, elegant, whimsical, and slightly magical. One hand is raised with her index finger pointing upward toward a floating bubble that contains 1 smartphone; her other hand holds a loop handle attached to a large transparent iridescent shopping-bag-like bubble containing 3 visible items: 1 SHIBUYA 109 paper shopping bag, 1 pink shopping bag or package, and 1 small pink bunny-faced pouch. Also include 1 separate floating smartphone/tablet-like device outside the bubbles near the lower left side, and 1 floating bubble on the lower right containing 1 compact camera. Surround her with many soap bubbles of different sizes, all highly reflective with rainbow highlights and delicate transparency, creating a soft sparkling atmosphere. The city scene should be busy but slightly softened, with pedestrians in the far background, crosswalk stripes in the foreground, and warm sunlight filtering through the urban canyon. Use polished high-detail anime illustration rendering, luminous pastel colors, glossy reflections, soft bloom, a romantic spring palette, and a magical everyday Tokyo aesthetic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="暴风雨热带城市与屋顶飞机">暴风雨热带城市与屋顶飞机 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Gerry/status/2048303505702629537" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Gerry" target="_blank" rel="noopener" >@Gerry</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/089.webp" width="1199" height="678" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/089_hu_8c85bf73daf63068.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/089_hu_e78d6f4e7fd96e6f.webp 1024w" loading="lazy" alt="暴风雨热带城市与屋顶飞机" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="424px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cinematic wide aerial view of a tropical coastal city at sunset during a violent storm, split dramatically between dark storm clouds on the left and blazing golden sunlight on the right. In the foreground, a small single-engine light airplane with a high wing and visible tail is parked or perched precariously on a flat rooftop, seen from behind and slightly above, centered near the bottom of the frame. To the left midair, 1 helicopter flies low over the city with its searchlight cast downward. In the sky, include 1 faint lightning bolt on the far left. The city below is dense with wet streets, reflective pavement, low-rise commercial buildings, and a few taller modern towers, including 1 prominent striped high-rise near the center. A glowing red circular neon sign is visible near the middle distance. On the right side, a calm bay or inlet curves through the city, lined with 1 row of tall palm trees along the waterfront road, and crossed by 1 long low bridge in the distance. The water and streets glisten from recent rain, reflecting the orange sunlight breaking through the clouds. Mood is tense, dramatic, and slightly surreal, like a movie still from an urban disaster thriller. Photorealistic, ultra-detailed, high dynamic range lighting, volumetric sun rays, storm atmosphere, wet surfaces, rich contrast, deep shadows, golden highlights, wide-angle lens, epic composition. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="户外运动服饰网格广告">户外运动服饰网格广告 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/SPEEDAI07/status/2049081198211736062" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/SPEEDAI07" target="_blank" rel="noopener" >@SPEEDAI07</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/090.webp" width="896" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/090_hu_f1558c734cabdcd9.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/090_hu_b0414569d42985bc.webp 1024w" loading="lazy" alt="户外运动服饰网格广告" class="gallery-image" data-flex-grow="74" data-flex-basis="179px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A dynamic 2×2 grid collage of modern outdoor sportswear advertising posters, each panel representing a different adventure lifestyle brand. High-energy, editorial-style composition with bold typography and textured graphic design. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Top-left panel: </span></span><span class="line"><span class="cl">Athletic male model in a bright blue insulated winter jacket, black snow pants, gloves, and sunglasses, stepping forward in a snowy environment. Snow particles flying, dramatic motion. Background features rough blue paint brush strokes. Bold distressed typography reads: “NEVER STOP EXPLORING.” Additional small text: “Built for extremes.” High contrast, rugged winter exploration theme. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Top-right panel: </span></span><span class="line"><span class="cl">Fit male hiker climbing rocky terrain, wearing an olive green shirt, black trekking pants, and a large black backpack with orange straps. Dust and debris kicking up from the ground. Background includes orange paint strokes and sketched mountain graphics. Bold text: “BUILT FOR HERE – INDIA TESTED.” Handwritten Hindi accents and arrows. Warm earthy tones. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Bottom-left panel: </span></span><span class="line"><span class="cl">Calm outdoor scene with a male model sitting on a rock, wearing a green jacket, beanie, sunglasses, and hiking shoes. Minimal scenic mountain illustration in the background with soft green tones. Typography reads: “ESCAPE THE NOISE – JUST GO OUTSIDE.” Clean, relaxed, nature-focused aesthetic with subtle graphic elements. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Bottom-right panel: </span></span><span class="line"><span class="cl">Energetic female runner in motion wearing a purple athletic t-shirt, black shorts, and running shoes. Bright, playful background with purple and yellow paint splashes, doodles, arrows, and sun illustration. Bold typography: “READY FOR EVERYONE – START YOUR JOURNEY.” Youthful, vibrant fitness energy. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Overall style: </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">High-resolution, photorealistic sportswear campaign </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Bold brushstroke textures and grunge overlays </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Mixed typography: distressed, handwritten, and modern sans-serif </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Strong color blocking per panel (blue, orange, green, purple) </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Dynamic poses conveying motion, strength, and adventure </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Clean grid layout with balanced spacing </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Commercial advertising / brand campaign aesthetic (Nike, Decathlon style) </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Lighting: Professional, cinematic lighting with sharp detail and contrast </span></span><span class="line"><span class="cl">Mood: Energetic, adventurous, motivational </span></span><span class="line"><span class="cl">Aspect ratio: 1:1 (square collage) </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="地形字母卫星图面板">地形字母卫星图面板 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/madpencil_/status/2049080259476349218" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/madpencil_" target="_blank" rel="noopener" >@madpencil_</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/091.webp" width="1200" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/091_hu_62b8746b955a3fad.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/091_hu_bbe920a4698343b.webp 1024w" loading="lazy" alt="地形字母卫星图面板" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Ultra-realistic satellite view from space, a clean modern editorial layout of 9 vertical panels arranged side-by-side on a white background, together forming the word &#34;MADPENCIL&#34;, each panel containing one letter created entirely from natural Earth topography, no artificial text overlays: </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 1 (M): rugged mountain ranges and deep valleys forming a sharp, angular &#34;M&#34;, rocky textures, high elevation shadows </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 2 (A): winding river cutting through dense green forest forming an organic &#34;A&#34;, strong contrast between water and vegetation </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 3 (D): desert dunes and wind-sculpted sand patterns shaping a smooth &#34;D&#34;, warm tones, soft gradients </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 4 (P): agricultural farmland grids and patchwork fields forming a structured &#34;P&#34;, geometric patterns clearly visible </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 5 (E): glacier and ice formations carving a crisp &#34;E&#34;, bright whites and icy blues, fractured textures </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 6 (N): braided river system across floodplains forming &#34;N&#34;, branching channels with natural flow lines </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 7 (C): coastal shoreline and ocean edge shaping a curved &#34;C&#34;, waves and sediment gradients visible </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 8 (I): narrow canyon or straight river cutting through terrain forming a minimal &#34;I&#34;, strong vertical emphasis </span></span><span class="line"><span class="cl">Panel 9 (L): volcanic terrain with lava flows forming an &#34;L&#34;, dark rock with glowing red/orange lava accents </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">top-down satellite perspective, NASA Earth observation style, hyper-detailed textures, realistic geography, consistent scale and lighting across all panels, minimal clouds, high contrast, sharp focus, subtle atmospheric haze, natural color grading, ultra high resolution 8K, clean spacing between panels, modern gallery-style composition, visually cohesive but each panel distinctly different biome, letters clearly readable yet organically integrated into terrain </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="冰咖啡产品信息图">冰咖啡产品信息图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Strength04_X/status/2049082049995362785" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Strength04_X" target="_blank" rel="noopener" >@Strength04_X</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/092.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/092_hu_f430dbb0b53aa34d.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/092_hu_bfc913c0d69a3a17.webp 1024w" loading="lazy" alt="冰咖啡产品信息图" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A high-end café-style product photograph of a transparent glass filled with iced coffee, centered against a soft beige and cream seamless studio background. The drink shows a rich dark coffee base blending with creamy milk swirls, creating a smooth gradient effect. Several clear ice cubes are visible with realistic transparency and light refraction. The glass has subtle condensation droplets, adding freshness. Soft natural studio lighting creates delicate highlights and a clean shadow beneath the glass. Ultra-sharp focus, premium beverage advertisement style, DSLR macro photography, hyper realistic, 8K. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">PROMPT 2 - Create a hyper-realistic exploded vertical infographic composition of an iced coffee. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Top → Bottom structure: </span></span><span class="line"><span class="cl">Foam Layer (light creamy foam with soft airy texture) </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Coffee Liquid (rich dark espresso layer with smooth gradient) </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Ice Cubes (transparent cubes with sharp edges and reflections) </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Milk Layer (soft creamy white layer with smooth blend effect) </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Glass Base (clear minimal glass structure) </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">All elements must be perfectly centered, evenly spaced, and aligned vertically. Use a soft beige seamless background with clean café-style lighting and subtle realistic shadows beneath each floating element. The composition should feel like a premium beverage ad combined with a clean infographic layout. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Add clean minimalist text labels with thin pointer lines using these exact labels: </span></span><span class="line"><span class="cl">“Foam” </span></span><span class="line"><span class="cl">“Coffee” </span></span><span class="line"><span class="cl">“Ice” </span></span><span class="line"><span class="cl">“Milk” </span></span><span class="line"><span class="cl">“Glass” </span></span><span class="line"><span class="cl">Ultra-realistic liquid detail, sharp reflections, premium commercial photography, 8K. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="时尚连衣裙系列信息图">时尚连衣裙系列信息图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/cellinlab/status/2049073530738754042" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/cellinlab" target="_blank" rel="noopener" >@cellinlab</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/093.webp" width="819" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/093_hu_47c6ab77e8e2fa59.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/093_hu_9d02d9742ac6b6c1.webp 1024w" loading="lazy" alt="时尚连衣裙系列信息图" class="gallery-image" data-flex-grow="79" data-flex-basis="191px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{ </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;image_type&#34;: &#34;Commercial Fashion Infographic&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;subject&#34;: { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;model&#34;: &#34;Young Asian woman with elegant features and dark hair tied in a loose bun&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;attire&#34;: &#34;Satin midi dress with spaghetti straps and a draped cowl neckline&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;fit&#34;: &#34;Bodycon / slim fit with side ruching and a subtle leg slit&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> }, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;layout_structure&#34;: { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;composition&#34;: &#34;Multi-panel editorial layout&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;header&#34;: &#34;Bold serif typography reading &#39;DRESS COLLECTION&#39;&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;main_feature&#34;: &#34;Large centered portrait of the model, a young Asian woman, wearing a wine-red satin dress&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;secondary_panels&#34;: [ </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;Dress Features grid with minimalist icons&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;Dress Guide sidebar detailing neckline, sleeve, and length&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;Color Collection row showing the dress in Black, Emerald Green, Navy, Champagne, and Royal Blue&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;Dress Style Guide footer featuring the model in various atmospheric evening settings&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> ] </span></span><span class="line"><span class="cl"> }, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;aesthetic_style&#34;: { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;color_palette&#34;: &#34;Deep jewel tones (Wine Red, Emerald, Navy, Royal Blue) contrasted with Champagne and Black against a warm cream or beige background&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;lighting&#34;: &#34;Soft studio lighting with elegant highlights on the satin fabric texture&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;vibe&#34;: &#34;Luxurious, timeless, and sophisticated commercial advertising&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> }, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;typography&#34;: { </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;primary&#34;: &#34;Classic Serif for titles&#34;, </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;secondary&#34;: &#34;Clean Sans-Serif for body text and technical details&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> } </span></span><span class="line"><span class="cl">} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="单色时尚封面">单色时尚封面 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/sha_zdiii/status/2049088961008848905" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/sha_zdiii" target="_blank" rel="noopener" >@sha_zdiii</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/094.webp" width="670" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/094_hu_f5db21fbfc89aec1.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/094_hu_7eb4175a44dfb464.webp 1024w" loading="lazy" alt="单色时尚封面" class="gallery-image" data-flex-grow="55" data-flex-basis="134px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Ultra-realistic high-fashion magazine cover, black and white cinematic portrait of a confident young female model, slightly messy wet-look hair, sharp jawline, intense gaze, natural glossy lips, wearing a premium black leather trench coat over a minimal outfit. </span></span><span class="line"><span class="cl">The model is posing slightly tilted forward with attitude, hands adjusting the coat, accessorized with multiple rings, ear piercings, and layered chain necklaces. </span></span><span class="line"><span class="cl">Lighting is dramatic studio lighting with soft shadows, high contrast, editorial Vogue-style aesthetic, ultra-detailed skin texture, 8K resolution, sharp focus. </span></span><span class="line"><span class="cl">Background is minimal gradient grey with soft light streaks for depth. </span></span><span class="line"><span class="cl">Magazine cover layout included: </span></span><span class="line"><span class="cl">Large bold serif title at top: “VOID ELITE” </span></span><span class="line"><span class="cl">Subtitle small: “Edition 07 / 2026” </span></span><span class="line"><span class="cl">Left text: “NOT BUILT TO FOLLOW — BUILT TO DOMINATE” </span></span><span class="line"><span class="cl">Bottom left: “HIGH-FASHION STREET LUXURY” </span></span><span class="line"><span class="cl">Right vertical text: “UNTOUCHABLE PRESENCE” </span></span><span class="line"><span class="cl">Bottom right: “SILENCE IS POWER” </span></span><span class="line"><span class="cl">Add a small holographic glitch-style label over the eyes with text “ICON” </span></span><span class="line"><span class="cl">Style: luxury fashion editorial, Vogue, Harper’s Bazaar, monochrome aesthetic, modern typography, clean layout, ultra premium branding </span></span><span class="line"><span class="cl">--ar 2:3 --style raw --quality 2 --sharp focus --photorealistic </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="快餐角色海报">快餐角色海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/LoovaAI/status/2049085173015425354" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/LoovaAI" target="_blank" rel="noopener" >@LoovaAI</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/095.webp" width="880" height="1168" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/095_hu_4c7f3d39e545b335.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/095_hu_7ced76a3701ab5be.webp 1024w" loading="lazy" alt="快餐角色海报" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Use the character in image 1 as the main subject. Create a vertical poster ad in American fast food diner style. Low angle, wide lens. Red / yellow / white palette with ketchup splashes, melting cheese graphics, comic burst shapes, retro diner typography, and bold fast food poster collage aesthetic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="跨越两个世纪的纽约电影感海报">跨越两个世纪的纽约电影感海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Shinning1010/status/2049460661109879022" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Shinning1010" target="_blank" rel="noopener" >@Shinning1010</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/096.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/096_hu_712435186164880e.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/096_hu_40c0d17ec5a1c06c.webp 1024w" loading="lazy" alt="跨越两个世纪的纽约电影感海报" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a cinematic 3:4 vertical poster of New York City that feels truly epic and unconventional, showing the passage from the 20th century to the 21st century in one seamless image. Place a lone figure at the center of the composition, standing in the middle of the street and looking forward as if witnessing New York across time. The left side should depict 20th-century New York with warm sepia atmosphere, vintage taxis, old newsstands, retro lamps, and landmarks like the Chrysler Building and Empire State Building. The right side should depict 21st-century New York with glass skyscrapers, One World Trade Center, digital billboards, and modern urban energy. Make the transition natural rather than split-screen, with coherent perspective, wet reflective pavement, realistic textures, atmospheric depth, and no text. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="蓝眼泪鸡尾酒教程信息图海报">蓝眼泪鸡尾酒教程信息图海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/cellinlab/status/2049460927121244510" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/cellinlab" target="_blank" rel="noopener" >@cellinlab</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/097.webp" width="1067" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/097_hu_9c4415e7dcaa1d2c.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/097_hu_a9eaadf9e22e347a.webp 1024w" loading="lazy" alt="蓝眼泪鸡尾酒教程信息图海报" class="gallery-image" data-flex-grow="88" data-flex-basis="213px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">试着帮我生成调制一杯蓝色眼泪鸡尾酒（配料流程你自己发挥想象，但是要写清楚确保可复现）的流程教学图和概念设计宣传图，轻奢酒咖海报风格，横版。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="ascii-登革热信息图">ASCII 登革热信息图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/mapasbr/status/2049458767520051448" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/mapasbr" target="_blank" rel="noopener" >@mapasbr</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/098.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/098_hu_17f07d5693cbf7c6.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/098_hu_8e33f45aa7a814cd.webp 1024w" loading="lazy" alt="ASCII 登革热信息图" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">infográfico ASCII DENGUE </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Navegacion de categorias: <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-case-index/" >Indice general</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ecommerce-cases/" >E-commerce</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ad-creative-cases/" >Creatividad publicitaria</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/" >Retratos</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/" >Posters e ilustraciones</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/" >Personajes</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/" >UI y redes sociales</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/" >Comparaciones y comunidad</a></p> <h2 id="enlaces-del-repositorio-original">Enlaces del repositorio original </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts" target="_blank" rel="noopener" >Pagina del proyecto</a></li> <li><a class="link" href="https://github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts/blob/main/cases/poster.md" target="_blank" rel="noopener" >Archivo de categoria original</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/ Sat, 02 May 2026 11:35:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/ <p>Esta pagina recopila 56 casos de la categoria <code>UI y redes sociales</code>. Cada entrada conserva el enlace original, el autor, la imagen generada y el prompt completo.</p> <p>Navegacion de categorias: <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-case-index/" >Indice general</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ecommerce-cases/" >E-commerce</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ad-creative-cases/" >Creatividad publicitaria</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/" >Retratos</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/" >Posters e ilustraciones</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/" >Personajes</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/" >UI y redes sociales</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/" >Comparaciones y comunidad</a></p> <h2 id="ui-y-redes-sociales">UI y redes sociales </h2><h3 id="一句提示词生成-ui-设计">一句提示词生成 UI 设计 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/austinit/status/2044968740782272596" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/austinit" target="_blank" rel="noopener" >@austinit</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/000.webp" width="983" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/000_hu_a0509e119117b487.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/000_hu_fee7ad21aafb346f.webp 1024w" loading="lazy" alt="一句提示词生成 UI 设计" class="gallery-image" data-flex-grow="81" data-flex-basis="196px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">用这种风格帮我生成一套UI设计系统，包含网页、移动端、卡片、控件、按钮 以及其它 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="业余-iphone-keynote-抓拍">业余 iPhone Keynote 抓拍 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/patrickassale/status/2044687244368441742" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/patrickassale" target="_blank" rel="noopener" >@patrickassale</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/001.webp" width="1200" height="900" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/001_hu_6a976169b655751e.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/001_hu_6146ba205d59f349.webp 1024w" loading="lazy" alt="业余 iPhone Keynote 抓拍" class="gallery-image" data-flex-grow="133" data-flex-basis="320px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Amateur iPhone photo at Apple Park during the iPhone 20 keynote, Tim Cook presenting on stage. Shot from the crowd at a distance </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="手写笔记本照片">手写笔记本照片 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/patrickassale/status/2044569086013718958" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/patrickassale" target="_blank" rel="noopener" >@patrickassale</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/002.webp" width="1200" height="900" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/002_hu_a790d3353f5c70e9.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/002_hu_67826a1ed311f24.webp 1024w" loading="lazy" alt="手写笔记本照片" class="gallery-image" data-flex-grow="133" data-flex-basis="320px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Amateur photo of an open notebook lying flat, filled with handwritten notes in black ballpoint pen. The handwriting is casual and slightly messy, like personnal notes, natural imperfections, crossed out words, underlined headings. Shot from slightly above, natural daylight from a window, no flash. Casual desk setting, shot on iPhone </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="宋代社交媒体信息流">宋代社交媒体信息流 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Panda20230902/status/2045385588065313057" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Panda20230902" target="_blank" rel="noopener" >@Panda20230902</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/003.webp" width="400" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/003_hu_6467411051bf9ba.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/003_hu_7433fbf98c017d2c.webp 1024w" loading="lazy" alt="宋代社交媒体信息流" class="gallery-image" data-flex-grow="33" data-flex-basis="80px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">&#34;宋朝人的朋友圈&#34;/&#34;SONG DYNASTY SOCIAL MEDIA FEED&#34;，古今穿越幽默融合界面设计风格，画面模拟手机社交媒体界面，但内容全部是宋朝场景头像是宋代文人画像，用户名&#34;苏东坡SuShi_Official&#34;，发布内容&#34;刚到黄州，被贬了但心情还行。今天自己做了东坡肉，味道绝了，附菜谱：&#34;，配图为工笔画风格的东坡肉特写，点赞列表&#34;黄庭坚、秦观、佛印等126人&#34;，评论区&#34;王安石：呵呵&#34;&#34;司马光：还是那个味道&#34;，界面元素如点赞图标用宋代花纹替代，状态栏显示&#34;大宋移动 5G&#34;和&#34;元丰三年&#34;，配色为手机深色模式搭配宋代雅致色调，历史与社交媒体的趣味碰撞杰作 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="多平台内容截图">多平台内容截图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MrLarus/status/2045373105041007013" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MrLarus" target="_blank" rel="noopener" >@MrLarus</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/004.webp" width="555" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/004_hu_e0e9a2612bd3b890.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/004_hu_4f5213e6702ea897.webp 1024w" loading="lazy" alt="多平台内容截图" class="gallery-image" data-flex-grow="46" data-flex-basis="111px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">1、生成视频号内容截图，主题：中老年不要盲目催婚，iPhone尺寸 </span></span><span class="line"><span class="cl">2、生成抖音内容截图，主题：跟上AI浪潮9.9包教会，iPhone尺寸 </span></span><span class="line"><span class="cl">3、生成小红书内容截图，主题：精致女孩背后都有网贷，iPhone尺寸 </span></span><span class="line"><span class="cl">4、生成快手内容截图：主题：直播离婚预告，iPhone尺寸 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="刘亦菲抖音直播截图">刘亦菲抖音直播截图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/alanblogsooo/status/2044784762594918516" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/alanblogsooo" target="_blank" rel="noopener" >@alanblogsooo</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/005.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/005_hu_933d147f1c4bffb3.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/005_hu_52d31acefd4caf39.webp 1024w" loading="lazy" alt="刘亦菲抖音直播截图" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">9:16 的图片比例，生成一张抖音直播的截图，里面是 刘亦菲 在直播，刘亦菲 手里拿着牌子，牌子里写着 今晚直播，欢迎来参亦菲畅聊！ </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="太祖李成桂的-x-主页">太祖李成桂的 X 主页 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/SKA_Neotype/status/2044637900978217334" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/SKA_Neotype" target="_blank" rel="noopener" >@SKA_Neotype</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/006.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/006_hu_2b6cce52a6aee798.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/006_hu_c3e9bc7604f9c77a.webp 1024w" loading="lazy" alt="太祖李成桂的 X 主页" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">태조 이성계의 X 페이지(위화도 회군을 벌이기 직전- 최영 장군과 서로 디스하는 내용이 담긴 게시글들)을 만들어 주세요. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="风格转-ui-设计系统">风格转 UI 设计系统 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/stark_nico99/status/2045836554451706125" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/stark_nico99" target="_blank" rel="noopener" >@stark_nico99</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/007.webp" width="1199" height="1312" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/007_hu_7734ca6292c1e429.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/007_hu_6901a3a91a9b4f0a.webp 1024w" loading="lazy" alt="风格转 UI 设计系统" class="gallery-image" data-flex-grow="91" data-flex-basis="219px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">用这种风格帮我生成一套UI设计系统，包含网页、移动端、卡片、控件、按钮以及其它。把这套视觉风格作为参考生成网页。我尝试了宇宙、飞行、蝴蝶主题。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="桃太郎讲解幻灯片">桃太郎讲解幻灯片 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/yammamon/status/2045778624092254603" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/yammamon" target="_blank" rel="noopener" >@yammamon</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/008.webp" width="1280" height="853" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/008_hu_bf54d5d0ed5b99e4.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/008_hu_2f206b995e83ec1c.webp 1024w" loading="lazy" alt="桃太郎讲解幻灯片" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">「いらすとや」のほのぼのとした雰囲気と、「霞ヶ関スライド」の圧倒的な情報密度を融合させた、桃太郎の解説スライド（ポンチ絵）を作成して </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="博物馆风汉服拆解信息图">博物馆风汉服拆解信息图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MrLarus/status/2045504669401653414" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MrLarus" target="_blank" rel="noopener" >@MrLarus</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/009.webp" width="1074" height="1280" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/009_hu_d938583209d8ce73.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/009_hu_c0a7a9e3e48dbd34.webp 1024w" loading="lazy" alt="博物馆风汉服拆解信息图" class="gallery-image" data-flex-grow="83" data-flex-basis="201px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">请根据【主题】自动生成一张“博物馆图鉴式中文拆解信息图”。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">要求整张图兼具真实写实主视觉、结构拆解、中文标注、材质说明、纹样寓意、色彩含义和核心特征总结。你需要根据【主题】自动判断最合适的主体对象、服饰体系、器物结构、时代风格、关键部件、材质工艺、颜色方案与版式结构，用户无需再提供其他信息。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">整体风格应为：国家博物馆展板、历史服饰图鉴、文博专题信息图，而不是普通海报、古风写真、电商详情页或动漫插画。背景采用米白、绢纸白、浅茶色等纸张质感，整体高级、克制、专业、可收藏。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">版式固定为： </span></span><span class="line"><span class="cl">- 顶部：中文主标题 + 副标题 + 导语 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 左侧：结构拆解区，中文引线标注关键部件，并配局部特写 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 右上：材质 / 工艺 / 质感区，展示真实纹理小样并附说明 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 右中：纹样 / 色彩 / 寓意区，展示主色板、纹样样本和文化解释 </span></span><span class="line"><span class="cl">- 底部：穿着顺序 / 构成流程图 + 核心特征总结 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">若主题适合人物展示，则以真实人物全身站姿为中央主体；若更适合器物或单体结构，则改为中心主体拆解图，但整体仍保持完整中文信息图形式。所有文字必须为简体中文，清晰、规整、可读，不要乱码、错字、英文或拼音。重点突出真实结构、材质差异、文化说明与图鉴气质。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">避免：海报感、影楼感、电商感、动漫感、cosplay感、乱标注、错结构、糊字、假材质、过度装饰。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="手相诊断报告">手相诊断报告 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/agi_aibusi/status/2046530764871696750" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/agi_aibusi" target="_blank" rel="noopener" >@agi_aibusi</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/010.webp" width="701" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/010_hu_55204af3273c2953.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/010_hu_79f3fe6eb5476e32.webp 1024w" loading="lazy" alt="手相诊断报告" class="gallery-image" data-flex-grow="58" data-flex-basis="140px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">GPT-image-2でこの手相を診断して詳細な鑑定書を作って </span></span><span class="line"><span class="cl">生命線・知能線・感情線・運命線・太陽線・財運線・結婚線を、線の形状・濃淡・枝分かれ・起点終点まで分析すること。 </span></span><span class="line"><span class="cl">助言を重点的に高品質な占い鑑定書にまとめること。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="书法字帖页">书法字帖页 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/MrLarus/status/2046510310253539764" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/MrLarus" target="_blank" rel="noopener" >@MrLarus</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/011.webp" width="960" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/011_hu_5717a7c1927bd9b1.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/011_hu_d59e3a2e0bd44d92.webp 1024w" loading="lazy" alt="书法字帖页" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">生成一张【字体】书法临摹字帖 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="唐吉诃德促销-pop-海报">唐吉诃德促销 POP 海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/loglogrog/status/2046437230127034774" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/loglogrog" target="_blank" rel="noopener" >@loglogrog</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/012.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/012_hu_4b3a5e93f98ba7ab.webp 480w, 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src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/013.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/013_hu_d74bbc1c76c72374.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/013_hu_bbfad2e020a69830.webp 1024w" loading="lazy" alt="日式抽卡游戏界面" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">日本のソシャゲのガチャ画面を生成して、 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="elon-musk-抖音直播截图">Elon Musk 抖音直播截图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Shinning1010/status/2046501587762188535" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Shinning1010" target="_blank" rel="noopener" >@Shinning1010</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/014.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/014_hu_f74afb08f82e0e53.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/014_hu_e335904cbedf2c0.webp 1024w" loading="lazy" alt="Elon Musk 抖音直播截图" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span><span class="lnt">8 </span><span class="lnt">9 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A 9:16 vertical version, high-detail realistic style Chinese TikTok live screenshot, Elon Musk is talking to the mobile phone camera in the live broadcast room, excited, smiling, and the live atmosphere is warm and real. He held a white handwritten sign in one hand, which clearly said: &#34;Thank you Shinning&#34;. There are obvious Chinese TikTok interface elements in the live broadcast screen, including likes, comments and share icons arranged vertically on the right, scrolling Chinese bullet screens and interactive comments below, and the &#34;live broadcast&#34; logo at the top, which looks like a real mobile phone screenshot. There is an eye-catching gift prompt special effect in the screen: &#34;Shinning sent TikTok No. 1&#34;, with gift animation light effect and platform-style prompt box. Musk is in a professional live broadcast environment, with a mobile phone holder, a ring fill light and a desktop microphone in front of him. The background is a modern technology live broadcast room with bright lights and a slight neon atmosphere. The composition is real and natural, like the ongoing live screenshot of the Chinese short video platform. The interface information is rich but not messy, the characters are clear, the expression is vivid, the details are rich, the sense of real photography, the depth of field, high definition, cinematic, photorealistic, realistic livestream screenshot, social media UI, Chinese Douyin live room, detailed lighting, natural skin texture. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Negative prompts: </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Low definition, blur, cartoon, illustration, too strong CG sense, two-dimensional, deformed fingers, wrong text, scrambled code, multiple mobile phones, multiple brands, character repetition, face collapse, facial features distortion, excessive skin polishing, overexposure, too dark, messy background, wrong UI, non-Chinese short video interface, too many English bullet screens, gift special effects are not obvious, cropping error, proportional error </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Supplementary reinforcement words: </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Real mobile phone screen recording screenshot feeling, the live broadcast UI is complete, the gift prompt box conforms to the style of the Chinese short video platform, the Chinese comment area is active, the number of people online in the live broadcast room is clearly displayed, and the time, power and signal bar are visible. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="刘亦菲抖音直播截图-1">刘亦菲抖音直播截图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/kylegeeks/status/2046479783765397629" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/kylegeeks" target="_blank" rel="noopener" >@kylegeeks</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/015.webp" width="1200" height="772" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/015_hu_210a3d6381ab38f7.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/015_hu_3ce3f3478f4c7132.webp 1024w" loading="lazy" alt="刘亦菲抖音直播截图" class="gallery-image" data-flex-grow="155" data-flex-basis="373px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">9:16 的图片比例,生成一张抖音直播的截图,里面是 刘亦菲 在直播,刘亦菲 手里拿着牌子,牌子里写着 今晚直播,欢迎来参亦菲畅聊! </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="赛博朋克霓虹-ui-设计系统">赛博朋克霓虹 UI 设计系统 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/AZLnfvp/status/2046468976092533180" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/AZLnfvp" target="_blank" rel="noopener" >@AZLnfvp</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/016.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/016_hu_88fb7dfbe578c750.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/016_hu_6861dde16988fed4.webp 1024w" loading="lazy" alt="赛博朋克霓虹 UI 设计系统" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">用未来都市风格生成UI设计系统,灵感来自赛博朋克城市夜景,包含霓虹灯、玻璃建筑反射、高对比光影,配色以紫色、蓝色、粉色霓虹为主,设计网页Dashboard、移动端界面、卡片、按钮、控件等,视觉炫酷、层次丰富、科技感极强 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="trump-and-kim-livestream-pk-截图">Trump and Kim Livestream PK 截图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/alanlovelq/status/2046048929490612464" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/alanlovelq" target="_blank" rel="noopener" >@alanlovelq</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/017.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/017_hu_86f0321dd3c4882f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/017_hu_4b71a2ab2286bfba.webp 1024w" loading="lazy" alt="Trump and Kim Livestream PK 截图" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">1、生成特朗普和金正恩在抖音直播间打PK的截图 </span></span><span class="line"><span class="cl">2、生成不知火舞的小红书主页截图 </span></span><span class="line"><span class="cl">3、生成图片: 手写在教室黑板上的出师表全文,真实感的粉笔字迹,晴朗白天用iPhone手机实拍 </span></span><span class="line"><span class="cl">4、生成图片: T-800机器人的淘宝商品详情页,展示: 机器人的正面侧面背面三视图, 产品价格, 产品细节, 功能和使用场景等 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="日式-ai-游戏开发概览幻灯片提示词">日式 AI 游戏开发概览幻灯片提示词 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ailovedirector/status/2046905387274891296" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ailovedirector" target="_blank" rel="noopener" >@ailovedirector</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/018.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/018_hu_cbe5a586cb328e0a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/018_hu_8c67b1f43e45c185.webp 1024w" loading="lazy" alt="日式 AI 游戏开发概览幻灯片提示词" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">横長のパワポ画像ここで生成してみて　どのモデル使ってるか判定するから、今のAIゲーム開発の概要をまとめた1枚パワポで　日本語で </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">ゲーム開発の技術に関して、工数ベースでどこにパワーかかるかの分析資料といかに量産が大事かについての説明とかのパワポ画も作って </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="基于生成角色制作截图界面">基于生成角色制作截图界面&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/khaiinit/status/2047219694130827273" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/khaiinit" target="_blank" rel="noopener" >@khaiinit</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/019.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/019_hu_8b6725f5dd23affb.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/019_hu_8f807fa5b4b16d83.webp 1024w" loading="lazy" alt="基于生成角色制作截图界面…" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">based on the generated character help me generate a screenshot of screenshot of an pvp game themed around *zelda: wind breaker* </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="参考这张图的风格与配色创建落地页">参考这张图的风格与配色创建落地页&hellip; </h3><p><a class="link" href="https://x.com/D_studioproject/status/2047212826264211540" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/D_studioproject" target="_blank" rel="noopener" >@D_studioproject</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/020.webp" width="339" height="475" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/020_hu_c3c8a43953642ff6.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/020_hu_232ea5fdd98ce77d.webp 1024w" loading="lazy" alt="参考这张图的风格与配色创建落地页…" class="gallery-image" data-flex-grow="71" data-flex-basis="171px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a landing page using this image as a reference for style and color grading. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="李佳琦口红直播背景">李佳琦口红直播背景 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen/status/2047207826913972518" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/songguoxiansen" target="_blank" rel="noopener" >@songguoxiansen</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/021.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/021_hu_94305250a7e186b8.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/021_hu_e1b1d851741502b5.webp 1024w" loading="lazy" alt="李佳琦口红直播背景" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">李佳琦直播间背景，口红矩阵展示墙，暖光氛围灯，文案OMG买它 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="apple-pods-pro-3-耳机电商信息图">Apple Pods Pro 3 耳机电商信息图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/meng_dagg695/status/2047935217231663186" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/meng_dagg695" target="_blank" rel="noopener" >@meng_dagg695</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/022.webp" width="1152" height="2048" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/022_hu_23f0b833ea7cf39d.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/022_hu_3acb00488177719.webp 1024w" loading="lazy" alt="Apple Pods Pro 3 耳机电商信息图" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span><span class="lnt">34 </span><span class="lnt">35 </span><span class="lnt">36 </span><span class="lnt">37 </span><span class="lnt">38 </span><span class="lnt">39 </span><span class="lnt">40 </span><span class="lnt">41 </span><span class="lnt">42 </span><span class="lnt">43 </span><span class="lnt">44 </span><span class="lnt">45 </span><span class="lnt">46 </span><span class="lnt">47 </span><span class="lnt">48 </span><span class="lnt">49 </span><span class="lnt">50 </span><span class="lnt">51 </span><span class="lnt">52 </span><span class="lnt">53 </span><span class="lnt">54 </span><span class="lnt">55 </span><span class="lnt">56 </span><span class="lnt">57 </span><span class="lnt">58 </span><span class="lnt">59 </span><span class="lnt">60 </span><span class="lnt">61 </span><span class="lnt">62 </span><span class="lnt">63 </span><span class="lnt">64 </span><span class="lnt">65 </span><span class="lnt">66 </span><span class="lnt">67 </span><span class="lnt">68 </span><span class="lnt">69 </span><span class="lnt">70 </span><span class="lnt">71 </span><span class="lnt">72 </span><span class="lnt">73 </span><span class="lnt">74 </span><span class="lnt">75 </span><span class="lnt">76 </span><span class="lnt">77 </span><span class="lnt">78 </span><span class="lnt">79 </span><span class="lnt">80 </span><span class="lnt">81 </span><span class="lnt">82 </span><span class="lnt">83 </span><span class="lnt">84 </span><span class="lnt">85 </span><span class="lnt">86 </span><span class="lnt">87 </span><span class="lnt">88 </span><span class="lnt">89 </span><span class="lnt">90 </span><span class="lnt">91 </span><span class="lnt">92 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">High-impact e-commerce infographic for &#34;Apple Pods Pro 3&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl">premium wireless over-ear headphones. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">FOREGROUND - PRODUCT HERO SHOT </span></span><span class="line"><span class="cl">Extreme close-up of a hand holding a sleek, </span></span><span class="line"><span class="cl">matte-white premium over-ear headphone toward the camera </span></span><span class="line"><span class="cl">at a slight angle. The headphone features: </span></span><span class="line"><span class="cl">- Glossy white ear cushions with soft memory foam padding </span></span><span class="line"><span class="cl">- Brushed aluminum silver headband with subtle Apple Pods </span></span><span class="line"><span class="cl"> Pro 3 embossed branding </span></span><span class="line"><span class="cl">- Black mesh speaker grille visible on the ear cup face </span></span><span class="line"><span class="cl">- A tiny glowing green LED status indicator on the </span></span><span class="line"><span class="cl"> right ear cup edge </span></span><span class="line"><span class="cl">- Subtle touch-control icons etched on the outer cup surface </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Macro-lens shallow depth of field — hand and headphone </span></span><span class="line"><span class="cl">slightly blurred at edges to create cinematic depth. </span></span><span class="line"><span class="cl">Product remains razor-sharp in center frame. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">CENTRAL SUBJECT — MODEL </span></span><span class="line"><span class="cl">In the mid-ground: a smiling young woman with freckles </span></span><span class="line"><span class="cl">and wavy pastel-pink hair. She wears: </span></span><span class="line"><span class="cl">- A vibrant lime-green knit beanie </span></span><span class="line"><span class="cl">- A psychedelic black and white-striped long-sleeve shirt </span></span><span class="line"><span class="cl">- The white over-ear headphones resting stylishly </span></span><span class="line"><span class="cl"> around her neck (not on ears) — one hand casually </span></span><span class="line"><span class="cl"> touching the ear cup </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Expression: relaxed, confident, joyful. </span></span><span class="line"><span class="cl">She is glancing slightly off-camera with a natural smile. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">BACKGROUND &amp; ATMOSPHERE </span></span><span class="line"><span class="cl">Clean soft-focus studio backdrop — light gray gradient </span></span><span class="line"><span class="cl">fading to warm white at center. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Atmospheric overlays: </span></span><span class="line"><span class="cl">- Diagonal rainbow prism lens flares cutting across </span></span><span class="line"><span class="cl"> upper-left to lower-right </span></span><span class="line"><span class="cl">- Soft pastel light leaks in pink and yellow at corners </span></span><span class="line"><span class="cl">- 4–5 blurred white over-ear headphones floating </span></span><span class="line"><span class="cl"> artistically in the background at various depths </span></span><span class="line"><span class="cl"> and rotation angles </span></span><span class="line"><span class="cl">- Subtle bokeh circles from background studio lights </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Lighting: Soft professional three-point studio lighting. </span></span><span class="line"><span class="cl">Key light from upper-left, fill light right side. </span></span><span class="line"><span class="cl">Rim light behind model for separation. </span></span><span class="line"><span class="cl">Glossy highlights on headphone surfaces catching light naturally. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">TYPOGRAPHY &amp; LAYOUT — Sans-Serif, Clean white </span></span><span class="line"><span class="cl">TOP CENTER (behind model, large background text): </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Massive bold oversized text: &#34;HEADPHONES&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> Semi-transparent white, spanning full width behind subject </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">TOP RIGHT CORNER: </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Bold clean text: &#34;Apple Pods Pro 3&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> Subtitle smaller text: &#34;Over-Ear Wireless&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">MID LEFT: </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Icon: small sound wave symbol </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Bold text: &#34;Premium Sound&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Sub-text: &#34;Active Noise Cancellation + Transparency Mode&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">MID RIGHT: </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Extra-large bold numeral: &#34;40&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Smaller text below: &#34;hours of battery life&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">LOWER LEFT: </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Extra-large bold numeral: &#34;0&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> with &#34;to&#34; beside it → then bold &#34;100%&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Sub-text: &#34;Fast charge — 10 min = 3hrs playback&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">BOTTOM RIGHT: </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Extra-large bold numeral: &#34;1&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Sub-text: &#34;Year Warranty Included&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">BOTTOM CENTER (fine print style): </span></span><span class="line"><span class="cl">→ Small elegant text: </span></span><span class="line"><span class="cl"> &#34;Bluetooth 5.4 | Hi-Res Audio Certified </span></span><span class="line"><span class="cl"> | Foldable Design | USB-C Charging&#34; </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">TECHNICAL SPECS </span></span><span class="line"><span class="cl">Resolution: 8K ultra-sharp </span></span><span class="line"><span class="cl">Style: Commercial product photography meets </span></span><span class="line"><span class="cl"> editorial fashion advertising </span></span><span class="line"><span class="cl">Color Palette: White, lime green, pastel pink, </span></span><span class="line"><span class="cl"> rainbow prism accents </span></span><span class="line"><span class="cl">Focus: Tack-sharp on headphone product — </span></span><span class="line"><span class="cl"> shallow DOF on everything else </span></span><span class="line"><span class="cl">Lens: 85mm macro, slight low angle </span></span><span class="line"><span class="cl">Render Quality: Hyperrealistic, clean ad aesthetic, </span></span><span class="line"><span class="cl"> vibrant yet professional color grading </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="apple-pods-pro-3-耳塞电商信息图">Apple Pods Pro 3 耳塞电商信息图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/rovvmut_/status/2047912710365761828" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/rovvmut_" target="_blank" rel="noopener" >@rovvmut_</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/023.webp" width="1360" height="2048" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/023_hu_9d284e83fa8ed923.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/023_hu_b3aae5396a7445c5.webp 1024w" loading="lazy" alt="Apple Pods Pro 3 耳塞电商信息图" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="159px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">High-impact e-commerce infographic for &#34;Apple Pods Pro 3&#34; wireless earbuds. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="美妆产品商业营销照片">美妆产品商业营销照片 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/AIwithSarah_/status/2047904483359760677" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/AIwithSarah_" target="_blank" rel="noopener" >@AIwithSarah_</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/024.webp" width="1529" height="2048" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/024_hu_2fc18589c5ab85e1.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/024_hu_49494874c0f1388c.webp 1024w" loading="lazy" alt="美妆产品商业营销照片" class="gallery-image" data-flex-grow="74" data-flex-basis="179px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A high-resolution commercial marketing photograph features a young woman with sleek dark hair and a pink ribbed top in a neutral grey studio setting, centered behind a glossy Ellie Beauty spray bottle held prominently in the foreground. The composition is energized by vibrant, lime-green graphic &#34;swooshes&#34; and floating pill-shaped callouts that highlight product features like &#34;glossy finish&#34; and &#34;upto 450°F protection&#34; in bold black sans-serif text. The lighting is professionally diffused, casting soft highlights on the model’s face while creating a sharp, vertical reflection on the metallic green-to-gold gradient bottle label. Topping the scene is a large, lime-green headline in the upper right asking, &#34;What does it do?&#34;, altogether creating a clean, modern, and high-contrast aesthetic with a shallow depth of field that keeps the product and the model&#39;s focused expression in sharp relief. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="aaa-电子游戏截图概念设计">AAA 电子游戏截图概念设计 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/ChiefMonkeyMike/status/2047828814580138156" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/ChiefMonkeyMike" target="_blank" rel="noopener" >@ChiefMonkeyMike</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/025.webp" width="1672" height="941" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/025_hu_9d87da51691dd0b.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/025_hu_2a6fa1a60d0f68c3.webp 1024w" loading="lazy" alt="AAA 电子游戏截图概念设计" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">generate screenshots from a AAA video game based off what The Sims Castaways sequel could look like. https://t.co/aL7hMdUYvj </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="西班牙语-grwm-早晨美妆缩略图">西班牙语 GRWM 早晨美妆缩略图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/S0N_IA_/status/2047414367243657296" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/S0N_IA_" target="_blank" rel="noopener" >@S0N_IA_</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/026.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/026_hu_32ebb9c4c41cdb8b.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/026_hu_d7b7561cda28184f.webp 1024w" loading="lazy" alt="西班牙语 GRWM 早晨美妆缩略图" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A vertical 9:16 TikTok-style GRWM beauty thumbnail set in a warm, sunlit Mediterranean-inspired bedroom. A stylish young woman with {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;dark brown&#34;} hair in a messy curly updo sits at a marble vanity, leaning forward with one arm folded and the other hand applying lip balm or lipstick to her mouth. Her face is covered by a centered rectangular blur block for privacy, but the rest of her styling is elegant and natural: tan glowing skin, delicate gold necklace with a small round pendant, thin gold bracelet, stacked gold rings, and a white lace camisole with thin straps. In the foreground on the vanity are exactly 7 visible beauty objects: 1 round tabletop vanity mirror on the left, 1 cup holding 5 makeup brushes, 1 clear glass dropper bottle, 1 tall white pump skincare bottle, 1 small black dropper bottle, 1 beige rounded cosmetic sponge or puff, and 1 pale green squeeze tube on the right. The background shows a softly blurred cozy bedroom with 1 arched window on the left, 1 leafy potted plant, 1 bed with white bedding and a mustard accent pillow, exposed wooden ceiling detail, and 1 framed landscape painting on the wall. Use golden-hour sunlight streaming from the left, soft shadows, creamy skin tones, shallow depth of field, luxury lifestyle editorial photography, intimate self-care mood, polished but natural composition. Add bold playful Spanish headline text in the upper left in three stacked lines reading {argument name=&#34;headline text&#34; default=&#34;Mi rutina de belleza matutina&#34;}, with each line large and rounded, white outline and soft drop shadow, using pastel colors: first line white, second line pink, third line pale yellow. Add 3 pink doodle accent strokes above the headline, 1 curved pink underline-swoosh beneath it, and 1 small yellow sun icon to the right of the last line. Place a clean white {argument name=&#34;brand text&#34; default=&#34;Pollo.ai&#34;} logo in the upper right. High-end influencer thumbnail aesthetic, crisp product focus in foreground, warm inviting lifestyle scene. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="电影感城市爆炸追逐">电影感城市爆炸追逐 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Gugombly/status/2047310862428303636" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Gugombly" target="_blank" rel="noopener" >@Gugombly</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/027.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/027_hu_ec87a1df69e1c275.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/027_hu_ff2ed2d0e6656017.webp 1024w" loading="lazy" alt="电影感城市爆炸追逐" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cinematic photorealistic action scene in a rainy downtown city street canyon, showing {argument name=&#34;main subject&#34; default=&#34;a dark-haired man in his 30s&#34;} sprinting directly toward the camera in the center foreground with a tense survival expression, wearing a soaked dark jacket, dark shirt, and dark pants, mid-stride with one arm pumping forward. Behind him, a massive urban explosion tears through the street and lower facade of a high-rise building, sending a huge cloud of smoke, fire, dust, shattered concrete, glass, and metal debris outward in all directions. The scene includes exactly 3 visible damaged vehicles: 1 dark sedan in the left foreground with headlights on and a crumpled hood splashing through rainwater, 1 wrecked dark car in the right midground with severe front-end damage, and 1 overturned or airborne black SUV tilted upward behind it on the right side. Wet asphalt reflects headlights, firelight, and gray skyscrapers. Dense debris fills the air, with chunks of rubble frozen in motion. Overcast stormy daylight, desaturated blue-gray color palette with orange fire accents, dramatic motion blur in flying debris but sharp focus on the running figure, low-angle wide-lens composition, blockbuster disaster-movie realism, ultra-detailed textures, high contrast, dynamic depth, volumetric smoke, rain spray, cinematic lighting. Add a white {argument name=&#34;watermark text&#34; default=&#34;Pollo.ai&#34;} logo in the top-right corner. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="动漫-vtuber-minecraft-直播缩略图">动漫 VTuber Minecraft 直播缩略图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/rerxmsz06/status/2047261622121705782" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/rerxmsz06" target="_blank" rel="noopener" >@rerxmsz06</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/028.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/028_hu_19722c166657124a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/028_hu_5e7e88cf6b5865b8.webp 1024w" loading="lazy" alt="动漫 VTuber Minecraft 直播缩略图" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A vibrant anime-style YouTube thumbnail for a livestream gaming broadcast, in a wide 16:9 composition, with a neon purple and pink streamer room. Center the scene on a cute catgirl VTuber sitting at a desk, shown from the waist up, leaning forward energetically with one hand on a computer mouse and the other hand reaching toward the viewer. She has {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;light orange-blonde&#34;} bob-cut hair with soft bangs, fluffy brown-and-cream cat ears, and a visible cat tail. Her face is intentionally obscured by a solid rectangular censor block in the center. She wears a black-and-white maid-inspired outfit with a frilly white blouse, black dress bodice, puff sleeves, white ruffles, black ribbon bow, and a gold bell choker. Place a mechanical keyboard with bright RGB lighting on the desk, a glowing gaming mouse, and a streamer microphone on the far left with pink-purple LED lighting. Put 2 cat-themed desk items in the foreground: a plush cat face on the bottom left and a black cat-shaped mug on the bottom right. Behind her is a gaming chair with paw-print details. On the left side, add large bold Korean headline text in thick white block letters with black fill shadows and a glowing purple outline, stacked in 2 lines: {argument name=&#34;headline text&#34; default=&#34;방송중 대참사&#34;}. Below it, add a smaller yellow comic-style burst caption with black outline reading {argument name=&#34;sub text&#34; default=&#34;&gt; 크리퍼 실화냐&#34;}. On the right side, show 1 large computer monitor angled inward, displaying a Minecraft-like scene with bright blue sky, green trees, water, and a large green Creeper popping out toward the viewer, outlined dramatically like a sticker cutout. Add starburst effects and neon accents around the monitor to heighten the chaos. Use exaggerated thumbnail aesthetics: ultra-saturated colors, sharp cel shading, thick outlines, glossy highlights, high contrast, dynamic perspective, and a clickworthy streamer-disaster mood. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="温馨动漫-asmr-掏耳少女">温馨动漫 ASMR 掏耳少女 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Shion_yamabuki/status/2047232198382964969" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Shion_yamabuki" target="_blank" rel="noopener" >@Shion_yamabuki</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/029.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/029_hu_c688082893a459f2.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/029_hu_352bacb0545e3ced.webp 1024w" loading="lazy" alt="温馨动漫 ASMR 掏耳少女" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A soft, dreamy anime illustration of a cute young woman doing ASMR in a cozy bedroom at night, seated close to the viewer with her knees pulled up and a black 3Dio-style binaural microphone centered in front of her. She has {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;deep violet&#34;} hair in a loose messy updo with wispy bangs framing her face, large sparkling {argument name=&#34;eye color&#34; default=&#34;blue&#34;} eyes, a gentle blush, and a sweet open-mouth smile. Her head is tilted slightly toward the viewer in a warm, affectionate pose. She wears a delicate white lace camisole with thin straps and an oversized fluffy knit cardigan in {argument name=&#34;cardigan color&#34; default=&#34;soft pink-lavender&#34;} draped off her shoulders, creating a tender, intimate late-night healing atmosphere. Both hands lightly touch the white silicone ears of the microphone as if about to give an ear massage. The room is softly lit with pink and amber ambient lighting, heavy curtains in the background, a bed or sofa with plush cushions, warm fairy-light bokeh, and a small plant on the right side. Add glowing handwritten Japanese neon text integrated into the composition: on the left, 4 text elements reading &#34;とろける&#34;, &#34;耳&#34;, &#34;マッサージ&#34;, and &#34;ASMR&#34; with 2 small heart symbols; on the right, vertical text reading &#34;いっぱい癒してあげるね...♡&#34;. Use a polished modern anime style, highly detailed face and hair, glossy eyes, smooth luminous skin, soft shading, pastel highlights, shallow depth of field, romantic cozy streamer-thumbnail composition, and a soothing feminine color palette dominated by pink, lavender, cream, and warm gold. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="名人直播概念图">名人直播概念图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/SelenaGmzIN/status/2047185882009198865" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/SelenaGmzIN" target="_blank" rel="noopener" >@SelenaGmzIN</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/030.webp" width="1200" height="800" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/030_hu_57bd5d6a0e1e0e36.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/030_hu_efeff596d19acddc.webp 1024w" loading="lazy" alt="名人直播概念图" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{argument name=&#34;celebrity&#34; default=&#34;selena gomez&#34;} started a surprise {argument name=&#34;platform&#34; default=&#34;youtube&#34;} livestream. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="monika-动漫横幅插画">Monika 动漫横幅插画 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/mirochill/status/2047639852485620070" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/mirochill" target="_blank" rel="noopener" >@mirochill</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/031.webp" width="1199" height="514" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/031_hu_cb7954af0d3e5f46.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/031_hu_a4c7b40777951277.webp 1024w" loading="lazy" alt="Monika 动漫横幅插画" class="gallery-image" data-flex-grow="233" data-flex-basis="559px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A highly polished anime banner illustration in a warm golden classroom-literature-club setting, wide cinematic composition. On the left half, a large elegant glowing script title reads {argument name=&#34;headline text&#34; default=&#34;Monika&#34;} in oversized calligraphy, colored white and pale green with a soft neon glow, metallic highlights, decorative flourishes, hearts, sparkles, and swirling ornamental lines around it. On the right half, a beautiful anime schoolgirl inspired by {argument name=&#34;character name&#34; default=&#34;Monika&#34;} sits at a wooden desk, facing slightly left, with long flowing {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;chestnut brown&#34;} hair, a very large white ribbon bow, warm brown eyes, and a thoughtful, confident expression. She wears a Japanese high school uniform with exactly 4 visible clothing pieces: a brown blazer, white shirt, red ribbon tie, and brown argyle sweater vest. She holds a fountain pen over papers on the desk with one hand while the other rests near her face in a poised writing pose. The room is filled with sunset light streaming through tall windows, dust motes, trailing green ribbons, floating petals, handwritten notes pinned and hanging in the background, and a dark chalkboard covered with faint cursive writing and geometric doodles. Include exactly 9 prominent desk and room props: a bouquet of white roses at lower left, a stack of books at left, an hourglass near the center-left, a sealed envelope with a small green leaf emblem, scattered manuscript pages on the desk, a pen cap near the writing hand, a green-upholstered chair, a piano in the back right, and a stack of 4 books on the right. The 4 right-side book spines read, from top to bottom: &#34;Save Me&#34;, &#34;My Feelings&#34;, &#34;Poems for the Literature Club&#34;, and &#34;Just Monika.&#34; Add lush volumetric lighting, glittering particles, green-and-gold color harmony, delicate linework, ultra-detailed painterly shading, romantic visual-novel key art quality, and a premium polished thumbnail/banner aesthetic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="紫色动漫-yuri-横幅">紫色动漫 Yuri 横幅 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/mirochill/status/2047639852485620070" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/mirochill" target="_blank" rel="noopener" >@mirochill</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/032.webp" width="1199" height="514" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/032_hu_b649d3a35900259e.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/032_hu_96c3fba8e68ccf8e.webp 1024w" loading="lazy" alt="紫色动漫 Yuri 横幅" class="gallery-image" data-flex-grow="233" data-flex-basis="559px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A polished anime-style banner illustration in a dreamy violet palette, wide cinematic composition, showing a quiet literary room at twilight. On the right side, a beautiful teenage anime girl named {argument name=&#34;character name&#34; default=&#34;Yuri&#34;} sits at a wooden desk beside a large window with purple curtains, holding a dark ornate hardcover book close to her chest and gazing softly downward with a shy, introspective expression. She has very long straight {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;deep violet&#34;} hair with glossy highlights, side bangs, a small hair clip, and violet eyes, wearing a Japanese school uniform with a gray blazer, white shirt, red ribbon tie, and dark skirt. Across the left-center of the image, the glowing calligraphic word {argument name=&#34;title text&#34; default=&#34;Yuri&#34;} appears large in luminous neon-lavender script with elegant flourishes, a small heart, and decorative filigree, integrated into the scene like magical typography. The desk contains exactly 8 visible item groups: 1 open book in the foreground center, 1 black inkwell with a white feather quill, 1 closed book near the candle, 1 stack of books under papers, 1 loose handwritten page in front, 1 small purple flower on the desk, 1 floral porcelain teacup with saucer on the right, and 1 dark book stack at the far right. Additional background details include exactly 6 decorative environmental elements: 1 lit candle in a glass holder on the left, 1 cluster of purple flowers in the left foreground, 1 hanging spray of purple blossoms in the upper left, 1 pinned botanical note in the upper right, 1 bookshelf with books and flowers in the right background, and 1 sunset sky visible through the window. Add drifting flower petals, faint handwritten script textures, ornate gold border lines around the frame, soft volumetric window light, subtle sparkles, rich shadows, and a romantic melancholic atmosphere. Highly detailed, clean line art, glossy anime rendering, premium visual-novel key art, perfect for a niche anime banner or character-themed thumbnail. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="粉色动漫-natsuki-横幅">粉色动漫 Natsuki 横幅 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/mirochill/status/2047639852485620070" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/mirochill" target="_blank" rel="noopener" >@mirochill</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/033.webp" width="1199" height="514" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/033_hu_b393e9af90388b65.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/033_hu_e2b33106bf913462.webp 1024w" loading="lazy" alt="粉色动漫 Natsuki 横幅" class="gallery-image" data-flex-grow="233" data-flex-basis="559px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A glossy pastel pink anime banner in a wide cinematic layout, themed around cute romance and sweets. Place a confident teenage anime girl on the right side, shown from about thigh-up, with short fluffy bob hair in {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;soft pink&#34;}, large pink-magenta eyes, a small gentle smile, and arms crossed. She wears a Japanese school uniform: 1 brown blazer, 1 white shirt, 1 red ribbon bow at the collar, and 1 dark navy-and-purple plaid skirt. Add 2 red ribbon hair accessories, one larger bow on the side and one smaller ribbon accent. On the left half, feature the large handwritten script name {argument name=&#34;character name&#34; default=&#34;Natsuki&#34;} in bold glossy 3D cursive, white-to-pink fill with bright pink outline, soft bevel, subtle drop shadow, sparkles, and a small heart flourish integrated into the lettering. The background should be a layered scrapbook collage in blush pink tones with notebook paper texture, faint grid and torn paper details, scattered doodled hearts, flower petals, sparkles, and cute bakery motifs. Include exactly 4 pinned or taped sketch-style portrait cards of the same girl behind her on the upper-right and mid-right, arranged like overlapping polaroids. Add exactly 2 cupcakes in the foreground near the bottom left and lower center-left, both with pink frosting, striped wrappers, and tiny heart toppers or candy accents. Frame the composition with flowing satin ribbons and bows: exactly 4 major ribbon elements visible, including 1 bow near the top left, 1 bow near the bottom left, and 2 long curling ribbons sweeping across the top and right edges. Use a soft high-detail anime illustration style, polished lighting, dreamy bloom, romantic Valentine palette, delicate textures, and a clean impactful thumbnail-like composition. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="梦幻动漫-sayori-横幅">梦幻动漫 Sayori 横幅 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/mirochill/status/2047639852485620070" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/mirochill" target="_blank" rel="noopener" >@mirochill</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/034.webp" width="1199" height="514" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/034_hu_5322be357707c779.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/034_hu_11a6eee064b46f5b.webp 1024w" loading="lazy" alt="梦幻动漫 Sayori 横幅" class="gallery-image" data-flex-grow="233" data-flex-basis="559px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A wide anime banner illustration of {argument name=&#34;character name&#34; default=&#34;Sayori&#34;} in a bright dreamy classroom, rendered in a polished, high-end visual novel style with soft painterly lighting, warm pastel colors, and sparkling atmosphere. Show a cheerful teenage schoolgirl with short fluffy coral-pink hair, messy bob layers, and a large red bow on the right side of her head, wearing a Japanese school uniform with a light brown blazer, white shirt, red ribbon tie, brown sweater vest, and pleated navy skirt. She stands slightly left of center with arms open wide in an inviting, joyful pose, as if welcoming the viewer, with dynamic perspective and gentle motion in her hair and clothes. Her face is intentionally obscured by a flat rectangular skin-tone censor block. Behind her, tall classroom windows reveal a vivid blue sky with soft white clouds and warm sunlight streaming in. The right half of the image features a large decorative handwritten script reading {argument name=&#34;headline text&#34; default=&#34;Sayori&#34;}, cream-white lettering with a soft orange-gold outline and glow, integrated into a scrapbook-like wall background. Surround the scene with hanging photo prints clipped to string, including sky photos and a sunflower photo, plus hand-drawn doodles of clouds, stars, hearts, and a sun. Add blue and yellow paper stars, ribbons, floating confetti, a blue paper airplane, notebook pages, a spiral sketchbook, and scattered stationery elements. Place sunflowers prominently in the foreground and edges, with warm golden bokeh and soft depth of field. Make the composition energetic, cute, nostalgic, and emotionally uplifting, like a premium anime-themed YouTube banner or character tribute header, ultra-detailed, clean, stylish, luminous, and impact-focused. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="赛博朋克-404-女巫召唤">赛博朋克 404 女巫召唤 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Eris_Create_Lab/status/2047537707904274795" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Eris_Create_Lab" target="_blank" rel="noopener" >@Eris_Create_Lab</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/035.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/035_hu_b5363cd3ebd4a4b.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/035_hu_4b461d992e17609.webp 1024w" loading="lazy" alt="赛博朋克 404 女巫召唤" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A dramatic anime-style cyberpunk witch standing on a dark rooftop high above a dense futuristic city at night, viewed from a slightly elevated angle. The main subject is a petite young witch girl with pale skin, short icy blue bobbed hair, pointed elf-like ears, and glowing red eyes, wearing a sly confident smile. She raises a black wand overhead in her right hand, with a dangling orb charm at the tip glowing faintly purple and red. Her oversized crooked witch hat is black with purple lining and covered in stitched patches, warning labels, straps, and white graphics including a large “404” and a skull emblem. She wears a black and purple techwear outfit: oversized hooded jacket with many straps and tags, black crop top with “404” on the chest, layered belts, short bottoms, fishnet on one leg, black lace-up combat boots, chokers, and metallic accessories. Several hanging straps and tags visibly read words like “WITCH 404,” “404,” and glitch-themed markings. Beneath and beside her, a large glowing violet magic circle mixed with hacker interface aesthetics is projected on the rooftop floor, filled with occult rings, sigils, a central skull symbol, and scattered neon system text such as error-code fragments, creating a fusion of sorcery and digital corruption. Emerging from the circle is 1 large armored summoned figure: a black futuristic demon-knight or robotic familiar with jagged reflective armor, a narrow purple-lit visor, and a heavy weapon held in one hand, partially dissolving into purple energy shards and smoke. The background shows a sprawling rainy megacity of apartment towers and industrial rooftops, packed with windows, balconies, cables, signs, and haze. On a nearby building wall is a giant vertical graffiti-style sign with 3 readable elements: “404”, “Witch”, and “ERROR NOT FOUND”, plus a smaller “E404”. Additional purple neon glitch text and symbols are scattered across rooftops and in the air. Use a dark palette of black, indigo, and deep violet with sharp magenta-purple highlights, cinematic contrast, reflective wet surfaces, dense detail, and a high-end polished illustration style. The mood is occult, edgy, stylish, and dangerous, combining urban fantasy, hacker aesthetics, and magical summoning. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="动漫奇幻旅行电影海报">动漫奇幻旅行电影海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Design4p0/status/2047531978346398002" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Design4p0" target="_blank" rel="noopener" >@Design4p0</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/036.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/036_hu_f9b3ef362bb33790.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/036_hu_61c831e17c5229a1.webp 1024w" loading="lazy" alt="动漫奇幻旅行电影海报" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cinematic anime movie poster for a fictional film titled {argument name=&#34;headline text&#34; default=&#34;EL VIAJE DE LA LUNA DE PLATA&#34;}, in polished modern Japanese animation style with a natural, less over-detailed look. Center a teenage anime girl from mid-thigh up, facing forward, with a short silver bob haircut, pale skin, a black choker, small black geometric earrings, a white tank top, and a dark navy oversized zip hoodie with two yellow stripes running down the sleeves. She has a backpack strap over one shoulder and both hands tucked casually into the hoodie pockets. Her face is obscured by a flat rectangular censor block in a muted beige tone, covering the entire face area. Place her in a dramatic twilight coastal city setting that blends travel, nostalgia, and fantasy: on the left, a lit train platform with a commuter train approaching, its destination sign showing Japanese characters; behind it, a glowing city skyline with a ferris wheel. In the distance and lower left, layered mountains and a winding illuminated valley road. On the right, a cliffside coast at sunset with the sea reflecting warm light, a crescent moon in the sky, several flying seabirds, and a curving highway descending along the hillside. Also on the right, include a wooden signpost with exactly 3 directional signs labeled &#34;NUEVOS CAMINOS&#34;, &#34;VIEJOS RECUERDOS&#34;, and &#34;SIN LÍMITES&#34;. At the top center, add the Spanish tagline {argument name=&#34;tagline text&#34; default=&#34;CADA DESTINO CAMBIA SU HISTORIA&#34;} in elegant serif capitals. On the upper left, create an awards column in gold typography with laurel wreaths and exactly 4 award blocks: one text block reading &#34;GANADORA DE MÚLTIPLES PREMIOS&#34; with 5 gold stars beneath it, then three laurel award sections reading &#34;MEJOR PELÍCULA ANIMADA / FESTIVAL INTERNACIONAL DE ANIMACIÓN / 2024&#34;, &#34;PREMIO DEL PÚBLICO / FESTIVAL INTERNACIONAL DE CINE / 2024&#34;, and &#34;MEJOR BANDA SONORA ORIGINAL / ACADEMIA DE CINE ANIMADO / 2024&#34;. Place the film title large across the lower center in luminous ornate serif lettering with a magical glow and sweeping flourishes, layered partly over the character. Beneath it, add the Spanish quote {argument name=&#34;quote&#34; default=&#34;A veces, para encontrarte... tienes que perderte en el mundo.&#34;}. Below that, add &#34;UNA PELÍCULA DE ESTUDIO LUMINARIA&#34; in small caps. At the bottom, add the release line {argument name=&#34;release text&#34; default=&#34;PRÓXIMAMENTE EN CINES&#34;} in large gold serif capitals, plus tiny production logos and credits along the footer, including a small studio emblem on the left. Rich blue, violet, and warm sunset orange palette, glossy poster lighting, romantic adventure mood, balanced composition, highly polished theatrical key art, vertical one-sheet film poster. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="动漫音乐训练营宣传海报">动漫音乐训练营宣传海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/sorane_aimusic/status/2047507066697507134" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/sorane_aimusic" target="_blank" rel="noopener" >@sorane_aimusic</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/037.webp" width="900" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/037_hu_9ebcb90fe3d33c90.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/037_hu_c896eb8c5c5520af.webp 1024w" loading="lazy" alt="动漫音乐训练营宣传海报" class="gallery-image" data-flex-grow="75" data-flex-basis="180px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a dramatic Japanese anime-style promotional thumbnail poster for an event, vertical 4:5 composition, ultra-detailed, cinematic, neon-lit, high contrast, designed like a social media announcement image. The main subject is a beautiful anime girl centered slightly right, shown from the waist up, with long flowing {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;deep blue&#34;} hair blowing in the wind, decorated with small star hairpins, wearing a dark hoodie and large studio headphones around her neck, against a glowing sunset-to-night city skyline filled with sparkling lights, music-energy particles, lens flares, and flying glowing petals. Her face area is obscured by a soft rectangular blur block. Use a vivid palette of electric blue, violet, magenta, gold, and sunset orange. Fill the design with layered Japanese typography that is crisp, readable, and integrated into the art like a polished event advertisement. Include exactly 8 major text groups: top left copy reading 「始まるのは、キミと創る 音楽の物語。」 with a smaller subcopy beneath reading 「AIを使って、みんなで音楽をつくる特別な3日間。」; top right a glowing marquee sign reading 「GW連休!」 and a smaller neon box below reading 「みんなで最高の音楽をつくろう!」; center main title with small English text 「AI MUSIC BOOTCAMP 2」 above huge Japanese title text 「AI音楽 ブートキャンプ 2」; a gigantic gold metallic announcement across the middle reading 「開催決定!」; a date bar reading 「開催期間」 followed by 「5.2 SAT 土」 and 「5.4 MON 月」; a hashtag callout near the bottom reading 「参加はカンタン!! #AI音楽ブートキャンプ2 をつけて投稿するだけ!」; a lower encouragement line reading 「初心者も大歓迎! みんなで最高の音楽体験を!」; and 3 bottom feature captions with icons reading 「一緒に学ぶ 仲間とつながる」, 「AIで創る 新しい音楽体験」, and 「想いをカタチに 自分だけの1曲を」. On the left edge, add a vertical filmstrip with exactly 4 inset panels showing the same girl in music-related scenes: 1) performing on a stage before a crowd, 2) working at a music production desk with screens and equipment, 3) singing into a microphone, 4) playing an acoustic guitar. Add exactly 2 neon music-themed icon illustrations in the lower area: a tilted smartphone with a music note on the lower left and a glowing microphone with musical notes on the lower right. Make the text effects glossy, luminous, and embossed with gold and white highlights, with energetic streaks and spark explosions around the headline. The overall feeling should be inspiring, celebratory, futuristic, and emotionally uplifting, like a high-impact Japanese Golden Week music bootcamp ad for {argument name=&#34;event name&#34; default=&#34;AI音楽ブートキャンプ 2&#34;}. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="热带鹦鹉像素马赛克">热带鹦鹉像素马赛克 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/erikmackinnon/status/2048190288179675290" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/erikmackinnon" target="_blank" rel="noopener" >@erikmackinnon</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/038.webp" width="1024" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/038_hu_e7d5a0eeeb2f8e5f.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/038_hu_cee3d515fddffdd5.webp 1024w" loading="lazy" alt="热带鹦鹉像素马赛克" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A vibrant pixel-art style mosaic of a tropical parrot perched on a small brown branch in the middle of dense rainforest foliage. The entire image is rendered as a tight grid of tiny square tiles with visible black outlines, creating a stained-glass or LED-screen effect. The bird is shown in side profile facing right, with a large curved black beak, a pale cream face, a bright red-orange forehead and throat, vivid green upper body, and long wings and tail in saturated blue and cyan. The surrounding jungle is filled edge to edge with layered green leaves in many shades, with a soft light green glow behind the parrot to separate it from the background. High color contrast, rich tropical palette, crisp tile pattern, centered composition, decorative digital mosaic aesthetic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="温室酒吧里的金色鸡尾酒">温室酒吧里的金色鸡尾酒 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/FernandesK47117/status/2048183925294371147" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/FernandesK47117" target="_blank" rel="noopener" >@FernandesK47117</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/039.webp" width="675" height="1199" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/039_hu_252e19d6194745a9.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/039_hu_d48d1ae02359ae40.webp 1024w" loading="lazy" alt="温室酒吧里的金色鸡尾酒" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cinematic vertical photo of a hand holding up a large balloon wine glass filled with a sparkling golden-yellow citrus cocktail in a lush indoor greenhouse bar. The drink is backlit by warm late-afternoon sunlight, making it glow translucent amber. Inside the glass there is 1 visible citrus wedge, and at the rim there is 1 fresh mint garnish cluster. The hand enters from the lower left, delicately gripping the stem, wearing 1 chunky translucent amber bracelet. The setting is dense with tropical greenery, hanging ferns, and vine-covered walls, with a bright greenhouse roof structure visible overhead and 2 warm exposed hanging bulbs softly glowing in the background. Use shallow depth of field with creamy bokeh, strong sun rays filtering through leaves, soft haze, and rich green-and-gold color contrast. Add a blurred foreground leaf or plant along the right edge to frame the composition. The lower background should suggest a busy café or cocktail lounge with indistinct people, but keep them heavily out of focus. Photorealistic, elegant lifestyle photography, moody yet sun-drenched, shot from a low angle looking upward at the raised glass, high detail on condensation, glass reflections, and the luminous drink. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="多面板图像板模板">多面板图像板模板 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/aimikoda/status/2048183782876778821" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/aimikoda" target="_blank" rel="noopener" >@aimikoda</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/040.webp" width="1200" height="900" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/040_hu_19301fce8cc60ac5.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/040_hu_89197a97ec704f92.webp 1024w" loading="lazy" alt="多面板图像板模板" class="gallery-image" data-flex-grow="133" data-flex-basis="320px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a {argument name=&#34;grid layout&#34; default=&#34;4x3&#34;} borderless grid where each panel is an independent image of the {argument name=&#34;subject&#34; default=&#34;a young woman&#34;}. Maintain strong subject consistency across all panels, with consistent color and lighting. Depict {argument name=&#34;theme&#34; default=&#34;childhood memories&#34;} with a {argument name=&#34;mood&#34; default=&#34;warm, nostalgic&#34;} mood in {argument name=&#34;style&#34; default=&#34;nostalgic cinematic realism&#34;} style. No text. No gap. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="handwritten-写实-letter">Handwritten 写实 Letter </h3><p><a class="link" href="https://x.com/mosthssan/status/2048160477658980711" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/mosthssan" target="_blank" rel="noopener" >@mosthssan</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/041.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/041_hu_a2746ec4437d71a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/041_hu_8c20723e8c102965.webp 1024w" loading="lazy" alt="Handwritten 写实 Letter" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a highly realistic image of a handwritten letter containing a ({argument name=&#34;message&#34; default=&#34;message or reflection carrying meanings of affection and loyalty to my account followers&#34;}) on lined paper, with very touching words written in liquid ink pen </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="anime-band-finale-at-budokan">Anime Band Finale at Budokan </h3><p><a class="link" href="https://x.com/SDAI1807097011/status/2048127178592915583" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/SDAI1807097011" target="_blank" rel="noopener" >@SDAI1807097011</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/042.webp" width="767" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/042_hu_6f38d7ee23d7fca4.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/042_hu_2a77149fd84bbfd.webp 1024w" loading="lazy" alt="Anime Band Finale at Budokan" class="gallery-image" data-flex-grow="74" data-flex-basis="179px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A dramatic anime concert illustration seen from behind the performers onstage, showing 4 teenage girls standing shoulder to shoulder at the front of a huge indoor arena, arms around each other in a triumphant post-performance moment. The camera is positioned slightly behind and below them, facing out toward the audience and the giant venue screen. The atmosphere is dazzling and emotional, filled with dense blue-and-gold confetti, sparkling particles, and strong white stage spotlights pouring down from above. The crowd fills the entire arena as a sea of tiny glowing blue lights. At center top, a giant rectangular screen displays elegant serif concert text: {argument name=&#34;band name&#34; default=&#34;ELEMAYU&#34;}, &#34;1st LIVE at 日本武道館&#34;, {argument name=&#34;concert date&#34; default=&#34;2024.6.15&#34;}, and &#34;SOLD OUT&#34;. On both upper side walls of the arena, the large venue name &#34;日本武道館&#34; is visible. The 4 girls all wear matching dark stage outfits: black or very dark navy hooded jackets with subtle decorative back prints, short pleated skirts, and live-performance styling. Count and depict all 4 members distinctly from left to right: 1) a girl with short wavy silver-lavender hair holding a bass guitar slung over her shoulder, 2) a girl with long straight black hair holding a red electric guitar, 3) a girl with fluffy shoulder-length blonde hair holding a dark guitar, 4) a girl with brown hair in a high ponytail, no visible instrument, raising one arm high and holding a drumstick or baton in celebration while the other arm wraps around the blonde member. Show their backs and silhouettes rim-lit by stage light, with soft highlights on their hair. Include stage equipment: a microphone stand and part of a bass neck at the far left, and a visible drum kit with cymbals at the right edge. The stage floor is glossy and reflective, covered with scattered confetti and several blue flower bouquets near the bottom foreground. Use rich midnight blues, violet shadows, warm golden sparkles, and cinematic bloom. The mood should feel like a sold-out dream performance finale, sentimental, victorious, and breathtakingly luminous, in highly detailed painterly anime style. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="动漫少女与男性约会照片拼贴">动漫少女与男性约会照片拼贴 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/AIillust_studio/status/2048099186214900130" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/AIillust_studio" target="_blank" rel="noopener" >@AIillust_studio</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/043.webp" width="1200" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/043_hu_fbe12bbcbcb09878.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/043_hu_deb555056dbb63f9.webp 1024w" loading="lazy" alt="动漫少女与男性约会照片拼贴" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A 4x4 photo collage of 16 warm, cinematic lifestyle snapshots featuring a real adult man and an anime-style young woman companion posed together as if in casual date photos. The man has short dark hair, light skin, an average build, and wears a plain dark navy or black long-sleeve shirt; his face is intentionally obscured and softly blurred in every frame. The anime girl has long blonde twin ponytails, large blue eyes, light skin, and a slim petite build, wearing a black sleeveless top, layered silver necklaces including a cross pendant, black wrist accessories, a red plaid pleated mini skirt, and black-and-white striped thigh-high socks. Blend realistic photography with a convincingly integrated 2D anime character, keeping her clean cel-shaded look while matching the scene lighting, perspective, focus, and color grading so she appears naturally present beside him. Use moody evening tones, soft bokeh, shallow depth of field, and intimate candid couple energy. The 16 panels are: 1) close indoor portrait with both seated close together, the girl resting beside him; 2) nighttime city street side profile conversation under blurred streetlights; 3) indoors, both reading a book together, the girl leaning on his shoulder; 4) outdoor cafe table, both holding takeaway coffee cups; 5) restaurant table with multiple dishes visible, dining together; 6) mirror selfie in an elevator, the man holding a smartphone while the girl makes a peace sign; 7) car interior road-trip shot, the man driving and the anime girl in the passenger seat; 8) seaside sunset from behind, both sitting side by side watching the ocean; 9) neon-lit city night portrait, the girl pointing toward the camera; 10) intimate elevator close-up, the girl with eyes closed leaning affectionately against him; 11) full mirror selfie in an elevator showing more of both outfits; 12) night city skyline portrait with a lit tower in the background; 13) camera selfie close-up, the man holding a compact camera toward a mirror or reflective surface; 14) cozy indoor lounge moment, the man holding a glass of red wine while the girl smiles and makes a peace sign; 15) rear full-body rainy night street shot, the pair walking away hand in hand under glowing streetlights; 16) extreme close-up night portrait with the girl flashing a peace sign. Keep the collage tightly gridded with thin white dividers, square overall format, consistent amber-brown color grading, romantic urban realism, and subtle social-media photo-dump aesthetics. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="奢华-lifestyle-mustang-shot">奢华 Lifestyle Mustang Shot </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Just_sharon7/status/2048095904138485962" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Just_sharon7" target="_blank" rel="noopener" >@Just_sharon7</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/044.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/044_hu_32ee949f06932356.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/044_hu_d07d56ec1c576cb8.webp 1024w" loading="lazy" alt="奢华 Lifestyle Mustang Shot" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A stylish young woman with {argument name=&#34;hair style&#34; default=&#34;long wavy blonde hair&#34;}, defined cheekbones, and a confident expression, wearing black sunglasses and a {argument name=&#34;clothing&#34; default=&#34;thick white puffer jacket&#34;} over a fitted black top, standing confidently in front of a {argument name=&#34;car&#34; default=&#34;vibrant hot-pink Ford Mustang&#34;}. She is posing with one hand slightly raised near her chest, exuding effortless attitude and elegance. The car is parked on a scenic coastal road lined with blooming pink cherry blossom trees and tall palm trees. Behind them is a calm sea under a dramatic overcast sky with soft clouds. Pink petals are scattered on the wet asphalt. A wooden bench is visible on the left side near the water. Cinematic lighting, photorealistic, ultra-detailed skin texture, natural lighting reflections, Instagram-style luxury lifestyle shot, vibrant colors, moody atmosphere, 8k resolution --ar 9:16 --stylize 250 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="anime-friends-eating-soba">Anime Friends Eating Soba </h3><p><a class="link" href="https://x.com/AIMAG31G/status/2048089673621516547" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/AIMAG31G" target="_blank" rel="noopener" >@AIMAG31G</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/045.webp" width="1200" height="821" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/045_hu_f3ad5e7e56139856.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/045_hu_d22c9a09750d4c8e.webp 1024w" loading="lazy" alt="Anime Friends Eating Soba" class="gallery-image" data-flex-grow="146" data-flex-basis="350px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cozy anime-style interior of a traditional Japanese soba restaurant, viewed from table height in a booth, with two young women seated across the near corners of a rectangular wooden table and facing the viewer in a casual dining snapshot. The left woman has long straight pastel {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;lavender with cyan highlights&#34;} hair with glossy strands and soft bangs, and wears a white kimono-style top with bright blue trim and a deep blue obi-like sash skirt; she is slightly curvy, sitting on the left red vinyl bench, turned a little toward the camera, raising her left hand in an open friendly wave. The right woman has a sleek short bob in dark brown to black with a purple underlayer visible near the ends, red rectangular glasses, small earrings, a fitted charcoal-gray long-sleeve scoop-neck top, and light blue jeans; she sits on the right red vinyl bench, leaning slightly toward the table and holding chopsticks in her right hand as if about to eat. Place 2 large black bowls of soba on the table, one in front of each woman, both filled with dark broth, noodles, sliced duck meat, and chopped green onions; add 1 clear water glass near the center back of the table and 2 small condiment dishes beside it. The restaurant should feel warm and nostalgic, with wooden paneling, a shoji-style window on the left, a small potted plant on the windowsill, a back counter with condiments and utensils, and a navy noren curtain on the right bearing large white Japanese text &#34;蕎麦&#34; and smaller vertical text &#34;手打ちそば&#34;. On the back wall, show 7 vertical wooden menu boards with Japanese dish names and prices, including labels such as &#34;もりそば&#34;, &#34;ざるそば&#34;, &#34;かけそば&#34;, &#34;たぬきそば&#34;, &#34;肉そば&#34;, &#34;天ぷらそば&#34;, and &#34;鴨南蛮そば&#34;. Use clean polished anime rendering, crisp line art, soft warm lighting, detailed food illustration, rich wood textures, and a friendly everyday outing mood. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="哥特机械战士大教堂关键视觉">哥特机械战士大教堂关键视觉 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/yanagihara_0805/status/2048085829713842405" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/yanagihara_0805" target="_blank" rel="noopener" >@yanagihara_0805</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/046.webp" width="675" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/046_hu_5f71e547796d351b.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/046_hu_29c0319bd8507c36.webp 1024w" loading="lazy" alt="哥特机械战士大教堂关键视觉" class="gallery-image" data-flex-grow="56" data-flex-basis="135px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cinematic dark fantasy anime illustration in a ruined gothic cathedral, vertical composition. Show a lone female android-like warrior from behind, centered slightly low in frame, kneeling or sitting back on her heels on a reflective stone floor. She has extremely long flowing {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;silver white&#34;} hair spreading across the floor and air, a sleek black blindfold visor covering her eyes, and a black high-cut gothic combat dress with elegant straps, long black opera gloves, and thigh-high black boots. Her physique is slim and graceful. She holds 1 large ornate sword upright in front of her, with both hands resting on the hilt, the blade planted on the ground like a memorial. The sword has a dark blade and a decorative gold ring-like guard near the handle. The atmosphere is solemn, tragic, and reverent. Place 3 tall pointed arched windows in the background, glowing with cold white backlight through haze and dust. Include 4 stone angel statues total: 2 larger angels in the left background and 2 in the right background, partially obscured by fog and darkness. Fill the air with drifting ash, snow-like particles, black debris fragments, and a few faint orange embers near the floor. Use dramatic volumetric light rays, soft bloom, smoky mist, high contrast, and a desaturated palette of charcoal gray, silver, blue-gray, and black. The scene should feel like a memorial after a battle, highly detailed, ultra-polished, melancholic, ethereal, and game key art inspired by {argument name=&#34;franchise title&#34; default=&#34;NieR:Automata&#34;}. Add 1 vertical Japanese title inscription near the lower left reading {argument name=&#34;vertical text&#34; default=&#34;儚き夢と共にあれ&#34;}, with 1 small vertical English subtitle beside it reading {argument name=&#34;subtitle text&#34; default=&#34;NieR:Automata&#34;}. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="cloud-shape-doodle-generation">Cloud shape doodle generation </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Gorden_Sun/status/2048080137149899133" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Gorden_Sun" target="_blank" rel="noopener" >@Gorden_Sun</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/047.webp" width="1200" height="972" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/047_hu_e30673326a8eb001.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/047_hu_3e83eb8d79a3319b.webp 1024w" loading="lazy" alt="Cloud shape doodle generation" class="gallery-image" data-flex-grow="123" data-flex-basis="296px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Based on the shape of the {argument name=&#34;subject&#34; default=&#34;clouds&#34;} in the image, identify what object, animal, or person they most resemble. Do not change the original image; instead, draw that object, animal, or person over the original image in a {argument name=&#34;art style&#34; default=&#34;doodle&#34;} style. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="rural-station-schoolgirl-scene">Rural Station Schoolgirl Scene </h3><p><a class="link" href="https://x.com/m_Raiko_AIart/status/2048069313387737222" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/m_Raiko_AIart" target="_blank" rel="noopener" >@m_Raiko_AIart</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/048.webp" width="1200" height="900" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/048_hu_66cd8f2405b1b74d.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/048_hu_d773f4afd927dd3d.webp 1024w" loading="lazy" alt="Rural Station Schoolgirl Scene" class="gallery-image" data-flex-grow="133" data-flex-basis="320px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cinematic anime-style illustration of a quiet rural Japanese train station in early summer, filled with travel nostalgia and bright midday light. In the foreground, one high school girl stands alone on the platform near the left side of the frame, facing slightly toward the viewer with a shy, gentle posture, her legs together and one foot angled inward. She has {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;black&#34;} short bobbed hair with soft bangs, and wears a classic Japanese sailor school uniform: a white long-sleeved sailor blouse with navy trim, a vivid red neckerchief, a dark navy pleated skirt, white socks, and dark brown loafers. She holds a dark school bag in one hand at her side. Her expression should feel calm, a little wistful, as if she was just about to speak before the train arrived. Place her beside an old weathered wooden station building with large windowpanes and a simple wooden bench. Above her is 1 hanging station sign reading {argument name=&#34;station name&#34; default=&#34;山ノ下駅&#34;}, with smaller romanized text “YAMANOSHITA” and small local line information beneath it. The right half of the image opens to 1 set of railway tracks receding into the distance, bordered by lush green grass and wildflowers, with 1 small local train approaching from far down the line. Add a few utility poles running alongside the tracks. In the deep background, show a dramatic mountain range with lingering snow on the peaks under a vivid blue sky with scattered white clouds. Composition should balance the girl on the left and the railway perspective on the right, with detailed background scenery, crisp sunlight, soft anime rendering, realistic textures in the station wood and rails, and a heartfelt slice-of-life travel mood. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="真实居酒屋里的动漫角色照片">真实居酒屋里的动漫角色照片 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/sub_raw_jin/status/2048066779835220392" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/sub_raw_jin" target="_blank" rel="noopener" >@sub_raw_jin</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/049.webp" width="1200" height="676" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/049_hu_3829d64e8a65e8fe.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/049_hu_b545c96841923dc4.webp 1024w" loading="lazy" alt="真实居酒屋里的动漫角色照片" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A candid indoor restaurant photo in a realistic anime-inspired style, showing two young women seated at a small worn wooden table inside a cozy Japanese izakaya with vertical wood-paneled walls and a clear plastic tent-like curtain on the right side. The camera is slightly above table height and angled diagonally toward the table, creating a casual snapshot feeling. One woman is in the left foreground with her back mostly to the viewer, leaning forward over the table; she has long straight dark hair and wears a bulky dark navy or black puffer jacket with a large hood. The second woman sits across from her on the right, facing the camera with a relaxed posture and one arm bent on the table; she has shoulder-length dark brown to black hair, a center part, a black puffer jacket, and a light inner shirt. Replace only the people with clean, natural-looking anime characters while keeping the restaurant environment photorealistic and unchanged. Preserve the mixed-media look of anime characters composited believably into a real photo. On the table, include 2 stainless steel mugs, 2 pairs of chopsticks, 1 smartphone with a bright blue case near the center-left edge of the table, 1 cigarette pack near the right woman, 1 large oval plate with thinly sliced white onions and a lemon wedge, 1 small dish of green vegetables, 1 small plate of brown food, 1 small plate with toast or grilled bread, 1 small dark bowl, 2 small empty white bowls, and 1 printed handwritten Japanese menu sheet lying on the lower right corner of the table. In the upper left background, include a wooden counter with white ceramic bottles and dishes, plus 1 handwritten Japanese wall menu poster. Warm indoor lighting, everyday nightlife atmosphere, documentary realism, detailed wood grain, slightly cluttered tabletop, authentic casual dining scene in Japan. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="anime-campers-in-a-winter-tent">Anime Campers in a Winter Tent </h3><p><a class="link" href="https://x.com/sub_raw_jin/status/2048066779835220392" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/sub_raw_jin" target="_blank" rel="noopener" >@sub_raw_jin</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/050.webp" width="1200" height="555" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/050_hu_a99b34861ac85714.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/050_hu_98e47f7fff418fc8.webp 1024w" loading="lazy" alt="Anime Campers in a Winter Tent" class="gallery-image" data-flex-grow="216" data-flex-basis="518px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cozy winter camping scene inside a large beige canvas tent, rendered as a semi-realistic anime illustration with natural lighting and realistic environmental detail. Show exactly 2 seated young women around a compact kerosene heater used as a camp table, with a large black metal pot resting on top. The viewpoint is a candid wide-angle photo composition from slightly above seated height, making the scene feel like a casual snapshot taken inside the tent. The woman on the left has {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;dark brown&#34;} hair tied in a high ponytail with loose bangs, and wears a fluffy brown fleece jacket, dark pants, and a red lanyard with an ID card. She sits in a low camping chair and leans forward, using chopsticks over a small bowl or food container in her hands. The woman on the right has {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;black&#34;} shoulder-length hair and wears a muted purple hoodie layered under a black puffer vest, light gray sweatpants, and dark shoes. She sits in another low camping chair, resting her cheek on one hand in a relaxed, sleepy pose. Keep both faces obscured by a soft rectangular blur block, as if anonymized in a posted photo. Around them, include exactly 4 red beverage cans visible in the scene: 2 on the wooden table planks near the center, 1 cropped in the lower right foreground, and 1 farther back near the right side. Build a low U-shaped arrangement of 3 wooden bench planks surrounding the heater. Add small camping details: 1 olive duffel bag on the left ground, 1 plastic storage box with supplies behind the left woman, 1 white plastic shopping bag on top of the box, 1 small bowl on the table, 1 colorful snack package on the right-side plank, 1 soft brown cloth on the far left floor, and 1 black metal rack frame standing at the back right. The tent interior should have taut canvas walls, visible seams and support poles, a gravel ground, and a warm muted color palette. Preserve the feeling of a real camping photo where only the people have been turned into anime-style characters while the setting remains highly realistic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="bmw-performance-social-海报">BMW Performance Social 海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/harboriis/status/2048063332624843046" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/harboriis" target="_blank" rel="noopener" >@harboriis</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/051.webp" width="800" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/051_hu_6c345699f3ac4fe0.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/051_hu_7a3e30600c6fd652.webp 1024w" loading="lazy" alt="BMW Performance Social 海报" class="gallery-image" data-flex-grow="66" data-flex-basis="160px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Create a 4:5 vertical social poster in ultra high resolution, 8K print quality sharpness. Use the {argument name=&#34;car model&#34; default=&#34;BMW car&#34;} from the reference image as the main subject and use the background structure/composition from the reference image, but transform it into a BMW themed design. Replace all black tones with a flat {argument name=&#34;background color&#34; default=&#34;high-saturation BMW blue&#34;} background. Keep the same layout, spacing, visual balance, and poster composition from the reference image. Background should use a smooth gradient from slightly lighter electric blue at the top to deep navy blue at the bottom. Add subtle grain texture (2 to 3%) and faint rectangular overlays (2 to 4% opacity). Keep it clean, graphic, premium, and non-realistic. Add a soft contact shadow under the car. Use the same BMW from the reference image, changing only the {argument name=&#34;paint finish&#34; default=&#34;matte frozen blue&#34;} or deep metallic navy. Keep the original body shape, wheels, stance, and design details from the reference image. Show the car in a rear 3/4 perspective matching the reference image angle exactly. Use a slightly elevated camera angle. Position the car slightly right of center. Include visible carbon roof, aggressive rear diffuser, sharp controlled reflections, and subtle brake details. Keep composition identical to the reference image: Top: branding Middle: giant type Center: car overlapping text Bottom: editorial block and specs Typography: Primary text: “BMW” Ultra condensed bold sans serif, tall vertical scaling like the reference poster. Color deep navy or near black. Static text with no distortion. Acts as structural backdrop. Secondary header: “BMW M4 G82” Thin font with wide tracking. Logo area: BMW roundel centered above. Editorial block: Headline: “BMW — Where Driving Becomes Instinct” Body copy focused on: driver connection control performance precision Use the same boxed editorial layout as the reference image. Background faded text: “M4” large scale with 3 to 5% opacity behind the box. Bottom left: “ M4 G82” Bottom right specs: 405 kW / 550 PS 3.4 s 307 km/h Lighting should be clean studio lighting with sharp but controlled highlights. Color grading should use deep blues, high contrast, clean blacks. Camera lens: 50mm, slightly elevated rear 3/4 angle. Mood: Performance. Precision. Driver focus. Add Bottom-right watermark: harboriis , with small x and Instagram logo </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="电影感-chicken-momos-ad-海报">电影感 Chicken Momos Ad 海报 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/Diplomeme/status/2048060325925470358" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/Diplomeme" target="_blank" rel="noopener" >@Diplomeme</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/052.webp" width="1024" height="1024" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/052_hu_7112beaf8f90a74a.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/052_hu_b8863ee9d849010b.webp 1024w" loading="lazy" alt="电影感 Chicken Momos Ad 海报" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A hyper-realistic cinematic street-food advertisement poster for {argument name=&#34;brand name&#34; default=&#34;Licious&#34;} frozen {argument name=&#34;product name&#34; default=&#34;Chicken Momos&#34;}, shot in a dark premium studio with dramatic moody lighting, deep navy-black background, glossy black tabletop, and high contrast commercial food photography styling. The composition is a square social-media ad layout with oversized bold condensed white sans-serif headline text on the left reading {argument name=&#34;headline text&#34; default=&#34;PERFECTLY MADE.&#34;} stacked across two lines, and a smaller white subheadline beneath it reading {argument name=&#34;tagline text&#34; default=&#34;PRECISION IN EVERY BITE.&#34;}. Along the far left edge, add thin vertical small caps text reading “FRESH • CLEAN • CONTROLLED”. Across the upper-right background, repeat the phrase “CUT / STEAM / SERVE / REPEAT” in a subtle dark gray pattern, and faintly repeat “CUT / STEAM / SERVE / REPEAT” again near the bottom-left floor area as perspective text. Feature exactly 6 momos total: 5 intact steamed chicken momos floating and arranged dynamically across the center and right side, and 1 split-open momo in the center revealing juicy orange-brown chicken filling with herbs, with a glossy red-orange sauce droplet dripping downward from the opened dumpling. Scatter small chili flakes, herb bits, and seasoning particles suspended in the air around the momos for explosive motion. Place exactly 3 retail product boxes on the right side, staggered in depth, black packaging with the {argument name=&#34;brand name&#34; default=&#34;Licious&#34;} logo and red product title “CHICKEN MOMOS,” including food photography of the dumplings on the box front. At the bottom right foreground, place 1 small black bowl filled with bright red dipping sauce. Add a thin footer line of small white text across the bottom reading “CHICKEN MOMOS • FRESHLY PREPARED • 2026 EDITION” and place “licious.com” in the lower-right corner. Use premium ad design, ultra-detailed food texture, glossy highlights on the dumplings, subtle steam sheen, crisp typography, shallow depth of field, and a polished high-end commercial campaign aesthetic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="nostalgic-16-photo-couple-grid">Nostalgic 16-Photo Couple Grid </h3><p><a class="link" href="https://x.com/zenkaiAI/status/2048051889460437351" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/zenkaiAI" target="_blank" rel="noopener" >@zenkaiAI</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/053.webp" width="1200" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/053_hu_7c3db8708f8b6482.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/053_hu_92bd8818f70e0b78.webp 1024w" loading="lazy" alt="Nostalgic 16-Photo Couple Grid" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">{&#34;type&#34;:&#34;16-photo nostalgic contact sheet collage&#34;,&#34;style&#34;:&#34;dreamy film photography, soft blur, slightly underexposed, candid youthful romance, flash snapshots mixed with ambient dusk light, subtle grain, sentimental and bittersweet mood&#34;,&#34;subject&#34;:{&#34;people_count&#34;:2,&#34;relationship&#34;:&#34;young couple or former lovers spending time together&#34;,&#34;ages&#34;:&#34;early 20s&#34;,&#34;appearance&#34;:{&#34;male&#34;:{&#34;build&#34;:&#34;slim&#34;,&#34;hair&#34;:&#34;short dark hair&#34;,&#34;clothing&#34;:&#34;loose white short-sleeve shirt, camera strap around neck in several shots&#34;},&#34;female&#34;:{&#34;build&#34;:&#34;slim&#34;,&#34;hair&#34;:&#34;shoulder-length dark hair&#34;,&#34;clothing&#34;:&#34;light sleeveless tops or soft casual summer clothes&#34;}},&#34;faces&#34;:&#34;intentionally obscured by soft rectangular blur blocks over every visible face&#34;},&#34;layout&#34;:{&#34;grid&#34;:{&#34;rows&#34;:4,&#34;columns&#34;:4,&#34;count&#34;:16,&#34;border&#34;:&#34;thin white dividers, equal square cells&#34;},&#34;images&#34;:[{&#34;position&#34;:&#34;row 1 col 1&#34;,&#34;description&#34;:&#34;close cropped portrait of the woman in a white top at night, soft flash, dark background&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 1 col 2&#34;,&#34;description&#34;:&#34;close cropped blurred two-person selfie framing, both subjects partially visible, dark nighttime setting&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 1 col 3&#34;,&#34;description&#34;:&#34;young man standing at night and holding a compact silver camera up to his face, white shirt, distant lights behind him&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 1 col 4&#34;,&#34;description&#34;:&#34;woman on a beach or shoreline in low light, softly blurred, ocean horizon behind her&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 2 col 1&#34;,&#34;description&#34;:&#34;street candid of the man holding a camera near his face while walking outdoors in the evening, urban background with motion blur&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 2 col 2&#34;,&#34;description&#34;:&#34;close-up of the woman indoors or in a dim warm setting, hand raised near her face, flash-lit snapshot&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 2 col 3&#34;,&#34;description&#34;:&#34;blurred two-shot of the couple sitting close together by water at dusk, intimate candid composition&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 2 col 4&#34;,&#34;description&#34;:&#34;young man outdoors in greenery during daytime or early evening, looking down at a camera in his hands, white shirt and camera strap visible&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 3 col 1&#34;,&#34;description&#34;:&#34;woman close to the camera giving a peace sign, casual sleeveless top, sandy or beachlike background&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 3 col 2&#34;,&#34;description&#34;:&#34;back view of the man in a white shirt looking out over a cityscape at night from a high vantage point&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 3 col 3&#34;,&#34;description&#34;:&#34;woman indoors at night holding a compact camera directly toward the viewer, city lights beyond a window, flash aesthetic&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 3 col 4&#34;,&#34;description&#34;:&#34;tight cropped two-person selfie-like frame with both subjects partially visible, dark background&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 4 col 1&#34;,&#34;description&#34;:&#34;young man at the waterfront at dusk holding a camera to his eye, cloudy blue sky and distant shoreline behind him&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 4 col 2&#34;,&#34;description&#34;:&#34;soft night portrait of the woman on a city street with warm bokeh lights in the background&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 4 col 3&#34;,&#34;description&#34;:&#34;close intimate couple snapshot with both faces near each other, one subject making a peace sign, heavy blur and flash look&#34;},{&#34;position&#34;:&#34;row 4 col 4&#34;,&#34;description&#34;:&#34;rear view of the woman walking alone down a warmly lit narrow street at night, shoulder-length hair and light top visible&#34;}]},&#34;composition&#34;:&#34;each square feels like a memory fragment from one summer evening and a few nearby outings, varied framing, natural imperfection, casual amateur photography&#34;,&#34;color_palette&#34;:&#34;muted blues, warm tungsten yellows, soft skin tones, dark greens, charcoal night shadows, faded white clothing&#34;,&#34;camera_look&#34;:&#34;35mm point-and-shoot or disposable camera feel, shallow focus, motion blur, bloom around lights, occasional flash overexposure&#34;,&#34;quality&#34;:&#34;high-resolution collage with authentic analog softness, emotionally evocative and realistic&#34;} </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="anime-bl-promo-缩略图">Anime BL Promo 缩略图 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/himukai_an/status/2047981800535085555" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/himukai_an" target="_blank" rel="noopener" >@himukai_an</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/054.webp" width="1199" height="675" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/054_hu_c949bbb5ffc3da07.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/054_hu_22313a14959dca4c.webp 1024w" loading="lazy" alt="Anime BL Promo 缩略图" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A bright, polished anime-style promotional thumbnail with a summer romance atmosphere. The composition is split visually, with large typography on the left and two handsome young men on the right. On the left side, place layered translucent white panels with soft glow and sparkles over a sky-blue background, featuring large elegant serif text &#34;GPT&#34; in a blue gradient at the top and &#34;BL&#34; in a lavender-to-violet gradient below. Add three lines of Japanese text arranged between and under them: &#34;最新の画像生成で&#34;, &#34;作って&#34;, and &#34;遊んでみた&#34;, in deep blue calligraphic Japanese type. Include subtle decorative accents such as small star glints, diagonal light streaks, dotted texture, and a cyan underline swoosh beneath the middle text. On the right side, show 2 anime boys from the waist up, leaning casually together beside a chain-link fence under leafy trees. The taller boy has tousled dark brown hair, a navy overshirt worn open over a white T-shirt, layered silver necklaces, and holds 1 plastic cup of iced coffee with a straw. The shorter boy has messy silver-white hair, a white T-shirt with a small crest emblem on the chest, black backpack straps over both shoulders, layered silver necklaces, and one small earring. Their poses are relaxed and intimate, with the dark-haired boy’s arm resting around the other. Use a luminous blue-and-white palette with soft sunlight, lens flare, bokeh, and a faint cityscape in the background, creating a clean social-media header or article thumbnail aesthetic. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="夜晚的艺术家与空灵缪斯">夜晚的艺术家与空灵缪斯 </h3><p><a class="link" href="https://x.com/almimeister/status/2048309710118687101" target="_blank" rel="noopener" >Caso original</a> / Autor: <a class="link" href="https://x.com/almimeister" target="_blank" rel="noopener" >@almimeister</a></p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/055.webp" width="960" height="1200" srcset="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/055_hu_8c4d3b82e3d3a6f7.webp 480w, https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/055_hu_98818098bf668f.webp 1024w" loading="lazy" alt="夜晚的艺术家与空灵缪斯" class="gallery-image" data-flex-grow="80" data-flex-basis="192px" ></p> <p>Prompt completo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">A cinematic anime-inspired digital illustration set at night inside a cozy artist&#39;s room with large window panes and a warm city glow outside. On the left, a young male artist with {argument name=&#34;hair color&#34; default=&#34;dark brown&#34;} messy hair sits at a cluttered desk in side profile, leaning forward with one hand near his mouth and the other drawing with a pen on a tablet or sketchbook. The desk is covered with exactly 1 pen cup filled with pencils, 1 coffee mug, 1 open laptop or pen-display showing a sunset landscape, 1 spiral sketchbook with manga-style character drawings, 2 additional drawing books or pads, 1 small stack of about 4 books, and many scattered art cards and printed illustrations. On the right, a luminous ethereal anime girl made of blue-white light appears life-sized, facing the artist with both hands gently extended toward him. Her form is translucent, delicate, and composed of glowing contour lines, starry particles, and flowing strands of light, with long windblown hair and a soft dress-like silhouette. Between them, a magical stream of golden and white light spirals upward from the artist&#39;s desk into the air, connecting creator and creation. Inside this swirling ribbon are exactly 12 to 16 floating image fragments and sketch pages: monochrome character sketches, scenic sunset paintings, small photo-like panels, and tiny icon-like cards, all orbiting in a curved arc from lower center to upper left and upper center. Around the upper half of the image, dozens of glowing musical notes float through the air, mixed with sparkling particles, creating the feeling that inspiration has become visible sound and memory. The palette is rich warm gold and amber on the artist&#39;s side, contrasted with cool electric blue and white on the spirit girl&#39;s side, with dramatic rim light, volumetric glow, intricate particles, and a dreamy emotional atmosphere. Composition is vertical, highly detailed, intimate, and poetic, evoking the relationship between {argument name=&#34;person one&#34; default=&#34;you&#34;} and {argument name=&#34;person two&#34; default=&#34;me&#34;} as artist and imagined muse, where drawings, music, memories, and fantasy physically manifest in the room. Add a small handwritten note card on the desk with {argument name=&#34;note text&#34; default=&#34;二人だけの物語&#34;}, and display one prominent artwork on the desk and one floating scenic panel using {argument name=&#34;scene theme&#34; default=&#34;sunset sky over a distant city&#34;}. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Navegacion de categorias: <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-case-index/" >Indice general</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ecommerce-cases/" >E-commerce</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ad-creative-cases/" >Creatividad publicitaria</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-portrait-cases/" >Retratos</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-poster-cases/" >Posters e ilustraciones</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-character-cases/" >Personajes</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-ui-social-cases/" >UI y redes sociales</a> / <a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/05/02/awesome-gpt-image-2-prompts-comparison-community-cases/" >Comparaciones y comunidad</a></p> <h2 id="enlaces-del-repositorio-original">Enlaces del repositorio original </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts" target="_blank" rel="noopener" >Pagina del proyecto</a></li> <li><a class="link" href="https://github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts/blob/main/cases/ui.md" target="_blank" rel="noopener" >Archivo de categoria original</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/05/01/free-claude-code-anthropic-compatible-proxy/ Fri, 01 May 2026 03:41:49 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/01/free-claude-code-anthropic-compatible-proxy/ <p><code>free-claude-code</code> es un Anthropic-compatible proxy para usar con <code>Claude Code</code>.</p> <p>La idea no es crackear Claude Code ni ofrecer un servicio Claude oficial gratuito, sino iniciar localmente un proxy compatible con la forma de la API de Anthropic y reenviar las solicitudes de Claude Code a otros backends de modelos. El README menciona backends como NVIDIA NIM, OpenRouter, DeepSeek, LM Studio, llama.cpp y Ollama.</p> <p>En pocas palabras, resuelve este problema: te gusta la experiencia de Claude Code en la terminal, pero quieres conectar las peticiones del modelo a otro provider o a un modelo local.</p> <h2 id="qué-problema-resuelve">Qué problema resuelve </h2><p>La experiencia interactiva de Claude Code es muy adecuada para tareas de desarrollo.</p> <p>Puede leer código en la terminal, modificar archivos, ejecutar comandos y avanzar según el contexto del proyecto. El problema es que muchos usuarios no necesariamente quieren usar siempre el mismo backend de modelo:</p> <ul> <li>Quieren probar distintos modelos en OpenRouter</li> <li>Quieren usar modelos como DeepSeek para reducir costes</li> <li>Quieren conectar las peticiones a Ollama local</li> <li>Quieren ejecutar modelos locales con LM Studio o llama.cpp</li> <li>Quieren unificar en el entorno de desarrollo una entrada de proxy</li> <li>Quieren comparar el rendimiento de distintos modelos dentro del flujo de Claude Code</li> </ul> <p>El posicionamiento de <code>free-claude-code</code> es añadir una capa de proxy compatible entre Claude Code y estos servicios de modelos.</p> <p>Así, Claude Code sigue enviando solicitudes con estilo Anthropic, y el proxy se encarga de adaptarlas a distintos backends.</p> <h2 id="funcionamiento">Funcionamiento </h2><p>Puede entenderse como tres capas:</p> <ol> <li>El frontend es Claude Code</li> <li>En medio está el proxy <code>free-claude-code</code></li> <li>El backend es OpenRouter, DeepSeek, un modelo local u otro servicio de modelo</li> </ol> <p>Claude Code cree que está accediendo a una API Anthropic-compatible.</p> <p>El proxy recibe la solicitud, elige el provider objetivo según la configuración, transforma los campos necesarios y devuelve la respuesta a Claude Code.</p> <p>La ventaja de esta estructura es que no necesitas modificar Claude Code ni exigir que cada servicio de modelo soporte Claude Code de forma nativa. Mientras el proxy pueda alinear la interfaz, puede conectar más modelos al mismo flujo de trabajo.</p> <h2 id="backends-soportados">Backends soportados </h2><p>Las direcciones listadas en el README incluyen:</p> <ul> <li>NVIDIA NIM</li> <li>OpenRouter</li> <li>DeepSeek</li> <li>LM Studio</li> <li>llama.cpp</li> <li>Ollama</li> </ul> <p>Estos backends representan varias formas de uso.</p> <p>OpenRouter se parece más a una entrada agregadora de modelos, útil para probar distintos modelos comerciales y open source.</p> <p>DeepSeek conviene a quienes se preocupan por capacidad en chino, capacidad de código y coste.</p> <p>LM Studio, llama.cpp y Ollama se inclinan hacia la ruta de modelos locales. Sirven para ejecutar modelos en tu propia máquina o en un entorno de intranet, reducir dependencia de APIs externas y facilitar experimentos offline.</p> <p>NVIDIA NIM está más orientado a inferencia empresarial y despliegue con GPU.</p> <h2 id="por-qué-un-anthropic-compatible-proxy">Por qué un Anthropic-compatible proxy </h2><p>Claude Code está diseñado alrededor de la interfaz y los hábitos de modelo de Anthropic.</p> <p>Si quieres conectarlo a otros modelos, el problema más directo es que las interfaces no coinciden:</p> <ul> <li>Campos de solicitud distintos</li> <li>Nombres de modelo distintos</li> <li>Formatos de streaming distintos</li> <li>Expresión de tool use distinta</li> <li>Formatos de error distintos</li> <li>Límites de tokens y contexto distintos</li> </ul> <p>El valor de la capa proxy está ahí.</p> <p>Mantiene la interfaz vista por Claude Code con una forma cercana a Anthropic y adapta el backend. Para el usuario, después de configurar el proxy, puede probar distintos modelos dentro del mismo flujo de Claude Code.</p> <h2 id="escenarios-adecuados">Escenarios adecuados </h2><p><code>free-claude-code</code> es adecuado para:</p> <ul> <li>Querer usar el flujo de terminal de Claude Code</li> <li>Probar modelos no Anthropic dentro de Claude Code</li> <li>Reducir costes de llamadas de modelo</li> <li>Conectar Claude Code a OpenRouter</li> <li>Integrar DeepSeek u otros servicios de modelo compatibles</li> <li>Usar Ollama, LM Studio o llama.cpp para ejecutar modelos locales</li> <li>Configurar para un equipo una entrada unificada de proxy de modelos</li> </ul> <p>Si solo usas Claude Code oficial normalmente y no tienes necesidades especiales de provider, coste o despliegue local, quizá no necesites este tipo de proxy.</p> <p>Pero si comparas modelos con frecuencia o quieres que Claude Code acceda a modelos locales y de terceros, este tipo de herramienta es útil.</p> <h2 id="diferencia-frente-a-usar-directamente-openrouter-u-ollama">Diferencia frente a usar directamente OpenRouter u Ollama </h2><p>Usar directamente OpenRouter, Ollama o LM Studio normalmente significa conversar con el modelo o llamarlo mediante API.</p> <p>El punto central de <code>free-claude-code</code> no es sustituir esos servicios, sino conectarlos al flujo de desarrollo de Claude Code.</p> <p>La diferencia está en:</p> <ul> <li>Sigues usando la experiencia de terminal de Claude Code</li> <li>La IA puede realizar tareas alrededor del repositorio de código</li> <li>El backend de modelo puede cambiarse por otro provider</li> <li>Los modelos locales también tienen oportunidad de entrar en el flujo de Claude Code</li> <li>La configuración se concentra en la capa proxy, no se cambia por separado en cada herramienta</li> </ul> <p>Por eso se parece más a un puente que a un nuevo cliente de chat.</p> <h2 id="precauciones-con-modelos-locales">Precauciones con modelos locales </h2><p>Conectar Claude Code a modelos locales es atractivo, pero también tiene límites prácticos.</p> <p>Primero, diferencia de capacidad del modelo.</p> <p>Las tareas de Claude Code no son solo chat; incluyen entender código, planificar cambios, editar archivos y procesar salidas de comandos. Un modelo local pequeño no necesariamente puede completar estas tareas de forma estable.</p> <p>Segundo, ventana de contexto.</p> <p>Las tareas de código consumen mucho contexto. Si la ventana del modelo es demasiado pequeña, puede no leer archivos completos, perder restricciones o olvidar contexto durante varias rondas.</p> <p>Tercero, compatibilidad con tool use.</p> <p>El flujo de Claude Code depende de llamadas a herramientas y comportamiento estructurado. Aunque un backend pueda chatear, no necesariamente sigue bien protocolos de tool calling.</p> <p>Cuarto, velocidad y hardware.</p> <p>La velocidad del modelo local depende de la máquina, el método de cuantización y el tamaño del modelo. Si una tarea de código responde demasiado lento, la experiencia se degrada de forma notable.</p> <p>Por eso, los modelos locales son más adecuados para experimentos, tareas de bajo riesgo y escenarios concretos. Para tareas de código realmente complejas, todavía hay que elegir con cuidado según la capacidad del modelo.</p> <h2 id="límites-de-uso">Límites de uso </h2><p>Este tipo de proyecto puede malinterpretarse fácilmente por el título, así que conviene aclarar los límites.</p> <p>Primero, no es cuota gratuita oficial de Claude Code.</p> <p>Solo reenvía las solicitudes de Claude Code a otros backends de modelos. Al usar OpenRouter, DeepSeek, NVIDIA NIM u otras APIs, sigues teniendo que cumplir precios, cuotas y condiciones de uso de esos servicios.</p> <p>Segundo, no es una herramienta para saltarse autorización.</p> <p>Al usar cualquier proxy, hay que cumplir las licencias y términos de Claude Code, del proveedor de modelo y del propio proyecto. No debería entenderse como una forma de evitar restricciones oficiales.</p> <p>Tercero, el proxy procesará el contenido de tus solicitudes.</p> <p>Código, salida de comandos y contexto del proyecto pueden pasar por el proxy y por el servicio backend. Al desplegarlo, hay que considerar logs, claves, red y límites de privacidad. Para código de empresa o proyectos sensibles, es mejor usar un entorno controlado.</p> <p>Cuarto, el rendimiento de distintos modelos puede variar mucho.</p> <p>La misma operación de Claude Code puede comportarse de forma completamente distinta al cambiar de modelo. No asumas que todos los modelos pueden sustituir a Claude.</p> <h2 id="relación-con-proxies-como-litellm">Relación con proxies como LiteLLM </h2><p>Desde el punto de vista de diseño, <code>free-claude-code</code> pertenece a la categoría de &ldquo;proxies de interfaz compatible&rdquo;.</p> <p>El objetivo común de estas herramientas es reducir el acoplamiento entre la aplicación superior y los servicios de modelos inferiores. La aplicación superior solo se enfrenta a una interfaz relativamente unificada, y los providers de abajo pueden cambiarse por configuración.</p> <p>Cada proyecto tiene un foco distinto. Algunos se orientan a gateway de modelos general, otros a OpenAI-compatible API, y otros se adaptan específicamente a herramientas como Claude Code.</p> <p>Lo interesante de <code>free-claude-code</code> es que coloca el escenario objetivo directamente en Claude Code, no en un proxy de chat genérico.</p> <h2 id="usuarios-adecuados">Usuarios adecuados </h2><p>Es más adecuado para usuarios con cierta capacidad de configuración:</p> <ul> <li>Conocen Claude Code</li> <li>Saben configurar API key y provider de modelos</li> <li>Entienden cómo arrancar un proxy y variables de entorno</li> <li>Pueden diagnosticar problemas de red, puertos, nombres de modelo y streaming</li> <li>Quieren comparar el rendimiento de distintos modelos en tareas de código</li> </ul> <p>Si solo quieres algo listo para usar, la configuración oficial suele ser más tranquila.</p> <p>Si estás dispuesto a montar proxy, cambiar modelos, ajustar parámetros y quieres llevar Claude Code a más entornos de modelo, este proyecto merece estudio.</p> <h2 id="referencia">Referencia </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code" target="_blank" rel="noopener" >Alishahryar1/free-claude-code</a></li> </ul> <h2 id="una-última-frase">Una última frase </h2><p>El valor de <code>free-claude-code</code> no está en la palabra &ldquo;free&rdquo;, sino en construir un puente entre Claude Code y más backends de modelos.</p> <p>Cuando quieres conservar la experiencia de desarrollo de Claude Code y al mismo tiempo probar OpenRouter, DeepSeek, modelos locales o servicios de inferencia empresariales, este tipo de Anthropic-compatible proxy tiene sentido.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/01/compound-engineering-plugin-ai-coding-workflow/ Fri, 01 May 2026 03:15:39 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/01/compound-engineering-plugin-ai-coding-workflow/ <p><code>Compound Engineering Plugin</code> es un plugin de flujo de trabajo de programación con IA publicado como open source por Every Inc.</p> <p>No se centra en &ldquo;hacer que la IA escriba un fragmento de código más rápido&rdquo;, sino en colocar la programación con IA dentro de un ciclo más parecido al de un equipo de ingeniería: primero planificar, luego implementar, después revisar y finalmente conservar la experiencia aprendida. Para quienes usan con frecuencia herramientas como Claude Code, Codex, Cursor o Copilot, este tipo de plugin resuelve un problema de flujo de trabajo, no solo de prompts.</p> <p>Las herramientas de programación con IA son cada vez más fuertes, pero en proyectos reales lo más difícil no suele ser generar código, sino lograr que siga de forma continua las reglas del proyecto, entienda los límites de la tarea, evite repetir errores y acumule contexto durante iteraciones largas.</p> <h2 id="qué-problema-resuelve">Qué problema resuelve </h2><p>Muchas personas usan asistentes de programación con IA más o menos así:</p> <ol> <li>Describen directamente el requisito</li> <li>Dejan que la IA modifique código</li> <li>Miran si el resultado puede ejecutarse</li> <li>Si hay error, añaden más instrucciones</li> <li>En la siguiente tarea vuelven a explicar desde cero</li> </ol> <p>Este método puede completar tareas pequeñas, pero en proyectos complejos aparecen problemas con facilidad:</p> <ul> <li>El requisito no se divide primero con claridad y la IA empieza a modificar directamente</li> <li>Falta una review sistemática después de los cambios</li> <li>Las reglas del proyecto dependen de que el usuario las recuerde una y otra vez</li> <li>El mismo tipo de error vuelve a aparecer en la siguiente ocasión</li> <li>Falta un método de trabajo común entre varias herramientas Agent</li> <li>La experiencia no se convierte en reglas reutilizables</li> </ul> <p><code>Compound Engineering Plugin</code> quiere resolver precisamente estos problemas. Divide la programación con IA en varias etapas, para que el Agent no solo ejecute comandos, sino que participe en un proceso de ingeniería más completo.</p> <h2 id="qué-es-compound-engineering">Qué es Compound Engineering </h2><p>Según la descripción del README del proyecto, Compound Engineering puede entenderse como un método de desarrollo de software asistido por IA.</p> <p>Destaca un ciclo:</p> <ul> <li>Planificación: entender primero el objetivo, dividir tareas y confirmar la ruta</li> <li>Ejecución: modificar código según el plan, ejecutar comandos y tratar problemas</li> <li>Revisión: comprobar calidad de implementación, riesgos y cobertura de pruebas</li> <li>Aprendizaje: convertir la experiencia en reglas reutilizables para el futuro</li> </ul> <p>Este ciclo se parece mucho a la forma de trabajo de un equipo de ingeniería real.</p> <p>Un ingeniero fiable no recibe un requisito y empieza a cambiar cosas sin rumbo, ni entrega directamente después de modificar. Primero evalúa el alcance de impacto, luego implementa, después revisa riesgos y resultados de pruebas, y finalmente registra los problemas encontrados. Los AI Agent también necesitan restricciones similares.</p> <h2 id="por-qué-hace-falta-un-plugin">Por qué hace falta un plugin </h2><p>Un prompt puede decirle a la IA &ldquo;planifica antes de ejecutar&rdquo;, pero el prompt por sí mismo no siempre es estable.</p> <p>Cuando la conversación se alarga y el contexto se vuelve complejo, el modelo puede saltarse la planificación, ignorar reglas o volverse demasiado confiado para terminar la tarea. El valor del plugin está en fijar el proceso para que distintos entornos Agent sigan un método parecido.</p> <p>Este tipo de plugin suele dividir el flujo de trabajo en comandos, reglas, plantillas o subprocesos. El usuario no necesita escribir cada vez un prompt completo, sino que activa una etapa mediante una entrada fija.</p> <p>Por ejemplo:</p> <ul> <li>Pedir primero al Agent que genere un plan</li> <li>Implementar después paso a paso según el plan</li> <li>Activar review tras terminar los cambios</li> <li>Volver a corregir cuando se encuentren problemas</li> <li>Escribir las experiencias valiosas en memoria o reglas</li> </ul> <p>Esto hace que la programación con IA se parezca más a una &ldquo;colaboración controlada&rdquo; que a una conversación de una sola vez.</p> <h2 id="qué-entornos-agent-soporta">Qué entornos Agent soporta </h2><p>El README menciona que el proyecto soporta varios entornos de programación con IA, incluyendo:</p> <ul> <li>Claude Code</li> <li>Codex</li> <li>Cursor</li> <li>GitHub Copilot</li> <li>Amp</li> <li>Factory</li> <li>Qwen Code</li> </ul> <p>Este punto es importante.</p> <p>Muchas herramientas de flujo de trabajo están atadas a un solo cliente; al cambiar de herramienta, las reglas dejan de reutilizarse. <code>Compound Engineering Plugin</code> se parece más a un método de ingeniería transversal a distintos Agent, llevando procesos similares de planificación, ejecución y revisión a varias herramientas.</p> <p>Si usas varios asistentes de programación con IA al mismo tiempo, este tipo de flujo unificado gana valor. Las herramientas tienen capacidades distintas, pero las normas del proyecto, los hábitos de review y el método de división de tareas deberían ser lo más consistentes posible.</p> <h2 id="para-qué-sirve-la-etapa-de-planificación">Para qué sirve la etapa de planificación </h2><p>El valor de la planificación es evitar que la IA actúe demasiado pronto.</p> <p>En tareas complejas, las preguntas realmente importantes suelen ser:</p> <ul> <li>Qué archivos hay que modificar</li> <li>Qué módulos pueden verse afectados</li> <li>Cuál es el patrón existente</li> <li>Si hay pruebas</li> <li>Dónde están los riesgos</li> <li>Si hay que leer documentación antes</li> <li>Si puede dividirse en pasos más pequeños</li> </ul> <p>Si el Agent no piensa primero estas preguntas y se pone a escribir código directamente, es fácil que produzca una implementación que parece terminada, pero que se aleja de la estructura del proyecto.</p> <p>El plan no tiene que ser largo. Un buen plan debería ser corto, concreto y ejecutable. Su objetivo no es fabricar documentación, sino dar límites a la implementación posterior.</p> <h2 id="qué-evitar-en-la-etapa-de-ejecución">Qué evitar en la etapa de ejecución </h2><p>Cuando la IA ejecuta tareas de código, aparecen con facilidad varios problemas:</p> <ul> <li>Refactorizar código no relacionado de paso</li> <li>Sobrescribir cambios existentes del usuario</li> <li>Cambiar solo el happy path</li> <li>Ignorar manejo de errores</li> <li>No seguir el estilo existente del proyecto</li> <li>No ejecutar validaciones necesarias</li> <li>Probar a ciegas tras encontrar errores</li> </ul> <p>Un plugin de flujo de trabajo no puede garantizar que estos problemas desaparezcan por completo, pero puede reducir su frecuencia mediante reglas y restricciones por etapa.</p> <p>Por ejemplo, la etapa de ejecución puede pedir al Agent que avance paso a paso según el plan; si descubre algo fuera del alcance previsto, primero explica el riesgo; si modifica módulos compartidos, añade pruebas o al menos ejecuta validaciones relacionadas.</p> <p>Esta restricción es especialmente importante en codebases grandes. Cuanto más rápido escribe código la IA, más necesita un proceso que limite su inercia.</p> <h2 id="por-qué-importa-la-etapa-de-review">Por qué importa la etapa de review </h2><p>Muchos fallos de programación con IA no ocurren porque el código no pueda ejecutarse en absoluto, sino porque los detalles están mal:</p> <ul> <li>No se tratan condiciones límite</li> <li>Las actualizaciones de estado no son consistentes</li> <li>El contrato de API se cambia en silencio</li> <li>Las pruebas no cubren rutas clave</li> <li>Los mensajes de error no son claros</li> <li>No se mencionan riesgos de rendimiento o seguridad</li> </ul> <p>La etapa de review cambia al Agent de &ldquo;modo autor&rdquo; a &ldquo;modo revisor&rdquo;.</p> <p>El modo autor tiende a justificar su propia implementación; el modo revisor debe buscar activamente defectos, riesgos de regresión y pruebas omitidas. Separar estas dos etapas suele ser más fiable que pedir en una misma respuesta que implemente y se autoevalúe.</p> <p>Para el usuario, la salida de review también es más valiosa. Ayuda a decidir rápidamente si este cambio merece integrarse o si necesita otra ronda de trabajo.</p> <h2 id="el-sentido-de-aprendizaje-y-memoria">El sentido de aprendizaje y memoria </h2><p>La palabra &ldquo;Compound&rdquo; del nombre del proyecto sugiere una idea importante: la experiencia de ingeniería debería crecer con efecto compuesto.</p> <p>Si cada vez que la IA comete un error solo lo arregla en ese momento, pero la próxima vez comete el mismo error, la mejora de eficiencia es limitada. Un mejor método es conservar la experiencia útil:</p> <ul> <li>Convenciones de directorios del proyecto</li> <li>Métodos de diagnóstico para ciertos errores</li> <li>Comandos de prueba y precauciones</li> <li>Archivos generados que no deben tocarse</li> <li>Preferencias de estilo de código</li> <li>Patrones de implementación habituales</li> </ul> <p>Estas experiencias pueden convertirse en reglas, memoria, documentación o plantillas. En tareas posteriores, el Agent lee primero ese conocimiento acumulado y luego empieza a trabajar.</p> <p>Esa es la clave para que la programación con IA pase de &ldquo;pregunta y respuesta puntual&rdquo; a &ldquo;colaboración de largo plazo&rdquo;.</p> <h2 id="escenarios-adecuados">Escenarios adecuados </h2><p><code>Compound Engineering Plugin</code> es adecuado para:</p> <ul> <li>Usar AI Agent para escribir código de forma continua</li> <li>Modificar un mismo proyecto durante muchas rondas</li> <li>Querer que la IA planifique antes de implementar</li> <li>Querer que después de modificar entre automáticamente en mentalidad de review</li> <li>Equipos que quieren unificar el flujo de programación con IA</li> <li>Personas que usan a la vez Claude Code, Codex, Cursor y otras herramientas</li> <li>Querer convertir experiencia del proyecto en reglas reutilizables</li> </ul> <p>Si solo pides ocasionalmente a la IA que escriba un pequeño script, el flujo completo puede parecer pesado.</p> <p>Pero si estás tratando al asistente de programación con IA como un compañero diario de desarrollo, el ciclo de planificación, ejecución, revisión y aprendizaje se vuelve claramente útil.</p> <h2 id="diferencia-frente-a-plantillas-de-prompt-comunes">Diferencia frente a plantillas de prompt comunes </h2><p>Las plantillas de prompt comunes suelen resolver &ldquo;cómo expresar bien la tarea&rdquo;.</p> <p>Por ejemplo:</p> <ul> <li>Piensa paso a paso</li> <li>Lee primero los archivos</li> <li>Mantén el estilo de código</li> <li>Ejecuta pruebas</li> <li>Resume los cambios</li> </ul> <p>Estas indicaciones son útiles, pero siguen dependiendo de que el usuario las use correctamente cada vez.</p> <p><code>Compound Engineering Plugin</code> se sitúa más en la capa de flujo de trabajo. Organiza estos requisitos en un proceso repetible y lo adapta a distintas herramientas Agent. Así, no partes de cero escribiendo prompts cada vez, sino que avanzas dentro de un proceso.</p> <p>En pocas palabras, una plantilla de prompt se parece a un recordatorio; un plugin de flujo de trabajo se parece a un sistema.</p> <h2 id="precauciones-al-usarlo">Precauciones al usarlo </h2><p>Primero, no conviertas el proceso en una carga.</p> <p>Las tareas pequeñas no siempre necesitan un plan completo y una review larga. Un buen flujo de trabajo debería ajustarse a la complejidad de la tarea: resolver rápido los problemas simples y usar el ciclo completo en problemas complejos.</p> <p>Segundo, la review no sustituye a las pruebas.</p> <p>Una review hecha por Agent puede encontrar muchos problemas, pero aun así puede omitir errores reales de ejecución. El juicio final depende de pruebas, type checking, resultados de build y revisión humana.</p> <p>Tercero, hay que limpiar reglas de forma continua.</p> <p>Acumular experiencia es importante, pero demasiadas reglas también se convierten en ruido. Reglas obsoletas, repetidas o que solo servían para una tarea puntual deberían ordenarse periódicamente.</p> <p>Cuarto, consistencia entre herramientas no significa identidad total.</p> <p>Claude Code, Codex, Cursor, Copilot y otras herramientas tienen capacidades e interacciones diferentes. Lo que se unifica es el método de trabajo, no necesariamente cada comando ni cada detalle de configuración.</p> <h2 id="qué-equipos-pueden-aprovecharlo">Qué equipos pueden aprovecharlo </h2><p>Si un equipo ya permite que AI Agent modifique código real, no basta con discutir &ldquo;qué modelo es más fuerte&rdquo;.</p> <p>Debería preocuparse más por:</p> <ul> <li>Si la IA entiende la tarea antes de modificar</li> <li>Si respeta límites del proyecto mientras modifica</li> <li>Si revisa riesgos activamente después de modificar</li> <li>Si aprende de errores históricos</li> <li>Si el equipo tiene una norma común de uso de Agent</li> </ul> <p>Ahí está el sentido de proyectos como <code>Compound Engineering Plugin</code>. Llevan la programación con IA desde una habilidad personal hacia un proceso reutilizable por el equipo.</p> <h2 id="referencia">Referencia </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin" target="_blank" rel="noopener" >EveryInc/compound-engineering-plugin</a></li> </ul> <h2 id="una-última-frase">Una última frase </h2><p>Lo que merece atención de <code>Compound Engineering Plugin</code> no es que añada un comando más de programación con IA, sino que organiza la programación con IA como un proceso de ingeniería que puede mejorar en ciclos.</p> <p>Cuando los AI Agent empiezan a participar en proyectos reales, planificación, ejecución, revisión y acumulación de experiencia importan más que generar código una sola vez.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/01/tradingagents-cn-multi-agent-financial-research-framework/ Fri, 01 May 2026 03:14:15 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/01/tradingagents-cn-multi-agent-financial-research-framework/ <p><code>TradingAgents-CN</code> es un marco de investigación de trading financiero multiagente orientado a usuarios chinos.</p> <p>Su objetivo no es dar una respuesta simple a &ldquo;qué acción comprar&rdquo;, sino usar varios AI Agent para simular un equipo de análisis financiero más completo: alguien observa los fundamentales, alguien mira el análisis técnico, alguien sigue noticias y sentimiento, y alguien se encarga del riesgo y de la decisión final. Para quienes quieren estudiar LLM + Agent + análisis financiero, este tipo de proyecto es una buena puerta de entrada experimental.</p> <p>Primero hay que dejar algo claro: estas herramientas son adecuadas para aprendizaje, investigación y análisis asistido, y no deben tratarse como asesoramiento real de trading. Los mercados financieros tienen riesgo, y las salidas del modelo también pueden ser erróneas, retrasadas o demasiado confiadas.</p> <h2 id="qué-problema-resuelve">Qué problema resuelve </h2><p>Un modelo de chat común también puede analizar acciones, por supuesto.</p> <p>Puedes preguntar directamente: &ldquo;Ayúdame a analizar si cierta empresa se puede comprar.&rdquo; El modelo dará una respuesta que parece completa. Pero ese enfoque tiene varios problemas:</p> <ul> <li>La cadena de análisis no es transparente</li> <li>Las distintas dimensiones se mezclan con facilidad</li> <li>Falta división de roles</li> <li>Falta choque entre puntos de vista favorables y contrarios</li> <li>Las advertencias de riesgo pueden quedarse en una formalidad</li> <li>Es difícil reproducir el mismo proceso de análisis</li> </ul> <p>La idea de <code>TradingAgents-CN</code> es dividir el análisis financiero en varios roles, dejar que distintos Agent se encarguen de distintas perspectivas y formar el resultado mediante colaboración, discusión y síntesis.</p> <p>Esto se acerca más al proceso real de investigación de inversión. Un juicio de inversión normalmente no mira solo una noticia o un indicador técnico, sino que combina fundamentales de la empresa, entorno de mercado, tendencia de precios, sentimiento de capital, riesgo regulatorio y control de posición.</p> <h2 id="qué-significa-análisis-multiagente">Qué significa análisis multiagente </h2><p>Multiagente no significa simplemente dejar que varios modelos hablen por turnos.</p> <p>Una práctica más valiosa es asignar responsabilidades claras a distintos Agent. Por ejemplo:</p> <ul> <li>Agent de análisis de mercado: observa tendencias de mercado, cambios de precio y entorno general</li> <li>Agent de análisis fundamental: observa negocio de la empresa, datos financieros y valor de largo plazo</li> <li>Agent de análisis de noticias: observa anuncios, noticias, opinión pública e impacto de eventos</li> <li>Agent de análisis técnico: observa tendencias, indicadores, soportes, resistencias y señales de trading</li> <li>Agent de gestión de riesgo: observa volatilidad, drawdown, posición e incertidumbre</li> <li>Agent de decisión: integra distintas opiniones y forma el juicio final</li> </ul> <p>Esta estructura puede reducir el problema de que un único modelo &ldquo;diga todas las conclusiones de una vez&rdquo;.</p> <p>Cuando distintos roles analizan el mismo objetivo, el sistema puede presentar juicios multidimensionales con más facilidad y también exponer discrepancias. Para quien aprende, esto suele aportar más que leer solo un resumen.</p> <h2 id="por-qué-hace-falta-una-versión-china">Por qué hace falta una versión china </h2><p>El análisis financiero está muy ligado al entorno lingüístico.</p> <p>Las fuentes de información que siguen los usuarios chinos, los hábitos del mercado, los nombres de acciones, los sistemas de negociación, el estilo de las noticias y los términos comunes son distintos de los del entorno inglés. Al usar directamente un marco en inglés, aparecen a menudo varios problemas:</p> <ul> <li>Los nombres y códigos de acciones chinas no se procesan con fluidez</li> <li>Se mezclan contextos de acciones A, acciones de Hong Kong y acciones estadounidenses</li> <li>La comprensión de noticias financieras chinas es inestable</li> <li>No es cómodo integrar fuentes de datos nacionales</li> <li>El estilo de salida no encaja con los hábitos de lectura de usuarios chinos</li> </ul> <p>El valor de <code>TradingAgents-CN</code> está en adaptar este proceso de análisis financiero multiagente al usuario chino. Hace más fácil construir, ejecutar y entender todo el flujo experimental de análisis de trading.</p> <h2 id="para-qué-se-puede-usar">Para qué se puede usar </h2><p>Este proyecto es más adecuado para investigación y análisis asistido que para órdenes automáticas.</p> <p>Usos relativamente adecuados:</p> <ul> <li>Aprender cómo colaboran los sistemas multiagente</li> <li>Investigar el rendimiento de LLM en análisis financiero</li> <li>Organizar información de una acción desde múltiples ángulos</li> <li>Comparar diferencias entre modelos en tareas de investigación de inversión</li> <li>Construir tu propio prototipo de Agent de análisis financiero</li> <li>Revisar información histórica y puntos de riesgo de un activo</li> <li>Practicar la división del proceso de investigación de inversión en tareas ejecutables</li> </ul> <p>Si estás estudiando trading cuantitativo, ingeniería financiera, AI Agent o desarrollo de aplicaciones LLM, este tipo de proyecto puede ayudarte a entender la estructura de ingeniería detrás de un &ldquo;asistente de investigación de inversión con IA&rdquo;.</p> <h2 id="para-qué-no-es-adecuado">Para qué no es adecuado </h2><p>No es adecuado tratarlo directamente como una herramienta para ganar dinero de forma segura.</p> <p>Especialmente no es adecuado para:</p> <ul> <li>Comprar o vender con toda la posición solo según la salida</li> <li>Sustituir tu propio juicio de riesgo por la conclusión del modelo</li> <li>Tratar predicciones de precio de corto plazo como resultados seguros</li> <li>Ignorar costes de transacción, slippage y liquidez</li> <li>Conectarlo a una cuenta real sin backtesting</li> <li>Sustituir una estrategia de inversión de largo plazo por una conclusión de análisis puntual</li> </ul> <p>Los LLM son buenos organizando información, generando explicaciones y simulando procesos de razonamiento, pero no poseen de forma natural una capacidad estable para predecir mercados. En los mercados financieros hay mucho ruido, eventos repentinos y juego conductual; la salida del modelo solo puede ser una referencia más.</p> <h2 id="diferencia-frente-a-un-marco-cuantitativo-común">Diferencia frente a un marco cuantitativo común </h2><p>Los marcos cuantitativos tradicionales prestan más atención a datos, factores, backtesting, optimización de carteras y ejecución de trading.</p> <p>Por ejemplo, puedes definir reglas de estrategia:</p> <ul> <li>Ruptura de media móvil</li> <li>Factor de momentum</li> <li>Factor de valor</li> <li>Filtro de volatilidad</li> <li>Stop loss y take profit</li> <li>Gestión de posición</li> </ul> <p>Después usas datos históricos para hacer backtesting.</p> <p><code>TradingAgents-CN</code> se inclina más hacia un &ldquo;marco de análisis con agentes&rdquo;. Lo que le importa es cómo hacer que varios LLM Agent colaboren alrededor de una tarea financiera, cómo simular una discusión de research y cómo organizar noticias, fundamentales, análisis técnico y juicio de riesgo.</p> <p>No son enfoques que se sustituyan entre sí.</p> <p>Un uso más realista es: el sistema cuantitativo tradicional se encarga de reglas verificables y backtesting; el sistema de Agent se encarga de organización de información, generación de informes, comparación de opiniones y apoyo a la decisión. Que finalmente pueda entrar en trading real depende todavía de backtesting riguroso, control de riesgo y revisión humana.</p> <h2 id="diferencia-frente-a-preguntar-directamente-a-chatgpt">Diferencia frente a preguntar directamente a ChatGPT </h2><p>Preguntar directamente al modelo tiene la menor barrera de entrada, pero el proceso es muy laxo.</p> <p>Preguntas una vez y responde una vez. Si cambias la forma de preguntar, la conclusión puede cambiar. Es difícil garantizar que analice siempre desde las mismas dimensiones, y también es difícil hacer que interprete de forma estable varios roles que se equilibran entre sí.</p> <p>El valor de <code>TradingAgents-CN</code> es estructurar el flujo de análisis:</p> <ul> <li>Roles más claros</li> <li>Pasos más reproducibles</li> <li>Fuentes de información más fáciles de organizar</li> <li>Choque de opiniones más natural</li> <li>Revisión de riesgo más fácil de separar</li> <li>Salida más parecida al resultado de un proceso de investigación de inversión</li> </ul> <p>Esto es útil para aprendizaje e investigación. Puedes observar cómo distintos Agent influyen en la conclusión final, y también sustituir modelos, ajustar prompts o modificar la división de roles para comparar cambios en los resultados.</p> <h2 id="riesgos-a-vigilar-al-usarlo">Riesgos a vigilar al usarlo </h2><p>Primero, calidad de datos.</p> <p>El análisis financiero depende mucho de los datos. Si datos de mercado, reportes financieros, noticias o anuncios son incompletos o no están actualizados, por muy fluido que sea el análisis del Agent, puede estar construido sobre una base equivocada.</p> <p>Segundo, alucinaciones del modelo.</p> <p>Un LLM puede inventar hechos inexistentes, malinterpretar el significado de los datos o tomar información antigua como nueva. Cuando se trata de acciones concretas, hay que volver a la fuente de datos para verificar.</p> <p>Tercero, sobreexplicación.</p> <p>El modelo es muy bueno dando explicaciones &ldquo;que parecen razonables&rdquo;, pero los cambios de precio del mercado no necesariamente vienen de las razones que enumera. No confundas explicación posterior con prueba causal.</p> <p>Cuarto, brecha entre backtesting y trading real.</p> <p>Incluso si una estrategia se comporta bien con datos históricos, en trading real seguirá enfrentándose a slippage, comisiones, liquidez, suspensiones, límites de subida/bajada y mercados extremos.</p> <p>Quinto, licencia y límites comerciales.</p> <p>El README menciona que el proyecto usa una licencia mixta. Las condiciones para aprendizaje personal, investigación y uso comercial pueden ser distintas. Si planeas incorporarlo en un producto o servicio comercial, primero lee con cuidado la licencia del proyecto.</p> <h2 id="a-quién-le-conviene-estudiarlo">A quién le conviene estudiarlo </h2><p><code>TradingAgents-CN</code> es adecuado para:</p> <ul> <li>Desarrolladores que quieren aprender arquitectura de AI Agent</li> <li>Personas que quieren estudiar la capacidad de LLM en análisis financiero</li> <li>Usuarios de trading cuantitativo que quieren incorporar análisis de lenguaje natural</li> <li>Equipos que quieren construir herramientas auxiliares de investigación de inversión</li> <li>Personas interesadas en cómo la colaboración multirol afecta decisiones</li> <li>Usuarios que quieren experimentar con trading Agent en entorno chino</li> </ul> <p>Si tu objetivo es obtener una simple sugerencia de compra o venta, este proyecto quizá no sea la mejor forma de abrirlo. Lo que más merece atención es el proceso, los roles, la colaboración y el control de riesgo, no la conclusión de una salida puntual.</p> <h2 id="cómo-puede-ampliarse">Cómo puede ampliarse </h2><p>Este tipo de marco tiene muchas direcciones de expansión:</p> <ul> <li>Integrar más fuentes de datos fiables</li> <li>Añadir soporte para modelos locales</li> <li>Añadir módulo de backtesting</li> <li>Afinar reglas distintas para acciones A, Hong Kong y Estados Unidos</li> <li>Añadir Agent de análisis sectorial</li> <li>Añadir gestión de cartera y control de posición</li> <li>Reforzar citas de informes y trazabilidad de datos</li> <li>Combinar conclusiones de Agent con señales cuantitativas tradicionales</li> </ul> <p>Un sistema financiero de IA realmente valioso normalmente no deja que el modelo decida todo por sí solo, sino que lo inserta en un proceso verificable, trazable y controlado por riesgo.</p> <h2 id="referencia">Referencia </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN" target="_blank" rel="noopener" >hsliuping/TradingAgents-CN</a></li> </ul> <h2 id="una-última-frase">Una última frase </h2><p>Lo que merece atención de <code>TradingAgents-CN</code> no es si puede predecir la siguiente vela K, sino que divide el análisis financiero en un proceso de colaboración multiagente.</p> <p>Tratarlo como herramienta de aprendizaje e investigación es más razonable que tratarlo como una máquina automática de ganar dinero.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/01/qmd-markdown-search-for-ai-agents/ Fri, 01 May 2026 03:12:57 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/01/qmd-markdown-search-for-ai-agents/ <p><code>qmd</code> es una herramienta de búsqueda de documentos Markdown locales, con los agentes AI como sus principales usuarios objetivo.</p> <p>Resuelve un problema específico: cuando un proyecto contiene muchos documentos <code>.md</code>, los asistentes de codificación de IA a menudo no saben qué archivo leer, qué sección citar o qué instrucciones están actualizadas. grep de texto completo puede encontrar palabras clave, pero no comprende bien el significado. Poner toda la documentación en contexto desperdicia espacio en la ventana e introduce fácilmente contenido irrelevante.</p> <p>La idea detrás de <code>qmd</code> es indexar primero los documentos de Markdown y luego devolver los fragmentos más relevantes a través de una interfaz de búsqueda para que los utilice la IA. Puede usarse como una herramienta de línea de comandos, integrarse a través de un SDK o exponerse como un servidor MCP para clientes que admiten MCP.</p> <h2 id="qué-problema-resuelve">¿Qué problema resuelve? </h2><p>Los proyectos reales suelen tener más de uno o dos archivos README.</p> <p>Es posible que tengas:</p> <ul> <li>Notas de arquitectura</li> <li>Documentación API</li> <li>Convenciones de desarrollo</li> <li>Procedimientos de implementación</li> <li>Registros de decisiones de arquitectura.</li> <li>Notas de solución de problemas</li> <li>Documentos de requisitos</li> <li>Instrucciones de uso de IA</li> <li>Notas y recordatorios de la cadena de herramientas.</li> </ul> <p>Los humanos pueden buscar documentos a través de directorios, pero los agentes de IA necesitan un punto de entrada de recuperación claro. En caso contrario, podrán:</p> <ul> <li>Leer el documento equivocado</li> <li>Falta de restricciones clave</li> <li>Utilice instrucciones obsoletas</li> <li>Poner el contenido irrelevante en contexto.</li> <li>Inventar reglas en respuestas basadas en la experiencia.</li> </ul> <p>Aquí es donde &ldquo;qmd&rdquo; resulta útil. Convierte los documentos locales de Markdown en una fuente de conocimiento con capacidad de búsqueda, de modo que la IA puede buscar primero cuando necesita contexto y luego responder o actuar en función de fragmentos coincidentes.</p> <h2 id="enfoque-de-búsqueda">Enfoque de búsqueda </h2><p>El archivo README dice que &ldquo;qmd&rdquo; combina varios métodos de recuperación:</p> <ul> <li>Búsqueda de palabras clave BM25</li> <li>Búsqueda de vectores</li> <li>Reclasificación de LLM</li> </ul> <p>BM25 es bueno para palabras clave claras. Si busca el nombre de una función, una clave de configuración, un código de error o un nombre de archivo, suele ser directo y eficaz.</p> <p>La búsqueda de vectores es mejor para cuestiones semánticas. Por ejemplo, si pregunta &ldquo;¿cómo maneja este proyecto la validación de permisos?&rdquo;, es posible que la documentación no contenga esa frase exacta, pero puede contener descripciones relacionadas sobre autenticación, control de acceso y comprobaciones de roles.</p> <p>La reclasificación de LLM se utiliza para reordenar los resultados de los candidatos. Los dos primeros pasos encuentran contenido potencialmente relevante y luego el modelo juzga qué fragmentos coinciden mejor con la pregunta actual.</p> <p>Esta combinación es más adecuada para los agentes de IA que la simple búsqueda de palabras clave, porque las preguntas de los agentes suelen ser intenciones de tareas en lugar de palabras clave fijas.</p> <h2 id="por-qué-rebajas">¿Por qué rebajas? </h2><p>Markdown es el formato de documentación más común en proyectos de desarrollo.</p> <p>Es lo suficientemente simple como para almacenarlo en Git y lo suficientemente estructurado como para incluir encabezados, listas, bloques de código, enlaces y tablas. Para la IA, Markdown también es más fácil de analizar que los archivos PDF, las instantáneas web o las capturas de pantalla.</p> <p>Debido a que <code>qmd</code> se centra en Markdown, puede procesar la documentación del desarrollador de forma más directa:</p> <ul> <li>Dividir el contenido por títulos y párrafos.</li> <li>Preservar bloques de código</li> <li>Preservar rutas de documentos</li> <li>Devolver fragmentos adecuados para citar</li> <li>Informar al Agente de qué documento proviene una respuesta.</li> </ul> <p>Esto es más estable que pedirle a la IA que escanee aleatoriamente un repositorio y ahorra más contexto que poner todos los documentos en un mensaje a la vez.</p> <h2 id="tres-puntos-de-entrada">Tres puntos de entrada </h2><p><code>qmd</code> proporciona tres puntos de entrada: CLI, SDK y servidor MCP.</p> <h3 id="1-cli">1. CLI </h3><p>La CLI es adecuada para uso directo de terminal y para scripts.</p> <p>Puede indexar un directorio de documentación y luego buscar contenido relacionado con comandos. Para los desarrolladores, la CLI es la forma más sencilla de validar la herramienta: primero vea si puede encontrar los documentos correctos y luego considere integrarla en flujos de trabajo más complejos.</p> <p>Este tipo de herramienta es útil dentro de proyectos locales. Por ejemplo, antes de cambiar el código puedes buscar documentos de diseño; antes de depurar, busque notas de solución de problemas; Antes de escribir una API, busque las convenciones de la API.</p> <h3 id="2-sdk">2. SDK </h3><p>El SDK es adecuado para integrar <code>qmd</code> en sus propias herramientas.</p> <p>Si está creando un asistente de desarrollo interno, un sistema de preguntas y respuestas sobre documentación, un robot de revisión de código o una base de conocimiento del proyecto, puede llamar a la capacidad de búsqueda a través del SDK en lugar de pedir a los usuarios que ejecuten comandos directamente.</p> <p>El SDK brinda más control sobre:</p> <ul> <li>Buscar directorios</li> <li>Consultar contenido</li> <li>Número de resultados devueltos</li> <li>Formato de resultado</li> <li>Si se deben pasar los resultados a un modelo para su resumen.</li> </ul> <p>Esto se adapta a escenarios que necesitan una integración más profunda.</p> <h3 id="3-servidor-mcp">3. Servidor MCP </h3><p>MCP es el punto de entrada más valioso para los agentes de IA.</p> <p>A través del servidor MCP, los clientes que admiten MCP pueden llamar a <code>qmd</code> como herramienta de búsqueda de documentos. Esto permite a un agente buscar documentos de Markdown locales antes de actuar, en lugar de adivinar las reglas del proyecto.</p> <p>Un flujo de trabajo típico podría ser:</p> <ol> <li>El usuario le pide a la IA que modifique una función.</li> <li>AI llama a &ldquo;qmd&rdquo; para buscar documentos de diseño relacionados</li> <li><code>qmd</code> devuelve los fragmentos de Markdown más relevantes</li> <li>La IA modifica el código en función de esas restricciones de documentos.</li> </ol> <p>Esto es más natural que pegar manualmente todas las reglas en una nueva sesión y se adapta mejor a proyectos a largo plazo.</p> <h2 id="escenarios-adecuados">Escenarios adecuados </h2><p><code>qmd</code> es adecuado para:</p> <ul> <li>Proyectos con muchos documentos Markdown.</li> <li>Agentes de IA que a menudo necesitan buscar reglas del proyecto.</li> <li>Equipos que quieran respuestas de IA para citar documentos locales.</li> <li>Documentación distribuida en varios directorios.</li> <li>Reutilizar la misma capacidad de recuperación en CLI, SDK y MCP</li> <li>Reducir la tendencia de los asistentes de codificación de IA a adivinar las convenciones del proyecto.</li> <li>Conexión de bases de conocimientos locales a Claude Desktop, Claude Code u otros clientes MCP</li> </ul> <p>Si su proyecto solo tiene un README corto, pedirle directamente a AI que lea el archivo es suficiente.</p> <p>Pero si la documentación ha crecido hasta llegar a docenas o cientos de archivos, o si desea que el Agente busque documentos antes de actuar, este tipo de herramienta de indexación adquiere sentido.</p> <h2 id="diferencia-de-grep">Diferencia de grep </h2><p>Herramientas como <code>grep</code> y <code>rg</code> son excelentes para una búsqueda exacta.</p> <p>Si sabe que necesita <code>DATABASE_URL</code>, <code>authMiddleware</code>, <code>404</code> o <code>docker compose</code>, la búsqueda de palabras clave suele ser la más rápida.</p> <p><code>qmd</code> es mejor cuando no sabes las palabras exactas.</p> <p>Por ejemplo, puedes preguntar:</p> <ul> <li>¿Cuál es el proceso de lanzamiento de este proyecto?</li> <li>¿Qué convenciones se aplican al agregar una nueva API?</li> <li>¿Se documentó antes la estrategia de almacenamiento en caché?</li> <li>¿Qué documentos debería leer la IA antes de cambiar el código?</li> <li>¿Dónde está la base de diseño de un módulo?</li> </ul> <p>Estas preguntas suelen requerir una recuperación semántica en lugar de hacer coincidir una palabra. La combinación BM25 + vector + reclasificación en <code>qmd</code> tiene como objetivo hacer que estas preguntas encuentren el contexto correcto más fácilmente.</p> <h2 id="relación-con-rag">Relación con RAG </h2><p><code>qmd</code> puede verse como un componente RAG liviano para documentos Markdown. No intenta crear un sistema completo de preguntas y respuestas para usted. Se centra en un paso: encontrar fragmentos de documentos relevantes. La forma en que se utilizan esos fragmentos posteriormente puede ser manejada por CLI, SDK, un cliente MCP o su propio flujo de trabajo del Agente.</p> <p>Este posicionamiento es práctico. Muchos proyectos no necesitan un gran sistema de base de conocimientos; solo necesitan IA para buscar documentos locales con mayor precisión y rapidez, y luego devolver los resultados a la tarea actual.</p> <h2 id="notas-de-uso">Notas de uso </h2><p>En primer lugar, la calidad de la documentación sigue siendo importante.</p> <p>Una herramienta de recuperación sólo puede encontrar contenido existente. Si los documentos están desactualizados, duplicados o contradictorios, es posible que la IA aún reciba un contexto incorrecto. Antes de conectar <code>qmd</code> a un Agente, primero limpie los documentos clave.</p> <p>En segundo lugar, no amplíe demasiado el alcance del índice.</p> <p>Indexar cada archivo Markdown en el repositorio no siempre es mejor. La documentación de dependencia, las notas temporales y los borradores de soluciones antiguos pueden contaminar los resultados. Un mejor enfoque es definir qué directorios son fuentes de documentación confiables.</p> <p>En tercer lugar, los resultados de la búsqueda deben preservar las fuentes.</p> <p>Cuando la IA utiliza fragmentos de documentos, debe saber de qué archivo y sección provienen. Esto hace que la revisión humana sea rastreable y reduce el riesgo de que &ldquo;esto parezca la conclusión de un documento, pero es sólo un resumen modelo&rdquo;.</p> <p>Cuarto, no reemplacen completamente el juicio humano.</p> <p><code>qmd</code> puede mejorar la calidad de la recuperación del contexto, pero no reemplaza la fuente de la verdad. Los cambios importantes aún requieren código actualizado, resultados de pruebas y los requisitos más recientes.</p> <h2 id="equipos-adecuados">Equipos adecuados </h2><p>Si su equipo ya ha comenzado a incluir agentes de IA en los flujos de trabajo de desarrollo diarios, herramientas como <code>qmd</code> pueden resultar valiosas.</p> <p>Están especialmente indicados para equipos que:</p> <ul> <li>Escribir mucha documentación.</li> <li>Tener una larga historia de proyectos.</li> <li>Necesita gente nueva e inteligencia artificial para comprender rápidamente el contexto.</li> <li>Mantener registros de decisiones de arquitectura.</li> <li>Tener muchos documentos de convención de Markdown.</li> <li>Quiero que AI verifique las reglas antes de modificar el código.</li> </ul> <p>Su objetivo no es hacer que la IA lo sepa todo. Es hacer que la IA adivine menos y busque más.</p> <h2 id="referencia">Referencia </h2><p>-<a class="link" href="https://github.com/tobi/qmd" target="_blank" rel="noopener" >tobi/qmd</a></p> <h2 id="pensamiento-final">Pensamiento final </h2><p>El valor de <code>qmd</code> es que convierte los documentos Markdown locales en un punto de entrada de búsqueda al que los agentes de IA pueden llamar de manera confiable.</p> <p>Cuando la documentación del proyecto pasa de “instrucciones para humanos” a “una fuente de contexto que pueden buscar tanto humanos como IA”, los asistentes de codificación de IA pueden seguir las reglas del proyecto más fácilmente.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/01/claude-code-hooks-mastery-guide/ Fri, 01 May 2026 03:11:27 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/01/claude-code-hooks-mastery-guide/ <p><code>claude-code-hooks-mastery</code> es un proyecto de aprendizaje centrado en <code>Claude Code Hooks</code>.</p> <p>No es sólo una colección de guiones dispersos. Explica el ciclo de vida del gancho de Claude Code, los métodos de configuración, los patrones de script y los escenarios de automatización comunes en un solo lugar. Para las personas que quieren que Claude Code sea más controlable y más parecido a un asistente de ingeniería, vale la pena leer este tipo de material.</p> <p>Claude Code ya puede leer código, editar archivos y ejecutar comandos de forma predeterminada. Pero si desea que verifique permisos automáticamente, bloquee operaciones riesgosas, inyecte reglas de proyecto, ejecute pruebas o le recuerde las convenciones del equipo en momentos específicos, las instrucciones de chat por sí solas no son lo suficientemente estables. El valor de los ganchos es que convierten las “reglas que necesito recordarle a la IA cada vez” en un flujo de trabajo ejecutable.</p> <h2 id="qué-problemas-resuelven-los-ganchos">Qué problemas resuelven los ganchos </h2><p>Después de usar Claude Code por un tiempo, los puntos débiles comunes incluyen:</p> <ul> <li>Cada nueva sesión necesita repetir las mismas reglas del proyecto.</li> <li>Te preocupa que pueda ejecutar comandos que no debería ejecutar.</li> <li>Quieres verificaciones antes y después de la edición de archivos.</li> <li>Quiere formatear, realizar pruebas o realizar análisis de seguridad antes de confirmar</li> <li>Quieres que las convenciones del equipo sean un flujo de trabajo fijo en lugar de recordatorios verbales.</li> <li>Quiere contexto antes y después de las llamadas a herramientas para iniciar sesión o bloquear</li> <li>Quiere que tareas complejas activen subagentes o scripts dedicados</li> </ul> <p>Los ganchos están diseñados para estas &ldquo;acciones automáticas en momentos fijos&rdquo;.</p> <p>Puedes considerarlos como enlaces de eventos en el flujo de trabajo de Claude Code. Cuando se inicia una sesión, un usuario envía un mensaje, el modelo está a punto de llamar a una herramienta, finaliza una llamada a una herramienta o un agente está a punto de detenerse, Claude Code puede ejecutar los scripts que usted configuró.</p> <h2 id="los-13-eventos-del-ciclo-de-vida-del-gancho">Los 13 eventos del ciclo de vida del gancho </h2><p>Uno de los puntos principales del proyecto README es que cubre sistemáticamente los 13 eventos de gancho del Código Claude.</p> <p>Estos eventos abarcan varias etapas, desde el inicio de la sesión hasta las llamadas a las herramientas, y desde la entrada del usuario hasta la terminación del agente. Por finalidad, se pueden agrupar a grandes rasgos como:</p> <ul> <li>Inicio de sesión: inicializa el entorno e inyecta el contexto del proyecto.</li> <li>Entrada del usuario: inspeccionar indicaciones, agregar reglas y realizar auditorías</li> <li>Antes de las llamadas a la herramienta: comprobaciones de permisos, bloqueo de comandos y validación de seguridad.</li> <li>Después de las llamadas a la herramienta: registrar resultados, activar el formateo y ejecutar la verificación</li> <li>Finalización de tareas: resumir, limpiar, notificar o guardar estado</li> </ul> <p>Este diseño de ciclo de vida significa que no es necesario incluir todas las reglas en un mensaje muy largo.</p> <p>Por ejemplo, el control de permisos debe realizarse antes de las llamadas a la herramienta. Las comprobaciones de formato son mejores después de editar los archivos. La inyección de reglas del proyecto es mejor al inicio de la sesión o después de la entrada del usuario. Poner reglas en el punto de enlace correcto suele ser más confiable que meter todo en un indicador del sistema.</p> <h2 id="dónde-vive-la-configuración">Dónde vive la configuración </h2><p>Los ganchos de Claude Code generalmente se configuran a través de archivos de configuración.</p> <p>Las ubicaciones comunes incluyen:</p> <ul> <li>Configuración a nivel de usuario: <code>~/.claude/settings.json</code></li> <li>Configuración a nivel de proyecto: <code>.claude/settings.json</code></li> </ul> <p>La configuración a nivel de usuario es buena para las preferencias personales, como reglas generales de seguridad, bloqueo de comandos y rutas de registro.</p> <p>La configuración a nivel de proyecto es mejor para reglas específicas del repositorio, como qué pruebas se deben ejecutar, qué directorios no se pueden editar, cómo se manejan los archivos generados y qué comprobaciones se requieren antes de la confirmación. Si usa Claude Code en un equipo, es mejor colocar la configuración a nivel de proyecto en el repositorio. De esa manera, todos inician el proyecto con las mismas limitaciones de colaboración de IA en lugar de depender de la memoria personal.</p> <h2 id="por-qué-son-importantes-los-scripts-de-un-solo-archivo">Por qué son importantes los scripts de un solo archivo </h2><p>El proyecto enfatiza los scripts de un solo archivo &ldquo;UV&rdquo;.</p> <p>El beneficio es una implementación simple. Un único archivo Python puede declarar dependencias y ejecutarse sin mantener un entorno complejo para un enlace. Esto encaja bien con los ganchos porque muchos ganchos solo hacen una pequeña cosa:</p> <ul> <li>Comprobar si un comando está permitido</li> <li>Determinar si la ruta de un archivo es segura</li> <li>Leer las reglas del proyecto y devolvérselas a Claude.</li> <li>Escanear la salida en busca de información confidencial</li> <li>Ejecutar formateo o pruebas después de las ediciones.</li> <li>Escribir eventos en registros.</li> </ul> <p>Cuanto más pequeño sea un script de enlace, más fácil será de mantener y es menos probable que se convierta en un sistema nuevo y complicado.</p> <h2 id="qué-pueden-hacer-los-ganchos-con-la-automatización">¿Qué pueden hacer los ganchos con la automatización? </h2><p><code>claude-code-hooks-mastery</code> muestra muchas direcciones. En el trabajo real, los más comunes se encuentran a continuación.</p> <h3 id="1-control-de-permisos-y-seguridad">1. Control de permisos y seguridad </h3><p>Este es el uso más directo de los ganchos.</p> <p>Antes de que Claude Code ejecute un comando, un gancho puede inspeccionar el contenido del comando. Si contiene acciones de alto riesgo, como eliminar, restablecer, limpiar o sobrescribir, puede bloquear la ejecución o requerir confirmación manual.</p> <p>Se pueden aplicar reglas similares a las rutas de archivos:</p> <ul> <li>No modificar la configuración de producción.</li> <li>No escribir en archivos secretos</li> <li>No eliminar scripts de migración</li> <li>No tocar directorios específicos</li> <li>No ejecute comandos de red no aprobados</li> </ul> <p>Anteponer esta protección a las llamadas a herramientas es más confiable que escribir &ldquo;no realizar operaciones peligrosas&rdquo; en un mensaje.</p> <h3 id="2-inyección-de-contexto">2. Inyección de contexto </h3><p>Muchos proyectos tienen información de fondo fija:</p> <ul> <li>Pila de tecnología</li> <li>Convenciones de codificación</li> <li>Comandos de prueba</li> <li>Estrategia de ramificación</li> <li>Estructura del directorio</li> <li>Acciones prohibidas</li> <li>Reglas para archivos generados.</li> </ul> <p>Decirle esto a Claude Code manualmente cada vez es molesto y fácil de olvidar. Los ganchos pueden inyectar automáticamente el contexto necesario al inicio de la sesión o después de que el usuario envía un mensaje.</p> <p>Esto es como darle a Claude Code un manual de trabajo a nivel de proyecto. No reemplaza el README ni la documentación de desarrollo, pero ayuda a la IA a ingresar al estado correcto antes de ejecutar una tarea.</p> <h3 id="3-verificación-después-de-las-ediciones">3. Verificación después de las ediciones </h3><p>Después de que Claude Code modifica archivos, los ganchos pueden activar comprobaciones automáticamente.</p> <p>Las acciones comunes incluyen:</p> <ul> <li>Ejecutar formateo</li> <li>Ejecutar pelusa</li> <li>Ejecutar pruebas unitarias.</li> <li>Verificar errores de tipo</li> <li>Escanear archivos generados</li> <li>Validar formato Markdown o JSON</li> </ul> <p>Esto ayuda a reducir los errores de bajo nivel. Cuando la IA edita varios archivos, una verificación ligera después de la modificación puede revelar problemas antes.</p> <p>Sin embargo, los ganchos no deberían ejecutar tareas pesadas de forma predeterminada. Ejecutar el conjunto de pruebas completo después de cada cambio de archivo puede ralentizar la experiencia. Un mejor enfoque es elegir comprobaciones según el tipo de archivo, el directorio y el riesgo de la tarea.</p> <h3 id="4-validación-de-las-reglas-del-equipo">4. Validación de las reglas del equipo </h3><p>Si un equipo ya tiene convenciones claras, algunas de ellas pueden colocarse en ganchos.</p> <p>Por ejemplo:</p> <ul> <li>Confirmar formato de mensaje</li> <li>Reglas de estilo de código</li> <li>No editar directamente ciertos archivos generados</li> <li>La documentación debe actualizarse en conjunto.</li> <li>Los cambios de API deben actualizar las pruebas.</li> <li>Ciertos directorios sólo pueden ser generados por herramientas específicas Esto hace que Claude Code se parezca más a una parte del flujo de trabajo del equipo que a un asistente externo sin restricciones.</li> </ul> <p>Por supuesto, los ganchos no deberían reemplazar a la CI. Son mejores para recordatorios locales y bloqueo temprano. La validación final aún debe pertenecer a los sistemas de CI, revisión y prueba.</p> <h3 id="5-subagentes-y-tareas-dedicadas">5. Subagentes y tareas dedicadas </h3><p>El archivo README también menciona contenido relacionado con subagentes.</p> <p>Este tipo de uso es adecuado para enviar tareas complejas a flujos de trabajo más especializados. Por ejemplo, la conversación principal puede comprender el requisito, mientras que un enlace o una configuración desencadenan tareas dedicadas de verificación, auditoría, resumen o documentación.</p> <p>Para los usuarios individuales, el primer paso útil no es la compleja orquestación de agentes. Es mejor entregar primero a los ganchos acciones repetitivas, claras y de bajo riesgo. Una vez que las reglas se estabilicen, puede producirse una automatización más compleja.</p> <h2 id="línea-de-estado-y-estilos-de-salida">Línea de estado y estilos de salida </h2><p>El proyecto también cubre la línea de estado y los estilos de salida.</p> <p>Esto puede parecer un pequeño detalle de la experiencia, pero es importante para el uso a largo plazo del Código Claude. Una línea de estado puede mostrar el contexto actual, el estado de la tarea, información del entorno o sugerencias. Los estilos de salida pueden hacer que las respuestas de Claude Code se ajusten mejor a sus hábitos de trabajo.</p> <p>Si colaboras con IA en el mismo terminal todos los días, estos detalles afectan la eficiencia. Las buenas sugerencias de estado reducen los errores y le ayudan a determinar rápidamente si la sesión actual se encuentra en el proyecto, rama y entorno correctos.</p> <h2 id="no-hagas-que-los-ganchos-sean-demasiado-pesados">No hagas que los ganchos sean demasiado pesados </h2><p>Los ganchos son poderosos, pero no son el lugar para poner todo.</p> <p>Las buenas reglas son:</p> <ul> <li>Las acciones de alta frecuencia deben ser rápidas.</li> <li>El bloqueo de seguridad debe ser claro.</li> <li>La salida debe ser corta.</li> <li>Los motivos del fallo deben ser legibles.</li> <li>Los scripts deben tener una única responsabilidad.</li> <li>Las comprobaciones exhaustivas deben ser comandos explícitos o tareas de CI</li> </ul> <p>Si un enlace tarda más de diez segundos cada vez, los usuarios pronto querrán desactivarlo. Si un gancho tiene reglas de bloqueo vagas, tanto Claude Code como el usuario tendrán dificultades para entender qué hacer a continuación.</p> <p>Los ganchos son mejores para tareas con límites claros: permitir o rechazar, agregar contexto, registrar eventos, ejecutar comprobaciones ligeras y sugerir el siguiente paso.</p> <h2 id="quién-debería-usarlo">¿Quién debería usarlo? </h2><p>Si solo ocasionalmente le pides a Claude Code que edite un pequeño fragmento de código, es posible que aún no necesites estudiar los ganchos en profundidad.</p> <p>Pero este proyecto es útil si:</p> <ul> <li>Utilice Claude Code con frecuencia</li> <li>A menudo deja que la IA modifique el código del proyecto real.</li> <li>Preocupación por que la IA ejecute comandos peligrosos</li> <li>Quiere inyectar automáticamente reglas de equipo en los flujos de trabajo de IA</li> <li>Quiere que las comprobaciones se ejecuten automáticamente después de las ediciones</li> <li>Quiere convertir recordatorios repetidos en configuración</li> <li>Están creando un flujo de trabajo de codificación de IA más estable.</li> </ul> <p>Los ganchos son especialmente significativos en proyectos colaborativos. Pueden convertir parte de la experiencia del equipo en guiones en lugar de depender de que cada persona se lo recuerde a la IA manualmente.</p> <h2 id="notas-de-uso">Notas de uso </h2><p>Primero, comience con los ganchos de seguridad.</p> <p>En comparación con la automatización compleja, el bloqueo de comandos, la protección de rutas y las comprobaciones de archivos confidenciales son más fáciles de implementar y reducen el riesgo de inmediato.</p> <p>En segundo lugar, comprometa cuidadosamente las reglas a nivel de proyecto.</p> <p><code>.claude/settings.json</code> afecta a todos los que usan el repositorio. Antes de comprometer reglas, asegúrese de que no restrinjan demasiado el desarrollo normal ni dependan de rutas que solo existen en su máquina.</p> <p>En tercer lugar, mantenga la salida del gancho concisa. Claude Code consume esta salida. Si es demasiado largo, contamina el contexto. Si es demasiado vago, no guía el siguiente paso. Lo mejor es devolver sólo el juicio necesario y la siguiente recomendación.</p> <p>Cuarto, mantenga los ganchos depurables.</p> <p>Cuando los ganchos aumentan en número, los problemas pueden provenir de la configuración, los scripts, los permisos, las rutas, las dependencias o el propio Claude Code. Los registros claros facilitan mucho la depuración posterior.</p> <h2 id="referencia">Referencia </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/disler/claude-code-hooks-mastery" target="_blank" rel="noopener" >disler/claude-code-hooks-mastery</a></li> </ul> <h2 id="pensamiento-final">Pensamiento final </h2><p>El valor de &ldquo;Claude Code Hooks&rdquo; es convertir &ldquo;reglas que espero que la IA recuerde siempre&rdquo; en flujos de trabajo que realmente se ejecutan.</p> <p>Si ya utiliza Claude Code en proyectos reales, los ganchos son un paso clave desde &ldquo;un asistente de codificación que puede conversar&rdquo; hasta &ldquo;un colaborador de ingeniería limitado&rdquo;.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/01/prompt-optimizer-prompt-engineering-tool/ Fri, 01 May 2026 03:09:07 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/01/prompt-optimizer-prompt-engineering-tool/ <p><code>Prompt Optimizer</code> es una herramienta de código abierto para mejorar las indicaciones. Su objetivo es sencillo: ayudarle a convertir una indicación aproximada en algo más claro, más estable y más fácil de seguir para modelos de lenguaje grandes.</p> <p>No es sólo una página que “pule mi mensaje”. El proyecto proporciona optimización rápida, prueba, comparación y evaluación de resultados, acceso a múltiples modelos, manejo de imágenes rápidas e integración MCP. Para las personas que suelen escribir avisos del sistema, avisos de usuario y plantillas de flujo de trabajo de IA, se siente más como un banco de trabajo de avisos dedicado.</p> <h2 id="qué-problema-resuelve">¿Qué problema resuelve? </h2><p>Mucha gente se encuentra con problemas similares cuando utiliza la IA:</p> <ul> <li>Las indicaciones son cada vez más largas, pero la calidad del resultado no mejora claramente</li> <li>La misma tarea se comporta de manera diferente después de cambiar de modelo.</li> <li>Las indicaciones del sistema y las indicaciones del usuario están mezcladas y son difíciles de depurar.</li> <li>Después de cambiar un mensaje, no está claro si la nueva versión es mejor</li> <li>Las plantillas variables son útiles, pero el reemplazo manual y las pruebas son tediosos</li> <li>La optimización rápida debería estar disponible para otras herramientas de IA, pero no existe una interfaz estándar</li> </ul> <p><code>Prompt Optimizer</code> está diseñado en torno a estos problemas. Divide la “escripción de un mensaje” en optimización, prueba, evaluación, comparación e iteración, por lo que el ajuste del mensaje ya no se basa únicamente en la intuición.</p> <h2 id="características-principales">Características principales </h2><h3 id="1-optimice-las-indicaciones-del-sistema-y-las-indicaciones-del-usuario">1. Optimice las indicaciones del sistema y las indicaciones del usuario </h3><p>Hay más de un tipo de aviso.</p> <p>Las indicaciones del sistema suelen definir roles, objetivos, límites, reglas de salida y métodos de trabajo. Las indicaciones del usuario están más cerca de la entrada para una tarea específica. Cuando los dos se mezclan, el modelo puede perder el punto clave y la reutilización se vuelve más difícil.</p> <p><code>Prompt Optimizer</code> admite tanto la optimización de los mensajes del sistema como la optimización de los mensajes del usuario. Puede mejorar las definiciones de roles reutilizables a largo plazo por separado de la entrada para una tarea específica.</p> <p>Esto es útil para:</p> <ul> <li>Redacción de reglas para asistentes de codificación de IA.</li> <li>Diseño de roles de atención al cliente, revisor, traducción y análisis.</li> <li>Optimización de mensajes de texto a imagen</li> <li>Convertir requisitos temporales en plantillas reutilizables</li> <li>Preparar diferentes estilos de mensajes para diferentes modelos.</li> </ul> <h3 id="2-probar-y-comparar-resultados">2. Probar y comparar resultados </h3><p>Optimizar un mensaje no es suficiente. La pregunta importante es si el mensaje optimizado realmente funciona mejor.</p> <p>El proyecto apoya el análisis, la evaluación de un solo resultado y la comparación de múltiples resultados. Puede ejecutar el mensaje original y el mensaje optimizado en la misma tarea y luego comparar si el resultado es más preciso, estable y está alineado con el objetivo.</p> <p>Esto es más práctico que las indicaciones que sólo &ldquo;parecen más profesionales&rdquo;. Muchas indicaciones parecen completas en la superficie, pero producen resultados detallados, rígidos o incluso mal dirigidos. Las pruebas comparativas ayudan a revelarlo tempranamente.</p> <h3 id="3-soporte-multimodelo">3. Soporte multimodelo </h3><p>El README dice que el proyecto admite servicios modelo como OpenAI, Gemini, DeepSeek, Zhipu AI y SiliconFlow, así como API personalizadas compatibles con OpenAI.</p> <p>Esto es importante porque el rendimiento rápido depende en gran medida del modelo. El mismo mensaje puede comportarse de manera muy diferente entre modelos. Las pruebas multimodelo ayudan a determinar:</p> <ul> <li>Si el mensaje en sí es débil</li> <li>Si un modelo específico no es adecuado para la tarea</li> <li>Si se necesitan diferentes versiones de avisos específicos del modelo</li> <li>Si un modelo más pequeño puede volverse utilizable con un mensaje más claro Si utiliza Ollama localmente o su empresa tiene un servicio de modelo interno compatible con OpenAI, también se puede conectar a través de una API personalizada.</li> </ul> <h3 id="4-modo-de-prueba-avanzado">4. Modo de prueba avanzado </h3><p>El proyecto proporciona gestión de variables de contexto, pruebas de conversación de múltiples turnos y soporte de llamadas a funciones.</p> <p>La gestión de variables es útil para tareas con plantillas. Por ejemplo, si tiene solicitudes de respuestas de ventas de segunda mano, descripciones de productos, respuestas de correo electrónico, revisiones de códigos o generación de documentos, puede reemplazar variables como producto, precio, tono y usuario objetivo para probar diferentes entradas rápidamente.</p> <p>Las pruebas de conversación de varios turnos ayudan a validar el comportamiento de diálogo de larga duración. Muchas indicaciones parecen estar bien en un solo turno, pero una vez que comienzan las preguntas de seguimiento, es posible que olviden las limitaciones, se desvíen del papel o repitan explicaciones. Las pruebas de múltiples vueltas están más cerca del uso real.</p> <p>El soporte de llamadas de funciones es adecuado para aplicaciones de IA más orientadas a la ingeniería. Ayuda a validar el comportamiento del modelo en torno a llamadas a herramientas, generación de parámetros y resultados estructurados.</p> <h3 id="5-avisos-de-generación-de-imágenes">5. Avisos de generación de imágenes </h3><p><code>Prompt Optimizer</code> también admite flujos de trabajo de texto a imagen y de imagen a imagen. El README menciona la integración con modelos de imágenes como Gemini y Seedream.</p> <p>La optimización de mensajes de imagen es diferente de las tareas de texto. Se centra más en el tema, la composición, la relación espacial, el estilo, el material, la iluminación, el estado de ánimo y las limitaciones. Convertir una idea vaga en una descripción visual controlable suele ser más valioso que simplemente alargar la indicación.</p> <p>Si genera con frecuencia imágenes de productos, portadas, ilustraciones, elementos visuales clave o referencias de estilo, este tipo de optimización es útil.</p> <h2 id="formas-de-usarlo">Formas de usarlo </h2><p>El proyecto proporciona varios puntos de entrada:</p> <ul> <li>Versión en línea</li> <li>Vercel autohospedado</li> <li>Aplicación de escritorio</li> <li>Extensión de Chrome</li> <li>Implementación de Docker</li> <li>Implementación de Docker Compose</li> <li>Servidor MCP</li> </ul> <p>La versión en línea es buena para pruebas rápidas. El proyecto señala que es una aplicación puramente frontend: los datos se almacenan localmente en el navegador y se envían directamente a los proveedores de IA.</p> <p>La aplicación de escritorio es mejor cuando necesita conectarse directamente a diferentes modelos de API. Los entornos de navegador pueden encontrarse con los límites de CORS; la aplicación de escritorio evita esos problemas, especialmente cuando se conecta a Ollama local o API comerciales con políticas estrictas de origen cruzado.</p> <p>La implementación de Docker es adecuada para su propio servidor o entorno de intranet. El README da este comando básico:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker run -d -p 8081:80 --restart unless-stopped --name prompt-optimizer linshen/prompt-optimizer </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para configurar claves API y contraseñas de acceso, pase variables de entorno:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker run -d -p 8081:80 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -e <span class="nv">VITE_OPENAI_API_KEY</span><span class="o">=</span>your_key <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -e <span class="nv">ACCESS_USERNAME</span><span class="o">=</span>your_username <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -e <span class="nv">ACCESS_PASSWORD</span><span class="o">=</span>your_password <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> --restart unless-stopped <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> --name prompt-optimizer <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> linshen/prompt-optimizer </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si Docker Hub es lento en China, el proyecto también proporciona una dirección de imagen de Alibaba Cloud en el README.</p> <h2 id="qué-permite-mcp">Qué permite MCP </h2><p><code>Prompt Optimizer</code> admite el protocolo de contexto modelo o MCP.</p> <p>Cuando se ejecuta a través de Docker, el servicio MCP puede iniciarse junto con la aplicación web y se puede acceder a él a través de la ruta <code>/mcp</code>. Esto lo convierte de una herramienta web en algo a lo que pueden acceder aplicaciones compatibles con MCP, como Claude Desktop.</p> <p>El archivo README enumera estas herramientas MCP:</p> <ul> <li><code>optimize-user-prompt</code>: optimiza las indicaciones del usuario</li> <li><code>optimize-system-prompt</code>: optimiza las indicaciones del sistema</li> <li><code>iterate-prompt</code>: realiza una iteración específica en un mensaje existente Estas interfaces son muy adecuadas para los flujos de trabajo de IA. Por ejemplo, al escribir un mensaje de tarea compleja, un cliente compatible con MCP puede llamar a la herramienta de optimización de mensajes directamente en lugar de requerir que abra una página web y copie el texto manualmente.</li> </ul> <h2 id="diferencia-con-las-herramientas-de-chat-normales">Diferencia con las herramientas de chat normales </h2><p>Las herramientas de chat normales también pueden ayudar a reescribir las indicaciones, pero normalmente carecen de varias partes:</p> <ul> <li>Guardar y comparar múltiples versiones es inconveniente</li> <li>Probar varios modelos a la vez es inconveniente</li> <li>Convertir variables en plantillas es un inconveniente</li> <li>La validación de conversaciones de varios turnos es inconveniente</li> <li>La integración a través de MCP o autohospedaje es inconveniente</li> </ul> <p>El valor de &ldquo;Prompt Optimizer&rdquo; es que convierte la optimización rápida en un proceso repetible. No solo te ofrece una versión que “parece más completa”; le permite seguir ajustando las indicaciones en torno a resultados reales.</p> <h2 id="quién-debería-usarlo">¿Quién debería usarlo? </h2><p>Este proyecto merece atención si:</p> <ul> <li>A menudo escribe mensajes del sistema.</li> <li>Diseñar roles y formatos de salida para aplicaciones de IA.</li> <li>Necesidad de comparar resultados de diferentes modelos.</li> <li>Quiere convertir indicaciones en plantillas reutilizables</li> <li>Necesidad de probar el diálogo de varios turnos o las llamadas a herramientas.</li> <li>Quiere conectar la optimización rápida a un flujo de trabajo MCP</li> <li>Quiere implementar una herramienta de aviso localmente o dentro de una intranet.</li> </ul> <p>Si sólo ocasionalmente le haces una pregunta sencilla a AI, una página de chat normal es suficiente. Esta herramienta es mejor para las personas que tratan las indicaciones como activos mantenibles.</p> <h2 id="notas-de-uso">Notas de uso </h2><p>En primer lugar, no trate los resultados de la optimización como absolutamente correctos.</p> <p>Las herramientas de optimización rápidas pueden mejorar la calidad de la expresión, pero no pueden garantizar que un modelo nunca se malinterprete. Las tareas importantes aún necesitan casos de prueba, revisión manual y comparación de versiones.</p> <p>En segundo lugar, no se limite a perseguir la longitud.</p> <p>Un buen mensaje no es necesariamente más largo. Debería expresar más claramente los objetivos, los límites, los formatos de entrada y salida y los criterios de evaluación. La acumulación de reglas sin sentido puede hacer que el modelo no entienda el punto.</p> <p>En tercer lugar, ajuste las indicaciones por modelo.</p> <p>Los diferentes modelos responden de manera diferente a la configuración de roles, restricciones de formato, pasos de razonamiento y ejemplos. Un mensaje que funciona bien en un modelo grande puede no ser adecuado para un modelo más pequeño. Las pruebas multimodelo son una de las razones por las que esta herramienta es útil.</p> <p>Cuarto, considere las claves y el control de acceso al implementar.</p> <p>Si lo implementa públicamente, configure una contraseña de acceso y maneje las claves API con cuidado. El proyecto soporta el control de acceso a través de variables de entorno; no escriba configuraciones confidenciales directamente en repositorios públicos.</p> <h2 id="referencia">Referencia </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer" target="_blank" rel="noopener" >linshenkx/prompt-optimizer</a></li> </ul> <h2 id="pensamiento-final">Pensamiento final </h2><p><code>Prompt Optimizer</code> es útil para convertir mensajes de &ldquo;un párrafo temporal que escribí a mano&rdquo; en &ldquo;un activo de trabajo que se puede probar, comparar e iterar&rdquo;.</p> <p>Cuando comienzas a mantener mensajes en múltiples modelos, escenarios y versiones, este tipo de herramienta es más conveniente que una ventana de chat normal.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/01/claude-mem-persistent-memory-for-claude-code/ Fri, 01 May 2026 03:01:02 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/01/claude-mem-persistent-memory-for-claude-code/ <p><code>Claude-Mem</code> es un sistema de memoria persistente para <code>Claude Code</code>.</p> <p>Intenta resolver un problema muy específico: cada vez que un asistente de codificación de IA inicia una nueva sesión, a menudo olvida decisiones de arquitectura anteriores, obstáculos pasados, preferencias de proyecto y contexto de implementación.<br> Si un proyecto dura mucho tiempo, explicar repetidamente los mismos antecedentes se convierte en una pérdida de tiempo.</p> <p>La idea detrás de <code>Claude-Mem</code> es comprimir las conversaciones de Claude Code en recuerdos, almacenarlas en una base de datos local y en un almacén de vectores, y luego recuperarlas a través de una herramienta de búsqueda.</p> <h2 id="qué-problema-resuelve">¿Qué problema resuelve? </h2><p>Claude Code es bueno en tareas de código, pero el contexto de la sesión aún es limitado.</p> <p>Los puntos débiles comunes incluyen:</p> <ul> <li>Una nueva sesión no sabe lo que hicieron las sesiones anteriores.</li> <li>Las decisiones de diseño del proyecto deben explicarse repetidamente.</li> <li>Los problemas que ya fueron depurados son fáciles de repetir</li> <li>Las tareas de larga duración carecen de continuidad.</li> <li>El conocimiento del proyecto es difícil de acumular a través de conversaciones.</li> </ul> <p><code>Claude-Mem</code> está diseñado en torno a estos problemas.</p> <p>No se trata simplemente de guardar registros de chat. En cambio, comprime las conversaciones en fragmentos de memoria que son más fáciles de recuperar. Cuando sea necesario más adelante, la búsqueda semántica puede recuperar el contexto relevante.</p> <h2 id="cómo-funciona">Cómo funciona </h2><p>Según el diseño README, &ldquo;Claude-Mem&rdquo; consta principalmente de varias partes.</p> <p>La primera parte son los ganchos.</p> <p>Se integra con el flujo de sesión de Claude Code y captura datos de la conversación en el momento adecuado.</p> <p>La segunda parte es un trabajador en segundo plano.</p> <p>El trabajador procesa el contenido de la conversación en bruto y lo convierte en recuerdos más breves y fáciles de buscar.</p> <p>La tercera parte es el almacenamiento local.</p> <p>El proyecto utiliza <code>SQLite</code> para metadatos estructurados y <code>Chroma</code> para indexación de vectores. Esto preserva la información básica de la sesión al tiempo que admite la recuperación semántica.</p> <p>La cuarta parte es &ldquo;mem-search&rdquo;.</p> <p>Este es el punto de entrada de consulta para Claude Code. Cuando se necesita un contexto antiguo, se pueden buscar recuerdos relevantes a través de esta herramienta.</p> <p>El flujo general se puede entender así:</p> <ol> <li>Las sesiones de Claude Code generan contenido</li> <li>Los ganchos capturan datos de la sesión</li> <li>El trabajador lo comprime y organiza de forma asincrónica.</li> <li>Los recuerdos se escriben en SQLite y Chroma.</li> <li>Las sesiones posteriores los recuperan mediante <code>mem-search</code></li> </ol> <h2 id="cuándo-es-útil">¿Cuándo es útil? </h2><p><code>Claude-Mem</code> es adecuado para proyectos de larga duración, no para tareas pequeñas y puntuales.</p> <p>Por ejemplo:</p> <ul> <li>Un repositorio se desarrolla durante muchos días.</li> <li>La estructura del código es compleja y tiene muchos antecedentes.</li> <li>Es necesario recordar las convenciones del proyecto, los hábitos de nomenclatura y las elecciones de arquitectura.</li> <li>Claude Code se utiliza a menudo para corregir errores, funciones y documentación.</li> <li>Quieres que la IA recuerde por qué se cambió algo antes</li> </ul> <p>Si solo le pide a Claude Code que haga un cambio de una línea, la memoria a largo plazo no es muy significativa.<br> Pero si tratas a Claude Code como un colaborador a largo plazo, resulta útil.</p> <h2 id="instalación-y-puesta-en-marcha">Instalación y puesta en marcha </h2><p>El README proporciona un flujo de instalación directo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">npm install -g claude-mem </span></span><span class="line"><span class="cl">claude-mem install </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Empiece con:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">claude-mem start </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Verificar estado:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">claude-mem status </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Deténgalo cuando sea necesario:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">claude-mem stop </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El objetivo detrás de estos comandos es conectar el sistema de memoria como un servicio local de larga duración al flujo de trabajo de Claude Code.</p> <h2 id="cómo-utilizar-mem-search">Cómo utilizar <code>mem-search</code> </h2><p><code>mem-search</code> es el punto de entrada clave para recuperar la memoria.</p> <p>No pretende reemplazar la búsqueda ordinaria. Permite a Claude Code consultar conversaciones pasadas por significado.</p> <p>Por ejemplo, Claude Code puede buscar:</p> <ul> <li>Por qué un módulo fue diseñado de cierta manera</li> <li>Cómo se depuró un error anteriormente</li> <li>Reglas de nomenclatura acordadas en el proyecto.</li> <li>Compensaciones técnicas discutidas anteriormente</li> <li>El trasfondo detrás de una refactorización.</li> </ul> <p>Esto es diferente de la simple búsqueda de palabras clave.<br> Si la compresión de memoria y la indexación de vectores funcionan bien, puede recuperar contenido semánticamente relacionado incluso si no recuerda la redacción exacta.</p> <h2 id="en-qué-se-diferencia-de-la-documentación-del-proyecto">¿En qué se diferencia de la documentación del proyecto? </h2><p>La documentación del proyecto es buena para sacar conclusiones estables.</p> <p>Por ejemplo:</p> <ul> <li>Notas de arquitectura</li> <li>Procedimientos de implementación</li> <li>Convenciones API</li> <li>Estructura de la base de datos</li> <li>Reglas de desarrollo</li> </ul> <p><code>Claude-Mem</code> es mejor para el contexto creado durante las conversaciones.</p> <p>Por ejemplo:</p> <ul> <li>Por qué se rechazó un plan</li> <li>Cómo se solucionó un problema temporal</li> <li>La discusión detrás de una implementación.</li> <li>Las preferencias del proyecto aún no están escritas en los documentos.</li> <li>Antecedentes de tareas acumulados en múltiples conversaciones</li> </ul> <p>Los dos no se reemplazan el uno al otro.<br> Un buen flujo de trabajo es escribir conocimientos estables en los documentos del proyecto y utilizar el sistema de memoria para ayudar a recuperar el contexto conversacional.</p> <h2 id="cosas-a-tener-en-cuenta">Cosas a tener en cuenta </h2><p>En primer lugar, una mayor memoria a largo plazo no siempre es mejor.</p> <p>Si cada conversación se guarda sin distinción, la recuperación posterior puede resultar ruidosa. Los recuerdos más valiosos son las decisiones del proyecto, los antecedentes de la implementación, el historial de depuración y las preferencias a largo plazo.</p> <p>En segundo lugar, la memoria no puede reemplazar el código y la documentación.</p> <p>El contexto antiguo encontrado por la IA es sólo una referencia. El juicio final aún depende del código actual, los resultados de las pruebas y los requisitos más recientes.</p> <p>En tercer lugar, preste atención a la privacidad y los datos locales.</p> <p>Dado que almacena el contenido de la conversación, debes saber qué proyectos son adecuados para él y qué información confidencial no debe entrar en la conversación.</p> <p>Cuarto, los sistemas de memoria necesitan mantenimiento.</p> <p>A medida que avanza un proyecto, los viejos recuerdos pueden quedar obsoletos. Si el contexto obsoleto se reutiliza incorrectamente, puede inducir a error en tareas posteriores.</p> <h2 id="por-qué-es-importante-este-tipo-de-herramienta">Por qué es importante este tipo de herramienta </h2><p>Las herramientas de codificación de IA están pasando de preguntas y respuestas únicas a una colaboración a largo plazo.</p> <p>En preguntas y respuestas únicas, el modelo solo necesita responder la pregunta actual.<br> En una colaboración a largo plazo, es necesario conocer el historial del proyecto, las decisiones anteriores, las preferencias del equipo y los obstáculos que ya se han encontrado.</p> <p>Aquí es donde importan herramientas como <code>Claude-Mem</code>: convierten el &ldquo;recordar el contexto&rdquo; de una capacidad de chat temporal en un sistema local que puede instalarse, ejecutarse y buscarse.</p> <p>Para proyectos de ingeniería reales, esto es más práctico que simplemente alargar la ventana de contexto del modelo.<br> No es necesario contextualizar mucha información de una sola vez; es necesario recuperarlo en el momento adecuado.</p> <h2 id="quién-debería-intentarlo">¿Quién debería intentarlo? </h2><p>Quizás quieras probarlo si:</p> <ul> <li>Usas Claude Code con frecuencia</li> <li>A menudo trabajas en el mismo proyecto durante varios días.</li> <li>El contexto del proyecto es complejo.</li> <li>Explicas repetidamente los mismos antecedentes a la IA.</li> <li>Quieres preservar la experiencia de las conversaciones.</li> </ul> <p>Si solo usas Claude Code ocasionalmente, o el proyecto es pequeño, es posible que aún no necesites este tipo de sistema.</p> <h2 id="referencia">Referencia </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/thedotmack/claude-mem" target="_blank" rel="noopener" >thedotmack/claude-mem</a></li> </ul> <h2 id="pensamiento-final">Pensamiento final </h2><p>El objetivo de <code>Claude-Mem</code> no es &ldquo;guardar registros de chat&rdquo;. Ayuda a Claude Code a recuperar contexto útil en tareas posteriores. A medida que la codificación de IA pase de tareas únicas a colaboraciones en proyectos de larga duración, los sistemas de memoria serán cada vez más importantes.<br> No pueden reemplazar la documentación y las pruebas, pero pueden reducir las explicaciones repetidas y hacer que la IA se sienta más como un asistente que comprende el historial del proyecto.</p> https://www.knightli.com/es/2026/05/01/google-langextract-llm-structured-data-extraction/ Fri, 01 May 2026 02:58:21 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/05/01/google-langextract-llm-structured-data-extraction/ <p><code>LangExtract</code> es una biblioteca Python de código abierto de Google para extraer información estructurada de texto no estructurado.</p> <p>Su caso de uso es sencillo: proporcione un fragmento de texto, un mensaje y algunos ejemplos, luego deje que un modelo de lenguaje grande extraiga campos de acuerdo con su definición y organice el resultado en datos que puedan procesarse.</p> <p>A diferencia de simplemente pedirle a un modelo que resuma algo, &ldquo;LangExtract&rdquo; se centra en tres cosas:</p> <ul> <li>Extraer información en una estructura fija.</li> <li>Preservar la relación entre los resultados extraídos y sus ubicaciones de origen.</li> <li>Soporte de documentos largos e inspección visual.</li> </ul> <p>Si a menudo necesita extraer entidades, eventos, relaciones o atributos de informes, documentos, notas médicas, contratos, registros o páginas web, este tipo de herramienta es más flexible que las expresiones regulares escritas a mano y más fácil de conectar a flujos de trabajo de datos posteriores que las simples preguntas estilo chat.</p> <h2 id="qué-problema-resuelve">¿Qué problema resuelve? </h2><p>Muchas tareas de extracción de texto parecen simples, pero resultan problemáticas en la práctica.</p> <p>Por ejemplo, es posible que desee extraer:</p> <ul> <li>Personas, organizaciones y ubicaciones.</li> <li>Eventos, horarios y participantes.</li> <li>Medicamentos, dosis y reacciones adversas.</li> <li>Modelos, parámetros y precios de productos.</li> <li>Cláusulas, obligaciones y plazos del contrato.</li> <li>Tipos de errores y contexto de los registros.</li> </ul> <p>Si el formato es fijo, pueden funcionar las expresiones regulares o los analizadores tradicionales.<br> Pero una vez que el texto se vuelve más natural, las reglas rápidamente se complican.</p> <p>Los modelos de lenguaje grandes son buenos para comprender el lenguaje natural, pero pedirle directamente a un modelo que lo &ldquo;extraiga&rdquo; a menudo causa varios problemas:</p> <ul> <li>El formato de salida es inestable.</li> <li>No está claro de dónde proviene la información en el texto fuente.</li> <li>Es fácil pasar por alto los documentos largos</li> <li>El procesamiento por lotes es difícil</li> <li>Los resultados son incómodos de revisar manualmente</li> </ul> <p><code>LangExtract</code> aborda esta capa del problema: integra la comprensión de LLM en un flujo de trabajo de extracción más controlable.</p> <h2 id="características-clave-de-langextract">Características clave de LangExtract </h2><h3 id="1-utilice-ejemplos-para-restringir-el-formato-de-extracción">1. Utilice ejemplos para restringir el formato de extracción </h3><p><code>LangExtract</code> no se basa en un mensaje vago de una sola línea. En cambio, utiliza indicaciones y ejemplos para decirle al modelo:</p> <ul> <li>Qué extraer</li> <li>Cómo se llama cada campo</li> <li>Cómo se debe llenar cada campo</li> <li>Qué hacer cuando la información es incierta</li> </ul> <p>Este enfoque de pocas tomas funciona bien para la extracción de información.<br> Cuanto más se acerquen sus ejemplos a los datos reales, más estable se volverá la salida estructurada del modelo.</p> <h3 id="2-los-resultados-extraídos-pueden-vincularse-a-la-fuente">2. Los resultados extraídos pueden vincularse a la fuente </h3><p>El peor tipo de resultado de extracción es el que parece correcto pero no se puede rastrear.</p> <p>Uno de los puntos importantes de &ldquo;LangExtract&rdquo; es alinear los resultados extraídos con las ubicaciones de origen. Cuando revise más tarde, no solo verá un resultado JSON; también puedes volver al texto original y ver de dónde vino la información.</p> <p>Esto es importante en escenarios que requieren revisión, como textos médicos, textos legales, material de investigación y documentos comerciales internos.</p> <h3 id="3-soporte-para-documentos-largos">3. Soporte para documentos largos </h3><p>La extracción de documentos largos a menudo se topa con límites de ventana de contexto, resultados perdidos y resultados duplicados.</p> <p><code>LangExtract</code> proporciona un flujo de trabajo para texto largo: divide el documento, procesa fragmentos en paralelo y luego organiza los resultados extraídos. Esto lo hace más adecuado para informes completos, artículos, páginas web largas y documentos masivos, en lugar de solo fragmentos cortos.</p> <h3 id="4-inspección-visual">4. Inspección visual </h3><p>Si los resultados de la extracción solo están disponibles como JSON, es fácil pasar por alto los problemas.</p> <p><code>LangExtract</code> admite la visualización de resultados extraídos, lo que facilita ver qué extrajo el modelo y de dónde proviene.<br> Esto es útil para ajustar indicaciones, comprobar extracciones omitidas y encontrar falsos positivos.</p> <h2 id="cuándo-debería-usarlo">¿Cuándo debería usarlo? </h2><p><code>LangExtract</code> es adecuado cuando:</p> <ul> <li>Es necesario extraer campos estructurados del texto en lenguaje natural.</li> <li>El formato del texto no está completamente arreglado.</li> <li>Debes preservar la relación entre los resultados extraídos y el texto fuente.</li> <li>Necesita procesar documentos más largos.</li> <li>Los resultados requieren revisión humana</li> <li>El resultado se incluirá posteriormente en tablas, bases de datos o flujos de trabajo de análisis de datos.</li> </ul> <p>Los ejemplos típicos incluyen:</p> <ul> <li>Extracción de síntomas, medicamentos, dosis y reacciones del texto médico.</li> <li>Extracción de partes, obligaciones, montos y plazos de los contratos.</li> <li>Extraer temas, métodos y conclusiones de los artículos.</li> <li>Extracción de parámetros de especificación de documentos de producto.</li> <li>Extracción de tipos de problemas y resoluciones de registros de soporte.</li> </ul> <p>Si sólo necesita un resumen temporal de un breve fragmento de texto, un modelo de chat normal es suficiente.<br> Si desea convertir texto en datos que puedan procesarse más adelante, <code>LangExtract</code> es la mejor opción.</p> <h2 id="instalación-básica">Instalación básica </h2><p>El proyecto admite la instalación a través de <code>pip</code>:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">pip install langextract </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>También puedes instalarlo desde la fuente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">git clone https://github.com/google/langextract.git </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">cd</span> langextract </span></span><span class="line"><span class="cl">pip install -e . </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si desea utilizar una API modelo, configure la clave API para el proveedor del modelo correspondiente.<br> La documentación del proyecto se centra en el uso de Gemini y también puede conectarse a otros proveedores de modelos a través de adaptadores.</p> <h2 id="flujo-de-uso-básico">Flujo de uso básico </h2><p>Un flujo de trabajo típico se ve así:</p> <ol> <li>Prepara el texto fuente.</li> <li>Describa claramente el objetivo de extracción.</li> <li>Proporcione algunos ejemplos</li> <li>Llame a <code>LangExtract</code> para realizar la extracción.</li> <li>Inspeccionar el resultado estructurado.</li> <li>Genere una página de visualización para revisarla si es necesario.</li> </ol> <p>El segundo y tercer paso son los más importantes.</p> <p>El mensaje debe describir claramente la tarea, por ejemplo:</p> <ul> <li>Extraer sólo información explícitamente presente en el texto.</li> <li>No completes hechos faltantes de sentido común.</li> <li>Deje los campos vacíos cuando falte información</li> <li>Mantener la misma estructura de campos para el mismo tipo de entidad.</li> <li>Conservar fragmentos de código fuente o posiciones en la salida</li> </ul> <p>Los ejemplos deben ser lo más parecidos posible a las entradas reales.<br> Si el texto real tiene ruido, abreviaturas, saltos de línea o residuos de tabla, los ejemplos deberían reflejarlo.</p> <h2 id="cosas-a-tener-en-cuenta">Cosas a tener en cuenta </h2><p>En primer lugar, no amplíe demasiado la tarea de extracción.</p> <p>&ldquo;Extraer información útil&rdquo; es demasiado vago.<br> Una mejor instrucción sería &ldquo;extraer el nombre del medicamento, la dosis, la frecuencia y las reacciones adversas&rdquo;.</p> <p>En segundo lugar, no confíe plenamente en los resultados del modelo.</p> <p><code>LangExtract</code> puede alinear los resultados con el texto fuente, pero eso no significa que el modelo nunca omitirá o extraerá incorrectamente información. Los escenarios importantes aún requieren controles de muestreo o revisión humana.</p> <p>En tercer lugar, los ejemplos son más útiles que las explicaciones largas.</p> <p>En las tareas de extracción de información, los modelos suelen basarse más en ejemplos para comprender el formato de salida.<br> En lugar de escribir un conjunto de reglas largas y abstractas, proporcione algunos ejemplos de alta calidad. Cuarto, preste atención al costo y la velocidad para documentos largos.</p> <p>La división de documentos largos, la extracción paralela y las llamadas de modelos tienen costos. Antes del procesamiento por lotes, utilice un pequeño conjunto de muestra para ajustar la estructura de campos y mensajes.</p> <h2 id="en-qué-se-diferencia-de-regex-o-pnl-tradicional">¿En qué se diferencia de Regex o PNL tradicional? </h2><p>Las expresiones regulares son buenas para formatos de texto estables y bien definidos.</p> <p>Los canales de PNL tradicionales funcionan bien cuando los límites de las tareas son claros y el modelo o diccionario ya está preparado.</p> <p><code>LangExtract</code> es mejor para texto cuyo formato es menos fijo pero cuyo significado es claro.<br> No requiere que escribas una regla para cada expresión posible; en cambio, el LLM aprende el objetivo de extracción a partir de ejemplos.</p> <p>Pero no es un reemplazo completo de las expresiones regulares:</p> <ul> <li>Para texto de formato fijo, las expresiones regulares son más económicas y estables.</li> <li>Para escenarios de alto riesgo, aún se requiere validación y revisión.</li> <li>Para el procesamiento por lotes a gran escala, el costo de la llamada al modelo es importante</li> </ul> <p>Un enfoque práctico es manejar las partes con reglas claras con código y usar <code>LangExtract</code> para las partes con más variación semántica.</p> <h2 id="para-quién-es">¿Para quién es? </h2><p>Es posible que desee consultar <code>LangExtract</code> si está realizando alguna de las siguientes acciones:</p> <ul> <li>Convertir texto largo en tablas.</li> <li>Extracción de entidades y relaciones de documentos.</li> <li>Limpiar datos antes de ponerlos en una base de conocimientos.</li> <li>Extracción de campos del texto comercial.</li> <li>Construcción de un prototipo de extracción de información impulsado por LLM.</li> <li>Preservar evidencia entre los resultados extraídos y el texto fuente.</li> </ul> <p>No es una herramienta de tipo &ldquo;haga clic una vez y comprenda cada documento&rdquo;. Es más como una biblioteca para diseñar un flujo de trabajo de extracción de LLM.</p> <p>Aún necesita diseñar campos, escribir ejemplos e inspeccionar los resultados.<br> Pero en comparación con escribir manualmente llamadas de modelo, unir mensajes y analizar resultados cada vez, proporciona un marco de extracción más completo.</p> <h2 id="referencia">Referencia </h2><ul> <li><a class="link" href="https://github.com/google/langextract" target="_blank" rel="noopener" >google/langextract</a></li> </ul> <h2 id="pensamiento-final">Pensamiento final </h2><p>El valor de <code>LangExtract</code> hace que &ldquo;permitir que un LLM encuentre información en texto&rdquo; sea más controlable.</p> <p>No es para resúmenes casuales. Es para tareas de extracción de información con requisitos de campos, evidencia y revisión.<br> Si su trabajo convierte a menudo textos largos en datos estructurados, vale la pena intentarlo.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/29/how-to-write-claude-md-for-ai-coding/ Wed, 29 Apr 2026 21:07:37 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/29/how-to-write-claude-md-for-ai-coding/ <p>Recientemente vi una discusión sobre archivos de memoria global para codificación de IA: después de que los proyectos agregan archivos como <code>Claude.md</code> o <code>AGENTS.md</code>, los resultados no necesariamente mejoran. En algunos casos, las tasas de éxito pueden incluso disminuir mientras que el costo del razonamiento aumenta.</p> <p>Al principio, esto parece contradictorio. Generalmente asumimos que si le damos a la IA más antecedentes del proyecto, más reglas y más explicaciones, debería escribir el código con mayor precisión.<br> El verdadero problema es que <code>Claude.md</code> no es un documento ordinario. Es un archivo de memoria global que se inyecta en el contexto de cada conversación. Cuanto más contiene, más tiene que leer el modelo cada vez; cuanto más vago sea, más juicio tendrá que hacer el modelo; y si contiene flujos de trabajo que no siempre deberían ejecutarse, el modelo puede desencadenar acciones innecesarias en tareas no relacionadas.</p> <p>Entonces, la parte difícil de escribir <code>Claude.md</code> es no completarlo. Se trata de decidir qué piezas de información merecen ocupar contexto de forma permanente.</p> <h2 id="qué-es-claudemd">¿Qué es Claude.md? </h2><p>En las herramientas de codificación de IA, archivos como <code>Claude.md</code> y <code>AGENTS.md</code> son esencialmente archivos de memoria global.</p> <p>La conversación normal entra en el contexto, pero la longitud del contexto es limitada. Una vez que la conversación se vuelve larga, el contenido histórico se comprime y se pierden algunos detalles. Un archivo de memoria global fija reglas importantes para que el modelo pueda verlas al comienzo de cada tarea.</p> <p>Esto significa dos cosas:</p> <ul> <li>El contenido escrito allí es más difícil de olvidar.</li> <li>El contenido escrito allí también cuesta algo en cada tarea.</li> </ul> <p>No es como un README que se lee sólo cuando es necesario. Se parece más a un conjunto de limitaciones laborales de larga duración. Una vez que algo se coloca allí, afecta el juicio del modelo por defecto.</p> <p>Por lo tanto, <code>Claude.md</code> no es una introducción al proyecto, ni una colección de consejos, ni un lugar para deshacerse de cada proceso de desarrollo. Sólo debe almacenar reglas que el modelo probablemente viole repetidamente si no las conoce.</p> <h2 id="por-qué-puede-empeorar-las-cosas">Por qué puede empeorar las cosas </h2><p>Un archivo de memoria global mal escrito suele provocar tres tipos de problemas.</p> <p>Primero, consume contexto.</p> <p>Si <code>Claude.md</code> tiene mil líneas, esas líneas permanecen en el contexto del modelo durante mucho tiempo. Es posible que se reduzcan el código, los mensajes de error y los requisitos que realmente son relevantes para la tarea actual. El contexto no es espacio libre. Cuanto más grande sea el archivo de reglas globales, más fácil será diluir la tarea actual.</p> <p>En segundo lugar, puede desencadenar comportamientos innecesarios.</p> <p>Por ejemplo, un archivo global podría decir:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Before every task, fully read the project directory. </span></span><span class="line"><span class="cl">After every change, run a complete end-to-end test. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Estas líneas parecen responsables, pero en un archivo de memoria global se convierten en &ldquo;hacer esto para cada tarea&rdquo;. Incluso si la tarea consiste solo en cambiar una línea de copia, el modelo puede realizar exploraciones y pruebas innecesarias debido a estas reglas. El resultado es un trabajo más lento, un costo más alto y, a veces, más interferencia.</p> <p>En tercer lugar, aumenta la carga del juicio.</p> <p>Declaraciones como &ldquo;mantener el código elegante, conciso, mantenible y extensible&rdquo; suenan correctas, pero son restricciones débiles. Cada vez que el modelo genera código, tiene que decidir qué significa elegante o extensible, sin recibir un límite claro.</p> <p>Un mejor enfoque es escribir prohibiciones o contraejemplos concretos en lugar de virtudes abstractas. Por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Do not add a generic abstraction for a single call site. </span></span><span class="line"><span class="cl">Do not change shared parsing logic without test coverage. </span></span><span class="line"><span class="cl">Do not put temporary scripts in the application source directory. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Estas reglas son más específicas y más fáciles de seguir.</p> <h2 id="qué-debería-entrar">¿Qué debería entrar? </h2><p>Puedes usar un estándar simple para decidir si algo pertenece a <code>Claude.md</code>:</p> <p>Si la IA comete repetidamente el mismo error sin ella, entonces vale la pena anotarlo.</p> <p>El contenido adecuado para un archivo de memoria global suele tener estas características:</p> <ul> <li>Es duradero</li> <li>Está fuertemente ligado al repositorio actual.</li> <li>No se puede inferir naturalmente de la estructura del código.</li> <li>Cambia claramente el comportamiento del modelo.</li> <li>Es preferiblemente una restricción, prohibición, regla de ruta o comando fijo.</li> </ul> <p>Por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">For all Hugo posts, only edit index.zh-cn.md and do not automatically generate other language versions. </span></span><span class="line"><span class="cl">Article front matter must include title/date/draft/tags/categories/slug/description. </span></span><span class="line"><span class="cl">Do not modify generated artifacts under public/. </span></span><span class="line"><span class="cl">On PowerShell, use scripts/deploy.ps1 for deployment. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Estas no son sugerencias vagas. Están vinculados a cómo funciona realmente el repositorio. Si el modelo no los conoce puede cometer errores; una vez que los conoce, puede evitar verdaderos errores.</p> <h2 id="qué-debería-quedar-fuera">¿Qué debería quedar fuera? </h2><p>Mucha gente convierte <code>Claude.md</code> en un manual de proyecto. Esto suele ser innecesario.</p> <p>El contenido que generalmente no pertenece allí incluye:</p> <ul> <li>Visión y antecedentes del proyecto.</li> <li>Descripciones de estructuras de directorios grandes.</li> <li>Planes de tareas temporales</li> <li>Pasos únicos de depuración</li> <li>Lemas de calidad de código abstracto.</li> <li>Flujos de trabajo largos que solo son necesarios en algunas situaciones.</li> </ul> <p>Por ejemplo, una descripción como &ldquo;este es un proyecto de comercio electrónico con módulos de producto, pedido y usuario&rdquo; ayuda muy poco con una tarea de codificación concreta. Durante el desarrollo real, el modelo debe depender de los requisitos, especificaciones, estructura del código y pruebas actuales, no de una introducción aproximada del proyecto en la memoria global.</p> <p>Lo mismo se aplica a la estructura de directorios. A menos que un directorio tenga una convención especial, como &ldquo;los componentes compartidos deben importarse desde este directorio&rdquo;, no es necesario escribir el árbol completo en el archivo. El modelo puede leer el directorio del proyecto. Es fácil que una descripción de directorio estática quede obsoleta.</p> <h2 id="los-flujos-de-trabajo-pertenecen-a-habilidades-o-comandos">Los flujos de trabajo pertenecen a habilidades o comandos </h2><p>Si una sección dice &ldquo;primero haz esto, luego aquello y luego haz la tercera cosa&rdquo;, es posible que no pertenezca a <code>Claude.md</code>.</p> <p>Los flujos de trabajo de larga duración se pueden convertir en habilidades, scripts o comandos. El beneficio es que la memoria global solo necesita conservar el nombre y la condición de activación, mientras que los pasos detallados se cargan solo cuando es necesario.</p> <p>Por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">When the user asks to translate a Hugo post, use the post-translate skill. </span></span><span class="line"><span class="cl">When the user asks to deploy the site, run the hugo-rsync-deploy workflow. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto es más liviano que poner los procesos completos de traducción e implementación en <code>Claude.md</code>. La memoria global sigue siendo corta y los flujos de trabajo detallados se encuentran en herramientas activables.</p> <p>El nuevo flujo de inicialización de Claude también avanza en esta dirección. No solo genera un <code>Claude.md</code>; también intenta dividir los flujos de trabajo reutilizables en habilidades y los eventos fijos en ganchos. La idea subyacente es clara: la memoria global debería ser un punto de entrada, mientras que los detalles deberían cargarse según demanda.</p> <h2 id="claudemd-necesita-iteración">Claude.md necesita iteración </h2><p><code>Claude.md</code> no debe escribirse una vez y luego ignorarse.</p> <p>Un mejor enfoque es ser breve al principio y dejar que las tareas reales expongan los problemas. Si ocurre un error una vez, manéjelo manualmente. Si el mismo tipo de error aparece dos o más veces, puede merecer convertirse en una regla global.</p> <p>Este tipo de iteración es más útil que escribir un enorme conjunto de reglas al principio. Al principio, no sabes qué reglas son realmente útiles o qué líneas se convertirán en ruido. A medida que el proyecto crece, la colaboración aumenta y el comportamiento del modelo se vuelve más claro, puede agregar gradualmente problemas de alta frecuencia.</p> <p>También hay una tendencia importante: cuanto más fuerte sea el modelo, más corto debería ser el archivo de memoria global. Muchos requisitos que alguna vez tuvieron que escribirse en indicaciones ahora son manejados naturalmente por el modelo. Continuar poniendo esos requisitos básicos en <code>Claude.md</code> solo aumenta la carga de contexto. La memoria global debería reducirse a medida que mejora la capacidad del modelo, manteniendo solo lo que es exclusivo de este repositorio y no se puede inferir automáticamente.</p> <h2 id="una-forma-más-práctica-de-escribirlo">Una forma más práctica de escribirlo </h2><p>Al escribir <code>Claude.md</code>, piense en este orden:</p> <ol> <li>¿Qué convenciones especiales tiene este repositorio?</li> <li>¿Qué errores ha cometido el modelo más de una vez?</li> <li>¿Qué directorios, archivos o comandos nunca deben usarse indebidamente?</li> <li>¿Qué flujos de trabajo deberían convertirse en habilidades, guiones o comandos en lugar de un contexto permanente?</li> <li>¿Qué partes son meras introducciones y pueden eliminarse?</li> </ol> <p>El archivo final puede tener sólo unas pocas docenas de líneas. No es necesario explicar completamente el proyecto. Necesita limitar el comportamiento con precisión.</p> <p>Un buen <code>Claude.md</code> podría verse así:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl"># Working Rules </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">- Only edit files related to the current task. </span></span><span class="line"><span class="cl">- Do not modify generated artifact directories such as public/ or resources/. </span></span><span class="line"><span class="cl">- Hugo post rewrites only process index.zh-cn.md and do not generate other language versions. </span></span><span class="line"><span class="cl">- If deployment is involved, run the Hugo build first, then execute the existing rsync script. </span></span><span class="line"><span class="cl">- When there are existing user changes, do not revert them. Continue from the current state. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Es breve, pero cada línea afecta el comportamiento real. Ese es el tipo de contenido que vale la pena mantener en contexto permanentemente.</p> <h2 id="pensamiento-final">Pensamiento final </h2><p>El valor de <code>Claude.md</code> no es hacer que la IA &ldquo;sepa más&rdquo;. Se trata de hacer que la IA &ldquo;evite errores corregidos&rdquo;.</p> <p>No es una base de conocimientos ni una enciclopedia de proyectos. Es un archivo de restricciones de larga duración para la codificación AI.<br> Cuanto más específico, breve y cercano a los errores reales sea, más útil será. Cuanto más genérica, más larga y más parecida a una introducción de proyecto sea, más probable será que ralentice el modelo o incluso empeore los resultados.</p> <p>Trate la memoria global como un recurso escaso, no como un bloc de notas ilimitado. Ese puede ser el principio más importante para escribir un buen <code>Claude.md</code>.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/29/codex-computer-use-update/ Wed, 29 Apr 2026 11:28:25 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/29/codex-computer-use-update/ <p>La parte más importante de esta actualización del Codex no es que agregó otro botón común y corriente. Es que el Codex está empezando a avanzar hacia &ldquo;controlar la computadora&rdquo;.</p> <p>En el pasado, usar IA generalmente significaba hacer preguntas en un cuadro de chat, copiar, pegar y luego operar manualmente el software.<br> Ahora ese límite se está ampliando: la IA no solo te responde. Puede operar aplicaciones de escritorio según su objetivo.</p> <p>A corto plazo, esta es una característica nueva. A largo plazo, puede cambiar la cantidad de personas que usan computadoras.</p> <h2 id="qué-es-esta-característica">¿Qué es esta característica? </h2><p>En pocas palabras, la capacidad de uso de computadoras de Codex le permite acceder y operar el entorno de escritorio.</p> <p>Puede hacer cosas como:</p> <ul> <li>seleccionar y controlar una aplicación</li> <li>recibir tareas en lenguaje natural</li> <li>abrir navegadores, herramientas de inteligencia artificial, archivos locales u otro software</li> <li>ingrese texto, haga clic en botones y espere resultados</li> <li>conectar varios pasos en una tarea</li> <li>seguir ejecutándose en segundo plano sin necesidad de que el usuario siga cada paso manualmente</li> </ul> <p>Su función no es solo escribir un texto para usted, sino también completar un flujo de operación para usted.</p> <p>Esa es la diferencia clave entre un Agente y un chatbot común y corriente:<br> un chatbot da principalmente respuestas; un Agente está más cerca de &ldquo;recibir un objetivo y luego ejecutarlo&rdquo;.</p> <h2 id="por-qué-esto-es-importante">Por qué esto es importante </h2><p>En el pasado, gran parte de la automatización requería que supieras escribir guiones.</p> <p>Por ejemplo, supongamos que desea completar un flujo de trabajo entre software:</p> <ul> <li>abrir una página web</li> <li>encontrar información</li> <li>copiar contenido</li> <li>pásalo a otra herramienta de IA</li> <li>guardar un archivo</li> <li>abre el directorio local y comprueba el resultado</li> </ul> <p>Para automatizar esto de forma tradicional, es posible que necesite scripts de navegador, API, programas locales e incluso automatización de ventanas.</p> <p>Pero muchos usuarios comunes y corrientes no saben cómo escribir estas cosas.<br> Incluso si lo hacen, puede que no valga la pena escribir un guión para una tarea temporal.</p> <p>Aquí es donde importa el uso de la computadora: empuja la &ldquo;capacidad similar a un script&rdquo; hacia el lenguaje natural.</p> <p>No es necesario que le diga exactamente dónde hacer clic.<br> Puede decirle qué resultado desea y dejar que intente completar la tarea.</p> <h2 id="flujos-de-trabajo-que-pueden-cambiar">Flujos de trabajo que pueden cambiar </h2><p>Creo que los primeros flujos de trabajo que cambiarán no serán trabajos extremadamente serios o de alto riesgo, sino tareas molestas, fragmentadas, repetitivas y para las que no vale la pena escribir un programa dedicado.</p> <h3 id="1-mover-información-a-través-del-software">1. Mover información a través del software </h3><p>El caso más típico es el de mover información entre aplicaciones.</p> <p>Anteriormente, podía alternar entre un navegador, un documento, una ventana de chat y una carpeta local.<br> En el futuro, podrás encargar este tipo de tarea a un Agente:</p> <ul> <li>encontrar cierto tipo de información</li> <li>resumirlo en un documento</li> <li>guárdelo en un directorio específico</li> <li>abre el resultado para que lo revises</li> </ul> <p>Este trabajo no es difícil, pero requiere atención.<br> El valor de un Agente es que absorbe estas pequeñas operaciones.</p> <h3 id="2-coordinación-entre-múltiples-herramientas-de-ia">2. Coordinación entre múltiples herramientas de IA </h3><p>El flujo de trabajo real de muchas personas ya no se basa en una única herramienta de inteligencia artificial.</p> <p>Puede verse así:</p> <ul> <li>una herramienta escribe código</li> <li>una herramienta busca información</li> <li>una herramienta genera imágenes</li> <li>una herramienta organiza documentos</li> </ul> <p>Anteriormente, estas herramientas se conectaban mediante copiar y pegar manualmente.<br> En el futuro, un Agente puede convertirse en la capa intermedia: abre herramientas, pasa contexto, espera resultados y organiza resultados. Esto puede convertir &ldquo;múltiples herramientas de IA trabajando juntas&rdquo; de un proceso manual a un proceso semiautomático.</p> <h3 id="3-automatización-del-software-de-oficina">3. Automatización del software de oficina </h3><p>Las hojas de cálculo, las presentaciones, los documentos y el correo electrónico comparten una característica: son potentes, pero muchas operaciones están fragmentadas.</p> <p>Si los agentes pueden controlar este software de forma fiable, la barrera a la automatización de oficinas disminuirá notablemente.</p> <p>No es necesario recordar dónde está un menú ni aprender atajos complicados.<br> Solo necesitas describir el objetivo, como por ejemplo:</p> <ul> <li>convierta esta hoja de cálculo en un informe mensual</li> <li>hacer un resumen de una página de este documento</li> <li>combinar estos materiales en una explicación claramente estructurada</li> </ul> <p>Las tediosas operaciones de los botones quedarán gradualmente ocultas detrás del lenguaje natural.</p> <h2 id="qué-significa-para-los-usuarios-comunes">Qué significa para los usuarios comunes </h2><p>Para los usuarios comunes, este tipo de característica puede tener un impacto más directo que &ldquo;el modelo se volvió un poco más inteligente&rdquo;.</p> <p>Porque reduce la barrera operativa, no sólo la barrera del conocimiento.</p> <p>Muchas personas pueden describir lo que quieren, pero no saben dónde hacer clic o cómo combinar funciones dentro del software.<br> Si los Agentes pueden hacerse cargo de esta parte, el uso de una computadora puede convertirse en:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">I describe the goal </span></span><span class="line"><span class="cl">Agent operates the software </span></span><span class="line"><span class="cl">I check the result </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto está más cerca de la productividad real que un simple chat.</p> <h2 id="su-impacto-en-el-software">Su impacto en el software </h2><p>Si este tipo de capacidad del Agente continúa madurando, el software en sí también se verá afectado.</p> <p>En el pasado, el diseño de software se basaba principalmente en el clic humano.<br> En el futuro, es posible que también sea necesario que el software sirva para la operación del Agente.</p> <p>Esto significa:</p> <ul> <li>los elementos de la interfaz deben ser más claros</li> <li>la retroalimentación de operación debe ser más estable</li> <li>los permisos locales deben ser más granulares</li> <li>el software puede proporcionar interfaces más adecuadas para las llamadas de los agentes</li> <li>A los usuarios les puede interesar más si la IA puede operar el software sin problemas</li> </ul> <p>A largo plazo, los límites entre las aplicaciones pueden volverse más delgados.<br> Es posible que a los usuarios les importe menos &ldquo;qué aplicación debo abrir&rdquo; y más &ldquo;qué tarea quiero completar&rdquo;.</p> <h2 id="no-lo-exageres-todavía">No lo exageres todavía </h2><p>Por supuesto, todavía no es momento de dejarlo ir por completo.</p> <p>Este tipo de capacidad todavía tiene varias limitaciones claras:</p> <ul> <li>la estabilidad aún necesita observación</li> <li>las tareas complejas pueden fallar en el medio</li> <li>los límites de los permisos deben manejarse con cuidado</li> <li>Las operaciones de eliminación de cuentas, pagos y archivos no deben delegarse a la ligera.</li> <li>el consumo de cuotas no es algo que puedas ignorar por completo</li> </ul> <p>Entonces, en esta etapa, el mejor caso de uso es no dejar que se haga cargo de toda la computadora, sino permitir que maneje tareas de bajo riesgo, revisables y con muchos pasos.</p> <p>Por ejemplo:</p> <ul> <li>organización de materiales</li> <li>generar borradores</li> <li>mover contenido entre herramientas</li> <li>abrir y comprobar archivos</li> <li>ejecutar flujos de trabajo semiautomáticos que pueden ser revisados por un humano</li> </ul> <h2 id="una-última-línea">Una última línea </h2><p>La verdadera importancia de esta actualización del Codex es que empuja a la IA de &ldquo;responder preguntas&rdquo; a &ldquo;operar el entorno&rdquo;.</p> <p>A corto plazo, es una característica del uso de la computadora.<br> A largo plazo, puede marcar un cambio en la forma en que se utilizan las computadoras personales.</p> <p>En el futuro, es posible que dediquemos menos tiempo a recordar botones, buscar menús y cambiar de ventana.<br> Más a menudo, describiremos el objetivo, dejaremos que un Agente lo ejecute y luego dejaremos que los humanos tomen el juicio final.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/29/codex-skill-not-loaded-because-of-utf-8-bom/ Wed, 29 Apr 2026 11:18:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/29/codex-skill-not-loaded-because-of-utf-8-bom/ <p>Este problema era fácil de pasar por alto: varias habilidades ya estaban ubicadas en <code>~/.codex/skills</code>, pero después de abrir un nuevo hilo del Codex, la barra lateral todavía mostraba solo un pequeño subconjunto de ellas.</p> <p>Al principio, parecía un problema de caché o de indexación. La causa real fue más específica: varios archivos <code>SKILL.md</code> comenzaron con una lista de materiales UTF-8. El cargador de habilidades de Codex 0.111.0 no omitió esa secuencia de bytes, por lo que calculó erróneamente que los archivos no tenían contenido YAML válido.</p> <h2 id="síntoma">Síntoma </h2><p>El directorio local contenía estas habilidades:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">~/.codex/skills/git-commit-push/SKILL.md </span></span><span class="line"><span class="cl">~/.codex/skills/hugo-rsync-deploy/SKILL.md </span></span><span class="line"><span class="cl">~/.codex/skills/bilibili-speech-transcriber/SKILL.md </span></span><span class="line"><span class="cl">~/.codex/skills/product-cutout-normalize/SKILL.md </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Pero después de abrir un hilo nuevo, las habilidades realmente expuestas fueron solo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">bilibili-speech-transcriber </span></span><span class="line"><span class="cl">product-cutout-normalize </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>En otras palabras, un archivo existente en el disco no significa que la sesión actual pueda cargarlo correctamente. Codex analiza primero la portada de cada <code>SKILL.md</code>. Si el análisis falla, esa habilidad se excluye directamente.</p> <h2 id="investigación">Investigación </h2><p>Iniciar una nueva sesión con <code>codex exec</code> mostró un error más directo. En VS Code u otros IDE, es posible que estos registros no sean visibles:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">failed to load skill C:\Users\knightli\.codex\skills\git-commit-push\SKILL.md: missing YAML frontmatter delimited by --- </span></span><span class="line"><span class="cl">failed to load skill C:\Users\knightli\.codex\skills\hugo-rsync-deploy\SKILL.md: missing YAML frontmatter delimited by --- </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Visualmente, estos archivos parecían tener un encabezado normal:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-md" data-lang="md"><span class="line"><span class="cl">--- </span></span><span class="line"><span class="cl">name: post-rewrite </span></span><span class="line"><span class="cl">description: ... </span></span><span class="line"><span class="cl">--- </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El verdadero problema estaba en el nivel de bytes.</p> <p>El comienzo de un archivo fallido fue:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">EF-BB-BF-2D-2D-2D </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El comienzo de un archivo que se cargó correctamente fue:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">2D-2D-2D </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p><code>2D-2D-2D</code> es <code>---</code>. El <code>EF-BB-BF</code> anterior es la lista de materiales UTF-8.</p> <h2 id="causa">Causa </h2><p>En Codex 0.111.0, el cargador de habilidades espera que el primer byte de <code>SKILL.md</code> sea el primer <code>-</code> en <code>---</code>.</p> <p>Si el archivo comienza con una lista de materiales UTF-8, el comienzo real será:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">BOM + --- </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Entonces, el cargador piensa que el archivo no comienza con el delimitador inicial e informa:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">missing YAML frontmatter delimited by --- </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El contenido de la habilidad no era incorrecto y el directorio tampoco era incorrecto. Un pequeño detalle de codificación impidió que el analizador reconociera el archivo.</p> <h2 id="arreglar">Arreglar </h2><p>Convierta los archivos <code>SKILL.md</code> afectados a UTF-8 sin BOM.</p> <p>En PowerShell, esto se puede hacer así:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">$paths</span> <span class="p">=</span> <span class="vm">@</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s1">&#39;C:\Users\knightli\.codex\skills\git-commit-push\SKILL.md&#39;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s1">&#39;C:\Users\knightli\.codex\skills\hugo-rsync-deploy\SKILL.md&#39;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">$utf8NoBom</span> <span class="p">=</span> <span class="nb">New-Object</span> <span class="n">System</span><span class="p">.</span><span class="py">Text</span><span class="p">.</span><span class="py">UTF8Encoding</span><span class="p">(</span><span class="vm">$false</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">foreach</span> <span class="p">(</span><span class="nv">$p</span> <span class="k">in</span> <span class="nv">$paths</span><span class="p">)</span> <span class="p">{</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nv">$text</span> <span class="p">=</span> <span class="p">[</span><span class="no">IO.File</span><span class="p">]::</span><span class="n">ReadAllText</span><span class="p">(</span><span class="nv">$p</span><span class="p">,</span> <span class="p">[</span><span class="no">Text.Encoding</span><span class="p">]::</span><span class="n">UTF8</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">[</span><span class="no">IO.File</span><span class="p">]::</span><span class="n">WriteAllText</span><span class="p">(</span><span class="nv">$p</span><span class="p">,</span> <span class="nv">$text</span><span class="p">,</span> <span class="nv">$utf8NoBom</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">}</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Después del procesamiento, el encabezado del archivo debería cambiar de:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">EF-BB-BF-2D-2D-2D </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>a:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">2D-2D-2D </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="verificación">Verificación </h2><p>Después de reiniciar una sesión del Codex, las habilidades visibles se restauraron en:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">git-commit-push-zh </span></span><span class="line"><span class="cl">hugo-rsync-deploy </span></span><span class="line"><span class="cl">bilibili-speech-transcriber </span></span><span class="line"><span class="cl">product-cutout-normalize </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si la barra lateral todavía muestra la lista anterior, cierre la barra lateral o ventana actual del Codex y vuelva a abrir el proyecto. La lista de habilidades generalmente se carga cuando comienza la sesión, por lo que es posible que los cambios realizados en mitad de una sesión no se actualicen inmediatamente.</p> <h2 id="una-última-línea">Una última línea </h2><p>Este tipo de problema es fácil de confundir con &ldquo;El Codex no se volvió a indexar&rdquo; o &ldquo;la habilidad no se instaló correctamente&rdquo;.</p> <p>Al solucionar problemas, verifique primero estas tres cosas:</p> <ul> <li>si <code>SKILL.md</code> está realmente en el directorio correcto</li> <li>si el archivo tiene un texto inicial <code>---</code> válido en la parte superior</li> <li>si el archivo es UTF-8 sin BOM</li> </ul> <p>La clave en este caso fue el tercer punto: el archivo se veía bien, pero su primer byte no era &ldquo;-&rdquo;, por lo que Codex no lo trató como una habilidad válida.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/29/difference-between-global-and-project-codex-skills/ Wed, 29 Apr 2026 11:08:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/29/difference-between-global-and-project-codex-skills/ <p>Al organizar las habilidades del Codex, la gente suele quedarse estancada en dos preguntas:</p> <ul> <li>¿Cuál es la diferencia entre <code>~/.codex/skills</code> y <code>project/.codex/skills</code>?</li> <li>¿Por qué existe una habilidad en el directorio pero no aparece en la sesión actual?</li> </ul> <p>Aquí está la versión corta.</p> <h2 id="la-diferencia">La diferencia </h2><p>La forma más sencilla de recordarlo:</p> <ul> <li><code>~/.codex/skills</code> es tu biblioteca de habilidades global</li> <li><code>project/.codex/skills</code> es la biblioteca de habilidades local para ese repositorio</li> </ul> <h3 id="codexskills"><code>~/.codex/skills</code> </h3><p>Úselo para:</p> <ul> <li>Habilidades que reutilizas personalmente en todos los proyectos.</li> <li>flujos de trabajo generales que no están vinculados a un repositorio específico</li> <li>flujos de trabajo que claramente pertenecen a sus propios hábitos</li> </ul> <p>Por ejemplo:</p> <ul> <li><code>post-reescritura</code></li> <li><code>post-traducir</code> -<code>git-commit-push</code> -<code>hugo-rsync-deploy</code></li> <li><code>bilibili-transcriptor-de-voz</code></li> </ul> <p>El rasgo clave de este tipo de habilidad es: <strong>todavía tiene sentido fuera del proyecto actual.</strong></p> <h3 id="proyectocodexskills"><code>proyecto/.codex/skills</code> </h3><p>Úselo para:</p> <ul> <li>flujos de trabajo que solo se aplican a este repositorio</li> <li>reglas estrechamente acopladas a la estructura, scripts o plantillas del proyecto actual</li> <li>Habilidades que deben ser compartidas por el equipo.</li> </ul> <p>Por ejemplo:</p> <ul> <li>un flujo de trabajo de publicación específico para este repositorio</li> <li>una plantilla de generación que solo funciona en este proyecto</li> <li>pasos de automatización estrechamente vinculados a scripts de proyectos privados</li> </ul> <p>El rasgo clave de este tipo de habilidad es: <strong>deja de ser significativo una vez que sale de este repositorio.</strong></p> <h2 id="cuándo-utilizar-habilidades-globales-y-cuándo-utilizar-habilidades-de-proyecto">Cuándo utilizar habilidades globales y cuándo utilizar habilidades de proyecto </h2><p>Esta regla general es suficiente:</p> <ul> <li>Si se trata de tus hábitos personales, ponlo en <code>~/.codex/skills</code></li> <li>Si se trata de reglas del repositorio, colóquelo en <code>project/.codex/skills</code></li> <li>Si se puede reutilizar en todos los proyectos, prefiera global</li> <li>Si debe ser compartido por varias personas y evolucionar con el repositorio, prefiera el nivel de proyecto</li> </ul> <h2 id="el-repositorio-actual">El repositorio actual </h2><p>Basado en el estado actual:</p> <ul> <li>su máquina tiene <code>~/.codex/skills</code></li> <li>este repositorio no tiene <code>.codex/skills</code></li> </ul> <p>Así que ahora mismo dependes principalmente de las habilidades globales.</p> <p>Eso significa que flujos de trabajo como &ldquo;post-reescritura&rdquo;, &ldquo;post-traducción&rdquo; y &ldquo;git-commit-push&rdquo; son actualmente más bien parte de su flujo de trabajo personal, no algo incluido explícitamente con este repositorio.</p> <h2 id="por-qué-existe-una-habilidad-en-el-disco-pero-puede-no-aparecer-en-la-sesión-actual">Por qué existe una habilidad en el disco pero puede no aparecer en la sesión actual </h2><p>Hay dos cosas diferentes aquí:</p> <ul> <li><strong>Existente en el disco</strong>: el archivo de habilidad existe en un directorio local</li> <li><strong>Expuesto a la sesión</strong>: la sesión actual lo registró en la lista de habilidades disponibles</li> </ul> <p>Estos no son lo mismo.</p> <p>Entonces esto puede suceder:</p> <ul> <li>ya existe una habilidad en <code>~/.codex/skills</code></li> <li>pero no aparece en la lista después de <code>/</code></li> </ul> <p>Por lo general, esto no significa que la habilidad esté rota. Más a menudo significa: <strong>la sesión actual no la ha vuelto a indexar.</strong></p> <h2 id="cómo-hacer-que-una-habilidad-esté-disponible-en-la-sesión-actual">Cómo hacer que una habilidad esté disponible en la sesión actual </h2><p>La lista de verificación práctica es breve.</p> <h3 id="1-colóquelo-en-el-directorio-correcto">1. Colóquelo en el directorio correcto </h3><p>Mundiales:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">~/.codex/skills/&lt;skill-name&gt;/SKILL.md </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Nivel de proyecto:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">project/.codex/skills/&lt;skill-name&gt;/SKILL.md </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="2-haga-que-el-encabezado-skillmd-sea-reconocible">2. Haga que el encabezado <code>SKILL.md</code> sea reconocible </h3><p>Como mínimo, necesita:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-md" data-lang="md"><span class="line"><span class="cl">--- </span></span><span class="line"><span class="cl">name: your-skill-name </span></span><span class="line"><span class="cl">description: What this skill does </span></span><span class="line"><span class="cl">--- </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="3-abra-una-nueva-sesión-después-de-crearla-o-editarla">3. Abra una nueva sesión después de crearla o editarla </h3><p>En muchos casos, una habilidad no aparece porque la sesión actual ya fijó su lista de habilidades disponibles cuando comenzó.</p> <p>Entonces, si crea una habilidad en medio de una sesión, es posible que ya exista en el disco, pero es posible que esta sesión no la reconozca.</p> <p>El flujo de trabajo más confiable es:</p> <ol> <li>Ponga en práctica la habilidad</li> <li>Finalizar la sesión actual</li> <li>Vuelva a ingresar al proyecto.</li> <li>Abre una nueva sesión</li> <li>Compruebe si aparece debajo de <code>/</code></li> </ol> <h3 id="4-implemente-las-habilidades-para-el-proyecto-antes-de-comenzar">4. Implemente las habilidades para el proyecto antes de comenzar </h3><p>Si desea que <code>project/.codex/skills</code> se reconozca de manera más confiable, coloque esas habilidades en el proyecto antes de ingresar al repositorio e iniciar la sesión.</p> <h2 id="una-última-línea">Una última línea </h2><p>La conclusión más corta es:</p> <ul> <li><code>~/.codex/skills</code> es tu biblioteca de habilidades personales</li> <li><code>project/.codex/skills</code> es la biblioteca de reglas local del repositorio</li> <li>una habilidad existente en el directorio no significa que la sesión actual siempre la mostrará</li> <li>la solución más común es colocarlo en el directorio correcto, escribir un <code>SKILL.md</code> válido y luego iniciar una nueva sesión</li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/28/coding-ai-benchmark-gpt55-claude-opus47-deepseek-v4-qwen36max/ Tue, 28 Apr 2026 22:18:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/28/coding-ai-benchmark-gpt55-claude-opus47-deepseek-v4-qwen36max/ <p>Si solo quieres la respuesta corta, recuerda primero esta versión:</p> <ul> <li>Si desea la opción más confiable y la menor pérdida de tiempo, comience con <code>GPT 5.5</code></li> <li>Si lo que más le importa es la presentación de la página, la creatividad y el pulido visual, <code>Claude Opus 4.7</code> sigue siendo potente.</li> <li>Si desea saber qué modelo nacional se acerca más al nivel superior, &ldquo;Qwen 3.6 Max&rdquo; es altamente competitivo ahora</li> <li><code>DeepSeek V4</code> no es débil, pero su salida es más desigual que la de los demás</li> </ul> <p>Cuando la gente pregunta qué IA de codificación es la más potente en este momento, normalmente no preguntan por una tabla de clasificación. Piden algo más práctico:<br> <strong>Si necesito crear una página, hacer una demostración, generar una pequeña herramienta o agregar interacción, ¿qué modelo es más probable que me brinde algo utilizable en el primer intento?</strong></p> <p>Desde ese ángulo, las diferencias entre estos modelos ya son bastante claras.</p> <h2 id="el-veredicto-general">El veredicto general </h2><p>Si coloca <code>GPT 5.5</code>, <code>Claude Opus 4.7</code>, <code>DeepSeek V4</code> y <code>Qwen 3.6 Max</code> uno al lado del otro, la opción más consistente sigue siendo <code>GPT 5.5</code>.</p> <p>No siempre es el más llamativo, pero rara vez te deja claramente decepcionado. Es rápido, el primer borrador generalmente sale con un alto nivel de finalización y maneja la lógica, la interacción, el movimiento y los juegos pequeños con mano firme.</p> <p><code>Claude Opus 4.7</code> se siente diferente. Su mayor fortaleza no es la pura estabilidad. Es la atmósfera de la página, la organización de la interfaz de usuario y la presentación. Muchas veces, abres lo que hizo y tu primera reacción es simplemente que se ve pulido. Si la presentación visual te importa más, vale la pena considerarla.</p> <p><code>Qwen 3.6 Max</code> es el que más merece una nueva apariencia. Ya no es sólo &ldquo;utilizable para un modelo doméstico&rdquo;. En algunos escenarios, realmente puede competir con &ldquo;GPT 5.5&rdquo; en calidad de salida. En las páginas frontales, la integridad visual y el realismo, ha comenzado a generar una presencia real.</p> <p><code>DeepSeek V4</code> no falla porque no puede hacer el trabajo. El problema es que es menos predecible. Cuando funciona, puede ser perfectamente sólido y, a veces, sorprendentemente bueno. Pero la brecha entre sus mejores y más débiles resultados es aún más obvia que en el caso de los demás.</p> <h2 id="dónde-gpt-55-es-más-fuerte">Dónde <code>GPT 5.5</code> es más fuerte </h2><p>Si las cosas que haces con más frecuencia se ven así:</p> <ul> <li>Generar una página web completa.</li> <li>Crea una pequeña demostración con movimiento.</li> <li>Crear una página interactiva con algo de lógica.</li> <li>Generar un pequeño juego o una interacción multiestado.</li> <li>Mantener el retrabajo al mínimo</li> </ul> <p>Entonces &ldquo;GPT 5.5&rdquo; sigue siendo la respuesta predeterminada más segura.</p> <p>Sus ventajas son principalmente estas:</p> <ul> <li>Generación rápida de código.</li> <li>Alta usabilidad desde el primer borrador</li> <li>Menos errores graves en lógica e interacción.</li> <li>Rendimiento estable en tareas mixtas</li> </ul> <p>Para decirlo de manera más simple, &ldquo;GPT 5.5&rdquo; parece el modelo con más probabilidades de lograr las bases correctas en la primera pasada.<br> Lo que mucha gente realmente necesita no es el resultado más deslumbrante en una categoría. Necesitan que la primera versión no se rompa. En ese frente, sigue siendo la opción menos estresante.</p> <p>Por supuesto, no está exenta de debilidades.</p> <ul> <li>En páginas muy visuales, no siempre es lo más sorprendente.</li> <li>A veces es tan estable que deja menos impresión de diseño</li> </ul> <p>Entonces, si desea una recomendación predeterminada, sigue siendo &ldquo;GPT 5.5&rdquo;.<br> Eso no significa que sea el único que vale la pena mirar.</p> <h2 id="a-quién-se-adapta-mejor-claude-opus-47">¿A quién se adapta mejor <code>Claude Opus 4.7</code>? </h2><p>El atractivo de &ldquo;Claude Opus 4.7&rdquo; proviene más de cómo se siente la página.</p> <p>Sus puntos fuertes suelen ser:</p> <ul> <li>Estructura de interfaz de usuario más limpia</li> <li>Presentación visual más completa</li> <li>Mayor calidad de presentación en algunas páginas.</li> <li>Creatividad más notoria en visualización y diseño.</li> </ul> <p>Si el modelo te ayuda a construir cosas como:</p> <ul> <li>Páginas de demostración</li> <li>Páginas de presentación de datos.</li> <li>Páginas pequeñas donde la sensación visual importa mucho.</li> <li>Resultados que deberían lucir pulidos inmediatamente</li> </ul> <p>Entonces &ldquo;Claude&rdquo; todavía merece un lugar cerca de la cima.</p> <p>Sus debilidades también son bastante claras:</p> <ul> <li>No es tan estable como <code>GPT 5.5</code></li> <li>A veces se ve bien, pero la lógica detallada se desvía.</li> <li>En algunos casos, el código se ejecuta, pero la experiencia principal no es del todo correcta.</li> </ul> <p>Así que &ldquo;Claude&rdquo; se siente más como un modelo frontal con instinto estético extra.<br> Si su primera prioridad es el aspecto de la página, tiene ventajas reales. Si tu mayor temor es un error lógico en el primer resultado, debes tener un poco más de cuidado.</p> <h2 id="por-qué-qwen-36-max-merece-una-atención-seria">Por qué <code>Qwen 3.6 Max</code> merece una atención seria </h2><p>Entre estos modelos, el &ldquo;Qwen 3.6 Max&rdquo; ofrece la mayor sensación de impulso.</p> <p>No hace mucho, muchas personas analizaban la IA de codificación doméstica preguntándose principalmente si podría mantenerse al día. Con <code>Qwen 3.6 Max</code>, la pregunta ya es diferente:<br> <strong>En escenarios de producción frontal, ¿puede competir directamente con los mejores modelos extranjeros?</strong></p> <p>Sus áreas más fuertes en este momento incluyen:</p> <ul> <li>Salida de página atractiva</li> <li>Movimiento sólido y efectos visuales realistas en algunos casos.</li> <li>Salidas que se sienten más completas.</li> <li>Resultados que a veces pueden acercarse o permanecer cerca de <code>GPT 5.5</code></li> </ul> <p>Eso dice algo importante.<br> Si su caso de uso se inclina hacia páginas web, trabajo frontend y resultados con muchas presentaciones, <code>Qwen 3.6 Max</code> ya no es solo una opción de respaldo. Puede ser tratado como un candidato principal serio.</p> <p>Sin embargo, todavía tiene algunas debilidades.</p> <ul> <li>En tareas lógicas con mucha interacción, aún puede perder un poco de integridad.</li> <li>Algunas páginas se ven muy bien, mientras que algunas tareas son más planas de lo esperado.</li> <li>Su variación es aún mayor que <code>GPT 5.5</code></li> </ul> <p>Aun así, su presencia actual ya es muy fuerte.<br> Si desea saber qué modelo doméstico merece la mayor atención en este momento, es difícil pasar por alto el &ldquo;Qwen 3.6 Max&rdquo;.</p> <h2 id="dónde-se-encuentra-deepseek-v4-ahora-mismo">Dónde se encuentra <code>DeepSeek V4</code> ahora mismo </h2><p><code>DeepSeek V4</code> es un poco más complicado de colocar.</p> <p>El problema no es que no pueda hacer el trabajo. El problema es que es más difícil predecir dónde aterrizará un resultado determinado.<br> A veces puede terminar la tarea con imágenes y funcionalidad de trabajo decentes. A veces, una vez que la tarea requiere animación, lógica y presentación de datos al mismo tiempo, es más probable que tropiece.</p> <p>Ahora mismo se siente más así:</p> <ul> <li>Tiene habilidad real.</li> <li>No es débil</li> <li>Aún puede dar resultados aceptables en algunas tareas.</li> <li>Pero su estabilidad aún no es lo suficientemente tranquilizadora.</li> </ul> <p>Eso moldea a quién le conviene más.</p> <p>Si no le importa intentarlo varias veces, puede tolerar un reinicio ocasional o ya planea verificar y editar el código usted mismo, aún vale la pena usar &ldquo;DeepSeek V4&rdquo;.<br> Pero si su principal prioridad es reducir la fricción y maximizar el éxito del primer paso, todavía no es la opción más segura.</p> <h2 id="entonces-qué-debería-elegir-un-usuario-normal">Entonces, ¿qué debería elegir un usuario normal? </h2><p>Si no está comparando modelos por diversión y realmente quiere trabajar, la forma más sencilla es elegir por caso de uso.</p> <h3 id="1-quiere-menos-complicaciones-y-una-mayor-tasa-de-éxito-en-el-primer-paso">1. Quiere menos complicaciones y una mayor tasa de éxito en el primer paso </h3><p>Elija &ldquo;GPT 5.5&rdquo;.</p> <p>Lo mejor es este flujo de trabajo: &ldquo;Este es mi requisito, denme una primera versión utilizable&rdquo;.<br> Eso importa aún más cuando no tienes tiempo para seguir iterando y arreglando.</p> <h3 id="2-te-importa-más-la-presentación-y-el-acabado-visual">2. Te importa más la presentación y el acabado visual </h3><p>Elija <code>Claude Opus 4.7</code>.</p> <p>Si lo que desea es una página que ya se parezca más a un producto terminado, o si su trabajo está más orientado a demostraciones y presentaciones, <code>Claude</code> muestra su valor más fácilmente.</p> <h3 id="3-quiere-el-modelo-nacional-más-sólido-para-la-producción-inicial">3. Quiere el modelo nacional más sólido para la producción inicial </h3><p>Comience con <code>Qwen 3.6 Max</code>.</p> <p>Ya no es algo que se utiliza únicamente como compromiso. Ahora se puede comparar directa y seriamente.<br> Si sus tareas se inclinan hacia las páginas web, el movimiento y la presentación, su competitividad ya es muy real.</p> <h3 id="4-puedes-tolerar-algunas-variaciones-y-quieres-seguir-observando-el-progreso-interno">4. Puedes tolerar algunas variaciones y quieres seguir observando el progreso interno. </h3><p>Esté atento a <code>DeepSeek V4</code>.</p> <p>Su problema no es la falta de capacidad. Es que el nivel de ejecución aún varía demasiado.<br> Si la estabilidad sigue mejorando, podría volverse mucho más importante.</p> <h2 id="una-última-línea">Una última línea </h2><p>La diferencia entre estas IA de codificación convencionales ya no es quién puede codificar y quién no. Se trata de quién es más estable, quién tiene mejor aspecto y quién se adapta a su tipo de trabajo.</p> <p>Si desea la respuesta más sencilla, &ldquo;GPT 5.5&rdquo; sigue siendo la primera opción.<br> Si desea una calidad de presentación más fuerte, &ldquo;Claude Opus 4.7&rdquo; todavía tiene sabor real.<br> Si le interesa qué modelo nacional merece la mayor atención, &ldquo;Qwen 3.6 Max&rdquo; ya está cerca del frente.<br> <code>DeepSeek V4</code> se siente más como un fuerte contendiente que todavía está trabajando en la coherencia.</p> <p>Si quieres la conclusión más breve posible:</p> <p><strong>Para mayor estabilidad, elija <code>GPT 5.5</code>. Para la presentación, elija &ldquo;Claude&rdquo;. Entre los modelos nacionales, el que más vale la pena ver es el <code>Qwen 3.6 Max</code>.</strong></p> https://www.knightli.com/es/2026/04/27/ralph-multi-agent-long-running-ai-workflows/ Mon, 27 Apr 2026 08:19:02 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/27/ralph-multi-agent-long-running-ai-workflows/ <p>Si ha estado utilizando agentes de codificación últimamente, rápidamente se encontrará con una pregunta muy práctica: <strong>La IA puede funcionar, claro, pero ¿cómo se puede mantener funcionando durante horas sin desviarse, olvidar requisitos o rehacer el mismo trabajo?</strong></p> <p>Ésa es la verdadera pregunta detrás de muchas discusiones sobre &ldquo;Ralph&rdquo; y la colaboración entre múltiples agentes. La cuestión no es simplemente comparar qué modelo es más fuerte. La pregunta más útil es esta: <strong>¿cómo se diseña un flujo de trabajo que permita a la IA mantenerse estable durante tareas largas?</strong></p> <p>Si analizamos el problema, normalmente hay dos rutas principales:</p> <ul> <li>El enfoque <code>Ralph</code>: seguir iniciando sesiones nuevas y conectar el contexto a través del sistema de archivos</li> <li>El enfoque de múltiples agentes: dejar que un agente líder coordine mientras los agentes trabajadores dividen la ejecución</li> </ul> <p>Dicho de manera más simple, la pregunta no es &ldquo;qué modelo es más poderoso&rdquo;, sino &ldquo;¿cómo se organiza la IA para que se comporte más como un pequeño equipo que pueda seguir cumpliendo?&rdquo;.</p> <h2 id="01-por-qué-las-tareas-largas-se-descarrilan">01 Por qué las tareas largas se descarrilan </h2><p>En tareas breves, muchos problemas quedan ocultos. Usted da una instrucción, el modelo lee algunos archivos, cambia algunas líneas y el trabajo está hecho.</p> <p>Una vez que la tarea se hace más larga, los modos de falla comunes comienzan a acumularse:</p> <ul> <li>Las conversaciones se hacen más largas y el contexto comienza a abultarse.</li> <li>Los requisitos anteriores quedan eliminados por la información más reciente.</li> <li>Un agente tiene que planificar, implementar y probar al mismo tiempo.</li> <li>Sin un paso de aceptación claro, &ldquo;está hecho&rdquo; a menudo significa simplemente &ldquo;dice que está hecho&rdquo;.</li> </ul> <p>Entonces, cuando la IA funciona durante mucho tiempo, el verdadero desafío no suele ser la calidad del modelo de un solo disparo. Se trata de <strong>división de tareas, transferencia de estados, separación de roles y bucles de retroalimentación</strong>.</p> <h2 id="02-el-enfoque-ralph-dividir-las-tareas-largas-en-rondas-cortas">02 El enfoque Ralph: dividir las tareas largas en rondas cortas </h2><p><code>Ralph</code> encaja bien cuando el problema principal es un contexto sucio y sobrecargado.</p> <p>Su patrón central es sencillo:</p> <ul> <li>Sigue lanzando nuevas sesiones de agentes en bucle</li> <li>Deje que cada ronda se encargue solo de una tarea lo suficientemente pequeña</li> <li>Almacene el estado cruzado en archivos en lugar de forzar todo en una sola conversación</li> </ul> <p>El beneficio es inmediato: cada ronda comienza con un contexto nuevo, por lo que la sesión permanece más centrada y es menos probable que se vea arrastrada por la vieja historia.</p> <p>Si ya ha visto proyectos estilo &ldquo;Ralph&rdquo;, la estructura le resultará familiar:</p> <ul> <li>Las tareas actuales viven en archivos estructurados.</li> <li>Los aprendizajes intermedios van a los archivos de progreso.</li> <li>Los cambios de código permanecen en el historial de git.</li> </ul> <p>En otras palabras, &ldquo;Ralph&rdquo; no intenta que un agente recuerde todo para siempre. Exterioriza la memoria a propósito para que la sesión en sí sea más ligera.</p> <p>Este tipo de configuración funciona especialmente bien cuando:</p> <ul> <li>La obra ya se puede dividir en pequeñas historias.</li> <li>Cada historia puede caber dentro de una ventana de contexto.</li> <li>El proyecto ya cuenta con pruebas, verificación de tipos u otras comprobaciones.</li> </ul> <p>Es una solución al problema de <strong>cómo hacer que la IA siga avanzando ronda a ronda</strong>.</p> <h2 id="03-el-enfoque-de-múltiples-agentes-dividir-el-trabajo-que-un-agente-no-puede-realizar-solo">03 El enfoque de múltiples agentes: dividir el trabajo que un agente no puede realizar solo </h2><p>La otra ruta es la colaboración entre múltiples agentes.</p> <p>En este tipo de diseño de flujo de trabajo, el patrón más prometedor suele ser el siguiente: el agente principal no debe hacer todo el trabajo directamente. En cambio, coordina mientras otros agentes se encargan del desarrollo, las pruebas, la verificación y la aceptación.</p> <p>Esto difiere de <code>Ralph</code> en un aspecto importante:</p> <ul> <li> <p><code>Ralph</code> se siente más como una iteración en serie</p> </li> <li> <p>El trabajo con múltiples agentes se parece más a una división paralela del trabajo. Cuando la tarea contiene naturalmente diferentes roles, la colaboración entre múltiples agentes se vuelve más fácil de usar. Por ejemplo:</p> </li> <li> <p>Un agente desglosa la tarea y escribe el plan de ejecución.</p> </li> <li> <p>Un agente implementa el cambio real.</p> </li> <li> <p>Un agente prueba y valida el resultado.</p> </li> <li> <p>Un agente comprueba si el resultado sigue coincidiendo con el objetivo original.</p> </li> </ul> <p>La cuestión no es abrir más ventanas porque sí. El valor real es la separación de roles. Las tareas que antes recaían sobre un solo agente ahora se pueden dividir en etapas más claras.</p> <p>Una vez que los límites de los roles están claros, varios problemas se aclaran:</p> <ul> <li>La persona que escribe no tiene que ser la misma que revisa</li> <li>La parte de pruebas no tiene que reconstruir el requisito completo cada vez.</li> <li>Es menos probable que el agente principal se ahogue en los detalles de la implementación.</li> </ul> <p>Esta es una solución al problema de <strong>cómo hacer que la IA coopere más como un equipo pequeño</strong>.</p> <h2 id="04-la-verdadera-clave-no-es-el-paralelismo-sino-el-diseño-de-tareas">04 La verdadera clave no es el paralelismo, sino el diseño de tareas </h2><p>Ya sea que elija <code>Ralph</code> o la colaboración entre múltiples agentes, lo más fácil de subestimar es esto: <strong>el diseño del flujo de trabajo importa más que abrir más agentes.</strong></p> <p>Si la división de tareas es incorrecta, agregar más agentes sólo crea un paralelismo con la confusión.</p> <p>Una avería más estable suele tener algunas características:</p> <ul> <li>Una tarea se asigna a un objetivo claro</li> <li>Un rol posee una categoría de salida</li> <li>Cada ronda tiene una condición clara de finalización.</li> <li>La producción de una ronda puede ser consumida directamente por la siguiente.</li> </ul> <p>Por ejemplo, en lugar de darle a la IA una instrucción gigante como &ldquo;construir toda la característica&rdquo;, una estructura más estable suele ser:</p> <ul> <li>Primero, rompa los requisitos y los límites.</li> <li>Luego dividir la implementación</li> <li>Luego dividir las pruebas</li> <li>Entonces haz de la aceptación su propio paso.</li> </ul> <p>La ventaja es que cuando algo sale mal, resulta más fácil saber si el problema radica en los criterios de comprensión, implementación, prueba o entrega.</p> <h2 id="05-por-qué-la-aceptación-es-tan-importante">05 Por qué la aceptación es tan importante </h2><p>Muchos flujos de trabajo de IA fallan no porque no haya sucedido nada antes, sino porque el último paso careció de un pase de confirmación genuinamente independiente.</p> <p>En tareas largas, suele haber una gran brecha entre &ldquo;se produjo un resultado&rdquo; y &ldquo;el resultado es realmente utilizable&rdquo;.</p> <p>Por eso, una dirección especialmente importante es separar el desarrollo de la aceptación. Incluso sin un proceso complejo, vale la pena hacerse al menos estas preguntas:</p> <ul> <li>¿Realmente completó la tarea original?</li> <li>¿Solo parchó la superficie sin solucionar la causa raíz?</li> <li>¿Las pruebas cubrieron sólo el camino más feliz?</li> <li>¿Se cambiaron silenciosamente los requisitos upstream a lo largo del camino?</li> </ul> <p>Sin esa capa, la IA puede seguir declarando éxito fácilmente dentro de un flujo de trabajo prolongado.</p> <h2 id="06-cómo-elegir-entre-los-dos">06 Cómo elegir entre los dos </h2><p>Si desea una regla general rápida:</p> <ul> <li>Si su principal problema es la sobrecarga del contexto y la deriva de las sesiones largas, comience con &ldquo;Ralph&rdquo;</li> <li>Si su principal problema es que un agente desempeña demasiadas funciones, comience con la colaboración de varios agentes.</li> </ul> <p>Más específicamente:</p> <ul> <li><code>Ralph</code> se adapta al trabajo que es claro, granular y fácil de avanzar paso a paso</li> <li>La colaboración entre múltiples agentes se adapta al trabajo con fuertes límites de roles y una necesidad de paralelismo y verificación cruzada.</li> </ul> <p>En la práctica, estos dos enfoques no siempre son competidores. Una configuración madura suele combinarlos:</p> <ul> <li>Utilice un bucle exterior estilo &ldquo;Ralph&rdquo; para impulsar la tarea más grande.</li> <li>Utilice la colaboración de múltiples agentes dentro de cada ronda para investigación, implementación, prueba y aceptación.</li> </ul> <p>Eso les brinda a ambos un mejor control sobre el contexto prolongado y una mejor colaboración dentro de una sola ronda.</p> <h2 id="07-resumen-de-una-oración">07 Resumen de una oración </h2><p>Lo que hace que valga la pena estudiar estos enfoques no es que recomienden &ldquo;Ralph&rdquo; o la colaboración entre múltiples agentes de forma aislada. Es que dejan muy clara una verdad práctica: <strong>mantener la IA estable durante tareas largas depende menos del modelo en sí y más de si se diseñó bien el contexto, las tareas, los roles y la aceptación</strong>.</p> <p>Si ya está pidiendo a &ldquo;Claude Code&rdquo;, &ldquo;Codex&rdquo; u otros agentes de codificación que manejen tareas más largas del mundo real, este tipo de pensamiento de flujo de trabajo suele ser más valioso que simplemente cambiar a un modelo más sólido.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/27/ralph-autonomous-agent-loop-claude-code-amp/ Mon, 27 Apr 2026 08:08:55 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/27/ralph-autonomous-agent-loop-claude-code-amp/ <p>Si últimamente ha estado prestando atención a los flujos de trabajo de agentes de codificación de larga duración, <code>snarktank/ralph</code> es un proyecto que vale la pena analizar de cerca. No es otro contenedor de modelo ni otra interfaz de usuario de chat. En cambio, organiza &ldquo;Claude Code&rdquo; o &ldquo;Amp&rdquo; en un bucle autónomo que sigue recorriendo las historias en un &ldquo;PRD&rdquo; hasta que todo está hecho.</p> <p>Su idea central es simple: <strong>no obligar al mismo agente a seguir trabajando dentro de un contexto cada vez más largo y desordenado. En su lugar, inicie una nueva sesión de codificación de IA para cada iteración.</strong> Eso evita que el contexto se hinche y hace que los límites de las tareas sean mucho más claros.</p> <h2 id="01-qué-es-ralph">01 ¿Qué es Ralph? </h2><p>Ralph se describe a sí mismo muy claramente: es un bucle de agente de IA autónomo que ejecuta repetidamente una herramienta de codificación de IA hasta que se completan los elementos de un &ldquo;PRD&rdquo;.</p> <p>El repositorio actualmente admite dos herramientas:</p> <ul> <li><code>Amplificador CLI</code></li> <li><code>Código Claude</code></li> </ul> <p>Cada iteración inicia una nueva instancia. En otras palabras, no depende de una conversación interminable. En cambio, mantiene la memoria en estado externo:</p> <ul> <li>historia de git</li> <li><code>progreso.txt</code></li> <li><code>prd.json</code></li> </ul> <p>Ese detalle importa mucho. Cuando la gente deja que un agente ejecute tareas grandes, el principal problema a menudo no es que el modelo no pueda codificar. Es que la sesión se vuelve más pesada con el tiempo, empieza a perder contexto, olvida requerimientos y repite trabajo. Ralph está diseñado casi exclusivamente en torno a ese problema.</p> <h2 id="02-cómo-funciona">02 Cómo funciona </h2><p>El flujo de trabajo de Ralph tiene tres pasos.</p> <h3 id="1-escribe-primero-un-prd">1. Escribe primero un PRD </h3><p>El archivo README sugiere comenzar con la habilidad &ldquo;prd&rdquo; incluida para generar un documento de requisitos y dividir la función en historias más pequeñas.</p> <h3 id="2-convierta-el-prd-a-prdjson">2. Convierta el PRD a <code>prd.json</code> </h3><p>Luego, la habilidad <code>ralph</code> convierte el Markdown PRD en un <code>prd.json</code> estructurado. Ese archivo almacena las historias de los usuarios y si cada una ha pasado.</p> <h3 id="3-ejecute-el-script-de-bucle">3. Ejecute el script de bucle </h3><p>La ejecución real está a cargo de <code>ralph.sh</code>. Los comandos se ven así:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">./scripts/ralph/ralph.sh <span class="o">[</span>max_iterations<span class="o">]</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">./scripts/ralph/ralph.sh --tool claude <span class="o">[</span>max_iterations<span class="o">]</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El valor predeterminado es 10 iteraciones. En cada ronda, Ralph hace aproximadamente lo siguiente:</p> <ol> <li>Crea una rama desde <code>branchName</code></li> <li>Elija la historia de mayor prioridad donde &ldquo;pasa: falso&rdquo;.</li> <li>Implemente solo esa historia</li> <li>Ejecute controles de calidad, como verificación de tipos y pruebas.</li> <li>Comprometerse si pasan los controles</li> <li>Actualiza <code>prd.json</code></li> <li>Adjunte lo aprendido a <code>progress.txt</code></li> <li>Continuar a la siguiente ronda.</li> </ol> <p>Entonces Ralph no está tratando de terminar todo de una vez. Comprime el trabajo en muchos bucles pequeños que pueden caber dentro de una única ventana de contexto.</p> <h2 id="03-qué-hace-que-ralph-sea-interesante">03 ¿Qué hace que Ralph sea interesante? </h2><h3 id="1-cada-ronda-utiliza-un-contexto-nuevo">1. Cada ronda utiliza un contexto nuevo </h3><p>Esta es la elección de diseño que define a Ralph. El archivo README enfatiza que cada iteración es una instancia de IA completamente nueva y que la memoria entre iteraciones reside solo en git, <code>progress.txt</code> y <code>prd.json</code>.</p> <p>Esto es muy diferente del patrón común de mantener el &ldquo;Código Claude&rdquo; u otra herramienta dentro de una larga conversación. Una vez que las tareas aumentan, ese enfoque a menudo se ralentiza debido a su propia historia y gradualmente pierde enfoque. Ralph acepta que ninguna ronda debería recordar todo y, en su lugar, mueve la memoria a archivos.</p> <h3 id="2-obliga-a-que-las-tareas-sean-pequeñas">2. Obliga a que las tareas sean pequeñas </h3><p>Los documentos dicen explícitamente que cada elemento PRD debe ser lo suficientemente pequeño como para terminar dentro de una ventana de contexto. Tareas como agregar un filtro, actualizar una acción del servidor o agregar una columna de base de datos tienen aproximadamente el tamaño correcto. Tareas como reconstruir toda la API o crear un panel completo son demasiado grandes. Esa restricción es práctica. Muchos bucles de agentes autónomos fallan no porque el bucle sea malo, sino porque la división de tareas es demasiado burda y cada ronda lleva demasiado a la vez.</p> <h3 id="3-preserva-el-aprendizaje-no-solo-el-código">3. Preserva el aprendizaje, no solo el código </h3><p>Más allá de <code>progress.txt</code>, el README también hace hincapié en la actualización de <code>AGENTS.md</code>. La razón es sencilla: las iteraciones futuras y los futuros desarrolladores leerán esas notas, por lo que los patrones, errores y convenciones descubiertos en cada ronda deben anotarse en el proyecto mismo.</p> <p>Dicho de otra manera, Ralph no sólo intenta mantener a un agente codificando continuamente. También intenta ayudar al agente a desarrollar memoria de trabajo sobre el código base a lo largo del tiempo.</p> <h2 id="04-cuando-encaja-mejor">04 Cuando encaja mejor </h2><p>Ralph encaja bien cuando su tarea se ve así:</p> <ul> <li>Ya se puede dividir en un conjunto claro de historias de usuarios.</li> <li>El código base tiene bucles de retroalimentación confiables, como pruebas, verificación de tipos o CI</li> <li>Quiere que el agente siga avanzando sin poner todo en una larga conversación.</li> <li>Estás de acuerdo con el progreso iterativo en lugar de exigir una finalización de una sola vez.</li> </ul> <p>Por otro lado, si el requisito aún es vago, o el trabajo depende de discusiones frecuentes y cambios constantes de dirección, es posible que Ralph no sea el primero a quien recurrir. Se adapta mejor una vez que los requisitos ya están definidos y la ejecución debe ser constante.</p> <h2 id="05-en-qué-se-diferencia-del-uso-normal-del-código-claude">05 En qué se diferencia del uso normal del código Claude </h2><p>Con <code>Claude Code</code> simple, el patrón habitual es simple: abra una sesión y déjela seguir leyendo código, editando archivos y ejecutando comandos. Esto funciona muy bien para tareas pequeñas y medianas, pero las tareas más grandes suelen tener dos problemas:</p> <ul> <li>El contexto sigue creciendo</li> <li>Las decisiones intermedias son más difíciles de preservar de forma estructurada.</li> </ul> <p>Ralph convierte &ldquo;Claude Code&rdquo; o &ldquo;Amp&rdquo; en algo más parecido a un ejecutor por lotes:</p> <ul> <li>La fuente de la tarea es <code>prd.json</code>, no instrucciones de chat ad hoc.</li> <li>Cada iteración reconoce solo una historia.</li> <li>El estado de finalización se vuelve a escribir en los archivos.</li> <li>Los aprendizajes van en <code>progress.txt</code></li> <li>Los cambios de código se conservan en git</li> </ul> <p>Entonces, en la práctica, se siente menos como un nuevo asistente de IA y más como un controlador de iteración agregado sobre un agente de codificación.</p> <h2 id="06-un-requisito-importante">06 Un requisito importante </h2><p>Que Ralph funcione bien depende menos del bucle en sí y más de la calidad de sus bucles de retroalimentación. El archivo README dice esto de manera muy directa: sin verificación de tipo, pruebas y CI, los errores se agravarán en iteraciones posteriores.</p> <p>Para tareas frontend, el repositorio incluso recomienda agregar la verificación del navegador a los criterios de aceptación. Sin una verificación real, un agente puede confundir fácilmente &ldquo;parece hecho&rdquo; con &ldquo;realmente funciona&rdquo;.</p> <p>Ese punto es importante. Ralph no es una automatización mágica. Es más como un multiplicador de fuerza para la disciplina de ingeniería que ya tienes. Si su proyecto ya tiene desgloses de tareas claros y controles confiables, Ralph se vuelve mucho más útil. Si faltan esos fundamentos, el bucle sólo repetirá la confusión.</p> <h2 id="07-resumen-de-una-oración">07 Resumen de una oración </h2><p>Lo que hace que valga la pena estudiar &ldquo;Ralph&rdquo; no es que introduzca una enorme cantidad de infraestructura nueva. Toma una idea simple pero útil y la convierte en un flujo de trabajo práctico: <strong>deje que <code>Claude Code</code> o <code>Amp</code> manejen una pequeña historia por ronda, mantenga el enfoque en un contexto nuevo y preserve la continuidad a través de <code>git</code>, <code>prd.json</code> y <code>progress.txt</code>.</strong> Si ya está utilizando agentes de codificación en proyectos reales y sigue estancado en cómo impulsar tareas largas de manera confiable, vale la pena tomar prestado el enfoque de Ralph.</p> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li>Repositorio de GitHub: <a class="link" href="https://github.com/snarktank/ralph" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/snarktank/ralph</a></li> <li>Diagrama de flujo interactivo: <a class="link" href="https://snarktank.github.io" target="_blank" rel="noopener" >https://snarktank.github.io</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/25/deepseek-v4-pro-vs-gpt-5-5-frontend-writing-code/ Sat, 25 Apr 2026 11:12:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/25/deepseek-v4-pro-vs-gpt-5-5-frontend-writing-code/ <p>Las comparaciones entre <code>DeepSeek V4 Pro</code> y <code>GPT-5.5</code> están recibiendo más atención últimamente. La razón ya no es si alguno de los modelos es utilizable. La verdadera pregunta es: <strong>cuando el trabajo recae en el desarrollo, la redacción y la codificación del frontend, ¿cuál es mejor para ser su herramienta principal?</strong></p> <p>Cuando la gente compara modelos como este, a menudo empiezan preguntando cuál es más fuerte.<br> Pero la pregunta más útil suele ser diferente: <strong>en una tarea real, ¿cuál es más estable, más barata para comunicarse y con mayor probabilidad de producir algo que pueda seguir construyendo de inmediato?</strong></p> <p>Si simplificamos primero la conclusión, queda más o menos así:</p> <ul> <li>Cuando desea un resultado más equilibrado y una experiencia productiva más completa, mucha gente todavía mira primero <code>GPT-5.5</code></li> <li>Cuando necesita una iteración de alta frecuencia en chino, se preocupa más por el costo y desea ciclos de respuesta rápidos, &ldquo;DeepSeek V4 Pro&rdquo; se convierte en un candidato serio.</li> <li>Lo que realmente determina la experiencia a menudo no es el nombre del modelo en sí, sino el tipo de tarea, el enfoque de las indicaciones y si es necesario seguir revisándolo después.</li> </ul> <p>Analicemos esto en los tres escenarios de comparación más comunes.</p> <h2 id="1-tareas-frontend-la-verdadera-pregunta-no-es-si-puede-crear-una-página-sino-si-puede-seguir-mejorándola">1. Tareas frontend: la verdadera pregunta no es si puede crear una página, sino si puede seguir mejorándola </h2><p>El trabajo frontend parece ideal para comparaciones de modelos porque el resultado es fácil de ver.<br> ¿Se puede ejecutar la página? ¿Se ve bien? ¿Está limpia la estructura? Puedes juzgar todo eso rápidamente.</p> <p>Pero la verdadera diferencia no suele aparecer en si el primer borrador funciona. Aparece en preguntas como estas:</p> <ul> <li>¿Está la estructura lo suficientemente clara?</li> <li>¿La división del componente es natural?</li> <li>¿Cambiar una pieza accidentalmente rompe otra?</li> <li>¿Puede seguir la misma lógica de implementación en múltiples rondas de instrucciones?</li> </ul> <p>Es también por eso que muchas demostraciones de frontend que parecen impresionantes en la primera ronda no necesariamente se mantienen a la vanguardia en los flujos de trabajo reales.</p> <p>Si su tarea es algo como:</p> <ul> <li>Generar rápidamente un prototipo de página ejecutable</li> <li>Redactar una idea de página de destino.</li> <li>Complete los estilos, botones, tarjetas, formularios y otros elementos básicos requeridos</li> </ul> <p>entonces ambos modelos a menudo te acercarán bastante, y la diferencia está más en el estilo de salida.</p> <p>Pero si la tarea se convierte en:</p> <ul> <li>Revisar repetidamente la interfaz de usuario durante varias rondas.</li> <li>Leer el código existente y continuar desde allí.</li> <li>Equilibrar la estructura de los componentes, la coherencia del estilo y la mantenibilidad.</li> <li>Convertir gradualmente una página estática en código de proyecto real.</li> </ul> <p>entonces lo que debes observar ya no es “quién luce mejor en la primera ronda”, sino “quién tiene menos probabilidades de quedarse dormido en la quinta ronda”.</p> <p>Entonces, en el trabajo frontend, la comparación clave no es si el modelo puede generar una página. Se trata de si, después de seguir agregando restricciones, aún puede mantener una estructura estable, nombres consistentes y costos de modificación manejables.</p> <h2 id="2-tareas-de-escritura-la-verdadera-diferencia-no-es-cuánto-se-escribe-sino-qué-tan-estable-se-mantiene-el-estilo-y-qué-tan-bien-se-reescribe">2. Tareas de escritura: la verdadera diferencia no es cuánto se escribe, sino qué tan estable se mantiene el estilo y qué tan bien se reescribe. </h2><p>La escritura es otra área en la que la gente puede juzgar mal los modelos con mucha facilidad.</p> <p>Una razón importante es que los primeros borradores suelen verse bien desde ambos lados.<br> La estructura es completa, los párrafos están ahí y el tono es lo suficientemente suave como para que sea fácil pensar que son básicamente similares.</p> <p>Pero tan pronto como avanzas la tarea un paso más, aparecen las diferencias:</p> <ul> <li>¿Puede comprender con precisión a su público objetivo?</li> <li>¿Puede cambiar de tono manteniendo el mismo tema?</li> <li>¿Se pierden puntos clave al reescribir?</li> <li>¿Se mantiene estable al comprimir, ampliar, retitular o reestructurar?</li> </ul> <p>El mayor problema al escribir no suele ser “no puede escribir”, sino “escribió algo que aún necesita mucho arreglo”.</p> <p>Entonces, al comparar &ldquo;DeepSeek V4 Pro&rdquo; y &ldquo;GPT-5.5&rdquo;, el método más útil es no pedirles a cada uno que escriba un artículo. Se trata de ejecutar varias rondas como esta:</p> <ol> <li>Escribe el primer borrador.</li> <li>Reescríbelo en un tono diferente.</li> <li>Comprímelo en una versión más corta.</li> <li>Modifíquelo para convertirlo en algo más adecuado para titulares basados en clics o distribución de búsqueda.</li> </ol> <p>Si un modelo puede mantener intactos los puntos clave, la redacción estable y la estructura limpia durante esas rondas, entonces tiene mucho más valor en un flujo de trabajo de escritura real.</p> <p>En otras palabras, lo que realmente miden las tareas de escritura no es el “estilo literario”, sino la <strong>capacidad de revisión, el seguimiento de instrucciones y el sentimiento de colaboración continua</strong>.</p> <h2 id="3-tareas-de-codificación-la-brecha-real-se-muestra-en-la-estabilidad-de-la-cadena-larga">3. Tareas de codificación: la brecha real se muestra en la estabilidad de la cadena larga </h2><p>Las tareas de codificación exponen el nivel real de un modelo más fácilmente que el trabajo frontend, porque no se trata solo de generar resultados. Tienen que conectar con la realidad.</p> <p>Muy rápidamente, te encuentras con preguntas como:</p> <ul> <li>¿Puede comprender la estructura de un proyecto existente?</li> <li>¿Puede modificar varios archivos a la vez?</li> <li>¿Introduce nuevos problemas después de realizar cambios?</li> <li>¿Puede seguir depurando siguiendo registros y errores?</li> <li>Después de varias rondas, ¿todavía recuerda lo que ya cambió?</li> </ul> <p>En este tipo de trabajo, lo que más preocupa a los usuarios no suele ser si un único fragmento de código parece elegante. Es: <strong>¿puede este modelo seguir avanzando en la tarea, en lugar de dejarme a mí limpiar el desorden?</strong></p> <p>Entonces, al comparar <code>DeepSeek V4 Pro</code> y <code>GPT-5.5</code>, lo más significativo a considerar generalmente no son indicaciones de codificación aisladas, sino un proceso más cercano al trabajo real:</p> <ul> <li>Leer un repositorio existente</li> <li>Encuentra un error</li> <li>Modificar varios archivos relacionados</li> <li>Continuar corrigiendo según los mensajes de error.</li> <li>Resumir claramente el resultado al final.</li> </ul> <p>Una vez que la tarea ingresa a ese tipo de flujo de trabajo continuo, la retención del contexto, los hábitos de ejecución, la calidad de la explicación y la tasa de retrabajo son más importantes que la calidad de la respuesta en un solo turno.</p> <p>Esta es también la razón por la que muchos usuarios eventualmente no se conforman con “usar un solo modelo para siempre” para codificar. En cambio, cambian su herramienta principal según la etapa de la tarea.</p> <h2 id="4-lo-que-realmente-vale-la-pena-comparar-no-es-quién-gana-sino-qué-tareas-son-más-rentables-asignar-a-quién">4. Lo que realmente vale la pena comparar no es quién gana, sino qué tareas son más rentables asignar a quién </h2><p>Si pones &ldquo;DeepSeek V4 Pro&rdquo; y &ldquo;GPT-5.5&rdquo; uno al lado del otro y solo intentas elegir un campeón general, el resultado suele ser una conclusión vacía.</p> <p>Esto se debe a que las tareas reales no son un examen estándar:</p> <ul> <li>Algunos son de una sola generación.</li> <li>Algunas son colaboraciones de múltiples rondas.</li> <li>Algunos están escritos en chino.</li> <li>Algunos son cambios de ingeniería.</li> <li>Algunos priorizan la velocidad</li> <li>Algunos priorizan la estabilidad</li> <li>Algunos priorizan el costo</li> </ul> <p>Entonces, el enfoque que se acerca más al uso real suele ser dividir por objetivo de la tarea:</p> <ul> <li>Si desea una experiencia general más completa, una interacción más madura y un resultado general más estable, pruebe primero <code>GPT-5.5</code></li> <li>Si desea experimentar con alta frecuencia en chino, iteración rápida y mejor relación calidad-precio, &ldquo;DeepSeek V4 Pro&rdquo; merece un lugar importante en su flujo de trabajo.</li> <li>Si la tarea en sí es de cadena larga, de múltiples rondas y colaborativa, no se detenga en el primer resultado; observe quién se mantiene más estable después de cinco rondas.</li> </ul> <p>En otras palabras, la verdadera pregunta no es “quién es absolutamente más fuerte”, sino ésta:<br> <strong>para el trabajo frontend, la escritura y la codificación, ¿qué modelo parece más la herramienta más práctica para su etapa actual?</strong></p> <h2 id="5-cómo-realizar-una-comparación-que-realmente-signifique-algo">5. Cómo realizar una comparación que realmente signifique algo </h2><p>Si desea probar <code>DeepSeek V4 Pro</code> y <code>GPT-5.5</code> usted mismo, un método más confiable generalmente no es ejecutar una sola ronda, sino hacer algo como esto:</p> <ol> <li>Dé a ambos modelos el mismo requisito inicial.</li> <li>Mantenga las mismas restricciones en ambos lados</li> <li>Continúe haciendo preguntas de seguimiento durante tres a cinco rondas.</li> <li>Registre la calidad de salida, la frecuencia de deriva y la cantidad de retrabajo</li> <li>Solo entonces compara velocidad, coste y usabilidad final.</li> </ol> <p>Ese tipo de prueba te acercará mucho más al trabajo real que simplemente preguntar quién luce más impresionante en la primera ronda.</p> <p>Especialmente en frontend, escritura y codificación, lo que a menudo determina la experiencia real no es la línea de partida, sino <strong>quién puede quedarse contigo y ayudarte a terminar el trabajo</strong>.</p> <h2 id="6-una-forma-sencilla-de-recordarlo">6. Una forma sencilla de recordarlo </h2><p>Si solo quieres un resumen práctico, puedes recordarlo así:</p> <ul> <li><code>GPT-5.5</code>: más como un espacio de trabajo predeterminado amplio, productivo y convencional</li> <li><code>DeepSeek V4 Pro</code>: más bien un competidor fuerte que vale la pena incorporar a los flujos de trabajo diarios en chino y al trabajo de prueba y error de alta frecuencia</li> <li>El verdadero punto de comparación: no un resultado llamativo en la primera ronda, sino quién se mantiene más estable y ahorra más esfuerzo después de múltiples rondas de revisión.</li> </ul> <p>Entonces, en este tipo de comparación, lo que realmente importa nunca es simplemente “quién ganó”. Es este:<br> <strong>Para sus tareas de frontend, escritura y codificación, ¿qué modelo facilita el progreso continuo, reduce el retrabajo y le brinda resultados más estables?</strong></p> https://www.knightli.com/es/2026/04/25/chatgpt-claude-gemini-task-selection/ Sat, 25 Apr 2026 10:51:19 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/25/chatgpt-claude-gemini-task-selection/ <p>Mucha gente ya no confía en un solo modelo. En cambio, alternan entre &ldquo;ChatGPT&rdquo;, &ldquo;Claude&rdquo; y &ldquo;Gemini&rdquo;. Eso hace que la pregunta sea mucho más práctica: <strong>¿qué tipo de tareas deberían asignarse a qué modelo?</strong></p> <p>Esto resulta confuso no porque los tres sean débiles, sino porque ahora son fuertes de diferentes maneras. Si aún así eliges basándose en un estándar vago como “cuál es más inteligente”, fácilmente puedes terminar eligiendo la herramienta equivocada.</p> <p>Si simplificamos primero la conclusión, queda más o menos así:</p> <ul> <li>Para conversaciones diarias y tareas de propósito general, muchas personas comienzan con <code>ChatGPT</code></li> <li>Para la codificación de línea de comandos, la colaboración de contexto prolongado y la ejecución sostenida de tareas, &ldquo;Claude&rdquo; a menudo se siente más fluido.</li> <li>Cuando necesita integración del ecosistema de Google, búsqueda, puntos de entrada multimodales o ciertas capacidades a nivel de producto, &ldquo;Gemini&rdquo; tiende a destacar más.</li> </ul> <p>Dividámoslo en tres partes.</p> <h2 id="1-conversaciones-diarias-por-qué-muchas-personas-todavía-abren-chatgpt-primero">1. Conversaciones diarias: por qué muchas personas todavía abren <code>ChatGPT</code> primero </h2><p>Para la mayoría de los escenarios cotidianos, &ldquo;ChatGPT&rdquo; todavía se siente como el &ldquo;punto de entrada predeterminado&rdquo;.</p> <p>No se trata de un único punto de referencia. Se trata de la experiencia general:<br> cuando desea hacer una pregunta rápida, organizar sus pensamientos, redactar un borrador, crear una primera versión o resumir un material, &ldquo;ChatGPT&rdquo; generalmente se siente bastante equilibrado.</p> <p>Sus puntos fuertes suelen aparecer en algunos lugares:</p> <ul> <li>Su estilo de respuesta es relativamente estable.</li> <li>La curva de aprendizaje es baja para los usuarios generales.</li> <li>La mayoría de las tareas amplias no requieren muchos ajustes adicionales</li> <li>El producto se siente pulido y funciona bien para el uso diario frecuente</li> </ul> <p>Entonces, si tu tarea es algo como esto:</p> <ul> <li>Ayúdame a organizar un tema.</li> <li>Convertir una idea en contenido estructurado.</li> <li>Resumir un artículo extenso.</li> <li>Lluvia de ideas sobre varios enfoques</li> <li>Reescribir algo más claramente</li> </ul> <p>Entonces, &ldquo;ChatGPT&rdquo; suele ser un lugar muy natural para empezar.</p> <p>Eso no significa que sea siempre la opción más sólida para cada tarea profesional. Esto significa que, para un uso amplio y de propósito general, a menudo se siente más como el espacio de trabajo predeterminado.</p> <h2 id="2-codificación-de-línea-de-comandos-y-tareas-largas-por-qué-mucha-gente-se-inclina-por-claude">2. Codificación de línea de comandos y tareas largas: por qué mucha gente se inclina por <code>Claude</code> </h2><p>Una vez que una tarea pasa de &ldquo;charlemos&rdquo; a &ldquo;seguiremos trabajando hasta terminar esto&rdquo;, muchas personas empiezan a preferir &ldquo;Claude&rdquo;.</p> <p>Esto es especialmente cierto en escenarios como:</p> <ul> <li>Programación de línea de comandos</li> <li>Comprender el contexto de un gran proyecto.</li> <li>Coordinar ediciones en múltiples archivos.</li> <li>Depuración de largas cadenas de tareas.</li> <li>Leer código mientras se avanza constantemente una tarea</li> </ul> <p>En este tipo de trabajo, la clave no suele ser si una respuesta es especialmente impresionante. Se trata de si el modelo puede permanecer estable a lo largo de una cadena de trabajo más larga.</p> <p>La razón por la que a menudo se prefiere &ldquo;Claude&rdquo; no es que &ldquo;diga una frase mejor que las demás&rdquo;, sino que:</p> <ul> <li>Se mantiene mejor en tareas de contexto prolongado.</li> <li>Se siente más estable al leer archivos, registros y reglas continuamente</li> <li>Es más adecuado para avanzar gradualmente en trabajos de codificación complejos.</li> <li>En los flujos de trabajo de agentes y de línea de comandos, a menudo se lo trata como el modelo de trabajo principal.</li> </ul> <p>Si está haciendo &ldquo;codificación de vibración&rdquo;, corrigiendo errores en la terminal, entendiendo la estructura del proyecto o cambiando características en varios archivos, las fortalezas de &ldquo;Claude&rdquo; tienden a mostrarse más claramente. En pocas palabras, &ldquo;Claude&rdquo; se siente más como un modelo con el que trabajas para hacer las cosas, no simplemente como uno al que haces una pregunta y obtienes una respuesta.</p> <h2 id="3-géminis-a-menudo-gana-no-compitiendo-frontalmente-en-todo">3. &ldquo;Géminis&rdquo; a menudo gana no &ldquo;compitiendo frontalmente en todo&rdquo; </h2><p>Cuando la gente habla de &ldquo;Géminis&rdquo;, a menudo formulan la pregunta de la siguiente manera: ¿es el más fuerte de los tres?</p> <p>Pero en el uso real, la pregunta más útil no suele ser esa. Es: <strong>¿en qué escenarios vale especialmente la pena sacarlo y usarlo a propósito?</strong></p> <p>El valor de &ldquo;Géminis&rdquo; a menudo se muestra más claramente en estas direcciones:</p> <ul> <li>Integración con el ecosistema de Google.</li> <li>Búsqueda y recopilación de información.</li> <li>Puntos de entrada multimodales</li> <li>Ciertos vínculos de características del lado del producto.</li> </ul> <p>Si su flujo de trabajo ya está cerca de la cadena de herramientas de Google, por ejemplo:</p> <ul> <li>Buscar</li> <li>Documentos</li> <li>Correo electrónico</li> <li>Uso del lado del navegador</li> <li>Puntos de entrada móviles</li> </ul> <p>Entonces la conveniencia práctica de &ldquo;Gemini&rdquo; puede importar más que una simple comparación entre modelo y puntuación.</p> <p>En otras palabras, &ldquo;Gemini&rdquo; suele ser útil porque se integra en su flujo de trabajo de manera más natural, no solo porque puede o no vencer a otra persona en una sola respuesta.</p> <h2 id="4-la-forma-útil-de-elegir-no-es-preguntar-quién-es-más-fuerte-sino-qué-tipo-de-tarea-tienes">4. La forma útil de elegir no es preguntar quién es más fuerte, sino qué tipo de tarea tienes </h2><p>Cuando la gente compara los tres modelos uno al lado del otro, la trampa más fácil es tratar de encontrar el “mejor” modelo.</p> <p>Pero las tareas reales varían demasiado:</p> <ul> <li>Algunas son preguntas y respuestas únicas</li> <li>Algunas son conversaciones de larga duración.</li> <li>Algunos son proyectos de software.</li> <li>Algunos son recuperación de información.</li> <li>Algunos son procesamiento multimodal</li> <li>Algunos son colaboración en cadena de herramientas.</li> </ul> <p>Por lo tanto, el enfoque más eficaz suele ser ordenar por tipo de tarea:</p> <ul> <li>Si desea un asistente amplio y de alta frecuencia que funcione de inmediato, comience con <code>ChatGPT</code></li> <li>Si necesita contexto extenso, trabajo en la línea de comandos, colaboración en codificación y progreso constante en tareas complejas, pruebe primero con &ldquo;Claude&rdquo;.</li> <li>Si necesita ayuda del ecosistema de Google, búsqueda, puntos de entrada multimodal o ciertas integraciones de productos, preste especial atención a &ldquo;Gemini&rdquo;.</li> </ul> <p>Ese tipo de división del trabajo está mucho más cerca del uso en el mundo real que obligar a un único campeón general.</p> <h2 id="5-por-qué-muchos-usuarios-habituales-se-suscriben-a-los-tres">5. Por qué muchos usuarios habituales se suscriben a los tres </h2><p>Desde la perspectiva de un usuario ligero, pagar por los tres puede parecer redundante.<br> Desde la perspectiva de un usuario intensivo, es más como asignar diferentes herramientas a diferentes trabajos.</p> <p>La razón es sencilla:<br> Si las fortalezas de los tres modelos ya han comenzado a divergir claramente, entonces usarlos juntos no constituye realmente un gasto duplicado. Es una forma de reducir los costos de cambio y los costos de prueba y error.</p> <p>Por ejemplo:</p> <ul> <li>Utilice <code>ChatGPT</code> para la organización diaria y preguntas y respuestas generales</li> <li>Utilice <code>Claude</code> para el trabajo de codificación principal.</li> <li>Utilice <code>Gemini</code> para ciertos flujos de trabajo de búsqueda, multimodales o relacionados con Google</li> </ul> <p>La lógica de esta configuración no es fundamentalmente diferente de la de los diseñadores que instalan múltiples herramientas creativas o los desarrolladores que usan múltiples IDE.</p> <h2 id="6-cuándo-no-debes-cambiar-de-modelo-con-demasiada-frecuencia">6. Cuándo no debes cambiar de modelo con demasiada frecuencia </h2><p>Eso sí, tener más modelos no siempre es mejor.</p> <p>Si todavía estás creando un flujo de trabajo estable, saltar demasiado pronto y con demasiada frecuencia entre tres modelos puede complicar aún más las cosas. Los problemas comunes incluyen:</p> <ul> <li>Volver a explicar la misma tarea tres veces.</li> <li>Recibir diferentes sugerencias de diferentes modelos y luchar más para juzgarlas.</li> <li>Perder contexto y aumentar los costos de colaboración.</li> <li>Estancarse en la elección de herramientas antes de establecer sus propios límites de trabajo.</li> </ul> <p>Entonces, una forma más estable suele ser esta:</p> <ol> <li>Asigne primero a cada modelo un escenario principal</li> <li>Úselo continuamente en ese escenario por un tiempo.</li> <li>Construya gradualmente sus propios hábitos de división del trabajo.</li> </ol> <p>Eso hace que sea más fácil obtener experiencia reutilizable en lugar de quedarse para siempre en la etapa de &ldquo;déjame probar esta hoy&rdquo;.</p> <h2 id="7-una-forma-sencilla-de-recordarlo">7. Una forma sencilla de recordarlo </h2><p>Si solo desea una versión práctica para recordar, puede utilizar esta división en lenguaje sencillo:</p> <ul> <li><code>ChatGPT</code>: más parecido al asistente de uso general predeterminado</li> <li><code>Claude</code>: más bien la opción principal para tareas largas y colaboración en codificación</li> <li><code>Gemini</code>: más bien la herramienta con mayores ventajas en la búsqueda, el trabajo multimodal y el ecosistema de Google</li> </ul> <p>Esta no es una regla absoluta y no significa que los tres no puedan reemplazarse entre sí. Es simplemente un punto de partida más realista.</p> <p>Lo que realmente importa no es elegir el “modelo más fuerte del universo”, sino averiguarlo lo antes posible:<br> <strong>Para el tipo de tarea que tienes por delante, ¿qué modelo ahorra más tiempo, cuesta menos esfuerzo mental y facilita la obtención de resultados?</strong></p> https://www.knightli.com/es/2026/04/25/llm-token-pricing-principles/ Sat, 25 Apr 2026 08:44:32 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/25/llm-token-pricing-principles/ <p>Una de las cosas más fáciles de confundir acerca de la facturación API de LLM es por qué casi todas las plataformas eventualmente se reducen a una unidad: &ldquo;token&rdquo;. La verdadera pregunta es simple: <strong>¿por qué los LLM cobran por token y por qué diferentes tokens pueden tener precios diferentes?</strong></p> <p>Para muchas personas que recién comienzan a usar API modelo, la parte más confusa no es la capacidad del modelo sino la factura. ¿Por qué el costo aumenta tan rápidamente incluso cuando solo hace unas pocas preguntas? ¿Por qué los insumos son más baratos que los productos? ¿Por qué la factura empieza a crecer mucho más rápido una vez que el contexto se alarga?</p> <p>Una forma sencilla de pensarlo es la siguiente: <strong>no estás pagando por &ldquo;una respuesta&rdquo;. Usted paga por la computación y el ancho de banda consumidos durante todo el proceso de inferencia.</strong></p> <h2 id="1-qué-es-una-ficha">1. ¿Qué es una ficha? </h2><p>En la facturación de LLM, un &ldquo;token&rdquo; no es un recuento de caracteres ni de palabras. Es la unidad que utiliza un modelo al procesar texto.</p> <p>Un token podría ser:</p> <ul> <li>Un solo carácter chino</li> <li>Parte de una palabra inglesa.</li> <li>Un signo de puntuación</li> <li>Un breve fragmento de texto visto con frecuencia.</li> </ul> <p>Es por eso que las plataformas API no suelen cobrar por frase ni por solicitud. Cobran según la cantidad de tokens que realmente lee y genera el modelo.<br> Esto es mucho más razonable que cobrar por recuento de solicitudes, porque una solicitud puede contener 20 caracteres, mientras que otra puede incluir 200.000 tokens de contexto. El consumo de recursos no es ni de lejos el mismo.</p> <h2 id="2-por-qué-los-insumos-y-los-productos-se-cotizan-por-separado">2. ¿Por qué los insumos y los productos se cotizan por separado? </h2><p>La mayoría de las API de modelos actuales dividen los precios en dos partes:</p> <ul> <li>Precio del token de entrada</li> <li>Precio del token de salida</li> </ul> <p>Y en muchos casos, <strong>los tokens de salida cuestan más que los tokens de entrada</strong>.</p> <p>La razón no es difícil de entender.</p> <p>Cuando un modelo procesa entradas, principalmente lee y codifica contenido existente. Pero cuando genera resultados, tiene que predecir el siguiente token, luego el siguiente, luego el siguiente. Esto no es sólo leer. Es un proceso continuo de inferencia y muestreo, que normalmente cuesta más cálculo.</p> <p>Puedes pensar en ello más o menos así:</p> <ul> <li>Entrada: entrega de materiales al modelo.</li> <li>Resultado: pedirle al modelo que escriba la respuesta en el acto.</li> </ul> <p>Escribir sobre el terreno suele costar más que leer los materiales una vez, por lo que es muy común que el precio de salida sea más alto.</p> <h2 id="3-por-qué-el-contexto-prolongado-hace-que-sea-más-fácil-perder-el-control-de-los-costos">3. Por qué el contexto prolongado hace que sea más fácil perder el control de los costos </h2><p>Mucha gente piensa que sólo están añadiendo un poco más de información general, pero desde la perspectiva de la facturación modelo, el impacto suele ser mucho mayor de lo esperado.</p> <p>La razón es que <strong>cada llamada de modelo generalmente tiene que procesar nuevamente el contexto completo incluido en esa solicitud.</strong></p> <p>Eso significa que si su solicitud contiene actualmente:</p> <ul> <li>Un mensaje del sistema</li> <li>Historial de conversaciones</li> <li>Valores de retorno de la herramienta</li> <li>trozos de documentos largos</li> <li>Archivos de código fuente</li> </ul> <p>todo eso se destina a la facturación del token de entrada.</p> <p>Entonces, lo que realmente hace crecer los proyectos de ley no es a menudo la pregunta final en sí misma, sino la larga cadena de contexto que se le presenta.<br> A medida que aumenta el número de turnos de conversación, se acumulan las llamadas a herramientas y se siguen enviando mensajes anteriores, el coste del token crece ronda tras ronda.</p> <h2 id="4-por-qué-es-especialmente-probable-que-las-llamadas-a-herramientas-inflen-el-uso-de-tokens">4. Por qué es especialmente probable que las llamadas a herramientas inflen el uso de tokens </h2><p>En escenarios como agentes, asistentes de codificación y automatización del flujo de trabajo, el uso de tokens suele ser mucho mayor que en el chat normal. La cuestión no es sólo que la modelo haya escrito un párrafo. Es que el flujo de trabajo sigue produciendo contenido como:</p> <ul> <li>Leer archivos</li> <li>Inspeccionar registros</li> <li>Llamadas a API</li> <li>Volviendo JSON</li> <li>Introducir los resultados de la herramienta en el modelo.</li> </ul> <p>Siempre que el resultado de cada llamada a la herramienta se inserte en la siguiente ronda de contexto, se convierte en una nueva fuente de tokens de entrada.</p> <p>Es por eso que muchos desarrolladores finalmente se dan cuenta de:<br> <strong>El precio unitario del modelo no siempre es el verdadero problema. El flujo de trabajo en sí puede acumular el costo de los tokens capa por capa.</strong></p> <p>Por ejemplo, imagine un agente codificador haciendo lo siguiente:</p> <ol> <li>Leer la estructura del proyecto.</li> <li>Abra varios archivos fuente.</li> <li>Ejecute un conjunto de pruebas</li> <li>Vuelva a introducir los registros de errores en el modelo.</li> <li>Leer más archivos relacionados</li> </ol> <p>Cada paso puede hacer que las solicitudes posteriores tengan aún más contexto. Incluso si el precio unitario no cambia, la factura total puede aumentar rápidamente.</p> <h2 id="5-por-qué-un-mismo-tipo-de-modelo-puede-tener-precios-muy-diferentes">5. Por qué un mismo tipo de modelo puede tener precios muy diferentes </h2><p>Las diferencias en los precios de los tokens entre modelos no se deben solo a que los proveedores quieran cobrar más. Suelen estar directamente relacionados con varios factores:</p> <ul> <li>Tamaño del modelo</li> <li>Eficiencia de inferencia</li> <li>Longitud del contexto</li> <li>Costo de implementación</li> <li>Mercado objetivo</li> </ul> <p>Cuanto más grande es el modelo, más parámetros activos utiliza y más compleja es su ruta de inferencia, mayor suele ser el costo de generar un token.<br> Si el modelo también admite un contexto ultralargo, un razonamiento más complejo o un mejor uso de las herramientas, la presión sobre la infraestructura aumenta aún más.</p> <p>Entonces, el precio en realidad cubre varios tipos de costos:</p> <ul> <li>Recursos de GPU o acelerador</li> <li>Uso de VRAM</li> <li>Latencia de inferencia</li> <li>Estabilidad de la red y del servicio.</li> <li>Capacidad máxima de concurrencia</li> </ul> <p>Un modelo más barato no es necesariamente malo y un modelo más caro no es necesariamente la elección correcta para cada tarea. En muchos casos, la brecha de precios refleja cuánto costo de infraestructura requiere un cierto nivel de capacidad.</p> <h2 id="6-por-qué-la-entrada-en-caché-es-más-barata">6. Por qué la entrada en caché es más barata </h2><p>Muchas plataformas de modelos ahora ofrecen características como:</p> <ul> <li>entrada en caché</li> <li>almacenamiento en caché rápido</li> <li>almacenamiento en caché de prefijos</li> </ul> <p>La idea compartida detrás de ellos es simple: si una gran cantidad de insumos ya ha sido procesada una vez, no sigan calculándolos desde cero al precio completo.</p> <p>Por ejemplo, si envía repetidamente el mismo mensaje del sistema, las mismas instrucciones de herramienta o el mismo prefijo de documento largo, es posible que la plataforma pueda almacenar en caché parte de ese cálculo. Luego, aunque todavía se utilice el token de entrada, la parte almacenada en caché se puede facturar a una tarifa más baja.</p> <p>Esto también explica por qué muchas páginas de precios de API muestran tres o más niveles de precios:</p> <ul> <li>Entrada estándar</li> <li>Entrada en caché</li> <li>Salida</li> </ul> <p>La diferencia no es que el texto signifique cosas diferentes. Es que el cálculo subyacente puede ser reutilizable o no.</p> <h2 id="7-por-qué-los-tokens-baratos-no-significan-automáticamente-un-costo-total-más-bajo">7. Por qué los &ldquo;tokens baratos&rdquo; no significan automáticamente un costo total más bajo </h2><p>Cuando la gente ve un modelo anunciado como &ldquo;muy barato por millón de tokens&rdquo;, el primer instinto suele ser que el coste total también debe ser menor. En realidad, no siempre.</p> <p>Esto se debe a que el costo total es aproximadamente:</p> <p><strong>precio unitario del token × volumen real del token</strong></p> <p>Y el volumen real de tokens puede verse amplificado por muchas cosas:</p> <ul> <li> <p>Avisos demasiado largos.</p> </li> <li> <p>Historial de conversaciones que nunca se recorta</p> </li> <li> <p>Demasiada salida de herramienta retroalimentada</p> </li> <li> <p>Salida del modelo demasiado detallada</p> </li> <li> <p>Reintentos repetidos para la misma tarea Por tanto, la factura real no está determinada únicamente por el precio. Suele estar determinado por:</p> </li> <li> <p>Precio unitario del modelo</p> </li> <li> <p>Longitud de entrada por ronda</p> </li> <li> <p>Longitud de salida por ronda</p> </li> <li> <p>Número de llamadas</p> </li> <li> <p>Diseño de flujo de trabajo</p> </li> </ul> <p>Esta es también la razón por la que un &ldquo;modelo de bajo costo&rdquo; aún puede resultar costoso en los flujos de trabajo de algunos agentes. Es posible que necesite más rondas, más contexto suplementario y más ciclos de reintento.</p> <h2 id="8-cómo-los-desarrolladores-deberían-estimar-el-costo-del-token">8. Cómo los desarrolladores deberían estimar el costo del token </h2><p>Si desea un mejor control presupuestario en un proyecto real, una forma sencilla de estimar el costo es:</p> <ol> <li>Mida el promedio de tokens de entrada por solicitud</li> <li>Mida los tokens de producción promedio por solicitud</li> <li>Calcule cuántas rondas requiere una tarea completa</li> <li>Multiplica por el precio del modelo.</li> </ol> <p>Por ejemplo:</p> <ul> <li><code>8k tokens</code> de entrada por ronda</li> <li><code>1k tokens</code> de producción por ronda</li> <li><code>10</code> rondas para una tarea</li> </ul> <p>Entonces lo que realmente estás consumiendo no es &ldquo;un intercambio de preguntas y respuestas&rdquo;, sino:</p> <ul> <li>Aproximadamente &ldquo;80.000 tokens&rdquo; de entrada</li> <li>Aproximadamente &ldquo;10.000 tokens&rdquo; de producción</li> </ul> <p>Y si se siguen agregando registros, resultados de herramientas y contenidos de archivos a lo largo del camino, el total crece aún más.</p> <p>Por eso la planificación presupuestaria no debería centrarse únicamente en una única ronda. Debería observar <strong>cuántos tokens consumirá un ciclo de tarea completo de principio a fin.</strong></p> <h2 id="9-cómo-controlar-la-factura-en-la-práctica">9. Cómo controlar la factura en la práctica. </h2><p>Si ya utiliza API o agentes, los siguientes métodos suelen ser los más eficaces:</p> <ul> <li>Acorte el mensaje del sistema y elimine las palabras repetidas</li> <li>Recortar el historial de conversaciones antiguas con regularidad</li> <li>Mantenga solo los campos necesarios de los resultados de la herramienta</li> <li>Recuperar primero y luego enviar solo las partes relevantes de documentos extensos</li> <li>Limite la longitud de salida y evite la expansión ilimitada</li> <li>Utilice modelos caros para tareas de alto valor y modelos más baratos para tareas de menor valor</li> </ul> <p>En muchos casos, la mejor manera de ahorrar dinero es no cambiar a ciegas a un modelo más económico. Primero se trata de eliminar el consumo innecesario de tokens del flujo de trabajo.</p> <h2 id="10-cómo-pensar-en-todo-esto">10. Cómo pensar en todo esto </h2><p>Al final del día, el precio de los tokens es una forma de cobrar por cuánto tuvo que leer, inferir y escribir el modelo.</p> <p>No es como los precios de software tradicionales, donde la facturación por cuenta, por solicitud o mensual es suficiente para describir el uso de recursos. Una llamada de modelo es un proceso de cálculo dinámico. La cantidad de contexto que envía, las herramientas que invoca y la longitud del resultado que solicita afectan directamente el costo.</p> <p>Entonces lo más importante es no memorizar tablas de precios. Está construyendo la intuición correcta:</p> <ul> <li>El contexto prolongado aumenta el costo de los insumos</li> <li>La producción prolongada aumenta el costo de generación.</li> <li>Las cadenas de herramientas amplifican el uso total de tokens</li> <li>El almacenamiento en caché y el diseño del flujo de trabajo pueden cambiar significativamente la factura.</li> </ul> <p>Una vez que esos puntos estén claros, la estructura de precios de la mayoría de las API de LLM se vuelve mucho más fácil de entender.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/24/deepseek-v4-preview-release/ Fri, 24 Apr 2026 22:39:46 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/24/deepseek-v4-preview-release/ <p>DeepSeek lanzó <a class="link" href="https://api-docs.deepseek.com/news/news260424" target="_blank" rel="noopener" >Lanzamiento preliminar de DeepSeek V4</a> el <code>2026-04-24</code>. Según la página de anuncio oficial, la actualización se centra en algunos temas muy claros: &ldquo;1M context&rdquo;, una línea de dos modelos con &ldquo;V4-Pro&rdquo; y &ldquo;V4-Flash&rdquo;, optimización dedicada para escenarios de agentes y migración de modelos del lado API.</p> <p>Si reducimos el comunicado a una frase, la señal principal es la siguiente: DeepSeek no sólo está intentando crear un modelo más potente. Está impulsando el contexto ultralargo y las capacidades de los agentes hacia algo que esté listo para su implementación práctica.</p> <h2 id="1-lo-que-se-lanzó-esta-vez">1. Lo que se lanzó esta vez </h2><p>Según la página oficial, <code>DeepSeek-V4 Preview</code> incluye principalmente dos líneas de productos:</p> <p>-<code>DeepSeek-V4-Pro</code> -<code>DeepSeek-V4-Flash</code></p> <p>Las descripciones oficiales también son muy directas:</p> <ul> <li><code>DeepSeek-V4-Pro</code>: <code>1.6T total / 49B parámetros activos</code></li> <li><code>DeepSeek-V4-Flash</code>: <code>284B en total / 13B de parámetros activos</code></li> </ul> <p>El nombre ya deja clara la estrategia. Esta no es una actualización de un solo modelo. DeepSeek está lanzando un modelo de gama alta y un modelo más rentable al mismo tiempo.</p> <p>&ldquo;V4-Pro&rdquo; está posicionado alrededor del techo de rendimiento, y DeepSeek dice que puede competir con los mejores modelos de código cerrado del mundo. <code>V4-Flash</code>, por el contrario, se posiciona en torno a la velocidad, la eficiencia y el menor costo, lo que lo hace más adecuado para cargas de trabajo que se preocupan más por la latencia y el precio de API.</p> <h2 id="2-1m-contexto-es-el-título-más-visible">2. <code>1M contexto</code> es el título más visible </h2><p>Una de las líneas más destacadas de la página oficial es: <strong>&ldquo;Bienvenido a la era del contexto rentable de 1 millón de longitud&rdquo;.</strong></p> <p>DeepSeek no se limita a decir que el modelo admite un contexto prolongado. Presenta &ldquo;contexto 1M&rdquo; como una capacidad predeterminada de esta generación. La página es explícita que:</p> <ul> <li><code>1M context</code> es ahora el estándar predeterminado en todos los servicios oficiales de DeepSeek</li> <li>Tanto <code>V4-Pro</code> como <code>V4-Flash</code> admiten <code>contexto 1M</code></li> </ul> <p>La importancia de esto no es sólo que puedas colocar más tokens. Afecta directamente a tareas como:</p> <ul> <li>Comprender grandes bases de código</li> <li>Preguntas y respuestas de documentos extensos y síntesis de información.</li> <li>Flujos de trabajo de agentes de múltiples turnos</li> <li>Tareas complejas que abarcan múltiples archivos, herramientas y etapas.</li> </ul> <p>Cuando la ventana de contexto es lo suficientemente grande, es menos probable que el modelo pierda el contexto a mitad del camino y vuelva a leer el material repetidamente. Esto es muy importante para la codificación agente y el trabajo de conocimiento complejo.</p> <h2 id="3-qué-enfatiza-principalmente-v4-pro">3. Qué enfatiza principalmente <code>V4-Pro</code> </h2><p>Según el texto de la página oficial, &ldquo;DeepSeek-V4-Pro&rdquo; se centra en tres cosas:</p> <ul> <li>Capacidad de codificación agente</li> <li>conocimiento mundial</li> <li>Capacidad de razonamiento</li> </ul> <p>La página dice que &ldquo;V4-Pro&rdquo; alcanza SOTA de código abierto en puntos de referencia de codificación agente. También afirma ser líder entre los modelos abiertos actuales en el conocimiento mundial, sólo por detrás de &ldquo;Gemini-3.1-Pro&rdquo;, y afirma que su rendimiento en matemáticas, &ldquo;STEM&rdquo; y codificación supera a los modelos abiertos actuales y rivaliza con los mejores modelos de código cerrado.</p> <p>En otras palabras, &ldquo;V4-Pro&rdquo; no se posiciona como un simple modelo de preguntas y respuestas. Está dirigido mucho más al razonamiento de alta dificultad, la codificación compleja y la ejecución de tareas a largo plazo.</p> <h2 id="4-v4-flash-no-es-solo-una-versión-reducida">4. <code>V4-Flash</code> no es solo una versión reducida </h2><p>Otro punto destacable es que DeepSeek no presenta <code>V4-Flash</code> como modelo de gama baja. Más bien, subraya que el modelo ya es lo suficientemente sólido para muchas tareas prácticas.</p> <p>Según el anuncio, <code>V4-Flash</code>:</p> <ul> <li>Tiene una capacidad de razonamiento cercana a &ldquo;V4-Pro&rdquo;.</li> <li>Funciona a la par con <code>V4-Pro</code> en tareas simples de agente</li> <li>Utiliza menos parámetros, responde más rápido y es más económico para el uso de API</li> </ul> <p>Eso significa que la alineación no es una estructura muy dividida de &ldquo;un buque insignia, un nivel de entrada&rdquo;. Está más cerca de:</p> <ul> <li><code>V4-Pro</code>: optimización para un mayor rendimiento y un techo más resistente</li> <li><code>V4-Flash</code>: optimización para una menor latencia y una mejor rentabilidad</li> </ul> <p>Para los desarrolladores, esta suele ser una combinación más práctica, porque muchas tareas de producción no necesitan el modelo más sólido en teoría. Necesitan algo lo suficientemente fuerte, lo suficientemente rápido y lo suficientemente asequible.</p> <h2 id="5-el-lanzamiento-pone-un-claro-énfasis-en-la-optimización-de-los-agentes">5. El lanzamiento pone un claro énfasis en la optimización de los agentes. </h2><p>Otra señal fuerte de la página de anuncios es que DeepSeek está impulsando activamente &ldquo;V4&rdquo; hacia casos de uso de agentes.</p> <p>La página dice que &ldquo;DeepSeek-V4&rdquo; se ha integrado perfectamente con varios agentes líderes de IA, incluidos:</p> <ul> <li><code>Código Claude</code></li> <li><code>OpenClaw</code></li> <li><code>Código Abierto</code></li> </ul> <p>DeepSeek también dice que &ldquo;V4&rdquo; ya se está utilizando en sus flujos de trabajo de codificación agentes internos.</p> <p>Eso significa que el objetivo ya no se limita al chat o a la finalización ordinaria. El modelo se está posicionando para flujos de trabajo más largos: leer código, comprender la estructura, llamar a herramientas, generar resultados y conectar todo el proceso.</p> <p>Si ha estado prestando atención a los agentes de codificación recientemente, vale la pena señalarlo. Los proveedores de modelos ya no compiten sólo en base a puntos de referencia. También compiten sobre si el modelo realmente puede integrarse en flujos de trabajo reales.</p> <h2 id="6-la-innovación-estructural-está-al-servicio-de-la-eficiencia-en-el-contexto-a-largo-plazo">6. La innovación estructural está al servicio de la eficiencia en el contexto a largo plazo. </h2><p>En el aspecto técnico, la página resume el trabajo estructural de este lanzamiento como:</p> <ul> <li>compresión por token</li> <li><code>DSA (Atención escasa de DeepSeek)</code></li> </ul> <p>La dirección es clara: hacer que el contexto largo sea más barato y más eficiente, al mismo tiempo que se reducen los costos de computación y memoria tanto como sea posible.</p> <p>La página del anuncio no entra en detalles técnicos completos, pero al menos sugiere que DeepSeek no depende únicamente del escalamiento por fuerza bruta para admitir ventanas más largas. También está realizando optimizaciones a nivel de arquitectura específicamente para la eficiencia en contextos prolongados.</p> <p>Para los usuarios reales, eso a menudo es más importante que simplemente ver un número de contexto mayor, porque la usabilidad real depende de algo más que si &ldquo;1M&rdquo; está técnicamente disponible. También depende de:</p> <ul> <li>Si la velocidad sigue siendo aceptable</li> <li>Si el costo sigue siendo aceptable</li> <li>Si las tareas de contexto largo permanecen estables en la práctica</li> </ul> <h2 id="7-la-api-ya-está-disponible-pero-la-migración-del-modelo-es-importante">7. La API ya está disponible, pero la migración del modelo es importante </h2><p>La página oficial indica claramente que la API está disponible hoy.</p> <p>La ruta de migración también es relativamente sencilla:</p> <ul> <li>Mantener la misma <code>base_url</code></li> <li>Cambie el nombre del modelo a <code>deepseek-v4-pro</code> o <code>deepseek-v4-flash</code></li> </ul> <p>La página también dice que ambos modelos admiten:</p> <ul> <li><code>Contexto 1M</code></li> <li>Modos duales &ldquo;Pensamiento / No pensamiento&rdquo;</li> <li><code>Compleciones de Chat OpenAI</code></li> <li><code>API antrópicas</code></li> </ul> <p>Eso significa que si ya utiliza la API de DeepSeek, la ruta de actualización no es especialmente difícil. El trabajo principal es actualizar los nombres de los modelos y validar el comportamiento.</p> <h2 id="8-el-calendario-de-jubilación-para-modelos-antiguos-es-explícito">8. El calendario de jubilación para modelos antiguos es explícito. </h2><p>Para los desarrolladores, uno de los detalles más importantes de la página es en realidad el aviso de retirada de modelos más antiguos.</p> <p>DeepSeek dice explícitamente:</p> <ul> <li><code>chat de búsqueda profunda</code></li> <li><code>razonador de búsqueda profunda</code></li> </ul> <p>quedará completamente retirado y será inaccesible después del <strong>24 de julio de 2026 a las 15:59 UTC</strong>. La página también señala que estos dos modelos están siendo encaminados actualmente a los modos de pensamiento y no pensamiento de &ldquo;deepseek-v4-flash&rdquo;.</p> <p>Eso significa que si su proyecto todavía hace referencia directa a <code>deepseek-chat</code> o <code>deepseek-reasoner</code>, ahora es el momento de planificar la migración en lugar de esperar hasta que se acerque la fecha de cierre formal.</p> <h2 id="9-por-qué-vale-la-pena-leer-este-comunicado">9. Por qué vale la pena leer este comunicado </h2><p>Si comprimimos la actualización en algunas conclusiones principales, se ven así:</p> <ul> <li>DeepSeek está convirtiendo el &ldquo;contexto 1M&rdquo; de una característica premium a un estándar predeterminado</li> <li>La estrategia de dos modelos es más clara: uno apunta al techo de rendimiento, el otro apunta a la velocidad y la rentabilidad.</li> <li>La capacidad del agente se ha trasladado a un papel muy central.</li> <li>La ruta de actualización de API es relativamente directa, pero el cronograma de retiro del modelo antiguo necesita atención pronto.</li> </ul> <p>Para los usuarios generales, el cambio más visible puede ser que los documentos largos, los contextos de código largos y los flujos de trabajo largos sean más fáciles de encajar en una sola sesión.<br> Para los desarrolladores, el punto más importante es que si ya están creando agentes, asistentes de codificación, flujos de trabajo de conocimiento o canales de automatización complejos, esta generación está muy claramente diseñada para esos escenarios.</p> <p>Esta no es sólo una actualización rutinaria del modelo de DeepSeek. Se lee más como una declaración más clara de la próxima dirección de su producto: <strong>contexto ultralargo, optimización de agentes y preparación de API más práctica.</strong></p> <h2 id="enlaces-relacionados">Enlaces relacionados </h2><ul> <li>Página oficial de noticias de DeepSeek: <a class="link" href="https://api-docs.deepseek.com/news/news260424" target="_blank" rel="noopener" >https://api-docs.deepseek.com/news/news260424</a></li> <li>Informe técnico: <a class="link" href="https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf" target="_blank" rel="noopener" >https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf</a></li> <li>Pesos abiertos: <a class="link" href="https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4" target="_blank" rel="noopener" >https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/22/openai-chatgpt-images-2-0-deliverable-image-generation/ Wed, 22 Apr 2026 14:21:45 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/22/openai-chatgpt-images-2-0-deliverable-image-generation/ <p>OpenAI publicó <a class="link" href="https://openai.com/index/introtaining-chatgpt-images-2-0/" target="_blank" rel="noopener" >Presentación de ChatGPT Images 2.0</a> el 21 de abril de 2026. A juzgar por la página del anuncio, el punto principal no es simplemente que las imágenes se vean mejor. El mensaje más importante es que la generación de imágenes está avanzando hacia algo más controlable, más consciente del diseño y más directamente utilizable.</p> <p>Si nos fijamos únicamente en esta página de lanzamiento, se parece más a una muestra densa de capacidades que a un anuncio técnico tradicional. Hay muy poco sobre la arquitectura del modelo, los detalles de capacitación o los puntos de referencia. En cambio, OpenAI utiliza un gran conjunto de ejemplos para responder una pregunta más práctica: ¿puede ahora ChatGPT manejar más trabajo que antes requería correcciones manuales repetidas para el texto, el diseño y el pulido final?</p> <h2 id="01-las-señales-más-claras-en-este-lanzamiento">01 Las señales más claras en este lanzamiento </h2><p>Las frases más destacadas de la página ya resumen el enfoque:</p> <ul> <li><code>Mayor precisión y control</code></li> <li><code>Más fuerte en todos los idiomas</code></li> <li><code>Sofisticación estilística y realismo</code></li> </ul> <p>En conjunto, esas tres ideas dicen mucho.</p> <p>En primer lugar, el énfasis se está alejando de la mera imaginación y acercándose al control. La página incluye muchos ejemplos, como carteles, folletos de revistas, páginas promocionales, infografías, hojas de personajes, páginas de cómics y diseños de marcadores listos para imprimir. Lo que comparten estos ejemplos no es sólo el atractivo visual. Requieren manejo de texto, jerarquía, espacios en blanco, composición, coherencia estilística y control de formato al mismo tiempo. Eso sugiere que OpenAI está impulsando intencionalmente el producto desde &ldquo;generar una imagen&rdquo; hacia &ldquo;generar un activo visual que la gente realmente pueda usar&rdquo;.</p> <p>En segundo lugar, la representación de texto multilingüe se considera una característica de los titulares. La página incluye carteles multilingües, portadas de libros, una campaña de hospitalidad coreana, manga japonés y varios ejemplos centrados en la tipografía. Esto es importante porque uno de los puntos débiles más persistentes de los modelos de imágenes ha sido el texto largo, los diseños complejos y las escrituras no inglesas. Que OpenAI ponga esto al frente y al centro es en sí mismo una señal: la representación de texto y el diseño en varios idiomas son ahora capacidades que cree que vale la pena mostrar directamente.</p> <p>En tercer lugar, la gama estilística es muy amplia. Los ejemplos abarcan imágenes fotorrealistas, carteles de collage retro, gráficos inspirados en la Bauhaus, editoriales de moda, estilos documentales en blanco y negro, ilustraciones de libros infantiles, manga, infografías educativas, cuadrículas de productos y hojas de referencia de personajes. El mensaje no es sólo que el modelo puede imitar muchos estilos visuales. Es que el sistema está intentando adaptarse a un conjunto más amplio de tareas visuales reales.</p> <h2 id="02-por-qué-esto-parece-un-paso-hacia-resultados-entregables">02 Por qué esto parece un paso hacia resultados entregables </h2><p>Desde el anuncio en sí, ChatGPT Images 2.0 se parece menos a un modelo de conversión de texto a imagen más sólido y más a una herramienta de producción visual mejorada.</p> <p>Los modelos anteriores podían producir imágenes impresionantes, pero la experiencia a menudo fallaba cuando la tarea cambiaba a cosas como estas:</p> <ul> <li>crear un póster con un título completo, un subtítulo y un texto de respaldo</li> <li>crear una revista o una página promocional con información densa</li> <li>generar una página de cómic con continuidad entre personajes y paneles</li> <li>producir activos de marketing con relaciones de aspecto fijas, restricciones de diseño claras y tono de marca</li> <li>crear contenido visual pulido que incluya texto multilingüe Esta versión parece diseñada para responder directamente a esas limitaciones anteriores.</li> </ul> <p>La página incluye infografías educativas, carteles de tendencias de diseño, diseños de marcadores listos para imprimir, un cartel de lanzamiento de una cafetería, material de promoción turística, maquetas de productos comerciales y un cartel académico rediseñado. Estas no son sólo imágenes que se ven bonitas de un vistazo. Están mucho más cerca de resultados semiacabados o incluso terminados de flujos de trabajo creativos reales.</p> <p>En ese sentido, el cambio más importante aquí puede que no sea un simple aumento en la calidad de la imagen. Puede ser que el modelo esté empezando a parecerse más a un sistema para la producción de contenidos, materiales de marca, educación y trabajos de diseño ligero.</p> <h2 id="03-qué-significa-esto-para-la-dirección-de-productos-de-chatgpt">03 Qué significa esto para la dirección de productos de ChatGPT </h2><p>La estructura del anuncio también sugiere un cambio de producto más amplio.</p> <p>OpenAI no presenta ChatGPT Images 2.0 como una herramienta de nicho solo para artistas o creadores visuales. En cambio, enmarca repetidamente la característica a través de la investigación, el razonamiento, la transformación de fuentes, la organización del diseño, la comunicación de conocimientos y los resultados de marketing. La página incluso incluye ejemplos elaborados en torno a pruebas matemáticas, tendencias de diseño, notas históricas y artículos académicos.</p> <p>Eso sugiere que la generación de imágenes dentro de ChatGPT ya no se trata solo de agregar una imagen a un chat o generar una sola ilustración. Se está acercando a ser una capa de expresión de uso general. El objetivo parece ser este: una vez que un usuario ya ha investigado, pensado, organizado y escrito algo en ChatGPT, el sistema también debería poder manejar el resultado visual final.</p> <p>Si esa dirección continúa, la competencia en la generación de imágenes se basará menos en la pura estética o el realismo y más en capacidades como estas:</p> <ul> <li>si el sistema puede manejar de forma fiable texto complejo</li> <li>si puede preservar la coherencia entre páginas o paneles</li> <li>si puede producir diseños más cercanos a los materiales de trabajo reales</li> <li>si puede conectarse de forma natural con los flujos de trabajo de investigación, redacción, marketing y enseñanza</li> </ul> <h2 id="04-lo-que-no-dice-el-anuncio">04 Lo que no dice el anuncio </h2><p>Al mismo tiempo, el formato de la página también deja claros sus límites.</p> <p>A partir de la página oficial publicada el 21 de abril de 2026, el anuncio se centra mucho más en los resultados que en los métodos. No entra en detalles sobre:</p> <ul> <li>mejoras cuantificadas con respecto a la generación anterior</li> <li>métricas explícitas para la precisión del texto o la representación multilingüe</li> <li>límites de falla para tareas de diseño complejas</li> <li>Detalles de API, precios, modos de acceso o detalles de integración empresarial</li> <li>cambios concretos en las políticas de seguridad o límites de generación</li> </ul> <p>Por lo tanto, es mejor leer la página como una señal de producto que como una especificación técnica completa.</p> <h2 id="05-breve-conclusión">05 Breve conclusión </h2><p>Si tuviera que resumir ChatGPT Images 2.0 en una frase, la actualización clave no es que &ldquo;dibuja mejor&rdquo;, sino que está mejorando en la producción de trabajos terminados.</p> <p>OpenAI claramente quiere que la generación de imágenes evolucione de una herramienta de inspiración a una herramienta de producción que sea más ejecutable, más consciente del diseño, más comunicativa y más directamente utilizable. El control de texto, la producción multilingüe, la estructura del diseño, la gama estilística y la organización visual de formato largo solían ser lugares donde los modelos de imágenes a menudo mostraban sus debilidades. En esta versión, esas mismas áreas se presentan como puntos de venta. Eso no significa que la generación de imágenes haya resuelto todos los problemas de diseño. Pero este anuncio sí sugiere un cambio en lo que importa. La próxima ventaja competitiva quizá no provenga de quién pueda generar la imagen más llamativa. Puede provenir de quién puede generar de manera más confiable contenido visual que esté realmente listo para usar.</p> <h2 id="enlaces-relacionados">Enlaces relacionados </h2><ul> <li><a class="link" href="https://openai.com/index/introtaining-chatgpt-images-2-0/" target="_blank" rel="noopener" >Presentación de ChatGPT Images 2.0 - OpenAI</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/19/karpathy-claude-md-ai-coding-rules/ Sun, 19 Apr 2026 18:27:23 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/19/karpathy-claude-md-ai-coding-rules/ <p>Un proyecto de GitHub sobre codificación de IA ha recibido mucha atención recientemente. Su núcleo no es una base de código compleja, sino un archivo <code>CLAUDE.md</code> de aproximadamente 65 líneas. La razón por la que atrajo tantas estrellas no es la complejidad técnica. Es que captura los problemas con los que muchas personas se encuentran repetidamente cuando usan IA para escribir código.</p> <p>Los antecedentes comienzan con las observaciones de Andrej Karpathy sobre la codificación de IA. Karpathy es un influyente educador e ingeniero en IA: doctor de Stanford, uno de los primeros contribuyentes de OpenAI y exlíder de IA de Tesla responsable del sistema de visión de Autopilot. Continuó compartiendo sus puntos de vista sobre modelos grandes, educación y herramientas de inteligencia artificial, por lo que sus comentarios sobre los cambios en los flujos de trabajo de programación tienden a llamar mucho la atención de los desarrolladores.</p> <p>Una vez dijo que después de usar Claude Code durante algunas semanas, su estilo de programación cambió notablemente. Anteriormente, era aproximadamente un 80% de código escrito a mano y un 20% de asistencia de IA. Ahora está más cerca del 80% del código escrito por IA y del 20% editado por él mismo. Lo describió como &ldquo;programación en inglés&rdquo;, diciéndole a un LLM qué escribir en lenguaje natural.</p> <p>Pero también señaló varios problemas recurrentes en la codificación de IA.</p> <h2 id="01-suposiciones-erróneas">01 Suposiciones erróneas </h2><p>El primer problema es que los modelos hacen suposiciones fácilmente en nombre del usuario y luego siguen escribiendo en ese camino. No siempre manejan su propia confusión y no siempre se detienen a hacer preguntas cuando el requisito es ambiguo.</p> <p>Por ejemplo, si el usuario solo dice &ldquo;agregar una función de exportación de usuario&rdquo;, el modelo podría asumir que debe exportar todos los usuarios, generar JSON, escribir en un archivo local y omitir cualquier confirmación sobre permisos o campos. Sólo después de terminar el código el usuario descubre que la comprensión del modelo no coincide con el escenario real.</p> <p>Un mejor enfoque es enumerar primero las incertidumbres: ¿debería exportar todos los usuarios o los resultados filtrados? ¿Debería activar una descarga del navegador o ejecutarse como trabajo en segundo plano? ¿Qué campos son necesarios? ¿Qué tamaño tiene el conjunto de datos? ¿Existen restricciones de permisos? Si estas preguntas no se aclaran, escribir más rápido sólo significa ir más lejos.</p> <h2 id="02-sobrecomplejidad">02 Sobrecomplejidad </h2><p>El segundo problema es que los modelos a menudo convierten problemas simples en complejos. Una tarea que podría manejarse con una función podría recibir clases abstractas, patrones de estrategia, patrones de fábrica, capas de configuración y un montón de puntos de extensión que tal vez nunca sean necesarios.</p> <p>Este tipo de código puede parecer diseñado, pero en la práctica aumenta el costo de mantenimiento. La IA es especialmente buena para generar rápidamente estructuras grandes, pero no siempre juzga si esas estructuras son necesarias. El resultado es que una tarea que se puede resolver en 100 líneas se infla en 1000 líneas.</p> <p>La prueba es sencilla: ¿un ingeniero senior observaría el cambio y pensaría que está sobrediseñado? Si la respuesta es sí, elimine las capas adicionales y resuelva el problema actual con la menor cantidad de código necesario.</p> <h2 id="03-daños-colaterales">03 Daños colaterales </h2><p>El tercer problema es que los modelos a veces modifican o eliminan código que no comprenden completamente. Mientras solucionan un pequeño error, pueden cambiar comentarios casualmente, reformatear el código cercano, limpiar importaciones que parecen no utilizadas o incluso tocar lógica no relacionada con la tarea actual. Estas &ldquo;mejoras inmediatas&rdquo; son riesgosas porque amplían el alcance del cambio y dificultan la revisión. Es posible que el usuario solo desee solucionar un fallo del validador causado por un correo electrónico vacío, pero el modelo también puede mejorar la validación del correo electrónico, agregar validación de nombre de usuario y reescribir cadenas de documentos. Al final, resulta difícil saber qué línea cambió el comportamiento.</p> <p>Una regla más segura es: cambiar sólo lo que se debe cambiar y sólo solucionar los problemas causados ​​por su propio cambio. El código muerto existente, los problemas de formato o el bagaje histórico no deben tocarse a menos que la tarea lo solicite explícitamente. Como máximo, menciónalo.</p> <h2 id="04-transformando-las-quejas-en-claudemd">04 Transformando las quejas en CLAUDE.md </h2><p>Después de que los comentarios de Karpathy se difundieran ampliamente, el desarrollador Forrest Cheung hizo algo inteligente: organizó estas quejas en reglas de comportamiento ejecutables y las puso en un archivo <code>CLAUDE.md</code>.</p> <p>El proyecto no contiene código complicado. Su idea clave es convertir las partes más propensas a fallas de la codificación de IA en reglas de trabajo claras. Se pueden resumir en cuatro principios.</p> <p>La primera es pensar antes de escribir. No asumas en silencio. No ocultes la confusión. Si un requisito tiene múltiples interpretaciones, enumérelas. Si hay un enfoque más sencillo, dígalo. Pregunte cuando sea necesaria una aclaración y responda cuando sea necesario.</p> <p>El segundo es mantener las cosas simples. No agregue funciones que no fueron solicitadas. No abstraiga el código único. No agregue configuraciones innecesarias. No escriba grandes cantidades de código defensivo para escenarios extremadamente improbables. Si 50 líneas pueden resolverlo, no escribas 200.</p> <p>El tercero es hacer cambios precisos. Cada línea modificada debe rastrearse directamente hasta la solicitud del usuario. No mejore el código cercano como misión secundaria. No refactorices algo que no esté roto. Haga coincidir el estilo del proyecto existente tanto como sea posible.</p> <p>El cuarto es la ejecución impulsada por objetivos. No le des al modelo sólo una instrucción vaga. Dale un criterio de éxito verificable. Por ejemplo, &ldquo;corregir el error&rdquo; puede convertirse en &ldquo;escribir una prueba que reproduzca el error y luego hacer que pase&rdquo;; &ldquo;agregar validación&rdquo; puede convertirse en &ldquo;escribir pruebas de entradas no válidas y hacerlas pasar&rdquo;. Cuanto más claro sea el criterio de éxito, más fácil será para el modelo avanzar hacia su finalización.</p> <h2 id="05-por-qué-despegó">05 Por qué despegó </h2><p>Este proyecto se hizo popular no porque el contenido sea misterioso, sino porque se acerca al trabajo de desarrollo real.</p> <p>Muchas personas que utilizan IA para codificar han visto escenas similares: el modelo malinterpreta con confianza el requisito, el código se vuelve más complejo a medida que avanza o toca lugares que no debería tocar. El valor de <code>CLAUDE.md</code> es que convierte esas experiencias en reglas de colaboración que se pueden colocar dentro de un proyecto.</p> <p>El coste de entrada también es bajo: un archivo puede empezar a marcar la diferencia, sin una integración complicada. Combinado con la influencia de Karpathy y los ejemplos prácticos de comparación del proyecto, se extendió naturalmente a través de la base de usuarios de Claude Code y la comunidad de codificación de IA en general.</p> <p>Más importante aún, estas reglas no son solo para el Código Claude. No importa qué herramienta de codificación de IA utilice, los problemas subyacentes son similares: el modelo necesita saber cuándo preguntar, cuándo simplificar, cuándo detenerse y cómo decidir que la tarea está completa.</p> <h2 id="06-lo-que-los-desarrolladores-pueden-llevarse">06 Lo que los desarrolladores pueden llevarse </h2><p>La lección para los desarrolladores comunes es simple: la codificación con IA no se trata de lanzar una oración a un modelo y esperar un milagro. El enfoque eficaz es darle límites al modelo.</p> <p>Cuando el requisito no esté claro, pídale que exponga sus supuestos primero. Cuando la implementación comience a complicarse, pídale que vuelva a la solución viable más pequeña. Al cambiar el código, manténgalo enfocado en el objetivo de la tarea. Al finalizar el trabajo, utilice pruebas, comandos o puntos de control explícitos para verificar el resultado.</p> <p>La IA ya es muy capaz de escribir código, pero aún necesita buenas limitaciones de colaboración. El hecho de que un breve <code>CLAUDE.md</code> pueda atraer tanta atención demuestra que los desarrolladores no sólo necesitan modelos más inteligentes. También necesitan formas de trabajo más fiables.</p> <p>En resumen:</p> <ul> <li>Pensar antes de escribir para reducir suposiciones erróneas.</li> <li>Mantenga las cosas simples para evitar el diseño excesivo.</li> <li>Realizar cambios precisos para controlar el alcance del cambio.</li> <li>Trabajar hacia metas con criterios de éxito verificables.</li> </ul> <p>Estas cuatro reglas no son complicadas, pero son prácticas. El requisito previo para que la codificación de IA realmente mejore la eficiencia es no hacer que el modelo escriba más. Está haciendo que escriba con mayor precisión, con menos código y bajo un mejor control.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/19/claude-code-usage-context-compact-notes/ Sun, 19 Apr 2026 15:29:06 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/19/claude-code-usage-context-compact-notes/ <p>Muchos usuarios de Claude Code o Claude Max se encuentran con el mismo problema: incluso después de pagar por Pro, Max 5x o Max 20x, la advertencia de uso aparece rápidamente o tienen que esperar al siguiente reinicio. Esto resulta especialmente obvio cuando Claude Code lee muchos archivos, corrige errores complicados o ejecuta tareas largas en un proyecto grande.</p> <p>El punto clave es este: el uso no se deduce linealmente por &ldquo;minutos&rdquo;. Depende del modelo, la longitud del contexto, los archivos adjuntos, el tamaño del código base, el historial de conversaciones, las llamadas a herramientas y la capacidad actual. En el mismo período de 5 horas, una persona puede trabajar durante mucho tiempo mientras que otra alcanza el límite en minutos. Por lo general, la cuenta no está rota; cada solicitud es simplemente demasiado pesada.</p> <p>Esta nota recoge un conjunto de hábitos prácticos para utilizar la cuota de forma más eficiente.</p> <h2 id="01-primero-comprenda-la-ventana-de-uso-de-claude">01 Primero comprenda la ventana de uso de Claude </h2><p>Tanto Claude Pro como Max tienen límites de uso. El uso de Claude Code se comparte con Claude en la web, el escritorio y el dispositivo móvil bajo la misma cuota de suscripción. El centro de ayuda de Anthropic explica que el recuento de mensajes depende de la longitud del mensaje, el tamaño del archivo adjunto, la duración de la conversación actual, el modelo o característica utilizada, y que el uso de Claude Code también se ve afectado por la complejidad del proyecto, el tamaño de la base del código y la configuración de aceptación automática.</p> <p>Una forma sencilla de pensarlo:</p> <ul> <li>Pro: adecuado para uso ligero y proyectos pequeños.</li> <li>Max 5x: adecuado para un uso más frecuente y bases de código más grandes.</li> <li>Máx. 20x: adecuado para colaboraciones diarias más intensas.</li> <li>Las ventanas de uso se restablecen en sesiones de 5 horas.</li> <li>Los mensajes largos, las conversaciones largas, los archivos grandes y las tareas complejas consumen el uso más rápidamente.</li> <li>Los modelos más fuertes, como Opus, alcanzan los límites más rápido que Sonnet.</li> </ul> <p>Así que &ldquo;sólo lo usé durante 20 minutos&rdquo; no explica mucho por sí solo. Lo que importa es cuánto contexto leyó Claude durante esos 20 minutos, qué modelo se utilizó, si los archivos grandes se procesaron repetidamente y si la misma larga conversación siguió acumulando más tareas.</p> <h2 id="02-primer-hábito-no-optar-por-el-modelo-más-caro">02 Primer hábito: no optar por el modelo más caro </h2><p>La familia de modelos Claude suele posicionarse así:</p> <ul> <li><code>Opus</code>: capacidad más potente, adecuada para razonamientos complejos, decisiones de arquitectura y errores difíciles.</li> <li><code>Sonnet</code>: capacidad y coste equilibrados, adecuado para la mayoría de las tareas de codificación cotidianas.</li> <li><code>Haiku</code>: más ligero, adecuado para clasificación, resumen y conversión de formato sencillos.</li> </ul> <p>Para scripts diarios, pequeñas correcciones de errores, limpieza de documentación y explicación de código, Sonnet suele ser suficiente. Guarde Opus para casos como:</p> <ul> <li>Diseño de arquitectura compleja.</li> <li>Refactorizaciones profundas de múltiples archivos.</li> <li>Errores difíciles de reproducir.</li> <li>Solución de problemas de cadena larga.</li> <li>Tareas donde el modelo normal está claramente estancado.</li> </ul> <p>En Claude Code, use <code>/model</code> para cambiar de modelo o establezca el valor predeterminado en <code>/config</code>. Un hábito más constante es utilizar Sonnet de forma predeterminada y cambiar a Opus sólo en puntos clave, en lugar de ejecutar toda la tarea en Opus.</p> <h2 id="03-segundo-hábito-controlar-el-contexto-no-arrastrar-tareas-antiguas">03 Segundo hábito: controlar el contexto, no arrastrar tareas antiguas </h2><p>Cuanto más largo sea el contexto, más necesitará procesar Claude en cada turno y más rápido se consumirá el uso. Los documentos del Código Claude recomiendan explícitamente la gestión proactiva del contexto:</p> <ul> <li>Utilice <code>/clear</code> cuando cambie a una tarea no relacionada.</li> <li>Utilice <code>/compact</code> cuando finalice una fase pero debe permanecer un contexto importante.</li> <li>Utilice <code>/context</code> para ver qué está ocupando espacio.</li> <li>Configure una línea de estado si desea visibilidad continua del estado.</li> </ul> <p>Un ritmo útil:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Small phase done: /compact </span></span><span class="line"><span class="cl">Large task done: /clear </span></span><span class="line"><span class="cl">Switching to unrelated work: /clear </span></span><span class="line"><span class="cl">Context usage getting high: /compact early </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p><code>/compact</code> resume el historial de conversaciones anteriores y al mismo tiempo conserva el estado de las tareas clave, las conclusiones, las rutas de los archivos y el trabajo restante. Reduce la cantidad de historial que se incluye en solicitudes posteriores. También puede agregar una breve instrucción:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">/compact Preserve changed files, test results, remaining TODOs, and key design decisions </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>No espere a que se compacte automáticamente. Los documentos señalan que Claude Code se autocompacta cuando el contexto se acerca al límite, pero la compactación manual en los límites de fase suele ser más fácil de controlar.</p> <h2 id="04-tercer-hábito-las-conversaciones-largas-y-los-archivos-grandes-hacen-que-cada-solicitud-sea-más-pesada">04 Tercer hábito: las conversaciones largas y los archivos grandes hacen que cada solicitud sea más pesada </h2><p>Mucha gente supone que &ldquo;Sólo hice una pregunta más&rdquo; debería ser barato. Pero en una conversación larga, esa pregunta puede tener detrás una gran cantidad de historia, resúmenes de archivos, definiciones de herramientas y reglas del sistema.</p> <p>Las cosas que fácilmente inflan el contexto incluyen:</p> <ul> <li>Conversaciones largas que nunca se aclaran.</li> <li>Pedirle a Claude que lea archivos grandes completos.</li> <li>Pegar registros largos, resultados de compilación o resultados de prueba.</li> <li>Agregar muchas capturas de pantalla o imágenes a la vez.</li> <li>Pidiéndole que escanee repetidamente todo el repositorio.</li> <li>Un <code>CLAUDE.md</code> demasiado largo.</li> <li>Demasiados servidores MCP habilitados.</li> </ul> <p>Un enfoque más eficiente: pegue solo los errores clave de los registros, incluya solo las partes fallidas del resultado de la prueba y deje que Claude use <code>rg</code>, <code>head</code>, <code>tail</code> y la búsqueda de símbolos antes de leer solo las partes necesarias. Si el filtrado de la línea de comandos puede reducir el contenido, no pegue todo en contexto.</p> <h2 id="05-cuarto-hábito-comprender-el-almacenamiento-en-caché-pero-no-adorarlo">05 Cuarto hábito: comprender el almacenamiento en caché, pero no adorarlo </h2><p>El almacenamiento en caché de avisos de Anthropic puede almacenar en caché prefijos de avisos repetidos. La vida útil predeterminada de la caché es de 5 minutos y también se admite una caché de 1 hora. Cuando se alcanza el caché, no es necesario reprocesar completamente el contexto repetido de gran tamaño, lo que ayuda a reducir los costos y mejorar la utilización del límite de velocidad.</p> <p>Pero el almacenamiento en caché tiene limitaciones:</p> <ul> <li>El contenido debe coincidir exactamente, incluidos texto e imágenes.</li> <li>La caché predeterminada es de corta duración.</li> <li>Cambiar modelos, herramientas, indicaciones del sistema o estructura de contexto puede reducir los accesos al caché.</li> <li>Los tokens de salida no desaparecen debido al almacenamiento en caché; aún es necesario generar la respuesta.</li> <li>La forma en que Claude Code utiliza el almacenamiento en caché es un detalle de implementación a nivel de producto, por lo que no lo trate como &ldquo;memoria libre&rdquo; permanente.</li> </ul> <p>En la práctica, lo importante no es estudiar cada detalle del almacenamiento en caché. Mantiene la sesión estable:</p> <ul> <li>Evite cambios frecuentes de modelo dentro de la misma fase.</li> <li>No reescriba repetidamente grandes bloques de reglas a mitad de la tarea.</li> <li>No sigas agregando nuevas imágenes dentro de la misma tarea.</li> <li>No dejes una tarea larga inactiva durante demasiado tiempo y luego regreses con otra gran solicitud.</li> <li>Utilice <code>/compact</code> en los límites de fase.</li> </ul> <p>Esto hace que el contexto repetido sea más fácil de reutilizar y reduce el peso de las solicitudes posteriores.</p> <h2 id="06-sobre-las-horas-pico-evítalas-cuando-puedas-pero-no-las-trates-como-una-fórmula">06 Sobre las horas pico: evítalas cuando puedas, pero no las trates como una fórmula </h2><p>La gente suele decir que ciertas horas se sienten más apretadas. El centro de ayuda de Anthropic es más cuidadoso: el recuento de mensajes puede verse afectado por la capacidad actual de Claude, la duración de la conversación, los archivos adjuntos, el modelo y las características. En otras palabras, la capacidad máxima puede afectar la experiencia, pero no trate una ventana horaria local específica como una regla permanente.</p> <p>Sugerencias prácticas:</p> <ul> <li>Realice grandes refactorizaciones y análisis exhaustivos en períodos en los que tanto su red como el servicio sean estables.</li> <li>No comiences una tarea enorme justo antes de que planees alejarte.</li> <li>Si espera salir por un largo tiempo, ejecute <code>/compact</code> o <code>/clear</code> primero.</li> <li>Para ediciones pequeñas, no utilices Opus con un contexto largo a menos que realmente lo necesites.</li> </ul> <p>Esto es más confiable que memorizar una regla fija de &ldquo;no usarlo de X a Y&rdquo;.</p> <h2 id="07-slim-down-claudemd-reglas-mcp-y-habilidades">07 Slim Down CLAUDE.md, reglas, MCP y habilidades </h2><p>Claude Code carga reglas del proyecto, información de herramientas y algo de contexto ambiental en la sesión. Los documentos oficiales también recomiendan separar las reglas generales de las reglas especializadas para que cada sesión no comience con una gran cantidad de texto no relacionado.</p> <p>Una división útil:</p> <ul> <li><code>CLAUDE.md</code>: sólo reglas globales que siempre se aplican.</li> <li>reglas: reglas específicas de ruta o de tipo de archivo.</li> <li>habilidades: flujos de trabajo específicos, como publicación de publicaciones, implementación, generación de imágenes o confirmación de código.</li> <li>MCP: solo habilita los servidores que la tarea actual realmente necesita.</li> </ul> <p>Si <code>CLAUDE.md</code> tiene cientos o miles de líneas, cada sesión conlleva ese costo. Un mejor patrón es trasladar flujos de trabajo ocasionales a habilidades y cargarlos solo cuando sea necesario.</p> <p>MCP es similar. Más herramientas no significan automáticamente más eficiencia. Los documentos de Claude Code mencionan el uso de <code>/mcp</code> para ver y deshabilitar servidores innecesarios, y <code>/context</code> para ver qué está consumiendo espacio de contexto.</p> <h2 id="08-lista-de-comandos-prácticos">08 Lista de comandos prácticos </h2><p>Estos son los comandos diarios más útiles:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">/model </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Cambiar de modelo. Sonnet es un buen valor predeterminado; Utilice Opus para razonamientos complejos.</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">/clear </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Borrar el contexto actual. Úselo cuando cambie a un trabajo no relacionado.</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">/compact </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Comprimir el historial de conversaciones. Úselo cuando finalice una fase pero continúe la misma tarea.</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">/context </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Inspeccione el uso del contexto y encuentre qué está ocupando espacio.</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">/status </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Verifique la suscripción o el estado relacionado con el uso. El centro de ayuda de Anthropic también recomienda monitorear la asignación restante.</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">/mcp </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Vea y administre servidores MCP y desactive las herramientas que no sean necesarias para la tarea actual.</p> <p>Si utiliza la facturación API, <code>/cost</code> puede resultar útil. Pero para las suscripciones Pro/Max, los documentos de Claude Code explican que la estimación en dólares de &ldquo;/cost&rdquo; no es la referencia de facturación correcta; los suscriptores deberían confiar más en la información de uso como <code>/stats</code> y <code>/status</code>.</p> <h2 id="09-un-flujo-de-trabajo-para-ahorrar-cuotas">09 Un flujo de trabajo para ahorrar cuotas </h2><p>Un flujo de trabajo práctico se ve así:</p> <ol> <li>Ejecute <code>/clear</code> antes de comenzar una nueva tarea.</li> <li>Utilice Sonnet de forma predeterminada.</li> <li>Deje que Claude inspeccione primero la estructura del proyecto y los archivos clave, no todo el repositorio.</li> <li>Ejecute <code>/compact</code> después de cada pequeña fase.</li> <li>Cambie a Opus solo para bloqueadores duros.</li> <li>Filtre registros, errores y pruebe los resultados antes de pegarlos.</li> <li>Ejecute <code>/clear</code> una vez finalizada la tarea; No comience un nuevo trabajo con un contexto obsoleto.</li> <li>Revise periódicamente <code>CLAUDE.md</code>, MCP y las habilidades para reducir el contexto siempre activo.</li> </ol> <p>La idea central es simple: dejar que Claude vea sólo lo que realmente necesita para la tarea actual.</p> <h2 id="10-resumen">10 Resumen </h2><p>El uso de Claude Code que se agota rápidamente no suele deberse a una sola cosa. A menudo es una combinación de modelos de alto costo, largas conversaciones sin borrar, demasiados archivos y registros, contexto de reglas y MCP pesado, reutilización de caché más débil y fluctuaciones máximas de capacidad.</p> <p>Las soluciones prácticas también son sencillas:</p> <ul> <li>Utilice Sonnet para el trabajo diario.</li> <li>Guarde Opus para problemas verdaderamente complejos.</li> <li>Utilice <code>/compact</code> cuando finalice una fase.</li> <li>Utilice <code>/clear</code> al cambiar de tarea.</li> <li>Utilice <code>/context</code> para encontrar el contexto hinchado.</li> <li>Adelgazar <code>CLAUDE.md</code>, reglas, MCP y habilidades.</li> <li>No volcar todo el repositorio, registros completos o lotes de imágenes grandes en contexto.</li> </ul> <p>La cantidad de trabajo que puede soportar el mismo plan Pro o Max depende en gran medida de cómo gestiona el contexto. Si reduce el contexto y aclara los límites de las tareas, Claude Code se sentirá mucho más estable.</p> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li>Centro de ayuda de Claude: uso de Claude Code con su plan Pro o Max: <a class="link" href="https://support.claude.com/en/articles/11145838-using-claude-code-with-your-pro-or-max-plan" target="_blank" rel="noopener" >https://support.claude.com/en/articles/11145838-using-claude-code-with-your-pro-or-max-plan</a></li> <li>Centro de ayuda de Claude: Acerca del uso del plan Max de Claude: <a class="link" href="https://support.anthropic.com/en/articles/11014257-about-claude-s-max-plan-usage/" target="_blank" rel="noopener" >https://support.anthropic.com/en/articles/11014257-about-claude-s-max-plan-usage/</a></li> <li>Claude Code Docs: Gestione los costes de forma eficaz: <a class="link" href="https://code.claude.com/docs/en/costs" target="_blank" rel="noopener" >https://code.claude.com/docs/en/costs</a></li> <li>Anthropic Docs: almacenamiento en caché rápido: <a class="link" href="https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-caching" target="_blank" rel="noopener" >https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-caching</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/19/rembg-background-removal-notes/ Sun, 19 Apr 2026 08:56:01 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/19/rembg-background-removal-notes/ <p><code>rembg</code> es una herramienta de eliminación de fondo de imágenes. Se puede utilizar como herramienta de línea de comandos, biblioteca de Python, servidor HTTP o contenedor Docker. Su propósito es sencillo: tomar una imagen como entrada y generar el primer plano con un canal alfa. Funciona bien para imágenes de productos, retratos, procesamiento de materiales y flujos de trabajo de imágenes automatizados.</p> <p>La mejor parte es que puede ejecutarse localmente. Si no desea cargar imágenes de origen a un servicio de recorte en línea, necesita procesamiento por lotes o desea conectar la eliminación de fondo a scripts y sistemas comerciales, <code>rembg</code> es más fácil de automatizar que una herramienta web.</p> <h2 id="01-instalación">01 Instalación </h2><p>La versión actual requiere Python <code>&gt;=3.11,&lt;3.14</code>. Elija el backend según su hardware:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">pip install <span class="s2">&#34;rembg[cpu]&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si necesita la CLI, agregue <code>cli</code>:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">pip install <span class="s2">&#34;rembg[cpu,cli]&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para entornos NVIDIA CUDA, instale la versión GPU:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">pip install <span class="s2">&#34;rembg[gpu,cli]&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para entornos AMD ROCm, primero instale <code>onnxruntime-rocm</code> siguiendo las instrucciones oficiales de ROCm, luego instale:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">pip install <span class="s2">&#34;rembg[rocm,cli]&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>La mayoría de los problemas con la versión de GPU no están en <code>rembg</code> en sí, sino en si coinciden <code>onnxruntime-gpu</code>, CUDA, cuDNN y las versiones del controlador. Si la instalación falla, primero confirme el flujo de trabajo con la versión de la CPU y luego ocúpese del entorno de la GPU.</p> <h2 id="02-subcomandos-cli">02 Subcomandos CLI </h2><p>Después de instalar la CLI, puede usar <code>rembg</code> directamente en la terminal. Proporciona principalmente 4 subcomandos:</p> <ul> <li><code>i</code>: procesa un solo archivo.</li> <li><code>p</code>: procesa una carpeta completa.</li> <li><code>s</code>: inicia un servidor HTTP.</li> <li><code>b</code>: procesa un flujo binario RGB de 24 píxeles, utilizado a menudo con FFmpeg.</li> </ul> <p>Mostrar ayuda:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">rembg --help </span></span><span class="line"><span class="cl">rembg i --help </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Procese una única imagen local:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">rembg i input.png output.png </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Tubería en una imagen remota:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">curl -s http://input.png <span class="p">|</span> rembg i &gt; output.png </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Especifique un modelo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">rembg i -m u2netp input.png output.png </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Devuelve sólo la máscara:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">rembg i -om input.png mask.png </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Habilitar estera alfa:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">rembg i -a input.png output.png </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p><code>-a</code> a veces puede producir cabello más natural, bordes borrosos y límites semitransparentes, pero es más lento y no mejora notablemente todas las imágenes.</p> <h2 id="03-carpetas-de-procesamiento-por-lotes">03 Carpetas de procesamiento por lotes </h2><p>El procesamiento por lotes es una de las partes más útiles de &ldquo;rembg&rdquo;. Coloque las imágenes de origen en un directorio y envíe los resultados a otro:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">rembg p path/to/input path/to/output </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esté atento a los cambios de directorio y procese automáticamente imágenes nuevas o modificadas:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">rembg p -w path/to/input path/to/output </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Este modo funciona bien con scripts de descarga, limpieza de imágenes de productos y carpetas de materiales. Por ejemplo, suelte imágenes en &ldquo;entrada&rdquo; y deje que &ldquo;rembg&rdquo; genere archivos PNG transparentes en &ldquo;salida&rdquo;.</p> <h2 id="04-utilizándolo-como-biblioteca-de-python">04 Utilizándolo como biblioteca de Python </h2><p>Si desea integrarlo en su propio script, la forma más sencilla es &ldquo;eliminar&rdquo;:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">rembg</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">remove</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">with</span> <span class="nb">open</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;input.png&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;rb&#34;</span><span class="p">)</span> <span class="k">as</span> <span class="n">i</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">with</span> <span class="nb">open</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;output.png&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;wb&#34;</span><span class="p">)</span> <span class="k">as</span> <span class="n">o</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">input_data</span> <span class="o">=</span> <span class="n">i</span><span class="o">.</span><span class="n">read</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">output_data</span> <span class="o">=</span> <span class="n">remove</span><span class="p">(</span><span class="n">input_data</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">o</span><span class="o">.</span><span class="n">write</span><span class="p">(</span><span class="n">output_data</span><span class="p">)</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>También puedes procesar imágenes PIL directamente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">rembg</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">remove</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">PIL</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">Image</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">input_image</span> <span class="o">=</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">open</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;input.png&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">output_image</span> <span class="o">=</span> <span class="n">remove</span><span class="p">(</span><span class="n">input_image</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">output_image</span><span class="o">.</span><span class="n">save</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;output.png&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para el procesamiento por lotes, reutilice una sesión para que el modelo no se inicialice nuevamente para cada imagen:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">pathlib</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">Path</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">rembg</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">remove</span><span class="p">,</span> <span class="n">new_session</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">session</span> <span class="o">=</span> <span class="n">new_session</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">for</span> <span class="n">file</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">Path</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;input&#34;</span><span class="p">)</span><span class="o">.</span><span class="n">glob</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;*.png&#34;</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">output</span> <span class="o">=</span> <span class="n">file</span><span class="o">.</span><span class="n">parent</span> <span class="o">/</span> <span class="sa">f</span><span class="s2">&#34;</span><span class="si">{</span><span class="n">file</span><span class="o">.</span><span class="n">stem</span><span class="si">}</span><span class="s2">.out.png&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">with</span> <span class="nb">open</span><span class="p">(</span><span class="n">file</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;rb&#34;</span><span class="p">)</span> <span class="k">as</span> <span class="n">i</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">with</span> <span class="nb">open</span><span class="p">(</span><span class="n">output</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;wb&#34;</span><span class="p">)</span> <span class="k">as</span> <span class="n">o</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">o</span><span class="o">.</span><span class="n">write</span><span class="p">(</span><span class="n">remove</span><span class="p">(</span><span class="n">i</span><span class="o">.</span><span class="n">read</span><span class="p">(),</span> <span class="n">session</span><span class="o">=</span><span class="n">session</span><span class="p">))</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si está creando un servicio de procesamiento de imágenes de larga duración, la reutilización de sesiones suele ser una mejor opción que llamar repetidamente a la CLI.</p> <h2 id="05-iniciando-un-servidor-http">05 Iniciando un servidor HTTP </h2><p><code>rembg</code> también puede iniciar un servidor HTTP directamente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">rembg s --host 0.0.0.0 --port <span class="m">7000</span> --log_level info </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Después del inicio, visite:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">http://localhost:7000/api </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Eliminar el fondo de una URL:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">curl -s <span class="s2">&#34;http://localhost:7000/api/remove?url=http://input.png&#34;</span> -o output.png </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Sube una imagen local:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">curl -s -F <span class="nv">file</span><span class="o">=</span>@input.jpg <span class="s2">&#34;http://localhost:7000/api/remove&#34;</span> -o output.png </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si solo necesita la API y no necesita la interfaz de usuario de Gradio, desactive la interfaz de usuario para reducir el uso inactivo de la CPU:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">rembg s --no-ui </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El modo servidor es adecuado para herramientas internas, flujos de automatización u otras aplicaciones. Pero no es un sistema completo de gestión de activos de imágenes. La autenticación, la limitación de velocidad, las colas y la limpieza de archivos aún deben gestionarse fuera de él.</p> <h2 id="06-uso-de-docker">06 Uso de Docker </h2><p>La versión de CPU puede usar la imagen oficial directamente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker run -v .:/data danielgatis/rembg i /data/input.png /data/output.png </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>La aceleración CUDA requiere NVIDIA Container Toolkit en el host y, por lo general, requiere crear una imagen a partir del <code>Dockerfile_nvidia_cuda_cudnn_gpu</code> del proyecto:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker build -t rembg-nvidia-cuda-cudnn-gpu -f Dockerfile_nvidia_cuda_cudnn_gpu . </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Ejecutar ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker run --rm -it --gpus all <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -v /dev/dri:/dev/dri <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -v <span class="nv">$PWD</span>:/data <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> rembg-nvidia-cuda-cudnn-gpu <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> i -m birefnet-general /data/input.png /data/output.png </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El archivo README oficial señala que la imagen de la GPU es mucho más grande que la imagen de la CPU y los archivos del modelo no están incluidos en la imagen. Para evitar descargar modelos repetidamente, monte el directorio del modelo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker run -v /path/to/models:/root/.u2net ... </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="07-opciones-de-modelo">07 Opciones de modelo </h2><p>Cuando <code>rembg</code> usa un modelo por primera vez, lo descarga automáticamente a <code>~/.u2net/</code>. Los modelos comunes incluyen:</p> <ul> <li><code>u2net</code>: un modelo de propósito general para casos comunes.</li> <li><code>u2netp</code>: una versión ligera con velocidad y tamaño más amigables.</li> <li><code>u2net_human_seg</code>: enfocado a la segmentación humana.</li> <li><code>u2net_cloth_seg</code>: enfocado al análisis de ropa.</li> <li><code>silueta</code>: similar a <code>u2net</code>, pero más pequeña.</li> <li><code>isnet-general-use</code>: un modelo más nuevo de propósito general.</li> <li><code>isnet-anime</code>: enfocado a la segmentación de personajes de anime.</li> <li><code>birefnet-general</code>: un modelo de imagen general utilizado en el ejemplo README.</li> <li><code>sam</code>: puede trabajar con parámetros adicionales como puntos de aviso.</li> </ul> <p>En la práctica, no elijas sólo por el nombre del modelo. Las imágenes de productos, los retratos, las imágenes de anime, los fondos complejos y los objetos transparentes tienen requisitos diferentes. Un enfoque más seguro es elegir un conjunto de imágenes representativo, ejecutar varios modelos, comparar bordes, áreas omitidas, eliminaciones falsas y velocidad, y luego decidir el modelo predeterminado.</p> <p>Si desea utilizar un modelo <code>.onnx</code> personalizado, colóquelo en el directorio del modelo predeterminado <code>~/.u2net/</code> y configúrelo cuando sea necesario:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">MODEL_CHECKSUM_DISABLED</span><span class="o">=</span><span class="m">1</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto puede evitar que <code>rembg</code> sobrescriba su archivo de modelo debido a la lógica de suma de comprobación.</p> <h2 id="08-casos-de-uso-adecuados">08 Casos de uso adecuados </h2><p><code>rembg</code> se adapta bien a estas tareas:</p> <ul> <li>Generar por lotes imágenes de productos con fondo transparente.</li> <li>Extraiga primeros planos de retratos, fotografías de identificación e imágenes de materiales.</li> <li>Integre la eliminación de fondo en scripts de Python o servicios backend.</li> <li>Implementar una API de eliminación de fondo simple en una red interna.</li> <li>Utilice tuberías FFmpeg para procesar fotogramas de vídeo o secuencias de imágenes.</li> <li>Mantenga los materiales sensibles a la privacidad o protegidos por derechos de autor lejos de los servicios en línea de terceros.</li> </ul> <p>Es menos adecuado para estos casos:</p> <ul> <li>Necesita bordes retocados a mano y materiales transparentes complejos.</li> <li>Cada imagen debe alcanzar una calidad de fotografía comercial estable.</li> <li>Quieres una herramienta de diseño en línea completa en lugar de solo eliminar el fondo.</li> <li>No desea mantener un entorno Python o Docker.</li> <li>Su entorno de controlador de GPU, CUDA o ROCm ya está desordenado y el proyecto debe iniciarse rápidamente.</li> </ul> <h2 id="09-consejos-de-uso">09 Consejos de uso </h2><p>Si solo procesa imágenes ocasionalmente, la versión de la CPU es suficiente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">pip install <span class="s2">&#34;rembg[cpu,cli]&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para procesar por lotes miles de imágenes, considere:</p> <ul> <li>Reutilizar una sesión de Python.</li> <li>Arreglando el directorio del modelo para evitar descargas repetidas.</li> <li>Uso de un SSD para entradas, salidas y archivos de modelo.</li> <li>Probar primero la calidad del modelo en un lote pequeño.</li> <li>Decidir si la aceleración de la GPU vale la pena después.</li> </ul> <p>El valor de la GPU es principalmente el rendimiento por lotes. Para el procesamiento ocasional de una sola imagen, el costo de configuración puede ser mayor que el tiempo ahorrado. Especialmente en Windows, cuando las versiones CUDA, cuDNN y <code>onnxruntime-gpu</code> no coinciden, la versión de CPU puede ser la opción más práctica.</p> <h2 id="10-toma-rápida">10 toma rápida </h2><p><code>rembg</code> es simple, de código abierto y flexible: puede ejecutarse como una CLI, llamarse desde Python, exponer puntos finales HTTP o empaquetarse con Docker. Es un buen componente base para la eliminación automática del fondo local.</p> <p>Pero no es un borrador mágico. Los fondos complejos, los bordes finos del sujeto, los materiales transparentes, la preservación de las sombras y los retoques de calidad comercial aún pueden requerir trabajo manual o un flujo de trabajo más especializado. Al implementar la automatización por lotes, es mejor realizar una revisión humana o un paso de recuperación de muestras fallidas.</p> <p>Si el objetivo es eliminar fondos de un lote de imágenes rápidamente manteniendo el proceso local, vale la pena mantener &ldquo;rembg&rdquo; en la caja de herramientas.</p> <h2 id="enlaces-relacionados">Enlaces relacionados </h2><ul> <li>Proyecto GitHub: <a class="link" href="https://github.com/danielgatis/rembg" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/danielgatis/rembg</a></li> <li>LÉAME: <a class="link" href="https://github.com/danielgatis/rembg/blob/main/README.md" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/danielgatis/rembg/blob/main/README.md</a></li> <li>Lanzamientos: <a class="link" href="https://github.com/danielgatis/rembg/releases" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/danielgatis/rembg/releases</a></li> <li>Matriz de instalación de ONNX Runtime: <a class="link" href="https://onnxruntime.ai/" target="_blank" rel="noopener" >https://onnxruntime.ai/</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/19/ollama-multiple-gpu-notes/ Sun, 19 Apr 2026 00:18:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/19/ollama-multiple-gpu-notes/ <p>Al ejecutar la inferencia local con Ollama, surgen rápidamente algunas preguntas: si ya tengo una GPU y mi placa base todavía tiene ranuras PCIe vacías, ¿ayuda agregar más GPU? ¿Es necesario que las GPU sean idénticas? ¿Se puede combinar VRAM? ¿Acelerará la inferencia como un marco de entrenamiento de múltiples GPU?</p> <p>Esta nota resume cómo se comporta Ollama con múltiples GPU. La versión corta:</p> <ul> <li>Ollama admite múltiples GPU.</li> <li>El valor principal de varias GPU generalmente es adaptar modelos más grandes a la VRAM disponible, sin obtener un escalado lineal de tokens.</li> <li>De forma predeterminada, si un modelo cabe completamente en una GPU, Ollama tiende a cargarlo en una sola GPU.</li> <li>Si un modelo no cabe en una GPU, Ollama puede distribuirlo entre las GPU disponibles.</li> <li>Ollama puede ver modelos de GPU mixtos, pero el rendimiento y la ubicación pueden no ser los ideales.</li> <li>SLI/NVLink no es necesario para el uso de múltiples GPU.</li> <li>Para limitar qué GPU puede usar Ollama, use <code>CUDA_VISIBLE_DEVICES</code>, <code>ROCR_VISIBLE_DEVICES</code> o <code>GGML_VK_VISIBLE_DEVICES</code>.</li> </ul> <h2 id="comportamiento-oficial-gpu-única-primero-gpu-múltiple-cuando-sea-necesario">Comportamiento oficial: GPU única primero, GPU múltiple cuando sea necesario </h2><p>Las preguntas frecuentes de Ollama describen directamente la lógica de carga de múltiples GPU: al cargar un nuevo modelo, Ollama estima la VRAM requerida y la compara con la memoria de GPU disponible actualmente. Si el modelo cabe completamente en una GPU, carga el modelo en esa GPU. Si no cabe en una sola GPU, el modelo se distribuye entre todas las GPU disponibles.</p> <p>La razón es el rendimiento. Mantener un modelo en una GPU generalmente reduce las transferencias de datos a través del bus PCIe durante la inferencia, por lo que suele ser más rápido.</p> <p>Así que no pienses en Ollama multi-GPU como si &ldquo;más tarjetas significan automáticamente varias veces más rápido&rdquo;. Un modelo más preciso es:</p> <ul> <li>El modelo pequeño cabe en una GPU: normalmente funciona con una GPU.</li> <li>El modelo grande no cabe en una GPU: se divide en varias GPU.</li> <li>Todavía no hay suficiente VRAM: parte del modelo vuelve a la memoria del sistema y la velocidad cae notablemente.</li> </ul> <p>Utilice este comando para ver dónde está cargado el modelo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama ps </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>La columna &ldquo;PROCESADOR&rdquo; puede mostrar algo como:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">100% GPU </span></span><span class="line"><span class="cl">48%/52% CPU/GPU </span></span><span class="line"><span class="cl">100% CPU </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si ve &ldquo;48%/52% CPU/GPU&rdquo;, parte del modelo ya está en la memoria del sistema. En ese caso, agregar más memoria GPU o usar una GPU con VRAM más grande suele ser más útil que seguir dependiendo de la CPU/RAM.</p> <h2 id="multi-gpu-no-es-un-simple-apilamiento-informático">Multi-GPU no es un simple apilamiento informático </h2><p>La inferencia LLM local no es lo mismo que SLI en los juegos. Con Ollama en múltiples GPU, el patrón común es que se colocan diferentes capas o tensores en diferentes dispositivos. Esto puede hacer que un modelo más grande encaje en la VRAM disponible combinada, pero es posible que aún sea necesario que los datos se muevan entre dispositivos durante la inferencia.</p> <p>Por lo tanto, los beneficios de múltiples GPU generalmente se dividen en dos categorías:</p> <ul> <li>Beneficio de VRAM: los modelos más grandes encajan más fácilmente, o menos parte del modelo recurre a CPU/RAM.</li> <li>Beneficio de rendimiento: generalmente es más obvio cuando un modelo no cabría en una GPU o se extendería en gran medida a la CPU.</li> </ul> <p>Si un modelo 8B o 14B ya cabe por completo en un solo RTX 3090, forzarlo en dos GPU puede no ser más rápido. Incluso puede ralentizarse debido a la sobrecarga de transferencia entre GPU. La estrategia predeterminada de Ollama de &ldquo;usar una GPU cuando sea necesario&rdquo; evita ese costo innecesario de PCIe.</p> <h2 id="no-se-requiere-sli-o-nvlink">No se requiere SLI o NVLink </h2><p>Ollama multi-GPU no depende de SLI. Se pueden programar varias GPU PCIe normales siempre que el controlador y Ollama puedan detectarlas. NVLink o un ancho de banda PCIe superior puede ayudar en algunos escenarios entre GPU, pero no es un requisito. Muchos servidores y estaciones de trabajo GPU usados ​​pueden ejecutar varias GPU a través de PCIe normal.</p> <p>A lo que debes prestar atención es al ancho de banda PCIe. La diferencia entre <code>x1</code>, <code>x4</code>, <code>x8</code> y <code>x16</code> afecta la rapidez con la que se carga un modelo en VRAM. Si cambia con frecuencia de modelo grande, el ancho de banda PCIe se vuelve más importante. Después de cargar un modelo, PCIe generalmente importa menos durante la generación, pero la división entre GPU aún puede agregar gastos generales.</p> <p>Reglas más seguras:</p> <ul> <li>Prefiere las bandas x16/x8 a las bandas x1 estilo minería.</li> <li>El ancho de banda PCIe es más importante cuando se cambian modelos grandes con frecuencia.</li> <li>Si un modelo permanece residente en VRAM durante mucho tiempo, el ancho de banda PCIe es menos visible.</li> <li>Para máquinas con múltiples GPU, verifique la topología PCIe de la placa base y los carriles conectados a la CPU.</li> </ul> <h2 id="limite-las-gpu-nvidia-que-utiliza-ollama">Limite las GPU NVIDIA que utiliza Ollama </h2><p>En sistemas NVIDIA con múltiples GPU, use <code>CUDA_VISIBLE_DEVICES</code> para controlar qué GPU puede ver Ollama.</p> <p>Ejecución temporal:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">CUDA_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span>0,1 ollama serve </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Utilice sólo la segunda GPU:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">CUDA_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span><span class="m">1</span> ollama serve </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Obligar a Ollama a no utilizar GPU NVIDIA:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">CUDA_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span>-1 ollama serve </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Los documentos oficiales señalan que los ID numéricos pueden cambiar de orden, por lo que los UUID de GPU son más confiables. Primero verifique los UUID:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">nvidia-smi -L </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Salida de ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 3090 (UUID: GPU-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx) </span></span><span class="line"><span class="cl">GPU 1: NVIDIA GeForce RTX 3070 (UUID: GPU-yyyyyyyy-yyyy-yyyy-yyyy-yyyyyyyyyyyy) </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Luego especifique el UUID:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">CUDA_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span>GPU-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx ollama serve </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si Ollama está instalado como un servicio systemd de Linux, coloque la variable en el entorno del servicio:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">sudo systemctl edit ollama.service </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Agregar:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-ini" data-lang="ini"><span class="line"><span class="cl"><span class="k">[Service]</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="na">Environment</span><span class="o">=</span><span class="s">&#34;CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Recargar y reiniciar:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">sudo systemctl daemon-reload </span></span><span class="line"><span class="cl">sudo systemctl restart ollama </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="selección-de-dispositivos-amd-y-vulkan">Selección de dispositivos AMD y Vulkan </h2><p>Para AMD ROCm, use <code>ROCR_VISIBLE_DEVICES</code> para controlar las GPU visibles:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">ROCR_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span>0,1 ollama serve </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para obligar a Ollama a no usar GPU ROCm, use una identificación no válida:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">ROCR_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span>-1 ollama serve </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Los documentos de GPU de Ollama también mencionan el soporte experimental de Vulkan. Para GPU Vulkan, use <code>GGML_VK_VISIBLE_DEVICES</code>:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">OLLAMA_VULKAN</span><span class="o">=</span><span class="m">1</span> <span class="nv">GGML_VK_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span><span class="m">0</span> ollama serve </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si los dispositivos Vulkan causan problemas, desactívelos:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">GGML_VK_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span>-1 ollama serve </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Es más probable que las configuraciones de múltiples GPU de AMD tengan problemas de compatibilidad con el controlador, la versión ROCm y la versión GFX. Los documentos oficiales también mencionan los requisitos del controlador ROCm de Linux y las anulaciones de compatibilidad, como <code>HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION</code>. Si combina diferentes generaciones de GPU AMD, primero verifique que cada tarjeta funcione por sí sola antes de probar con varias GPU.</p> <h2 id="exponer-varias-gpu-en-docker">Exponer varias GPU en Docker </h2><p>Si ejecuta Ollama en Docker, las configuraciones de NVIDIA generalmente requieren <code>nvidia-container-toolkit</code> y luego <code>--gpus</code> para exponer los dispositivos.</p> <p>Exponga todas las GPU:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker run -d <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> --gpus<span class="o">=</span>all <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -v ollama:/root/.ollama <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -p 11434:11434 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> --name ollama <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> ollama/ollama </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Exponer GPU específicas:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker run -d <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> --gpus <span class="s1">&#39;&#34;device=0,1&#34;&#39;</span> <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -v ollama:/root/.ollama <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -p 11434:11434 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> --name ollama <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> ollama/ollama </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>También puedes combinar esto con variables de entorno:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker run -d <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> --gpus<span class="o">=</span>all <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -e <span class="nv">CUDA_VISIBLE_DEVICES</span><span class="o">=</span>0,1 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -v ollama:/root/.ollama <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> -p 11434:11434 <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> --name ollama <span class="se">\ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> ollama/ollama </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si <code>nvidia-smi</code> no puede ver las GPU dentro del contenedor, Ollama tampoco puede usarlas. Primero solucione los problemas de transferencia de GPU de Docker y luego Ollama.</p> <h2 id="qué-es-ollama_sched_spread">¿Qué es <code>OLLAMA_SCHED_SPREAD</code>? </h2><p>En algunas discusiones sobre configuración de múltiples GPU, es posible que vea <code>OLLAMA_SCHED_SPREAD=1</code> o <code>OLLAMA_SCHED_SPREAD=true</code>. Está relacionado con el programador de Ollama y se usa a menudo cuando las personas desean que los modelos o solicitudes se distribuyan más ampliamente entre las GPU.</p> <p>Ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">OLLAMA_SCHED_SPREAD</span><span class="o">=</span><span class="m">1</span> ollama serve </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>O con systemd:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-ini" data-lang="ini"><span class="line"><span class="cl"><span class="k">[Service]</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="na">Environment</span><span class="o">=</span><span class="s">&#34;OLLAMA_SCHED_SPREAD=true&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Pero no es un cambio mágico. Habilitarlo no implica un escalado lineal de tokens y aún puede ejecutarse en OOM cuando se cargan varios modelos, las estimaciones de VRAM son ajustadas, la longitud del contexto aumenta o la caché KV se expande. El comportamiento principal de las preguntas frecuentes todavía se aplica: si una GPU puede contener completamente el modelo, una GPU suele ser más eficiente; Si una GPU no puede contenerlo, entonces resulta útil la división entre varias GPU. Trate <code>OLLAMA_SCHED_SPREAD</code> como un experimento de programación avanzada, no como una configuración multi-GPU requerida. Primero, comprenda el comportamiento predeterminado y luego ajústelo según <code>ollama ps</code>, registros y <code>nvidia-smi</code>.</p> <h2 id="cómo-comprobar-si-se-están-utilizando-varias-gpu">Cómo comprobar si se están utilizando varias GPU </h2><p>Comandos útiles:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama ps </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">watch -n 0.5 nvidia-smi </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Ver los registros del servicio de Ollama:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">journalctl -u ollama -f </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si usa Docker:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker logs -f ollama </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esté atento a:</p> <ul> <li>Si Ollama descubre GPU compatibles.</li> <li>Si el modelo muestra &ldquo;100% GPU&rdquo; o una división CPU/GPU.</li> <li>Si cada GPU tiene VRAM asignada.</li> <li>Si la VRAM crece en varias GPU durante la carga del modelo.</li> <li>Si los tokens de generación mejoran en comparación con el desbordamiento de CPU/RAM.</li> <li>Si la descarga de OOM o de modelos ocurre con frecuencia.</li> </ul> <p>La utilización de la GPU por sí sola puede resultar engañosa. La inferencia LLM no siempre mantiene las GPU completamente cargadas, especialmente con varias GPU, tamaños de lote bajos, contextos pequeños, CPU lentas o enlaces PCIe lentos.</p> <h2 id="malentendidos-comunes">Malentendidos comunes </h2><h3 id="malentendido-1-dos-gpu-de-12-gb-equivalen-a-una-gpu-de-24-gb">Malentendido 1: Dos GPU de 12 GB equivalen a una GPU de 24 GB </h3><p>No exactamente. Varias GPU pueden colocar un modelo en varios dispositivos, pero el acceso entre dispositivos tiene una sobrecarga. Resuelve el problema de &ldquo;no encaja&rdquo;, pero no es equivalente a la velocidad y estabilidad de una GPU de gran VRAM.</p> <h3 id="malentendido-2-no-se-pueden-mezclar-diferentes-modelos-de-gpu">Malentendido 2: No se pueden mezclar diferentes modelos de GPU </h3><p>No necesariamente. Si el controlador, la capacidad informática y las bibliotecas de tiempo de ejecución son compatibles con las tarjetas, Ollama puede ver varias GPU. Pero las configuraciones mixtas suelen estar limitadas por una tarjeta más lenta, una VRAM más pequeña y una topología PCIe. La configuración más predecible sigue siendo el mismo modelo, el mismo tamaño de VRAM y controladores de la misma generación con buen soporte.</p> <h3 id="malentendido-3-la-gpu-múltiple-siempre-es-más-rápida-que-la-gpu-única">Malentendido 3: La GPU múltiple siempre es más rápida que la GPU única </h3><p>No siempre. Si el modelo se adapta completamente a una GPU rápida, una GPU única puede ser más rápida. La GPU múltiple es útil principalmente para modelos grandes, contextos prolongados o VRAM de GPU única insuficiente.</p> <h3 id="malentendido-4-se-requiere-nvlink--sli">Malentendido 4: Se requiere NVLink / SLI </h3><p>No. Ollama puede utilizar sistemas PCIe múltiples-GPU ordinarios. NVLink no es un requisito previo.</p> <h3 id="malentendido-5-agregar-una-gpu-no-requiere-reiniciar-los-servicios">Malentendido 5: Agregar una GPU no requiere reiniciar los servicios </h3><p>No siempre es cierto. Es posible que sea necesario reiniciar los servicios systemd de Linux, las aplicaciones en segundo plano de Windows y los contenedores Docker antes de que redescubran dispositivos y variables de entorno.</p> <h2 id="sugerencias-de-selección-de-gpu">Sugerencias de selección de GPU </h2><p>Para la inferencia local de Ollama, la prioridad aproximada es:</p> <ol> <li>La VRAM de una sola GPU más grande suele ser más fácil de administrar.</li> <li>Las GPU idénticas son más fáciles de solucionar que las GPU mixtas.</li> <li>Los carriles PCIe más completos facilitan la carga de modelos grandes.</li> <li>Primero se debe verificar la capacidad de computación CUDA o la compatibilidad con ROCm en las tarjetas más antiguas.</li> <li>La alimentación, la refrigeración y el flujo de aire del chasis de varias GPU deben planificarse con antelación.</li> </ol> <p>Para plataformas económicas de segunda mano:</p> <ul> <li>Dual RTX 3090 sigue siendo una opción común de alta VRAM.</li> <li>Las tarjetas Tesla más antiguas, como la P40/M40, tienen una gran VRAM, pero la potencia, la refrigeración, la compatibilidad con el controlador y el rendimiento necesitan compensaciones.</li> <li>Las tarjetas como RTX 4070/4070 Ti tienen buena eficiencia, pero la VRAM de una sola tarjeta puede ser limitante.</li> <li>Puede ser divertido experimentar con varias tarjetas antiguas de 8 GB, pero no son ideales para ejecutar modelos grandes a largo plazo.</li> </ul> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>La compatibilidad con múltiples GPU de Ollama se entiende mejor como &ldquo;primero la expansión de VRAM y luego la aceleración del rendimiento&rdquo;. Si el modelo cabe completamente en una GPU, la ruta predeterminada de una sola GPU suele ser más rápida. Si una GPU no puede contenerlo, varias GPU pueden distribuir el modelo entre dispositivos y evitar un gran desbordamiento de CPU/RAM, lo que hace que se puedan utilizar modelos más grandes.</p> <p>En la práctica, use <code>ollama ps</code> para verificar dónde está cargado el modelo, luego use las herramientas <code>nvidia-smi</code> o ROCm para observar la asignación de VRAM. Para la selección de GPU, use <code>CUDA_VISIBLE_DEVICES</code> en NVIDIA, <code>ROCR_VISIBLE_DEVICES</code> en AMD ROCm y <code>GGML_VK_VISIBLE_DEVICES</code> para Vulkan. Si se ejecuta en Docker, primero asegúrese de que el contenedor pueda ver las GPU.</p> <p>La multi-GPU no es mágica. Puede ayudar a adaptar modelos más grandes, pero no garantiza una aceleración lineal. La ruta estable sigue siendo preferir GPU únicas con gran VRAM o configuraciones idénticas de múltiples GPU, considerando al mismo tiempo la compatibilidad con controladores, PCIe, alimentación, refrigeración y cuantificación de modelos.</p> <h2 id="referencias">Referencias </h2><ul> <li>Preguntas frecuentes de Ollama: ¿Cómo carga Ollama modelos en múltiples GPU?: <a class="link" href="https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/faq.mdx" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/faq.mdx</a></li> <li>Documentos de Ollama GPU: soporte de hardware/selección de GPU: <a class="link" href="https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/gpu.mdx" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/gpu.mdx</a></li> <li>Centro Docker de Ollama: <a class="link" href="https://hub.docker.com/r/ollama/ollama" target="_blank" rel="noopener" >https://hub.docker.com/r/ollama/ollama</a></li> <li>Kit de herramientas de contenedor NVIDIA: <a class="link" href="https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/18/google-app-desktop-ai-search-windows/ Sat, 18 Apr 2026 11:08:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/18/google-app-desktop-ai-search-windows/ <p>Google ha añadido un punto de entrada de búsqueda más ligero al escritorio de Windows. En lugar de abrir primero un navegador, puede presionar un acceso directo, abrir un cuadro de búsqueda, hacer preguntas, cargar imágenes, analizar archivos, seleccionar contenido en su pantalla y seguir haciendo preguntas de seguimiento.</p> <p>El nombre oficial es <strong>Aplicación de Google para escritorio</strong>. No pretende reemplazar un navegador tradicional. Su propósito es reunir la búsqueda de Google, el modo AI, Google Lens, compartir pantalla, búsqueda de archivos de computadora y búsqueda de Google Drive en un cuadro de búsqueda de escritorio.</p> <p>Si busca información con frecuencia, resume documentos, identifica contenido de capturas de pantalla o desea una forma más rápida de buscar en su computadora, vale la pena probar esta aplicación de escritorio de Google.</p> <h2 id="requisitos">Requisitos </h2><p>Según la página oficial de Google, los requisitos actuales son:</p> <ul> <li>Los usuarios deben tener 13 años o más.</li> <li>El dispositivo debe ejecutar Windows 10 o posterior.</li> <li>Actualmente, la aplicación solo está disponible en inglés.</li> <li>El modo AI en la Búsqueda de Google no es compatible con todas las cuentas, países e idiomas.</li> </ul> <p>En otras palabras, los usuarios de Windows 10 y Windows 11 pueden instalarlo primero y probarlo. La página oficial actualmente dice <strong>Ahora disponible en Windows</strong>, por lo que este artículo se centra en la versión de Windows.</p> <h2 id="características-principales">Características principales </h2><h3 id="1-abrir-búsqueda-con-un-acceso-directo">1. Abrir búsqueda con un acceso directo </h3><p>Después de la instalación, presione:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Alt + Space </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto abre el cuadro de búsqueda de escritorio de Google. Presiónelo nuevamente para ocultar el cuadro.</p> <p>La experiencia es un poco como un iniciador de sistema. Ya sea que esté escribiendo un documento, leyendo una página web, organizando archivos o usando otra aplicación, puede acceder a la Búsqueda sin tener que volver al navegador.</p> <h3 id="2-modo-ia-y-preguntas-de-seguimiento">2. Modo IA y preguntas de seguimiento </h3><p>La búsqueda tradicional suele proporcionar una lista de enlaces. El modo AI se acerca más a una respuesta resumida creada a partir de los resultados de búsqueda. Puede hacer una pregunta directamente, obtener una respuesta más completa y seguir abriendo enlaces útiles cuando sea necesario.</p> <p>La parte útil es que puedes seguir haciendo preguntas de seguimiento. Por ejemplo, comience con:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">What is this tool best used for? </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Luego continúa con:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">If I create written content, how can I use it to improve my workflow? </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto evita reescribir repetidamente palabras clave o saltar entre varias páginas.</p> <h3 id="3-cargar-imágenes-para-reconocimiento-y-búsqueda">3. Cargar imágenes para reconocimiento y búsqueda </h3><p>La aplicación de escritorio de Google permite cargar una imagen y hacer preguntas sobre ella. Los usos comunes incluyen:</p> <ul> <li>Identificar personas, lugares, productos u objetos en una imagen.</li> <li>Encontrar imágenes similares e información relacionada.</li> <li>Extraer una descripción del contenido de la imagen.</li> <li>Pedirle a la IA que genere indicaciones creativas basadas en la imagen.</li> </ul> <p>Por ejemplo, después de subir un retrato, podrías preguntar:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Who is the person in this image? Please provide an introduction and related references. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para la búsqueda diaria de imágenes, la búsqueda de fuentes y el reconocimiento de objetos, esto es más conveniente que abrir manualmente una página web y cargar la imagen allí.</p> <h3 id="4-seleccione-el-contenido-de-la-pantalla-con-google-lens">4. Seleccione el contenido de la pantalla con Google Lens </h3><p>Google Lens es una de las partes más útiles de la aplicación de escritorio. Puede seleccionar un área en su pantalla y dejar que reconozca y busque ese contenido.</p> <p>Es útil para:</p> <ul> <li>Seleccionar un producto en una página web para encontrar artículos similares o información relacionada.</li> <li>Seleccionar texto en una captura de pantalla y pedir una explicación.</li> <li>Seleccionar una interfaz de software y preguntar qué herramienta es.</li> <li>Seleccionar un mensaje de error y solicitar ideas para solucionar problemas.</li> </ul> <p>La idea central es simple: busca lo que ves. Anteriormente, es posible que hayas necesitado tomar una captura de pantalla, guardarla y cargarla. Ahora puedes seleccionar el objetivo directamente en la pantalla.</p> <h3 id="5-búsqueda-de-pantalla-compartida">5. Búsqueda de pantalla compartida </h3><p>Además de seleccionar una parte de la pantalla, la aplicación también admite compartir pantalla. Una vez habilitada, la IA puede ver la ventana actual o la pantalla completa, y usted puede hacer preguntas sobre lo que está visible.</p> <p>Por ejemplo, mientras lees un artículo, puedes preguntar:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Please summarize the key points on the current page. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>O:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">What parts of this page could be improved? </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto puede ahorrar tiempo al leer páginas web, revisar diseños, analizar fragmentos de código o resumir páginas largas. Cuando se habilita el uso compartido de pantalla, el sistema generalmente muestra un borde claro para que pueda confirmar lo que se está compartiendo.</p> <h3 id="6-buscar-archivos-de-computadora-y-google-drive">6. Buscar archivos de computadora y Google Drive </h3><p>La página oficial de Google también dice que la aplicación puede encontrar aplicaciones y archivos en su computadora y en Google Drive desde el mismo cuadro de búsqueda.</p> <p>Esto combina la búsqueda en el escritorio y la búsqueda en la nube. Si recuerda parte del nombre de un archivo, una palabra clave del contenido o desea encontrar algo rápidamente en Google Drive, no necesita abrir el Explorador de archivos y Drive por separado.</p> <p>Al usarla por primera vez, es posible que la aplicación le pregunte si desea habilitar la búsqueda en Google Drive o la búsqueda de archivos locales. Autorice solo las áreas que realmente necesita, especialmente cuando se trata de archivos locales y datos de la nube.</p> <h2 id="instalación-y-uso">Instalación y uso </h2><h3 id="1-abra-la-página-de-descarga-oficial">1. Abra la página de descarga oficial </h3><p>Visita:</p> <p><a class="link" href="https://search.google/google-app/desktop/" target="_blank" rel="noopener" >https://search.google/google-app/desktop/</a></p> <p>Haga clic en <strong>Descargar aplicación</strong> para descargar el instalador.</p> <h3 id="2-instale-la-aplicación-de-escritorio">2. Instale la aplicación de escritorio </h3><p>Una vez finalizada la descarga, ejecute el instalador y siga las instrucciones.</p> <p>Puede optar por iniciar sesión con una cuenta de Google. Iniciar sesión es más útil si desea realizar búsquedas en Google Drive, búsquedas personalizadas y algunas funciones de inteligencia artificial. Si solo desea probar la búsqueda básica, también puede comenzar con las indicaciones predeterminadas.</p> <h3 id="3-abra-el-cuadro-de-búsqueda">3. Abra el cuadro de búsqueda </h3><p>Prensa:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Alt + Space </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Aparece un cuadro de búsqueda de Google en el escritorio. Puede escribir una pregunta directamente, cargar archivos, usar Lens o comenzar a compartir pantalla.</p> <h3 id="4-habilite-el-ámbito-de-búsqueda-que-necesita">4. Habilite el ámbito de búsqueda que necesita </h3><p>Si desea buscar en Google Drive o archivos locales, siga las instrucciones para habilitar los permisos relevantes.</p> <p>Un enfoque práctico:</p> <ul> <li>Habilite primero la búsqueda de Google Drive y pruebe la búsqueda de documentos en la nube.</li> <li>Habilite la búsqueda de archivos locales solo si la necesita.</li> <li>Dejar ámbitos innecesarios desactivados.</li> </ul> <p>Esto le brinda acceso a las partes útiles mientras mantiene los permisos claros.</p> <h2 id="casos-de-uso-comunes">Casos de uso comunes </h2><h3 id="analizar-archivos-pdf-y-documentos">Analizar archivos PDF y documentos </h3><p>Puede arrastrar un PDF, una tabla o un documento y pedirle que resuma los puntos clave.</p> <p>Por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Please summarize the key points of this PDF and list anything I should pay attention to. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para archivos densos como formularios, declaraciones, materiales de solicitud o manuales, continúe con:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Please organize the key information by category. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto suele ser más rápido que leer un documento largo página por página.</p> <h3 id="resumir-páginas-web">Resumir páginas web </h3><p>Después de habilitar el uso compartido de pantalla, puede pedirle que resuma la página actual.</p> <p>Por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Extract the main ideas from this page and summarize them in five bullet points. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto es útil para artículos extensos, páginas de productos, documentación y páginas de noticias.</p> <h3 id="identificar-capturas-de-pantalla-e-interfaces">Identificar capturas de pantalla e interfaces </h3><p>Utilice Google Lens para seleccionar una interfaz de software, un fragmento de código, un mensaje de error o un contenido de imagen en la pantalla y luego pídale que le explique lo que está viendo.</p> <p>Por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Please explain what this error means and suggest a troubleshooting path. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>O:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">What tool is shown in this screenshot, and what scenarios is it likely used for? </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="ayuda-con-la-creación-de-contenido">Ayuda con la creación de contenido </h3><p>También puede ayudar a escribir títulos, generar esquemas y organizar puntos de venta.</p> <p>Por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Write 10 article titles about AI tool recommendations, with angles for practical tips, productivity tools, and office workflows. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Después de recibir un borrador, puedes continuar:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">Make these titles more suitable for a tech blog. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Este estilo de seguimiento parece más natural que pedirle todo a un motor de búsqueda de una sola vez.</p> <h2 id="consejos-de-uso">Consejos de uso </h2><p>Si solo necesita una búsqueda diaria de información, trátela como un punto de entrada más rápido a la Búsqueda de Google. Si trabaja a menudo con imágenes, archivos PDF, páginas web y capturas de pantalla, concéntrese en Lens, la carga de archivos y el uso compartido de pantalla.</p> <p>Tenga en cuenta tres puntos:</p> <ol> <li>La página oficial dice que la aplicación actualmente solo está disponible en inglés. Las indicaciones en chino pueden comportarse de manera diferente según su cuenta y región.</li> <li>El modo AI no está disponible para todas las cuentas. Si no puede verlo, verifique la configuración de su cuenta, región e idioma.</li> <li>La búsqueda de archivos locales, la búsqueda en Google Drive y el uso compartido de pantalla implican permisos de privacidad. Confirme a qué contenido desea que acceda la aplicación antes de habilitarlos.</li> </ol> <h2 id="resumen-rápido">Resumen rápido </h2><p>El principal valor de la aplicación de Google para escritorio es que saca la búsqueda del navegador y la convierte en un cuadro de búsqueda de IA al que puedes acceder en cualquier momento.</p> <p>En resumen, puede:</p> <ul> <li>Abra la búsqueda rápidamente con <code>Alt + Espacio</code>.</li> <li>Utilice el modo AI para obtener respuestas organizadas.</li> <li>Subir imágenes o archivos para su análisis.</li> <li>Seleccionar contenido de la pantalla con Google Lens.</li> <li>Comprenda la ventana actual o la pantalla completa compartiendo pantalla.</li> <li>Busque archivos locales, aplicaciones y contenido de Google Drive.</li> </ul> <p>Si ya confías en la Búsqueda de Google y quieres que la experiencia se parezca más a pedirle a un asistente, vale la pena probar la aplicación de Google para escritorio.</p> <h2 id="referencia">Referencia </h2><ul> <li>Página oficial de la aplicación de Google para escritorio: <a class="link" href="https://search.google/google-app/desktop/" target="_blank" rel="noopener" >https://search.google/google-app/desktop/</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/18/gemma-4-e4b-uncensored-vs-official/ Sat, 18 Apr 2026 10:20:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/18/gemma-4-e4b-uncensored-vs-official/ <p>Si ve un modelo como <code>HauhauCS/Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive</code>, el punto más importante es este: <strong>no es un nuevo modelo base de Google</strong>. Es una versión derivada construida sobre el <code>google/gemma-4-E4B-it</code> oficial, pero con un comportamiento de alineación impulsado intencionalmente hacia menos rechazos.</p> <p>Eso significa que la verdadera diferencia suele ser <strong>la política de comportamiento y el estilo de respuesta</strong>, no una arquitectura completamente nueva.</p> <h2 id="lo-que-afirma-explícitamente-el-modelo-derivado">Lo que afirma explícitamente el modelo derivado </h2><p>Según su tarjeta modelo Hugging Face, el comunicado de HauhauCS dice:</p> <ul> <li>está basado en <code>google/gemma-4-E4B-it</code></li> <li>&ldquo;no realiza cambios en los conjuntos de datos ni en las capacidades&rdquo;</li> <li>es &ldquo;simplemente sin negativas&rdquo;</li> <li>la variante &ldquo;Agresiva&rdquo; está &ldquo;totalmente desbloqueada y no rechaza indicaciones&rdquo;</li> </ul> <p>Esas son las afirmaciones del creador, no un punto de referencia independiente. Aún así, te dicen muy claramente el posicionamiento previsto: se trata de un derivado no oficial optimizado para reducir los fallos de seguridad.</p> <h2 id="modelo-oficial-versus-derivado-sin-censura">Modelo oficial versus derivado &ldquo;sin censura&rdquo; </h2><table> <thead> <tr> <th>Dimensión</th> <th>Oficial <code>google/gemma-4-E4B-it</code></th> <th><code>Gemma-4-E4B-Sin censura-HauhauCS-Agresivo</code></th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>Fuente</td> <td>Lanzamiento oficial de Google</td> <td>Derivado de terceros sobre Hugging Face</td> </tr> <tr> <td>Arquitectura básica</td> <td>Modelo Gemma 4 E4B ajustado por instrucciones</td> <td>Misma familia base, descrita explícitamente como basada en <code>google/gemma-4-E4B-it</code></td> </tr> <tr> <td>Objetivo principal</td> <td>Asistente útil de uso general con marcos de uso responsable</td> <td>Reducir las negativas y seguir respondiendo incluso cuando el modelo oficial pueda decaer</td> </tr> <tr> <td>Postura de seguridad</td> <td>Alineado con los documentos de seguridad de la familia Gemma y la política de uso prohibido</td> <td>Comportamiento de rechazo intencionalmente debilitado</td> </tr> <tr> <td>Estilo de respuesta</td> <td>Es más probable que rechace, redirija o suavice determinadas solicitudes</td> <td>Es más probable que responda directamente, incluidas las indicaciones que el modelo oficial puede bloquear</td> </tr> <tr> <td>Perfil de riesgo</td> <td>Menor riesgo de uso indebido por defecto, pero aún no está libre de riesgos</td> <td>Mayor riesgo de uso indebido, mayor probabilidad de resultados inseguros o no conformes</td> </tr> <tr> <td>Previsibilidad en productos</td> <td>Más fácil de justificar en aplicaciones normales y entornos empresariales</td> <td>Más difícil de justificar en implementaciones públicas, empresariales o sensibles a las políticas</td> </tr> <tr> <td>Carga de cumplimiento</td> <td>Todavía requiere salvaguardias a nivel de aplicación</td> <td>Requiere salvaguardias posteriores aún más estrictas porque el modelo en sí es menos restrictivo</td> </tr> </tbody> </table> <h2 id="la-diferencia-principal-es-la-alineación-no-la-capacidad-bruta">La diferencia principal es la alineación, no la capacidad bruta </h2><p>Muchos usuarios tratan erróneamente &ldquo;sin censura&rdquo; como si significara &ldquo;más inteligente&rdquo;. Ese suele ser el marco equivocado.</p> <p>Para una derivada como esta, lo que cambia primero es:</p> <ul> <li>con qué frecuencia el modelo se niega</li> <li>con qué firmeza sigue instrucciones perjudiciales o sensibles a las políticas</li> <li>cuánto filtrado queda en sus respuestas finales</li> </ul> <p>Qué <strong>no</strong> cambia automáticamente:</p> <ul> <li>la arquitectura familiar subyacente de Gemma 4</li> <li>clase de ventana de contexto</li> <li>clase de apoyo multimodal</li> <li>techo de razonamiento general</li> </ul> <p>En otras palabras, un derivado sin censura a menudo se describe mejor como un <strong>ajuste de comportamiento diferente</strong> de la misma familia de modelos, no como un modelo de nivel superior.</p> <h2 id="por-qué-la-versión-oficial-se-comporta-de-manera-diferente">Por qué la versión oficial se comporta de manera diferente </h2><p>Los materiales oficiales de Gemma de Google enmarcan a la familia como creada para el desarrollo responsable de la IA. La tarjeta modelo Gemma destaca el uso indebido, el contenido dañino, la privacidad y los riesgos de sesgo, y la Política de uso prohibido de Gemma de Google prohíbe explícitamente el uso de Gemma o modelos derivados para:</p> <ul> <li>facilitar actividades peligrosas, ilegales o maliciosas</li> <li>generar contenido dañino o engañoso</li> <li>anular o eludir los filtros de seguridad</li> </ul> <p>De modo que el modelo oficial no es simplemente &ldquo;más conservador&rdquo; por casualidad. Su política circundante y su postura de despliegue prevista son deliberadamente diferentes.</p> <h2 id="cuando-el-modelo-oficial-es-la-mejor-opción">Cuando el modelo oficial es la mejor opción </h2><p>Utilice la ruta oficial <code>google/gemma-4-E4B-it</code> si le interesa:</p> <ul> <li>implementación de productos</li> <li>uso empresarial o en equipo</li> <li>menor exposición legal y política</li> <li>menos salidas obviamente inseguras</li> <li>documentación y revisión más sencillas</li> </ul> <p>Para la mayoría de las aplicaciones normales, este es el valor predeterminado más seguro.</p> <h2 id="cuando-la-gente-elige-el-derivado-sin-censura">Cuando la gente elige el derivado sin censura </h2><p>Los usuarios suelen elegir un derivado sin censura para:</p> <ul> <li>experimentación privada local</li> <li>pruebas donde el modelo oficial se niega demasiado pronto</li> <li>juego de roles o indicaciones creativas abiertas</li> <li>comparar el comportamiento de alineación entre variantes</li> </ul> <p>Pero esto conlleva una verdadera compensación: usted está transfiriendo más responsabilidad de seguridad del proveedor del modelo a usted mismo.</p> <h2 id="conclusión-práctica">Conclusión práctica </h2><p>La diferencia entre un Gemma 4 E4B llamado &ldquo;jailbreak&rdquo; y la versión oficial normal es principalmente la siguiente:</p> <ul> <li>la versión oficial está optimizada para su capacidad utilizable <strong>con barandillas</strong></li> <li>el derivado sin censura está optimizado para menos rechazos <strong>con barandillas más débiles</strong></li> </ul> <p>Eso <strong>no</strong> fortalece automáticamente el modelo sin censura. Principalmente lo hace más permisivo.</p> <p>Si su objetivo es una implementación estable, explicable y de menor riesgo, utilice primero el modelo oficial. Si su objetivo es la experimentación local y comprende las ventajas y desventajas de cumplimiento y seguridad, entonces un derivado sin censura es una variante de comportamiento que vale la pena probar por separado, no un reemplazo &ldquo;mejor&rdquo; directo.</p> <h2 id="fuentes">Fuentes </h2><ul> <li>Cara de abrazo: <a class="link" href="https://huggingface.co/HauhauCS/Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive" target="_blank" rel="noopener" >HauhauCS/Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive</a></li> <li>Cara de abrazo: <a class="link" href="https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B-it" target="_blank" rel="noopener" >google/gemma-4-E4B-it</a></li> <li>Google AI para desarrolladores: <a class="link" href="https://ai.google.dev/gemma/prohibited_use_policy" target="_blank" rel="noopener" >Política de uso prohibido de Gemma</a></li> <li>Google AI para desarrolladores: <a class="link" href="https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card" target="_blank" rel="noopener" >tarjeta modelo Gemma</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/18/windows-wsl-ollama-hermes-agent-telegram/ Sat, 18 Apr 2026 00:48:22 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/18/windows-wsl-ollama-hermes-agent-telegram/ <p>Si desea ejecutar &ldquo;Agente Hermes&rdquo; en &ldquo;Windows&rdquo; con la menor fricción posible, una ruta práctica es:</p> <ul> <li>mantener Windows como sistema host</li> <li>ejecuta <code>Ubuntu</code> dentro de <code>WSL</code></li> <li>utilizar <code>Ollama</code> para servir el modelo local</li> <li>permitir que &ldquo;Agente Hermes&rdquo; se conecte directamente al punto final local de Ollama</li> </ul> <p>Este enfoque mantiene el entorno relativamente limpio, le permite ejecutar la mayoría de los comandos en un flujo de trabajo estilo Linux y evita preparar una máquina Linux separada.</p> <h2 id="flujo-general">Flujo general </h2><p>Puede dividir la configuración en 4 pasos:</p> <ol> <li>Habilite <code>WSL</code> e instale <code>Ubuntu</code></li> <li>Instale Python, Node.js, Git y otros conceptos básicos dentro de Ubuntu</li> <li>Instale <code>Ollama</code> y extraiga un modelo local.</li> <li>Instale <code>Hermes Agent</code>, luego conecte <code>Telegram</code></li> </ol> <p>Si su objetivo es simplemente hacer que Hermes Agent se ejecute primero, al final del paso 3 ya estará cerca.</p> <h2 id="1-instale-wsl-y-ubuntu">1. Instale WSL y Ubuntu </h2><p>Ejecute esto en PowerShell con privilegios de administrador:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="n">wsl</span> <span class="p">-</span><span class="n">-install</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Una vez finalizada la instalación, reinicie la PC y luego continúe con Ubuntu:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="n">wsl</span> <span class="p">-</span><span class="n">-install</span> <span class="n">-d</span> <span class="n">Ubuntu</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Después de eso, abra Ubuntu en WSL. La mayoría de los comandos restantes se ejecutan allí.</p> <h2 id="2-actualice-ubuntu-e-instale-el-entorno-base">2. Actualice Ubuntu e instale el entorno base </h2><p>Actualice el sistema primero:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">sudo apt update </span></span><span class="line"><span class="cl">sudo apt upgrade -y </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Luego instale Python, herramientas de extracción, Node.js y Git.</p> <h3 id="instalar-python">Instalar Python </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">sudo apt install python3-pip python3-venv -y </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="instalar-zstd">Instalar zstd </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">sudo apt install -y zstd </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="instalar-nodejs">Instalar Node.js </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x <span class="p">|</span> sudo -E bash - </span></span><span class="line"><span class="cl">sudo apt install -y nodejs </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="instalar-git">Instalar Git </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">sudo apt update </span></span><span class="line"><span class="cl">sudo apt install -y git </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Puede verificar rápidamente la instalación con:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">node -v </span></span><span class="line"><span class="cl">npm -v </span></span><span class="line"><span class="cl">git --version </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="3-instala-ollama-y-tira-de-gemma-4">3. Instala Ollama y tira de Gemma 4 </h2><p>Instalar Ollama:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">curl -fsSL https://ollama.com/install.sh <span class="p">|</span> sh </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si desea un modelo local para Hermes Agent, comenzar con &ldquo;Gemma 4&rdquo; es razonable.</p> <p>Por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama run gemma4:e4b </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si tu máquina es más débil, también puedes intentar:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama run gemma4:e2b </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Las variantes más grandes incluyen:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama run gemma4:26b </span></span><span class="line"><span class="cl">ollama run gemma4:31b </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Para la mayoría de las configuraciones normales de <code>Windows + WSL</code>, <code>gemma4:e4b</code> suele ser el punto de partida más práctico.</p> <h2 id="4-instalar-y-configurar-el-agente-hermes">4. Instalar y configurar el Agente Hermes </h2><p>Instálalo con:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh <span class="p">|</span> bash </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Después de la instalación, apúntelo al punto final local de Ollama:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">http://127.0.0.1:11434 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Utilice el nombre del modelo local que realmente instaló, por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">gemma4:e4b </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si el instalador le pide que actualice el shell, ejecute:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">source</span> ~/.bashrc </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="comandos-comunes-del-agente-hermes">Comandos comunes del agente Hermes </h2><p>Estos son los comandos que utilizarás con más frecuencia:</p> <h3 id="empezar">Empezar </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">hermes </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="vuelva-a-ingresar-a-la-configuración">Vuelva a ingresar a la configuración </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">hermes setup </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="configurar-la-puerta-de-enlace-de-chat">Configurar la puerta de enlace de chat </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">hermes setup gateway </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="actualizar">Actualizar </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">hermes update </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="pasos-básicos-de-conexión-a-telegram">Pasos básicos de conexión a Telegram </h2><p>Si desea que Hermes Agent envíe y reciba mensajes a través de Telegram, el paso principal sigue siendo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">hermes setup gateway </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Luego prepare los dos elementos del lado de Telegram que necesita:</p> <ul> <li>crear un bot con <code>BotFather</code></li> <li>obtenga su <code>ID de usuario</code> con <code>@userinfobot</code></li> </ul> <p>Una vez que tenga esos conceptos básicos, continúe completándolos en la configuración de la puerta de enlace del Agente Hermes.</p> <h2 id="a-quién-se-adapta-esta-configuración">¿A quién se adapta esta configuración? </h2><p>Este flujo de trabajo es una buena opción si:</p> <ul> <li>Windows es su sistema de escritorio principal</li> <li>no desea mantener un host Linux separado</li> <li>primero desea ejecutar un agente local y luego expandirlo a plataformas de chat</li> <li>prefieres modelos locales en lugar de depender de las API de la nube</li> </ul> <p>Si principalmente desea experimentar un Agente local en lugar de crear una implementación de producción completa de inmediato, esta ruta ya es bastante práctica.</p> <h2 id="algunas-cosas-a-tener-en-cuenta">Algunas cosas a tener en cuenta </h2><ul> <li><code>WSL</code> sigue siendo una capa de compatibilidad, por lo que en casos extremos puede que no se comporte exactamente como Linux nativo.</li> <li>Que un modelo grande funcione sin problemas aún depende de su RAM, VRAM y CPU/GPU</li> <li><code>gemma4:e4b</code> es un punto de partida realista, pero la experiencia real aún depende de la máquina</li> <li>La integración de la plataforma Hermes Agent es un paso de extensión; hacer que la ruta del modelo local funcione primero y luego agregar Telegram suele ser más estable</li> </ul> <h2 id="conclusión">Conclusión </h2><p>Si desea implementar Hermes Agent localmente en Windows con la menor fricción posible, el orden más sencillo es:</p> <p><code>WSL -&gt; Ubuntu -&gt; Ollama -&gt; Gemma 4 -&gt; Agente Hermes -&gt; Telegram</code></p> <p>Primero ejecute el modelo local y luego agregue la integración de la puerta de enlace. Por lo general, eso le brinda una tasa de éxito mucho mayor. Para la mayoría de los usuarios, esto es más fácil de solucionar que acumular cada componente al principio y también deja espacio para una expansión posterior.</p> <h2 id="referencia-original">Referencia original </h2><p>Esta publicación está reescrita y organizada en base a:</p> <ul> <li>Blog de Xchaoge: <a class="link" href="https://www.xchaoge.com/21.html" target="_blank" rel="noopener" >太简单了！Agente Hermes 本地部署（无需API）接入 Telegram + 微信</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/17/llama-cli-hf-download-default-cache-path/ Fri, 17 Apr 2026 14:48:04 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/17/llama-cli-hf-download-default-cache-path/ <p>Si usa <code>llama-cli</code> para descargar y ejecutar un modelo directamente desde Hugging Face, por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>esto utiliza el soporte de descarga de Hugging Face integrado en <code>llama.cpp</code>. Las compilaciones recientes de <code>llama.cpp</code> almacenan modelos descargados con <code>-hf</code> en el directorio de caché estándar de Hugging Face Hub.</p> <h2 id="ubicaciones-de-caché-predeterminadas">Ubicaciones de caché predeterminadas </h2><p>La ubicación del caché utilizada por <code>llama-cli -hf</code> se controla primero mediante la variable de entorno <code>LLAMA_CACHE</code>. Si <code>LLAMA_CACHE</code> no está configurado, <code>llama.cpp</code> verifica las variables de caché de Hugging Face como <code>HF_HUB_CACHE</code>, <code>HUGGINGFACE_HUB_CACHE</code> y <code>HF_HOME</code>.</p> <p>Si no se establece ninguna de esas variables, las rutas predeterminadas comunes son:</p> <table> <thead> <tr> <th>Sistema</th> <th>Directorio de caché predeterminado</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>Linux</td> <td><code>~/.cache/huggingface/hub</code></td> </tr> <tr> <td>MacOS</td> <td><code>~/.cache/huggingface/hub</code></td> </tr> <tr> <td>Ventanas</td> <td><code>%PERFIL DE USUARIO%\.cache\huggingface\hub</code></td> </tr> </tbody> </table> <p>En Windows, <code>%USERPROFILE%</code> normalmente se expande a:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">C:\Users\用户名 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Entonces el directorio de caché predeterminado es aproximadamente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">C:\Users\用户名\.cache\huggingface\hub </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="cómo-cambiar-el-directorio-de-caché-llama-cli">Cómo cambiar el directorio de caché llama-cli </h2><p>Configure <code>LLAMA_CACHE</code> si desea almacenar los modelos descargados en un disco específico o en una carpeta específica. También puedes seguir la convención de Hugging Face y configurar <code>HF_HOME</code>; en ese caso, el directorio de caché del concentrador será <code>$HF_HOME/hub</code>.</p> <p>Ejemplo de CMD temporal de Windows:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-fallback" data-lang="fallback"><span class="line"><span class="cl">set LLAMA_CACHE=D:\models\llama-cache </span></span><span class="line"><span class="cl">llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Ejemplo de PowerShell temporal:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">$env:LLAMA_CACHE</span><span class="p">=</span><span class="s2">&#34;D:\models\llama-cache&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">llama-cli</span> <span class="n">-hf</span> <span class="n">unsloth</span><span class="p">/</span><span class="n">gemma</span><span class="p">-</span><span class="mf">4</span><span class="n">-E4B-it-GGUF</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Ejemplo temporal de Linux/macOS:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">export</span> <span class="nv">LLAMA_CACHE</span><span class="o">=</span>/data/models/llama-cache </span></span><span class="line"><span class="cl">llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="resumen">Resumen </h2><ul> <li><code>llama-cli -hf ...</code> usa la lógica de descarga de <code>llama.cpp</code>, pero las compilaciones recientes utilizan de forma predeterminada el caché de Hugging Face Hub.</li> <li>Valor predeterminado de Linux/macOS: <code>~/.cache/huggingface/hub</code></li> <li>Valor predeterminado de Windows: <code>%USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub</code></li> <li>Para cambiar la ubicación, configure <code>LLAMA_CACHE</code> o configure <code>HF_HOME</code> / <code>HF_HUB_CACHE</code></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/17/llama-cli-hugging-face-ssl-certificate-failed-on-windows/ Fri, 17 Apr 2026 14:20:29 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/17/llama-cli-hugging-face-ssl-certificate-failed-on-windows/ <p>Si ejecuta este comando en Windows:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-fallback" data-lang="fallback"><span class="line"><span class="cl">llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>y veo un error como este:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">get_repo_commit: error: HTTPLIB failed: SSL server verification failed </span></span><span class="line"><span class="cl">error: failed to download model from Hugging Face </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Por lo general, el problema no es CUDA ni <code>llama.cpp</code>. Más a menudo, el programa no puede acceder correctamente a la cadena de certificados del sistema en el entorno actual, por lo que falla la verificación HTTPS.</p> <p>Desde el registro, <code>ggml-rpc.dll</code> y <code>ggml-cpu-alderlake.dll</code> se cargaron correctamente, lo que significa que el entorno de ejecución está prácticamente bien. El problema está principalmente en el paso de descarga del modelo.</p> <h2 id="la-solución-más-sencilla-descargar-el-modelo-manualmente">La solución más sencilla: descargar el modelo manualmente </h2><p>Si sólo desea que funcione rápidamente, descargar el modelo manualmente suele ser la opción más estable.</p> <ol> <li>Abra la página del repositorio de Hugging Face correspondiente.</li> <li>Descargue el archivo <code>.gguf</code> requerido desde <code>Archivos y versiones</code>.</li> <li>Una vez finalizada la descarga, ejecútela con la ruta del archivo local:</li> </ol> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-gdscript3" data-lang="gdscript3"><span class="line"><span class="cl"><span class="n">llama</span><span class="o">-</span><span class="n">cli</span> <span class="o">-</span><span class="n">m</span> <span class="n">C</span><span class="p">:</span>\<span class="n">Users</span>\<span class="n">knightli</span>\<span class="n">Downloads</span>\<span class="n">gemma</span><span class="o">-</span><span class="mi">4</span><span class="o">-</span><span class="n">e4b</span><span class="o">-</span><span class="n">it</span><span class="o">.</span><span class="n">gguf</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto omite la verificación SSL durante el paso de descarga <code>-hf</code> y es útil cuando solo desea verificar que el modelo se puede ejecutar localmente.</p> <h2 id="si-aún-deseas-utilizar-la-descarga-automática--hf">Si aún deseas utilizar la descarga automática <code>-hf</code> </h2><p>Puede especificar manualmente una ruta de archivo de certificado para que el programa pueda encontrar un paquete de CA utilizable en la sesión actual.</p> <p><code>cacert.pem</code> se puede obtener de la página de extracto de CA mantenida por el proyecto curl:</p> <ul> <li>Página: <a class="link" href="https://curl.se/docs/caextract.html" target="_blank" rel="noopener" >https://curl.se/docs/caextract.html</a></li> <li>Descarga directa: <a class="link" href="https://curl.se/ca/cacert.pem" target="_blank" rel="noopener" >https://curl.se/ca/cacert.pem</a></li> </ul> <p>Si lo descarga en un navegador, abra el enlace de descarga directa y guárdelo como <code>cacert.pem</code>. También puedes descargarlo a un directorio fijo con PowerShell:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">New-Item</span> <span class="n">-ItemType</span> <span class="n">Directory</span> <span class="n">-Force</span> <span class="n">C:</span><span class="p">\</span><span class="n">certs</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">Invoke-WebRequest</span> <span class="n">-Uri</span> <span class="n">https</span><span class="err">:</span><span class="p">//</span><span class="n">curl</span><span class="p">.</span><span class="n">se</span><span class="p">/</span><span class="n">ca</span><span class="p">/</span><span class="n">cacert</span><span class="p">.</span><span class="py">pem</span> <span class="n">-OutFile</span> <span class="n">C:</span><span class="p">\</span><span class="n">certs</span><span class="p">\</span><span class="n">cacert</span><span class="p">.</span><span class="py">pem</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Una vez finalizada la descarga, configure estas variables en la línea de comando:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-fallback" data-lang="fallback"><span class="line"><span class="cl">set SSL_CERT_FILE=C:\certs\cacert.pem </span></span><span class="line"><span class="cl">set CURL_CA_BUNDLE=C:\certs\cacert.pem </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Luego ejecute el comando original nuevamente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-fallback" data-lang="fallback"><span class="line"><span class="cl">llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si el problema realmente proviene de la cadena de certificados, esto generalmente lo soluciona directamente.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/16/codex-quota-cli-web-docker-guide/ Thu, 16 Apr 2026 18:13:04 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/16/codex-quota-cli-web-docker-guide/ <h2 id="qué-hace-este-proyecto">Qué hace este proyecto </h2><p><code>codex-quota</code> es una herramienta liviana para verificar el uso de la cuota de ChatGPT Codex, con datos obtenidos de <code>https://chatgpt.com/backend-api/wham/usage</code>.</p> <p>Características principales:</p> <ol> <li>Admite consultas de una sola cuenta y de varias cuentas (<code>account/*.auth.json</code>).</li> <li>Genera <code>five_hour%</code>, <code>weekly%</code>, <code>weekly_reset</code> y marca la fuente (<code>network</code> o <code>cache</code>).</li> <li>Utiliza reintentos de retroceso exponencial para fallas temporales (<code>408</code>, <code>429</code>, <code>5xx</code>).</li> <li>Incluye almacenamiento en caché local para reducir las solicitudes repetidas cuando la cuota ya está agotada.</li> <li>Proporciona un panel web, API JSON y páginas de administración de archivos de autenticación.</li> </ol> <p>Ventajas:</p> <ol> <li>Ligero: se ejecuta con scripts simples y dependencias mínimas.</li> <li>Práctico: admite puntos de entrada CLI y Web.</li> <li>Implementable: funciona con Docker y Docker Compose.</li> <li>Fácil de operar: incluye reintento, caché y soporte de actualización programada.</li> </ol> <h2 id="prepare-las-credenciales-de-la-cuenta-primero">Prepare las credenciales de la cuenta primero </h2><p>Cree archivos de credenciales en <code>account/&lt;name&gt;.auth.json</code>, por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-json" data-lang="json"><span class="line"><span class="cl"><span class="p">{</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nt">&#34;tokens&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="p">{</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nt">&#34;access_token&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="s2">&#34;eyJ...&#34;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nt">&#34;account_id&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="s2">&#34;user-xxxxxxxx&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">}</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">}</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Explicación:</p> <ul> <li>La API de uso requiere <code>access_token</code> y <code>account_id</code>.</li> <li><code>&lt;nombre&gt;</code> en el nombre del archivo se utiliza como nombre de cuenta en la salida.</li> </ul> <h2 id="uso-de-cli-local-conservar-los-comandos-originales">Uso de CLI local (conservar los comandos originales) </h2><p>Instalar dependencias:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">pip install -r requirements.txt </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Explicación: instala las dependencias del proyecto.</p> <p>Consultar todas las cuentas:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">python codex_quota.py </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Explicación: lee <code>account/*.auth.json</code> y genera un resumen de cuota para todas las cuentas.</p> <p>Consulta una cuenta:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">python codex_quota.py your_account_name </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Explicación: solo consulta <code>cuenta/nombre_de_cuenta.auth.json</code>.</p> <p>Forzar actualización (omitir caché):</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">python codex_quota.py --refresh </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Explicación: ignora el caché local y recupera datos nuevos directamente.</p> <h2 id="opciones-cli-alineadas-con-readme">Opciones CLI (alineadas con README) </h2><ul> <li><code>account_name</code>: nombre de cuenta opcional (sin <code>.auth.json</code>).</li> <li><code>--account-dir</code>: directorio de autenticación, <code>cuenta</code> predeterminada.</li> <li><code>--chatgpt-url</code>: punto final de API de cuota.</li> <li><code>--raw-json</code>: imprime el cuerpo completo de la respuesta JSON.</li> <li><code>--raw-headers</code>: imprime encabezados de respuesta.</li> <li><code>--refresh</code>: ignora el caché.</li> <li><code>--retries</code>: recuento de reintentos, valor predeterminado <code>3</code>.</li> <li><code>--retry-delay</code>: retraso de reintento base en segundos, valor predeterminado <code>2.0</code>.</li> </ul> <h2 id="uso-del-panel-web-conservar-el-comando-original">Uso del panel web (conservar el comando original) </h2><p>Iniciar el servicio:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">python codex_quota_service.py --host 0.0.0.0 --port <span class="m">8081</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Explicación: inicia el servicio HTTP escuchando en el puerto <code>8081</code>.</p> <p>URL de acceso: <code>http://localhost:8081</code></p> <p>Opciones de servicio:</p> <ul> <li><code>--host</code>: dirección de enlace, predeterminado <code>0.0.0.0</code>.</li> <li><code>--port</code>: puerto de servicio, predeterminado <code>8081</code>.</li> <li><code>--interval-segundos</code>: intervalo de actualización programado, predeterminado <code>3600</code>.</li> <li><code>--account-dir</code>: directorio de autenticación, <code>cuenta</code> predeterminada.</li> <li><code>--state-file</code>: ruta del archivo de estado, predeterminado <code>&lt;account-dir&gt;/codex_quota_web_results.json</code>.</li> <li><code>--account-name</code>: modo de cuenta única opcional.</li> <li><code>--chatgpt-url</code>: punto final de API de cuota.</li> <li><code>--retries</code>: recuento de reintentos.</li> <li><code>--retry-delay</code>: retraso de reintento base.</li> <li><code>--refresh</code>: ignora el caché CLI durante las ejecuciones programadas.</li> </ul> <h2 id="puntos-finales-http-para-automatización">Puntos finales HTTP (para automatización) </h2><ul> <li><code>GET /</code>: página del panel de control.</li> <li><code>GET /api/results</code>: últimos resultados en JSON.</li> <li><code>GET /refresh</code>: activa la actualización inmediata y redirige a <code>/</code>.</li> <li><code>GET /auth</code>: enumera los archivos de autenticación.</li> <li><code>GET /auth/new</code>: formulario para crear un archivo de autenticación.</li> <li><code>GET /auth/edit?name=&lt;cuenta&gt;</code>: formulario para editar el archivo de autenticación.</li> <li><code>POST /auth/save</code>: crea/actualiza el archivo de autenticación.</li> <li><code>POST /auth/delete</code>: elimina el archivo de autenticación.</li> </ul> <h2 id="uso-de-docker-conservar-los-comandos-originales">Uso de Docker (conservar los comandos originales) </h2><p>Construir imagen:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker build -t codex-quota . </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Explicación: construye el proyecto actual como imagen <code>codex-quota</code>.</p> <p>Ejecutar contenedor (mapa 8081):</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker run --rm -p 8081:8081 -v ./account:/app/account codex-quota </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Explicación:</p> <ul> <li><code>--rm</code>: elimina el contenedor automáticamente después de salir.</li> <li><code>-p 8081:8081</code>: asigna el puerto del host al puerto del contenedor.</li> <li><code>-v ./account:/app/account</code>: monta las credenciales locales en el contenedor.</li> </ul> <p>URL de acceso: <code>http://localhost:8081</code></p> <h2 id="uso-de-docker-compose-conservar-el-comando-original">Uso de Docker Compose (conservar el comando original) </h2><p>Inicio:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">docker compose up --build </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Explicación: cree e inicie servicios basados ​​en <code>docker-compose.yml</code>.</p> <p>URL de acceso: <code>http://localhost:8081</code></p> <h2 id="consejos-de-uso">Consejos de uso </h2><ol> <li>Para escenarios de múltiples cuentas, use primero el Panel de control para una vista unificada y administración de autenticación.</li> <li>Para alertas o automatización, prefiera <code>GET /api/results</code>.</li> <li>No envíe valores reales de <code>access_token</code> a repositorios públicos.</li> <li>Si ve muchas fallas temporales, aumente <code>--retries</code> y <code>--retry-delay</code>.</li> </ol> https://www.knightli.com/es/2026/04/16/claude-identity-verification-guide/ Thu, 16 Apr 2026 09:20:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/16/claude-identity-verification-guide/ <p>Anthropic está implementando gradualmente la verificación de identidad de Claude. Según el artículo de ayuda oficial, esto no es simplemente una barrera adicional. Es parte del trabajo de integridad, seguridad, cumplimiento y prevención de abusos de la plataforma.</p> <p>En resumen, la verificación de identidad de Claude pretende resolver tres problemas:</p> <ol> <li>Confirme quién está utilizando potentes herramientas de inteligencia artificial.</li> <li>Ayude a hacer cumplir las políticas de uso y reducir el abuso.</li> <li>Cumplir con las obligaciones legales y de cumplimiento necesarias.</li> </ol> <p>Si ve un mensaje de verificación de identidad al acceder a ciertas funciones de Claude, generalmente significa que la plataforma está ejecutando una verificación rutinaria de seguridad y cumplimiento. Anthropic también afirma que los datos de verificación se utilizan únicamente para confirmar su identidad, no para otros fines.</p> <h2 id="01-cuándo-puede-ser-necesaria-la-verificación">01 Cuándo puede ser necesaria la verificación </h2><p>El documento oficial no enumera todas las condiciones desencadenantes. Solo dice que la verificación de identidad se está implementando para algunos casos de uso y puede aparecer cuando accede a ciertas funciones.</p> <p>Eso significa que un mensaje de verificación no significa necesariamente que su cuenta tenga un problema. Los casos más comunes incluyen:</p> <ul> <li>Estás utilizando una función que requiere un mayor nivel de confianza.</li> <li>La plataforma está realizando una verificación de integridad.</li> <li>Su cuenta o escenario de uso ha desencadenado un proceso de seguridad y cumplimiento.</li> </ul> <p>Desde la perspectiva del usuario, lo más importante es saber qué necesita antes de que comience el flujo de verificación.</p> <h2 id="02-quién-maneja-la-verificación">02 Quién maneja la verificación </h2><p>La verificación de identidad de Claude está a cargo de Anthropic junto con el proveedor de verificación externo &ldquo;Persona Identities&rdquo;.</p> <p>Anthropic dice que eligió Persona por:</p> <ul> <li>Fuerza técnica</li> <li>Controles de privacidad</li> <li>Salvaguardias de seguridad</li> </ul> <p>En la práctica, Anthropic establece las reglas sobre cómo se utilizan y retienen los datos de verificación, mientras que Persona procesa el flujo de verificación de acuerdo con las instrucciones de Anthropic.</p> <h2 id="03-lo-que-necesitas">03 Lo que necesitas </h2><p>Antes de comenzar la verificación, prepare tres cosas:</p> <table> <thead> <tr> <th>Artículo</th> <th>Notas</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>Una identificación con fotografía válida emitida por el gobierno</td> <td>Debe ser un documento físico y estar disponible cerca</td> </tr> <tr> <td>Un teléfono o computadora con cámara</td> <td>Es posible que necesites tomarte una selfie en vivo o usar una cámara web</td> </tr> <tr> <td>Unos minutos</td> <td>La verificación suele tardar menos de 5 minutos</td> </tr> </tbody> </table> <p>Si su identificación no está cerca o su dispositivo no tiene cámara, el proceso de verificación puede verse interrumpido.</p> <h2 id="04-tipos-de-identificación-aceptados">04 Tipos de identificación aceptados </h2><p>Anthropic acepta identificaciones con fotografía originales, físicas y emitidas por el gobierno de la mayoría de los países. Los ejemplos comunes incluyen:</p> <ul> <li>Pasaporte</li> <li>Licencia de conducir</li> <li>DNI estatal, provincial o regional</li> <li>DNI</li> </ul> <p>El documento debe cumplir estos requisitos básicos:</p> <ul> <li>Emitido por un gobierno</li> <li>Incluye tu foto</li> <li>Claro y legible</li> <li>Sin daños</li> <li>No es una copia ni una captura de pantalla.</li> </ul> <h2 id="05-lo-que-no-se-acepta">05 Lo que no se acepta </h2><p>Estos materiales generalmente no se pueden utilizar para la verificación de identidad de Claude:</p> <ul> <li>Copias</li> <li>Capturas de pantalla</li> <li>Escaneos</li> <li>Fotos de fotos de una identificación.</li> <li>Identificaciones digitales o móviles, como licencias de conducir móviles</li> <li>Identificaciones no gubernamentales, como identificaciones de estudiantes, credenciales de empleados, tarjetas de biblioteca o tarjetas bancarias.</li> <li>Identificaciones temporales en papel</li> </ul> <p>Este es un lugar fácil para cometer un error. El requisito no es sólo &ldquo;legible&rdquo;; debe ser una identificación física original emitida por el gobierno.</p> <h2 id="06-cómo-se-protegen-los-datos">06 Cómo se protegen los datos </h2><p>Esta es la parte más importante del documento.</p> <p>La explicación de Anthropic se puede resumir de la siguiente manera:</p> <ol> <li>Anthropic es el responsable del tratamiento de los datos de verificación y establece reglas de uso y retención.</li> <li>Persona es el procesador y realiza la verificación en nombre de Anthropic.</li> <li>Persona recopila y almacena los documentos de identificación y las selfies, no directamente en los sistemas de Anthropic.</li> <li>Anthropic puede acceder a los registros de verificación a través de Persona cuando sea necesario, como al revisar apelaciones.</li> <li>Persona está contractualmente limitada en cuanto a cómo puede utilizar los datos, principalmente para proporcionar y respaldar la verificación y mejorar la prevención del fraude.</li> <li>Los datos enviados a Persona se cifran en tránsito y en reposo.</li> </ol> <p>En otras palabras, la identificación y la selfie que envíe no se tratan como datos de perfil de cuenta ordinarios para uso general. Están restringidos a flujos de trabajo de cumplimiento y verificación de identidad.</p> <h2 id="07-lo-que-anthropic-dice-que-no-hace">07 Lo que Anthropic dice que no hace </h2><p>El artículo oficial enumera explícitamente varias cosas que Anthropic no hace:</p> <ul> <li>No utiliza datos de verificación de identidad para entrenar modelos.</li> <li>No recopila más información de la necesaria para verificar la identidad.</li> <li>No utiliza datos de identidad para fines de marketing, publicidad o ajenos.</li> <li>No comparte datos de verificación con terceros no relacionados a menos que sea legalmente requerido para responder a un proceso legal válido.</li> </ul> <p>Esto es importante porque la parte sensible de la verificación de identidad no es solo tomar una fotografía de una identificación, sino también lo que sucede con los datos después. La posición de Anthropic en este documento es que los datos de verificación se utilizan únicamente para confirmación de identidad, obligaciones legales y cumplimiento de seguridad.</p> <h2 id="08-qué-pasa-si-falla-la-verificación">08 ¿Qué pasa si falla la verificación? </h2><p>La verificación puede fallar por motivos comunes, entre ellos:</p> <ul> <li>Fotos borrosas</li> <li>Mala iluminación</li> <li>Información de identificación poco clara</li> <li>Documentos caducados</li> <li>Problemas técnicos</li> </ul> <p>Anthropic recomienda este orden:</p> <ol> <li>Inténtalo de nuevo. El flujo de verificación suele permitir múltiples intentos.</li> <li>Vuelva a tomar la foto con mejor iluminación.</li> <li>Verifique que la identificación sea clara, completa y no esté vencida.</li> <li>Si tiene otra identificación con fotografía emitida por el gobierno, inténtelo.</li> <li>Si se te acaban los intentos y aún no puedes verificar, contacta al soporte a través del formulario oficial.</li> </ol> <p>En la práctica, la solución más común es una mejor iluminación y una cámara correctamente enfocada.</p> <h2 id="09-por-qué-es-posible-que-una-cuenta-aún-esté-deshabilitada-después-de-la-verificación">09 Por qué es posible que una cuenta aún esté deshabilitada después de la verificación </h2><p>Pasar la verificación de identidad no garantiza que una cuenta nunca será restringida. Anthropic dice que es posible que las cuentas aún se deshabiliten por otras razones del proceso de seguridad, como por ejemplo:</p> <ul> <li>Violaciones repetidas de las políticas de uso.</li> <li>Crear una cuenta desde una ubicación no admitida</li> <li>Violar los Términos de Servicio</li> <li>Uso por alguien menor de 18 años.</li> </ul> <p>Si cree que su cuenta fue deshabilitada por error, puede enviar el formulario de apelación oficial con la información de su cuenta para que el equipo de seguridad pueda investigar.</p> <h2 id="10-cómo-deben-prepararse-los-usuarios">10 Cómo deben prepararse los usuarios </h2><p>Si planea seguir usando Claude, especialmente las funciones de mayor confianza, prepare lo siguiente con anticipación:</p> <ol> <li>Tenga a mano una identificación física con fotografía válida, vigente y emitida por el gobierno.</li> <li>Asegúrese de que su cámara funcione, idealmente tanto en el teléfono como en la computadora.</li> <li>Verifique en un ambiente bien iluminado.</li> <li>No cargue capturas de pantalla, escaneos o fotografías de fotografías de identificación.</li> <li>Si la verificación falla, verifique la claridad de la imagen y la iluminación antes de comunicarse con el soporte. Para la mayoría de los usuarios, la verificación de identidad de Claude no es un proceso complicado, pero es estricto en cuanto a la autenticidad de los documentos. Si el tipo de documento es correcto y la foto es clara, normalmente sólo tardará unos minutos.</li> </ol> <h2 id="enlaces-relacionados">Enlaces relacionados </h2><ul> <li><a class="link" href="https://support.claude.com/zh-CN/articles/14328960-claude-%E4%B8%8A%E7%9A%84%E8%BA%AB%E4%BB%BD%E9%AA%8C%E8%AF%81" target="_blank" rel="noopener" >Verificación de identidad en Claude - Centro de ayuda de Anthropic</a></li> <li><a class="link" href="https://www.anthropic.com/legal/privacy" target="_blank" rel="noopener" >Política de privacidad de Anthropic</a></li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/10/openclaw-agent-architecture-enterprise-ai/ Fri, 10 Apr 2026 09:16:17 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/10/openclaw-agent-architecture-enterprise-ai/ <p>Mucha gente, al entrar en contacto por primera vez con OpenClaw, siente que &ldquo;se parece más a un compañero que hace cosas que a un chatbot&rdquo;.</p> <p>Esa sensación no es misteriosa. La clave está en que OpenClaw no es un salto de capacidad de un único modelo, sino un <strong>Agent Harness</strong> completo.</p> <h2 id="conclusión-primero">Conclusión primero </h2><p>La esencia de OpenClaw puede resumirse así:</p> <ul> <li>El modelo se encarga de entender y decidir</li> <li>El Harness se encarga de memoria, herramientas, disparadores, ejecución y salida</li> <li>Ambos colaboran mediante un bucle, generando la experiencia de &ldquo;acción continua&rdquo;</li> </ul> <p>Por eso la razón central de que &ldquo;parezca AGI&rdquo; no es que el modelo se haya vuelto omnipotente de pronto, sino que la ingeniería del sistema amplifica la ejecutabilidad del modelo.</p> <h2 id="qué-es-harness">Qué es Harness </h2><p>Puedes entender Harness como un &ldquo;exoesqueleto&rdquo; puesto sobre el modelo.</p> <p>Un LLM por sí solo normalmente solo puede dar una respuesta dentro de una solicitud. El Harness completa estas capacidades:</p> <ol> <li>Gestión de sesión y estado: conecta tareas de varias rondas</li> <li>Mecanismo de memoria: guarda y recupera contexto según necesidad</li> <li>Sistema de herramientas: llama navegador, terminal, archivos y APIs externas</li> <li>Mecanismo de disparo: se despierta por temporizador o evento, sin tener que esperar siempre una pregunta humana</li> <li>Canal de salida: escribe resultados de vuelta al sistema, no solo devuelve un texto</li> </ol> <p>Cuando estas capacidades se integran en un mismo bucle, el modelo pasa de &ldquo;respondedor&rdquo; a &ldquo;ejecutor&rdquo;.</p> <h2 id="por-qué-openclaw-parece-distinto">Por qué OpenClaw parece distinto </h2><p>El chatbot tradicional es &ldquo;preguntas una vez, responde una vez&rdquo;.</p> <p>OpenClaw se parece más a &ldquo;observa -&gt; llama herramientas -&gt; mira resultados -&gt; decide de nuevo&rdquo;. Una vez que el bucle se establece, muestra capacidad de avanzar tareas de forma continua.</p> <p>Esto también es lo más valioso para aprender de OpenClaw:</p> <ul> <li>Demuestra que la experiencia Agent viene principalmente del diseño de arquitectura</li> <li>Divide la &ldquo;autonomía&rdquo; en módulos que pueden construirse con ingeniería</li> </ul> <h2 id="valor-y-límites">Valor y límites </h2><p>La ventaja de OpenClaw es ser general y flexible, pero el coste también es claro:</p> <ul> <li>Cuanto más contexto y definiciones de herramientas haya, mayor será el coste</li> <li>Cuanto más general sea el sistema, más complejos serán el debugging y la gobernanza</li> </ul> <p>En escenarios de producción, muchos equipos elegirán Agent más pequeños y especializados, no un &ldquo;agente todopoderoso&rdquo;.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/09/product-cutout-normalize-agent-skill-guide/ Thu, 09 Apr 2026 21:43:50 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/09/product-cutout-normalize-agent-skill-guide/ <p><code>product-cutout-normalize</code> es un Agent Skill para imágenes de producto.</p> <p>Procesa imágenes originales y las convierte en imágenes cuadradas con fondo transparente y especificaciones uniformes. Sus reglas predeterminadas son:</p> <ul> <li>Lienzo <code>1024x1024</code></li> <li>Fondo transparente</li> <li>Conservar el sujeto lo más completo posible</li> <li>Convertir automáticamente sujetos verticales a orientación horizontal</li> <li>Centrar el sujeto</li> <li>Normalizar el ancho visible del sujeto a <code>820px</code></li> </ul> <p>Es adecuado para materiales de e-commerce, bibliotecas de producto y preprocesamiento de imágenes para páginas de detalle.</p> <h2 id="qué-problema-resuelve-este-skill">Qué problema resuelve este skill </h2><p>Después de un recorte básico, muchas imágenes de producto todavía tienen estos problemas:</p> <ul> <li>Restos de borde blanco o fondo gris claro</li> <li>Orientación horizontal/vertical del sujeto inconsistente</li> <li>Tamaño de lienzo inconsistente</li> <li>Tamaño del sujeto muy variable</li> <li>Pequeños puntos de ruido en áreas transparentes</li> </ul> <p>Este skill procesa con un flujo fijo:</p> <ol> <li>Recorte con Gemini</li> <li>Limpieza de fondo claro en los bordes</li> <li>Eliminación de pequeños fragmentos de ruido</li> <li>Rotación de imágenes verticales a horizontales</li> <li>Escalado según ancho objetivo</li> <li>Colocación en el centro de un lienzo transparente uniforme</li> </ol> <p>Las imágenes exportadas quedan más ordenadas y son más adecuadas para uso por lotes.</p> <h2 id="escenarios-adecuados">Escenarios adecuados </h2><p>Encaja con estas necesidades:</p> <ul> <li>Procesar fotos de producto por lotes</li> <li>Exportar PNG con fondo transparente de forma uniforme</li> <li>Unificar el tamaño visual principal</li> <li>Necesitar un flujo estable y repetible</li> </ul> <p>Si solo procesas pocas imágenes, o si cada imagen necesita ajustar manualmente la composición, quizá no sea la herramienta más adecuada.</p> <h2 id="inicio-rápido">Inicio rápido </h2><p>La forma más directa de ejecución:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="p">&amp;</span> <span class="s2">&#34;.\.venv\Scripts\python.exe&#34;</span> <span class="s2">&#34;.codex\skills\product-cutout-normalize\scripts\run_pipeline.py&#34;</span> <span class="s2">&#34;input_dir&#34;</span> <span class="s2">&#34;output_dir&#34;</span> <span class="p">-</span><span class="n">-overwrite</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Antes de ejecutar necesitas:</p> <ul> <li><code>GEMINI_API_KEY</code></li> <li><code>google-genai</code></li> <li><code>Pillow</code></li> </ul> <p>Instalar dependencias:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="p">.\.</span><span class="n">venv</span><span class="p">\</span><span class="n">Scripts</span><span class="p">\</span><span class="n">python</span><span class="p">.</span><span class="py">exe</span> <span class="n">-m</span> <span class="n">pip</span> <span class="n">install</span> <span class="nb">google-genai</span> <span class="n">pillow</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Configurar variable de entorno:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">$env:GEMINI_API_KEY</span><span class="p">=</span><span class="s2">&#34;your_api_key&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="reglas-de-salida">Reglas de salida </h2><p>Salida predeterminada:</p> <ul> <li><code>PNG</code> con fondo transparente</li> <li>Lienzo <code>1024x1024</code></li> <li>Ancho del sujeto <code>820px</code></li> <li>Sujeto centrado</li> <li>Se limpian pequeños puntos de ruido</li> </ul> <p>Así que no es solo un script de quitar fondo, sino más bien un script de organización de imágenes de producto.</p> <h2 id="parámetros-principales">Parámetros principales </h2><p>Parámetros habituales:</p> <ul> <li><code>--model</code> Predeterminado: <code>gemini-2.5-flash-image</code></li> <li><code>--canvas-size</code> Tamaño del lienzo cuadrado de salida, predeterminado <code>1024</code></li> <li><code>--target-width</code> Ancho visible del sujeto, predeterminado <code>820</code></li> <li><code>--min-component-pixels</code> Fragmentos transparentes con menos píxeles que este valor se eliminan, predeterminado <code>500</code></li> <li><code>--overwrite</code> Sobrescribe directamente si el archivo de salida ya existe</li> </ul> <p>Por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="p">&amp;</span> <span class="s2">&#34;.\.venv\Scripts\python.exe&#34;</span> <span class="s2">&#34;.codex\skills\product-cutout-normalize\scripts\run_pipeline.py&#34;</span> <span class="s2">&#34;.\input&#34;</span> <span class="s2">&#34;.\output&#34;</span> <span class="p">-</span><span class="n">-canvas-size</span> <span class="mf">1280</span> <span class="p">-</span><span class="n">-target-width</span> <span class="mf">960</span> <span class="p">-</span><span class="n">-overwrite</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="flujo-de-procesamiento">Flujo de procesamiento </h2><p>El flujo es simple:</p> <ol> <li>Recorte con Gemini</li> <li>Limpieza de fondo claro en los bordes</li> <li>Eliminación de pequeños fragmentos de ruido</li> <li>Rotación de imágenes verticales a horizontales</li> <li>Escalado según ancho objetivo</li> <li>Colocación en el centro de un lienzo transparente uniforme</li> </ol> <h2 id="diferencia-frente-a-scripts-comunes-de-recorte">Diferencia frente a scripts comunes de recorte </h2><p>Comparado con un script común de eliminación de fondo, también trata:</p> <ul> <li>Orientación uniforme del sujeto</li> <li>Tamaño uniforme del sujeto</li> <li>Tamaño uniforme del lienzo</li> <li>Limpieza de pequeños fragmentos de ruido</li> <li>Resultados más adecuados para colocarse directamente en una biblioteca de materiales</li> </ul> <h2 id="código-fuente-de-skillmd">Código fuente de SKILL.md </h2><p>Abajo se conserva el código fuente completo de <code>SKILL.md</code>, sin cambios:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span><span class="lnt">34 </span><span class="lnt">35 </span><span class="lnt">36 </span><span class="lnt">37 </span><span class="lnt">38 </span><span class="lnt">39 </span><span class="lnt">40 </span><span class="lnt">41 </span><span class="lnt">42 </span><span class="lnt">43 </span><span class="lnt">44 </span><span class="lnt">45 </span><span class="lnt">46 </span><span class="lnt">47 </span><span class="lnt">48 </span><span class="lnt">49 </span><span class="lnt">50 </span><span class="lnt">51 </span><span class="lnt">52 </span><span class="lnt">53 </span><span class="lnt">54 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-md" data-lang="md"><span class="line"><span class="cl">--- </span></span><span class="line"><span class="cl">name: product-cutout-normalize </span></span><span class="line"><span class="cl">description: Run a reusable Gemini product-image pipeline that removes backgrounds, preserves the full subject, rotates tall products to a horizontal orientation, centers them on a 1024x1024 transparent canvas, and normalizes the visible subject width to 820px. Use when the user wants a repeatable cutout-and-normalize workflow for product photos or asks to batch-process product images into standardized square PNG assets. </span></span><span class="line"><span class="cl">--- </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gh"># Product Cutout Normalize </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Use this skill when product photos need the same deterministic finishing pipeline: </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> Gemini cutout from the original photo </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> border cleanup to transparent </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> preserve the full subject </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> rotate to horizontal when the subject is taller than it is wide </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> center on a <span class="sb">`1024x1024`</span> transparent canvas </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> normalize the visible subject width to <span class="sb">`820px`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## Quick Start </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Run the bundled script: </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">```powershell </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">&amp;</span> <span class="s2">&#34;.\.venv\Scripts\python.exe&#34;</span> <span class="s2">&#34;.codex\skills\product-cutout-normalize\scripts\run_pipeline.py&#34;</span> <span class="s2">&#34;input_dir&#34;</span> <span class="s2">&#34;output_dir&#34;</span> <span class="p">-</span><span class="n">-overwrite</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s">```</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Required environment: </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`GEMINI_API_KEY`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`google-genai`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`Pillow`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## Workflow </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">1.</span> Confirm the request matches this standard pipeline. If the user asks for a different canvas size, subject width, or layout rule, pass explicit flags instead of changing the script. </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">2.</span> Run the bundled script on the input directory. </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">3.</span> If a result looks misaligned, inspect the alpha bounding box and small detached artifacts first; this pipeline already removes tiny alpha components by default. </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">4.</span> Report the exact input and output directories used, plus any non-default flags. </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## Script </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Primary entry point: </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`scripts/run_pipeline.py`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">Key flags: </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`--model`</span>: Gemini image model, default <span class="sb">`gemini-2.5-flash-image`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`--canvas-size`</span>: output square size, default <span class="sb">`1024`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`--target-width`</span>: visible subject width after normalization, default <span class="sb">`820`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`--min-component-pixels`</span>: remove detached alpha specks smaller than this, default <span class="sb">`500`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`--overwrite`</span>: replace existing outputs in the destination directory </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## Repo Integration </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">If the current project already has [<span class="nt">`scripts/nano_banana_cutout.py`</span>](<span class="na">/c:/Work/my_shop/scripts/nano_banana_cutout.py</span>), prefer that repo script when the user wants the same pipeline inside this repository. Use the bundled skill script when the task is cross-project reuse or when you want the workflow to stay self-contained inside the skill. </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="código-fuente-de-scriptsrun_pipelinepy">Código fuente de scripts/run_pipeline.py </h2><p>Abajo se conserva el código fuente completo de <code>scripts/run_pipeline.py</code>, sin cambios:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt"> 10 </span><span class="lnt"> 11 </span><span class="lnt"> 12 </span><span class="lnt"> 13 </span><span class="lnt"> 14 </span><span class="lnt"> 15 </span><span class="lnt"> 16 </span><span class="lnt"> 17 </span><span class="lnt"> 18 </span><span class="lnt"> 19 </span><span class="lnt"> 20 </span><span class="lnt"> 21 </span><span class="lnt"> 22 </span><span class="lnt"> 23 </span><span class="lnt"> 24 </span><span class="lnt"> 25 </span><span class="lnt"> 26 </span><span class="lnt"> 27 </span><span class="lnt"> 28 </span><span class="lnt"> 29 </span><span class="lnt"> 30 </span><span class="lnt"> 31 </span><span class="lnt"> 32 </span><span class="lnt"> 33 </span><span class="lnt"> 34 </span><span class="lnt"> 35 </span><span class="lnt"> 36 </span><span class="lnt"> 37 </span><span class="lnt"> 38 </span><span class="lnt"> 39 </span><span class="lnt"> 40 </span><span class="lnt"> 41 </span><span class="lnt"> 42 </span><span class="lnt"> 43 </span><span class="lnt"> 44 </span><span class="lnt"> 45 </span><span class="lnt"> 46 </span><span class="lnt"> 47 </span><span class="lnt"> 48 </span><span class="lnt"> 49 </span><span class="lnt"> 50 </span><span class="lnt"> 51 </span><span class="lnt"> 52 </span><span class="lnt"> 53 </span><span class="lnt"> 54 </span><span class="lnt"> 55 </span><span class="lnt"> 56 </span><span class="lnt"> 57 </span><span class="lnt"> 58 </span><span class="lnt"> 59 </span><span class="lnt"> 60 </span><span class="lnt"> 61 </span><span class="lnt"> 62 </span><span class="lnt"> 63 </span><span class="lnt"> 64 </span><span class="lnt"> 65 </span><span class="lnt"> 66 </span><span class="lnt"> 67 </span><span class="lnt"> 68 </span><span class="lnt"> 69 </span><span class="lnt"> 70 </span><span class="lnt"> 71 </span><span class="lnt"> 72 </span><span class="lnt"> 73 </span><span class="lnt"> 74 </span><span class="lnt"> 75 </span><span class="lnt"> 76 </span><span class="lnt"> 77 </span><span class="lnt"> 78 </span><span class="lnt"> 79 </span><span class="lnt"> 80 </span><span class="lnt"> 81 </span><span class="lnt"> 82 </span><span class="lnt"> 83 </span><span class="lnt"> 84 </span><span class="lnt"> 85 </span><span class="lnt"> 86 </span><span class="lnt"> 87 </span><span class="lnt"> 88 </span><span class="lnt"> 89 </span><span class="lnt"> 90 </span><span class="lnt"> 91 </span><span class="lnt"> 92 </span><span class="lnt"> 93 </span><span class="lnt"> 94 </span><span class="lnt"> 95 </span><span class="lnt"> 96 </span><span class="lnt"> 97 </span><span class="lnt"> 98 </span><span class="lnt"> 99 </span><span class="lnt">100 </span><span class="lnt">101 </span><span class="lnt">102 </span><span class="lnt">103 </span><span class="lnt">104 </span><span class="lnt">105 </span><span class="lnt">106 </span><span class="lnt">107 </span><span class="lnt">108 </span><span class="lnt">109 </span><span class="lnt">110 </span><span class="lnt">111 </span><span class="lnt">112 </span><span class="lnt">113 </span><span class="lnt">114 </span><span class="lnt">115 </span><span class="lnt">116 </span><span class="lnt">117 </span><span class="lnt">118 </span><span class="lnt">119 </span><span class="lnt">120 </span><span class="lnt">121 </span><span class="lnt">122 </span><span class="lnt">123 </span><span class="lnt">124 </span><span class="lnt">125 </span><span class="lnt">126 </span><span class="lnt">127 </span><span class="lnt">128 </span><span class="lnt">129 </span><span class="lnt">130 </span><span class="lnt">131 </span><span class="lnt">132 </span><span class="lnt">133 </span><span class="lnt">134 </span><span class="lnt">135 </span><span class="lnt">136 </span><span class="lnt">137 </span><span class="lnt">138 </span><span class="lnt">139 </span><span class="lnt">140 </span><span class="lnt">141 </span><span class="lnt">142 </span><span class="lnt">143 </span><span class="lnt">144 </span><span class="lnt">145 </span><span class="lnt">146 </span><span class="lnt">147 </span><span class="lnt">148 </span><span class="lnt">149 </span><span class="lnt">150 </span><span class="lnt">151 </span><span class="lnt">152 </span><span class="lnt">153 </span><span class="lnt">154 </span><span class="lnt">155 </span><span class="lnt">156 </span><span class="lnt">157 </span><span class="lnt">158 </span><span class="lnt">159 </span><span class="lnt">160 </span><span class="lnt">161 </span><span class="lnt">162 </span><span class="lnt">163 </span><span class="lnt">164 </span><span class="lnt">165 </span><span class="lnt">166 </span><span class="lnt">167 </span><span class="lnt">168 </span><span class="lnt">169 </span><span class="lnt">170 </span><span class="lnt">171 </span><span class="lnt">172 </span><span class="lnt">173 </span><span class="lnt">174 </span><span class="lnt">175 </span><span class="lnt">176 </span><span class="lnt">177 </span><span class="lnt">178 </span><span class="lnt">179 </span><span class="lnt">180 </span><span class="lnt">181 </span><span class="lnt">182 </span><span class="lnt">183 </span><span class="lnt">184 </span><span class="lnt">185 </span><span class="lnt">186 </span><span class="lnt">187 </span><span class="lnt">188 </span><span class="lnt">189 </span><span class="lnt">190 </span><span class="lnt">191 </span><span class="lnt">192 </span><span class="lnt">193 </span><span class="lnt">194 </span><span class="lnt">195 </span><span class="lnt">196 </span><span class="lnt">197 </span><span class="lnt">198 </span><span class="lnt">199 </span><span class="lnt">200 </span><span class="lnt">201 </span><span class="lnt">202 </span><span class="lnt">203 </span><span class="lnt">204 </span><span class="lnt">205 </span><span class="lnt">206 </span><span class="lnt">207 </span><span class="lnt">208 </span><span class="lnt">209 </span><span class="lnt">210 </span><span class="lnt">211 </span><span class="lnt">212 </span><span class="lnt">213 </span><span class="lnt">214 </span><span class="lnt">215 </span><span class="lnt">216 </span><span class="lnt">217 </span><span class="lnt">218 </span><span class="lnt">219 </span><span class="lnt">220 </span><span class="lnt">221 </span><span class="lnt">222 </span><span class="lnt">223 </span><span class="lnt">224 </span><span class="lnt">225 </span><span class="lnt">226 </span><span class="lnt">227 </span><span class="lnt">228 </span><span class="lnt">229 </span><span class="lnt">230 </span><span class="lnt">231 </span><span class="lnt">232 </span><span class="lnt">233 </span><span class="lnt">234 </span><span class="lnt">235 </span><span class="lnt">236 </span><span class="lnt">237 </span><span class="lnt">238 </span><span class="lnt">239 </span><span class="lnt">240 </span><span class="lnt">241 </span><span class="lnt">242 </span><span class="lnt">243 </span><span class="lnt">244 </span><span class="lnt">245 </span><span class="lnt">246 </span><span class="lnt">247 </span><span class="lnt">248 </span><span class="lnt">249 </span><span class="lnt">250 </span><span class="lnt">251 </span><span class="lnt">252 </span><span class="lnt">253 </span><span class="lnt">254 </span><span class="lnt">255 </span><span class="lnt">256 </span><span class="lnt">257 </span><span class="lnt">258 </span><span class="lnt">259 </span><span class="lnt">260 </span><span class="lnt">261 </span><span class="lnt">262 </span><span class="lnt">263 </span><span class="lnt">264 </span><span class="lnt">265 </span><span class="lnt">266 </span><span class="lnt">267 </span><span class="lnt">268 </span><span class="lnt">269 </span><span class="lnt">270 </span><span class="lnt">271 </span><span class="lnt">272 </span><span class="lnt">273 </span><span class="lnt">274 </span><span class="lnt">275 </span><span class="lnt">276 </span><span class="lnt">277 </span><span class="lnt">278 </span><span class="lnt">279 </span><span class="lnt">280 </span><span class="lnt">281 </span><span class="lnt">282 </span><span class="lnt">283 </span><span class="lnt">284 </span><span class="lnt">285 </span><span class="lnt">286 </span><span class="lnt">287 </span><span class="lnt">288 </span><span class="lnt">289 </span><span class="lnt">290 </span><span class="lnt">291 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">__future__</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">annotations</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">import</span> <span class="nn">argparse</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">import</span> <span class="nn">os</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">collections</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">deque</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">pathlib</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">Path</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">PIL</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">Image</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">try</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="kn">from</span> <span class="nn">google</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">genai</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">except</span> <span class="ne">ImportError</span> <span class="k">as</span> <span class="n">exc</span><span class="p">:</span> <span class="c1"># pragma: no cover</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">SystemExit</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s2">&#34;Missing dependency: google-genai. Install it with &#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="sa">r</span><span class="s2">&#34;&#39;.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install google-genai&#39;.&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">)</span> <span class="kn">from</span> <span class="nn">exc</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">PROMPT</span> <span class="o">=</span> <span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s2">&#34;Remove the entire background from this product photo and return only the product &#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s2">&#34;on a fully transparent background as a PNG. Keep the full product intact, preserve &#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s2">&#34;thin cable details, clean the inner loops and holes, and do not add any new objects &#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s2">&#34;or shadows.&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">DEFAULT_CANVAS_SIZE</span> <span class="o">=</span> <span class="mi">1024</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">DEFAULT_TARGET_WIDTH</span> <span class="o">=</span> <span class="mi">820</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">DEFAULT_MIN_COMPONENT_PIXELS</span> <span class="o">=</span> <span class="mi">500</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">SUPPORTED_EXTENSIONS</span> <span class="o">=</span> <span class="p">{</span><span class="s2">&#34;.jpg&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;.jpeg&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;.png&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;.webp&#34;</span><span class="p">}</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">is_light_background_pixel</span><span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="nb">bool</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">brightness</span> <span class="o">=</span> <span class="p">(</span><span class="n">r</span> <span class="o">+</span> <span class="n">g</span> <span class="o">+</span> <span class="n">b</span><span class="p">)</span> <span class="o">/</span> <span class="mi">3</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">spread</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">max</span><span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">)</span> <span class="o">-</span> <span class="nb">min</span><span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">brightness</span> <span class="o">&gt;=</span> <span class="mi">170</span> <span class="ow">and</span> <span class="n">spread</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="mi">35</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">to_pil_image</span><span class="p">(</span><span class="n">image_obj</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="nb">isinstance</span><span class="p">(</span><span class="n">image_obj</span><span class="p">,</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">image_obj</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">pil_image</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">getattr</span><span class="p">(</span><span class="n">image_obj</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;_pil_image&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="kc">None</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="nb">isinstance</span><span class="p">(</span><span class="n">pil_image</span><span class="p">,</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">pil_image</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">as_pil</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">getattr</span><span class="p">(</span><span class="n">image_obj</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;pil_image&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="kc">None</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="nb">isinstance</span><span class="p">(</span><span class="n">as_pil</span><span class="p">,</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">as_pil</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">TypeError</span><span class="p">(</span><span class="sa">f</span><span class="s2">&#34;Unsupported image object type: </span><span class="si">{</span><span class="nb">type</span><span class="p">(</span><span class="n">image_obj</span><span class="p">)</span><span class="si">!r}</span><span class="s2">&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">make_transparent_from_borders</span><span class="p">(</span><span class="n">image</span><span class="p">:</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">rgba</span> <span class="o">=</span> <span class="n">image</span><span class="o">.</span><span class="n">convert</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;RGBA&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">width</span><span class="p">,</span> <span class="n">height</span> <span class="o">=</span> <span class="n">rgba</span><span class="o">.</span><span class="n">size</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">pixels</span> <span class="o">=</span> <span class="n">rgba</span><span class="o">.</span><span class="n">load</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">visited</span><span class="p">:</span> <span class="nb">set</span><span class="p">[</span><span class="nb">tuple</span><span class="p">[</span><span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="nb">int</span><span class="p">]]</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">set</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">queue</span><span class="p">:</span> <span class="n">deque</span><span class="p">[</span><span class="nb">tuple</span><span class="p">[</span><span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="nb">int</span><span class="p">]]</span> <span class="o">=</span> <span class="n">deque</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">def</span> <span class="nf">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="kc">None</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">)</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">visited</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">,</span> <span class="n">_</span> <span class="o">=</span> <span class="n">pixels</span><span class="p">[</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">]</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">is_light_background_pixel</span><span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">visited</span><span class="o">.</span><span class="n">add</span><span class="p">((</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">queue</span><span class="o">.</span><span class="n">append</span><span class="p">((</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">x</span> <span class="ow">in</span> <span class="nb">range</span><span class="p">(</span><span class="n">width</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">height</span> <span class="o">-</span> <span class="mi">1</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">y</span> <span class="ow">in</span> <span class="nb">range</span><span class="p">(</span><span class="n">height</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="n">width</span> <span class="o">-</span> <span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">while</span> <span class="n">queue</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span> <span class="o">=</span> <span class="n">queue</span><span class="o">.</span><span class="n">popleft</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">nx</span><span class="p">,</span> <span class="n">ny</span> <span class="ow">in</span> <span class="p">((</span><span class="n">x</span> <span class="o">-</span> <span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">),</span> <span class="p">(</span><span class="n">x</span> <span class="o">+</span> <span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">),</span> <span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span> <span class="o">-</span> <span class="mi">1</span><span class="p">),</span> <span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span> <span class="o">+</span> <span class="mi">1</span><span class="p">)):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="mi">0</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="n">nx</span> <span class="o">&lt;</span> <span class="n">width</span> <span class="ow">and</span> <span class="mi">0</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="n">ny</span> <span class="o">&lt;</span> <span class="n">height</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="n">nx</span><span class="p">,</span> <span class="n">ny</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">visited</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">pixels</span><span class="p">[</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">]</span> <span class="o">=</span> <span class="p">(</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">rgba</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">remove_small_components</span><span class="p">(</span><span class="n">image</span><span class="p">:</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">,</span> <span class="n">min_component_pixels</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">min_component_pixels</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="mi">0</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">image</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">rgba</span> <span class="o">=</span> <span class="n">image</span><span class="o">.</span><span class="n">convert</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;RGBA&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">alpha</span> <span class="o">=</span> <span class="n">rgba</span><span class="o">.</span><span class="n">getchannel</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;A&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">width</span><span class="p">,</span> <span class="n">height</span> <span class="o">=</span> <span class="n">rgba</span><span class="o">.</span><span class="n">size</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">alpha_pixels</span> <span class="o">=</span> <span class="n">alpha</span><span class="o">.</span><span class="n">load</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">rgba_pixels</span> <span class="o">=</span> <span class="n">rgba</span><span class="o">.</span><span class="n">load</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">visited</span><span class="p">:</span> <span class="nb">set</span><span class="p">[</span><span class="nb">tuple</span><span class="p">[</span><span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="nb">int</span><span class="p">]]</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">set</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">y</span> <span class="ow">in</span> <span class="nb">range</span><span class="p">(</span><span class="n">height</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">x</span> <span class="ow">in</span> <span class="nb">range</span><span class="p">(</span><span class="n">width</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">alpha_pixels</span><span class="p">[</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">]</span> <span class="o">==</span> <span class="mi">0</span> <span class="ow">or</span> <span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">)</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">visited</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">continue</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">queue</span><span class="p">:</span> <span class="n">deque</span><span class="p">[</span><span class="nb">tuple</span><span class="p">[</span><span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="nb">int</span><span class="p">]]</span> <span class="o">=</span> <span class="n">deque</span><span class="p">([(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">)])</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">visited</span><span class="o">.</span><span class="n">add</span><span class="p">((</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">component</span><span class="p">:</span> <span class="nb">list</span><span class="p">[</span><span class="nb">tuple</span><span class="p">[</span><span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="nb">int</span><span class="p">]]</span> <span class="o">=</span> <span class="p">[]</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">while</span> <span class="n">queue</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">cx</span><span class="p">,</span> <span class="n">cy</span> <span class="o">=</span> <span class="n">queue</span><span class="o">.</span><span class="n">popleft</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">component</span><span class="o">.</span><span class="n">append</span><span class="p">((</span><span class="n">cx</span><span class="p">,</span> <span class="n">cy</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">nx</span><span class="p">,</span> <span class="n">ny</span> <span class="ow">in</span> <span class="p">((</span><span class="n">cx</span> <span class="o">-</span> <span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="n">cy</span><span class="p">),</span> <span class="p">(</span><span class="n">cx</span> <span class="o">+</span> <span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="n">cy</span><span class="p">),</span> <span class="p">(</span><span class="n">cx</span><span class="p">,</span> <span class="n">cy</span> <span class="o">-</span> <span class="mi">1</span><span class="p">),</span> <span class="p">(</span><span class="n">cx</span><span class="p">,</span> <span class="n">cy</span> <span class="o">+</span> <span class="mi">1</span><span class="p">)):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="mi">0</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="n">nx</span> <span class="o">&lt;</span> <span class="n">width</span> <span class="ow">and</span> <span class="mi">0</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="n">ny</span> <span class="o">&lt;</span> <span class="n">height</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">alpha_pixels</span><span class="p">[</span><span class="n">nx</span><span class="p">,</span> <span class="n">ny</span><span class="p">]</span> <span class="o">==</span> <span class="mi">0</span> <span class="ow">or</span> <span class="p">(</span><span class="n">nx</span><span class="p">,</span> <span class="n">ny</span><span class="p">)</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">visited</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">continue</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">visited</span><span class="o">.</span><span class="n">add</span><span class="p">((</span><span class="n">nx</span><span class="p">,</span> <span class="n">ny</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">queue</span><span class="o">.</span><span class="n">append</span><span class="p">((</span><span class="n">nx</span><span class="p">,</span> <span class="n">ny</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="nb">len</span><span class="p">(</span><span class="n">component</span><span class="p">)</span> <span class="o">&lt;</span> <span class="n">min_component_pixels</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">px</span><span class="p">,</span> <span class="n">py</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">component</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">,</span> <span class="n">_</span> <span class="o">=</span> <span class="n">rgba_pixels</span><span class="p">[</span><span class="n">px</span><span class="p">,</span> <span class="n">py</span><span class="p">]</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">rgba_pixels</span><span class="p">[</span><span class="n">px</span><span class="p">,</span> <span class="n">py</span><span class="p">]</span> <span class="o">=</span> <span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">rgba</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">normalize_product_image</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">image</span><span class="p">:</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">canvas_size</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">target_width</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">rgba</span> <span class="o">=</span> <span class="n">image</span><span class="o">.</span><span class="n">convert</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;RGBA&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">bbox</span> <span class="o">=</span> <span class="n">rgba</span><span class="o">.</span><span class="n">getchannel</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;A&#34;</span><span class="p">)</span><span class="o">.</span><span class="n">getbbox</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">bbox</span> <span class="ow">is</span> <span class="kc">None</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">new</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;RGBA&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="p">(</span><span class="n">canvas_size</span><span class="p">,</span> <span class="n">canvas_size</span><span class="p">),</span> <span class="p">(</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">subject</span> <span class="o">=</span> <span class="n">rgba</span><span class="o">.</span><span class="n">crop</span><span class="p">(</span><span class="n">bbox</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">subject</span><span class="o">.</span><span class="n">height</span> <span class="o">&gt;</span> <span class="n">subject</span><span class="o">.</span><span class="n">width</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">subject</span> <span class="o">=</span> <span class="n">subject</span><span class="o">.</span><span class="n">rotate</span><span class="p">(</span><span class="o">-</span><span class="mi">90</span><span class="p">,</span> <span class="n">expand</span><span class="o">=</span><span class="kc">True</span><span class="p">,</span> <span class="n">resample</span><span class="o">=</span><span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Resampling</span><span class="o">.</span><span class="n">BICUBIC</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">rotated_bbox</span> <span class="o">=</span> <span class="n">subject</span><span class="o">.</span><span class="n">getchannel</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;A&#34;</span><span class="p">)</span><span class="o">.</span><span class="n">getbbox</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">rotated_bbox</span> <span class="ow">is</span> <span class="ow">not</span> <span class="kc">None</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">subject</span> <span class="o">=</span> <span class="n">subject</span><span class="o">.</span><span class="n">crop</span><span class="p">(</span><span class="n">rotated_bbox</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">scale</span> <span class="o">=</span> <span class="n">target_width</span> <span class="o">/</span> <span class="n">subject</span><span class="o">.</span><span class="n">width</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">subject</span> <span class="o">=</span> <span class="n">subject</span><span class="o">.</span><span class="n">resize</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">(</span><span class="n">target_width</span><span class="p">,</span> <span class="nb">max</span><span class="p">(</span><span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="nb">int</span><span class="p">(</span><span class="nb">round</span><span class="p">(</span><span class="n">subject</span><span class="o">.</span><span class="n">height</span> <span class="o">*</span> <span class="n">scale</span><span class="p">)))),</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Resampling</span><span class="o">.</span><span class="n">LANCZOS</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">canvas</span> <span class="o">=</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">new</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;RGBA&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="p">(</span><span class="n">canvas_size</span><span class="p">,</span> <span class="n">canvas_size</span><span class="p">),</span> <span class="p">(</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">offset_x</span> <span class="o">=</span> <span class="p">(</span><span class="n">canvas_size</span> <span class="o">-</span> <span class="n">subject</span><span class="o">.</span><span class="n">width</span><span class="p">)</span> <span class="o">//</span> <span class="mi">2</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">offset_y</span> <span class="o">=</span> <span class="p">(</span><span class="n">canvas_size</span> <span class="o">-</span> <span class="n">subject</span><span class="o">.</span><span class="n">height</span><span class="p">)</span> <span class="o">//</span> <span class="mi">2</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">canvas</span><span class="o">.</span><span class="n">alpha_composite</span><span class="p">(</span><span class="n">subject</span><span class="p">,</span> <span class="p">(</span><span class="n">offset_x</span><span class="p">,</span> <span class="n">offset_y</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">canvas</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span 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class="cl"> <span class="n">parts</span> <span class="o">=</span> <span class="n">response</span><span class="o">.</span><span class="n">candidates</span><span class="p">[</span><span class="mi">0</span><span class="p">]</span><span class="o">.</span><span class="n">content</span><span class="o">.</span><span class="n">parts</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="ow">not</span> <span class="n">parts</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">RuntimeError</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;Model returned no content parts.&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">part</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">parts</span><span 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</span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">client</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">model</span><span class="p">:</span> <span class="nb">str</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">canvas_size</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">target_width</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">min_component_pixels</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="kc">None</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">with</span> <span 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class="n">image</span><span class="p">],</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">save_first_image_part</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">response</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">dst</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">canvas_size</span><span class="o">=</span><span class="n">canvas_size</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">target_width</span><span class="o">=</span><span class="n">target_width</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">min_component_pixels</span><span class="o">=</span><span 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class="line"><span class="cl"> <span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">add_argument</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;input_dir&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="nb">type</span><span class="o">=</span><span class="n">Path</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">add_argument</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;output_dir&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="nb">type</span><span class="o">=</span><span class="n">Path</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">add_argument</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;--model&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="n">default</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;gemini-2.5-flash-image&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">add_argument</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;--canvas-size&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="nb">type</span><span class="o">=</span><span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="n">default</span><span class="o">=</span><span class="n">DEFAULT_CANVAS_SIZE</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">add_argument</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;--target-width&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="nb">type</span><span class="o">=</span><span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="n">default</span><span class="o">=</span><span class="n">DEFAULT_TARGET_WIDTH</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">add_argument</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;--min-component-pixels&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="nb">type</span><span class="o">=</span><span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="n">default</span><span class="o">=</span><span class="n">DEFAULT_MIN_COMPONENT_PIXELS</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">add_argument</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;--overwrite&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="n">action</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;store_true&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">parse_args</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">main</span><span class="p">()</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="kc">None</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">args</span> <span class="o">=</span> <span class="n">parse_args</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">api_key</span> <span class="o">=</span> <span class="n">os</span><span class="o">.</span><span class="n">environ</span><span class="o">.</span><span class="n">get</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;GEMINI_API_KEY&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="ow">not</span> <span class="n">api_key</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">SystemExit</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;Missing GEMINI_API_KEY environment variable.&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="ow">not</span> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">input_dir</span><span class="o">.</span><span class="n">is_dir</span><span class="p">():</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">SystemExit</span><span class="p">(</span><span class="sa">f</span><span class="s2">&#34;Input directory does not exist: </span><span class="si">{</span><span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">input_dir</span><span class="si">}</span><span class="s2">&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">canvas_size</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="mi">0</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">SystemExit</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;--canvas-size must be positive.&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">target_width</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="mi">0</span> <span class="ow">or</span> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">target_width</span> <span class="o">&gt;</span> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">canvas_size</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">SystemExit</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;--target-width must be positive and no larger than --canvas-size.&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">min_component_pixels</span> <span class="o">&lt;</span> <span class="mi">0</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">SystemExit</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;--min-component-pixels must be &gt;= 0.&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">output_dir</span><span class="o">.</span><span class="n">mkdir</span><span class="p">(</span><span class="n">parents</span><span class="o">=</span><span class="kc">True</span><span class="p">,</span> <span class="n">exist_ok</span><span class="o">=</span><span class="kc">True</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">client</span> <span class="o">=</span> <span class="n">genai</span><span class="o">.</span><span class="n">Client</span><span class="p">(</span><span class="n">api_key</span><span class="o">=</span><span class="n">api_key</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">src</span> <span class="ow">in</span> <span class="nb">sorted</span><span class="p">(</span><span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">input_dir</span><span class="o">.</span><span class="n">iterdir</span><span class="p">()):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="ow">not</span> <span class="n">src</span><span class="o">.</span><span class="n">is_file</span><span class="p">()</span> <span class="ow">or</span> <span class="n">src</span><span class="o">.</span><span class="n">suffix</span><span class="o">.</span><span class="n">lower</span><span class="p">()</span> <span class="ow">not</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">SUPPORTED_EXTENSIONS</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">continue</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">dst</span> <span class="o">=</span> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">output_dir</span> <span class="o">/</span> <span class="sa">f</span><span class="s2">&#34;</span><span class="si">{</span><span class="n">src</span><span class="o">.</span><span class="n">stem</span><span class="si">}</span><span class="s2">.png&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">dst</span><span class="o">.</span><span class="n">exists</span><span class="p">()</span> <span class="ow">and</span> <span class="ow">not</span> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">overwrite</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nb">print</span><span class="p">(</span><span class="sa">f</span><span class="s2">&#34;skip </span><span class="si">{</span><span class="n">dst</span><span class="si">}</span><span class="s2">&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">continue</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">process_image</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">src</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">dst</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">client</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">model</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">canvas_size</span><span class="o">=</span><span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">canvas_size</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">target_width</span><span class="o">=</span><span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">target_width</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">min_component_pixels</span><span class="o">=</span><span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">min_component_pixels</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nb">print</span><span class="p">(</span><span class="n">dst</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">if</span> <span class="vm">__name__</span> <span class="o">==</span> <span class="s2">&#34;__main__&#34;</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">main</span><span class="p">()</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Descargar adjunto: <a class="link" href="product-cutout-normalize.7z" >product-cutout-normalize.7z</a></p> https://www.knightli.com/es/2026/04/09/google-nano-banana-cutout-guide/ Thu, 09 Apr 2026 20:10:48 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/09/google-nano-banana-cutout-guide/ <p>Este artículo usa un script Python realmente ejecutable para demostrar cómo llamar a la capacidad de edición de imágenes <code>Nano Banana</code> de Google y recortar fondos de imágenes de producto.</p> <p>El objetivo de esta implementación es muy claro:</p> <ul> <li>Leer imágenes de producto desde un directorio</li> <li>Llamar al modelo de imagen de Google para eliminar el fondo</li> <li>Hacer una limpieza local adicional del fondo transparente sobre la imagen devuelta</li> <li>Exportar finalmente como <code>PNG</code> con fondo transparente</li> </ul> <p>Si ya tienes un lote de imágenes de producto con fondo blanco, fotos de auriculares o cables, y quieres generar rápidamente imágenes de fondo transparente aptas para e-commerce, esta forma es bastante directa.</p> <h2 id="qué-hace-este-código">Qué hace este código </h2><p>Este script se divide principalmente en 4 partes:</p> <ol> <li>Definir el prompt para que el modelo sepa que debe &ldquo;quitar fondo, conservar sujeto, no añadir sombras&rdquo;</li> <li>Llamar a la interfaz de generación de imágenes de <code>google-genai</code></li> <li>Extraer el resultado de imagen desde la respuesta del modelo</li> <li>Usar lógica local para convertir fondos claros de los bordes en transparencia, reduciendo restos de borde</li> </ol> <p>Es decir, no se limita a enviar una imagen al modelo y terminar, sino que encadena &ldquo;edición con modelo + posprocesamiento local&rdquo;.</p> <h2 id="preparación-antes-de-ejecutar">Preparación antes de ejecutar </h2><p>Primero instala dependencias:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">.<span class="se">\.</span>venv<span class="se">\S</span>cripts<span class="se">\p</span>ython.exe -m pip install google-genai pillow </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="cómo-obtener-gemini_api_key">Cómo obtener GEMINI_API_KEY </h2><p><code>GEMINI_API_KEY</code> es la clave usada para llamar a Gemini API. Según el quickstart oficial de Google, si todavía no tienes una key, puedes crearla directamente en Google AI Studio.</p> <p>Pasos:</p> <ol> <li>Abre Google AI Studio.</li> <li>Inicia sesión con tu cuenta de Google.</li> <li>Busca la página <code>Get API key</code> o <code>API keys</code>.</li> <li>Crea una nueva API key.</li> <li>Copia la key generada.</li> <li>Configúrala como variable de entorno local para que el script pueda leerla.</li> </ol> <p>Si la página todavía no tiene un proyecto disponible, normalmente hay que completar primero la inicialización del proyecto y después volver a la página de API Key para crear la clave.</p> <p>Después de obtener la key, configura la variable de entorno:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">$env</span>:GEMINI_API_KEY<span class="o">=</span><span class="s2">&#34;your_api_key&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si usas <code>cmd</code>, puedes escribir:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">set</span> <span class="nv">GEMINI_API_KEY</span><span class="o">=</span>your_api_key </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si configuras a la vez <code>GEMINI_API_KEY</code> y <code>GOOGLE_API_KEY</code>, en ejecución normalmente se leerá primero <code>GOOGLE_API_KEY</code>, así que se recomienda conservar solo una para evitar confusión.</p> <h2 id="ejemplo-de-estructura-de-directorios">Ejemplo de estructura de directorios </h2><p>El script recibe dos parámetros:</p> <ul> <li><code>input_dir</code>: directorio de imágenes de entrada</li> <li><code>output_dir</code>: directorio de imágenes de salida</li> </ul> <p>Por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">images/ </span></span><span class="line"><span class="cl"> product1.jpg </span></span><span class="line"><span class="cl"> product2.png </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">output/ </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="cómo-ejecutarlo">Cómo ejecutarlo </h2><p>Suponiendo que el script se llame <code>cutout.py</code>, se ejecuta así:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">.<span class="se">\.</span>venv<span class="se">\S</span>cripts<span class="se">\p</span>ython.exe .<span class="se">\c</span>utout.py .<span class="se">\i</span>mages .<span class="se">\o</span>utput </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si quieres cambiar de modelo, también puedes pasar el parámetro explícitamente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">.<span class="se">\.</span>venv<span class="se">\S</span>cripts<span class="se">\p</span>ython.exe .<span class="se">\c</span>utout.py .<span class="se">\i</span>mages .<span class="se">\o</span>utput --model gemini-2.5-flash-image </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>El script recorrerá estos formatos dentro del directorio de entrada:</p> <ul> <li><code>.jpg</code></li> <li><code>.jpeg</code></li> <li><code>.png</code></li> <li><code>.webp</code></li> </ul> <p>Al terminar, generará archivos <code>PNG</code> con fondo transparente y el mismo nombre en el directorio de salida.</p> <h2 id="flujo-principal-de-llamada">Flujo principal de llamada </h2><p>La llamada clave a Google Nano Banana está aquí:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="n">response</span> <span class="o">=</span> <span class="n">client</span><span class="o">.</span><span class="n">models</span><span class="o">.</span><span class="n">generate_content</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">model</span><span class="o">=</span><span class="n">model</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">contents</span><span class="o">=</span><span class="p">[</span><span class="n">PROMPT</span><span class="p">,</span> <span class="n">image</span><span class="p">],</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">)</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Aquí se pasan dos contenidos:</p> <ul> <li>Un prompt de texto <code>PROMPT</code></li> <li>Una imagen <code>PIL.Image</code></li> </ul> <p>El prompt le pide al modelo eliminar el fondo completo de la imagen de producto, conservar solo el sujeto y enfatiza varios puntos:</p> <ul> <li>Conservar el producto completo</li> <li>Conservar detalles de cables y líneas finas</li> <li>Limpiar huecos internos y zonas anulares</li> <li>No añadir objetos nuevos</li> <li>No añadir sombras</li> </ul> <p>Este tipo de prompt influye mucho en la calidad del recorte, especialmente en detalles como cables de auriculares, bordes transparentes y zonas huecas.</p> <h2 id="por-qué-hacer-otro-posprocesamiento-local">Por qué hacer otro posprocesamiento local </h2><p>Después de que el modelo devuelve el resultado, el script no lo guarda directamente, sino que ejecuta <code>make_transparent_from_borders(image)</code>.</p> <p>La idea de este paso es:</p> <ul> <li>Buscar píxeles de fondo claros desde los bordes de la imagen</li> <li>Usar búsqueda en anchura para marcar todas las zonas claras conectadas</li> <li>Convertir finalmente esas zonas en transparentes</li> </ul> <p>La ventaja es que puede limpiar mejor algunos bordes blancos residuales, fondos gris claro y zonas de borde poco limpias.</p> <p>La condición para decidir &ldquo;si es fondo&rdquo; está aquí:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">is_light_background_pixel</span><span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="nb">bool</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">brightness</span> <span class="o">=</span> <span class="p">(</span><span class="n">r</span> <span class="o">+</span> <span class="n">g</span> <span class="o">+</span> <span class="n">b</span><span class="p">)</span> <span class="o">/</span> <span class="mi">3</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">spread</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">max</span><span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">)</span> <span class="o">-</span> <span class="nb">min</span><span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">brightness</span> <span class="o">&gt;=</span> <span class="mi">170</span> <span class="ow">and</span> <span class="n">spread</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="mi">35</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>En términos simples:</p> <ul> <li>El color debe ser suficientemente claro</li> <li>La diferencia entre los tres canales RGB no debe ser grande</li> </ul> <p>Esto encaja bien con fondos blancos, gris claro o casi de color sólido en imágenes de producto.</p> <h2 id="código-fuente-completo">Código fuente completo </h2><p>Abajo se conserva el código fuente completo actual, para que puedas reutilizarlo o modificarlo directamente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt"> 10 </span><span class="lnt"> 11 </span><span class="lnt"> 12 </span><span class="lnt"> 13 </span><span class="lnt"> 14 </span><span class="lnt"> 15 </span><span class="lnt"> 16 </span><span class="lnt"> 17 </span><span class="lnt"> 18 </span><span class="lnt"> 19 </span><span class="lnt"> 20 </span><span class="lnt"> 21 </span><span class="lnt"> 22 </span><span class="lnt"> 23 </span><span class="lnt"> 24 </span><span class="lnt"> 25 </span><span class="lnt"> 26 </span><span class="lnt"> 27 </span><span class="lnt"> 28 </span><span class="lnt"> 29 </span><span class="lnt"> 30 </span><span class="lnt"> 31 </span><span class="lnt"> 32 </span><span class="lnt"> 33 </span><span class="lnt"> 34 </span><span class="lnt"> 35 </span><span class="lnt"> 36 </span><span class="lnt"> 37 </span><span class="lnt"> 38 </span><span class="lnt"> 39 </span><span class="lnt"> 40 </span><span class="lnt"> 41 </span><span class="lnt"> 42 </span><span class="lnt"> 43 </span><span class="lnt"> 44 </span><span class="lnt"> 45 </span><span class="lnt"> 46 </span><span class="lnt"> 47 </span><span class="lnt"> 48 </span><span class="lnt"> 49 </span><span class="lnt"> 50 </span><span class="lnt"> 51 </span><span class="lnt"> 52 </span><span class="lnt"> 53 </span><span class="lnt"> 54 </span><span class="lnt"> 55 </span><span class="lnt"> 56 </span><span class="lnt"> 57 </span><span class="lnt"> 58 </span><span class="lnt"> 59 </span><span class="lnt"> 60 </span><span class="lnt"> 61 </span><span class="lnt"> 62 </span><span class="lnt"> 63 </span><span class="lnt"> 64 </span><span class="lnt"> 65 </span><span class="lnt"> 66 </span><span class="lnt"> 67 </span><span class="lnt"> 68 </span><span class="lnt"> 69 </span><span class="lnt"> 70 </span><span class="lnt"> 71 </span><span class="lnt"> 72 </span><span class="lnt"> 73 </span><span class="lnt"> 74 </span><span class="lnt"> 75 </span><span class="lnt"> 76 </span><span class="lnt"> 77 </span><span class="lnt"> 78 </span><span class="lnt"> 79 </span><span class="lnt"> 80 </span><span class="lnt"> 81 </span><span class="lnt"> 82 </span><span class="lnt"> 83 </span><span class="lnt"> 84 </span><span class="lnt"> 85 </span><span class="lnt"> 86 </span><span class="lnt"> 87 </span><span class="lnt"> 88 </span><span class="lnt"> 89 </span><span class="lnt"> 90 </span><span class="lnt"> 91 </span><span class="lnt"> 92 </span><span class="lnt"> 93 </span><span class="lnt"> 94 </span><span class="lnt"> 95 </span><span class="lnt"> 96 </span><span class="lnt"> 97 </span><span class="lnt"> 98 </span><span class="lnt"> 99 </span><span class="lnt">100 </span><span class="lnt">101 </span><span class="lnt">102 </span><span class="lnt">103 </span><span class="lnt">104 </span><span class="lnt">105 </span><span class="lnt">106 </span><span class="lnt">107 </span><span class="lnt">108 </span><span class="lnt">109 </span><span class="lnt">110 </span><span class="lnt">111 </span><span class="lnt">112 </span><span class="lnt">113 </span><span class="lnt">114 </span><span class="lnt">115 </span><span class="lnt">116 </span><span class="lnt">117 </span><span class="lnt">118 </span><span class="lnt">119 </span><span class="lnt">120 </span><span class="lnt">121 </span><span class="lnt">122 </span><span class="lnt">123 </span><span class="lnt">124 </span><span class="lnt">125 </span><span class="lnt">126 </span><span class="lnt">127 </span><span class="lnt">128 </span><span class="lnt">129 </span><span class="lnt">130 </span><span class="lnt">131 </span><span class="lnt">132 </span><span class="lnt">133 </span><span class="lnt">134 </span><span class="lnt">135 </span><span class="lnt">136 </span><span class="lnt">137 </span><span class="lnt">138 </span><span class="lnt">139 </span><span class="lnt">140 </span><span class="lnt">141 </span><span class="lnt">142 </span><span class="lnt">143 </span><span class="lnt">144 </span><span class="lnt">145 </span><span class="lnt">146 </span><span class="lnt">147 </span><span class="lnt">148 </span><span class="lnt">149 </span><span class="lnt">150 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">__future__</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">annotations</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">import</span> <span class="nn">argparse</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">import</span> <span class="nn">os</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">pathlib</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">Path</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">collections</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">deque</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">PIL</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">Image</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">try</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="kn">from</span> <span class="nn">google</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">genai</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">except</span> <span class="ne">ImportError</span> <span class="k">as</span> <span class="n">exc</span><span class="p">:</span> <span class="c1"># pragma: no cover</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">SystemExit</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s2">&#34;Missing dependency: google-genai. Install it with &#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="sa">r</span><span class="s2">&#34;&#39;.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install google-genai&#39;.&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">)</span> <span class="kn">from</span> <span class="nn">exc</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">PROMPT</span> <span class="o">=</span> <span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s2">&#34;Remove the entire background from this product photo and return only the product &#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s2">&#34;on a fully transparent background as a PNG. Keep the full product intact, preserve &#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s2">&#34;thin cable details, clean the inner loops and holes, and do not add any new objects &#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="s2">&#34;or shadows.&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">is_light_background_pixel</span><span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="nb">bool</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">brightness</span> <span class="o">=</span> <span class="p">(</span><span class="n">r</span> <span class="o">+</span> <span class="n">g</span> <span class="o">+</span> <span class="n">b</span><span class="p">)</span> <span class="o">/</span> <span class="mi">3</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">spread</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">max</span><span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">)</span> <span class="o">-</span> <span class="nb">min</span><span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">brightness</span> <span class="o">&gt;=</span> <span class="mi">170</span> <span class="ow">and</span> <span class="n">spread</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="mi">35</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">to_pil_image</span><span class="p">(</span><span class="n">image_obj</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="nb">isinstance</span><span class="p">(</span><span class="n">image_obj</span><span class="p">,</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">image_obj</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">pil_image</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">getattr</span><span class="p">(</span><span class="n">image_obj</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;_pil_image&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="kc">None</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="nb">isinstance</span><span class="p">(</span><span class="n">pil_image</span><span class="p">,</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">pil_image</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">as_pil</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">getattr</span><span class="p">(</span><span class="n">image_obj</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;pil_image&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="kc">None</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="nb">isinstance</span><span class="p">(</span><span class="n">as_pil</span><span class="p">,</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">as_pil</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">TypeError</span><span class="p">(</span><span class="sa">f</span><span class="s2">&#34;Unsupported image object type: </span><span class="si">{</span><span class="nb">type</span><span class="p">(</span><span class="n">image_obj</span><span class="p">)</span><span class="si">!r}</span><span class="s2">&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">make_transparent_from_borders</span><span class="p">(</span><span class="n">image</span><span class="p">:</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">Image</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">rgba</span> <span class="o">=</span> <span class="n">image</span><span class="o">.</span><span class="n">convert</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;RGBA&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">width</span><span class="p">,</span> <span class="n">height</span> <span class="o">=</span> <span class="n">rgba</span><span class="o">.</span><span class="n">size</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">pixels</span> <span class="o">=</span> <span class="n">rgba</span><span class="o">.</span><span class="n">load</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">visited</span><span class="p">:</span> <span class="nb">set</span><span class="p">[</span><span class="nb">tuple</span><span class="p">[</span><span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="nb">int</span><span class="p">]]</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">set</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">queue</span><span class="p">:</span> <span class="n">deque</span><span class="p">[</span><span class="nb">tuple</span><span class="p">[</span><span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="nb">int</span><span class="p">]]</span> <span class="o">=</span> <span class="n">deque</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">def</span> <span class="nf">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">:</span> <span class="nb">int</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="kc">None</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">)</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">visited</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">,</span> <span class="n">_</span> <span class="o">=</span> <span class="n">pixels</span><span class="p">[</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">]</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">is_light_background_pixel</span><span class="p">(</span><span class="n">r</span><span class="p">,</span> <span class="n">g</span><span class="p">,</span> <span class="n">b</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">visited</span><span class="o">.</span><span class="n">add</span><span class="p">((</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">queue</span><span class="o">.</span><span class="n">append</span><span class="p">((</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">x</span> <span class="ow">in</span> <span class="nb">range</span><span class="p">(</span><span class="n">width</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">height</span> <span class="o">-</span> <span class="mi">1</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">y</span> <span class="ow">in</span> <span class="nb">range</span><span class="p">(</span><span class="n">height</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="n">width</span> <span class="o">-</span> <span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">while</span> <span class="n">queue</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span> <span class="o">=</span> <span class="n">queue</span><span class="o">.</span><span class="n">popleft</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">nx</span><span class="p">,</span> <span class="n">ny</span> <span class="ow">in</span> <span class="p">((</span><span class="n">x</span> <span class="o">-</span> <span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">),</span> <span class="p">(</span><span class="n">x</span> <span class="o">+</span> <span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">),</span> <span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span> <span class="o">-</span> <span class="mi">1</span><span class="p">),</span> <span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span> <span class="o">+</span> <span class="mi">1</span><span class="p">)):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="mi">0</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="n">nx</span> <span class="o">&lt;</span> <span class="n">width</span> <span class="ow">and</span> <span class="mi">0</span> <span class="o">&lt;=</span> <span class="n">ny</span> <span class="o">&lt;</span> <span class="n">height</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">push_if_bg</span><span class="p">(</span><span class="n">nx</span><span class="p">,</span> <span class="n">ny</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">visited</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">pixels</span><span class="p">[</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">]</span> <span class="o">=</span> <span class="p">(</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">0</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> <span class="n">rgba</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">save_first_image_part</span><span class="p">(</span><span class="n">response</span><span class="p">,</span> <span class="n">dst</span><span class="p">:</span> <span class="n">Path</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="kc">None</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parts</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">getattr</span><span class="p">(</span><span class="n">response</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;parts&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="kc">None</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">parts</span> <span class="ow">is</span> <span class="kc">None</span> <span class="ow">and</span> <span class="nb">getattr</span><span class="p">(</span><span class="n">response</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;candidates&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="kc">None</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parts</span> <span class="o">=</span> <span class="n">response</span><span class="o">.</span><span class="n">candidates</span><span class="p">[</span><span class="mi">0</span><span class="p">]</span><span class="o">.</span><span class="n">content</span><span class="o">.</span><span class="n">parts</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="ow">not</span> <span class="n">parts</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">RuntimeError</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;Model returned no content parts.&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">part</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">parts</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">inline_data</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">getattr</span><span class="p">(</span><span class="n">part</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;inline_data&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="kc">None</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">inline_data</span> <span class="ow">is</span> <span class="kc">None</span> <span class="ow">and</span> <span class="nb">isinstance</span><span class="p">(</span><span class="n">part</span><span class="p">,</span> <span class="nb">dict</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">inline_data</span> <span class="o">=</span> <span class="n">part</span><span class="o">.</span><span class="n">get</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;inline_data&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">inline_data</span> <span class="ow">is</span> <span class="kc">None</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">continue</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="nb">hasattr</span><span class="p">(</span><span class="n">part</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;as_image&#34;</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">image</span> <span class="o">=</span> <span class="n">to_pil_image</span><span class="p">(</span><span class="n">part</span><span class="o">.</span><span class="n">as_image</span><span class="p">())</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">dst</span><span class="o">.</span><span class="n">parent</span><span class="o">.</span><span class="n">mkdir</span><span class="p">(</span><span class="n">parents</span><span class="o">=</span><span class="kc">True</span><span class="p">,</span> <span class="n">exist_ok</span><span class="o">=</span><span class="kc">True</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">make_transparent_from_borders</span><span class="p">(</span><span class="n">image</span><span class="p">)</span><span class="o">.</span><span class="n">save</span><span class="p">(</span><span class="n">dst</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">data</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">getattr</span><span class="p">(</span><span class="n">inline_data</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;data&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="kc">None</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">mime_type</span> <span class="o">=</span> <span class="nb">getattr</span><span class="p">(</span><span class="n">inline_data</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;mime_type&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">data</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">dst</span><span class="o">.</span><span class="n">parent</span><span class="o">.</span><span class="n">mkdir</span><span class="p">(</span><span class="n">parents</span><span class="o">=</span><span class="kc">True</span><span class="p">,</span> <span class="n">exist_ok</span><span class="o">=</span><span class="kc">True</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">with</span> <span class="nb">open</span><span class="p">(</span><span class="n">dst</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;wb&#34;</span><span class="p">)</span> <span class="k">as</span> <span class="n">handle</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">handle</span><span class="o">.</span><span class="n">write</span><span class="p">(</span><span class="n">data</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">with</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">open</span><span class="p">(</span><span class="n">dst</span><span class="p">)</span> <span class="k">as</span> <span class="n">img</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">processed</span> <span class="o">=</span> <span class="n">make_transparent_from_borders</span><span class="p">(</span><span class="n">img</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">processed</span><span class="o">.</span><span class="n">save</span><span class="p">(</span><span class="n">dst</span><span class="o">.</span><span class="n">with_suffix</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;.png&#34;</span><span class="p">))</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="n">dst</span><span class="o">.</span><span class="n">suffix</span><span class="o">.</span><span class="n">lower</span><span class="p">()</span> <span class="o">!=</span> <span class="s2">&#34;.png&#34;</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">dst</span><span class="o">.</span><span class="n">unlink</span><span class="p">(</span><span class="n">missing_ok</span><span class="o">=</span><span class="kc">True</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">return</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">RuntimeError</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;Model returned text only and no edited image.&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">process_image</span><span class="p">(</span><span class="n">src</span><span class="p">:</span> <span class="n">Path</span><span class="p">,</span> <span class="n">dst</span><span class="p">:</span> <span class="n">Path</span><span class="p">,</span> <span class="n">client</span><span class="p">,</span> <span class="n">model</span><span class="p">:</span> <span class="nb">str</span><span class="p">)</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="kc">None</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">with</span> <span class="n">Image</span><span class="o">.</span><span class="n">open</span><span class="p">(</span><span class="n">src</span><span class="p">)</span><span class="o">.</span><span class="n">convert</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;RGBA&#34;</span><span class="p">)</span> <span class="k">as</span> <span class="n">image</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">response</span> <span class="o">=</span> <span class="n">client</span><span class="o">.</span><span class="n">models</span><span class="o">.</span><span class="n">generate_content</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">model</span><span class="o">=</span><span class="n">model</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">contents</span><span class="o">=</span><span class="p">[</span><span class="n">PROMPT</span><span class="p">,</span> <span class="n">image</span><span class="p">],</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">save_first_image_part</span><span class="p">(</span><span class="n">response</span><span class="p">,</span> <span class="n">dst</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">def</span> <span class="nf">main</span><span class="p">()</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="kc">None</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parser</span> <span class="o">=</span> <span class="n">argparse</span><span class="o">.</span><span class="n">ArgumentParser</span><span class="p">(</span><span class="n">description</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;Use Nano Banana / Gemini image editing to cut out product images.&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">add_argument</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;input_dir&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="nb">type</span><span class="o">=</span><span class="n">Path</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">add_argument</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;output_dir&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="nb">type</span><span class="o">=</span><span class="n">Path</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">add_argument</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;--model&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="n">default</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;gemini-2.5-flash-image&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">args</span> <span class="o">=</span> <span class="n">parser</span><span class="o">.</span><span class="n">parse_args</span><span class="p">()</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">api_key</span> <span class="o">=</span> <span class="n">os</span><span class="o">.</span><span class="n">environ</span><span class="o">.</span><span class="n">get</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;GEMINI_API_KEY&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="ow">not</span> <span class="n">api_key</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">raise</span> <span class="ne">SystemExit</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;Missing GEMINI_API_KEY environment variable.&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">client</span> <span class="o">=</span> <span class="n">genai</span><span class="o">.</span><span class="n">Client</span><span class="p">(</span><span class="n">api_key</span><span class="o">=</span><span class="n">api_key</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">exts</span> <span class="o">=</span> <span class="p">{</span><span class="s2">&#34;.jpg&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;.jpeg&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;.png&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;.webp&#34;</span><span class="p">}</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">for</span> <span class="n">src</span> <span class="ow">in</span> <span class="nb">sorted</span><span class="p">(</span><span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">input_dir</span><span class="o">.</span><span class="n">iterdir</span><span class="p">()):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">if</span> <span class="ow">not</span> <span class="n">src</span><span class="o">.</span><span class="n">is_file</span><span class="p">()</span> <span class="ow">or</span> <span class="n">src</span><span class="o">.</span><span class="n">suffix</span><span class="o">.</span><span class="n">lower</span><span class="p">()</span> <span class="ow">not</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">exts</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="k">continue</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">dst</span> <span class="o">=</span> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">output_dir</span> <span class="o">/</span> <span class="sa">f</span><span class="s2">&#34;</span><span class="si">{</span><span class="n">src</span><span class="o">.</span><span class="n">stem</span><span class="si">}</span><span class="s2">.png&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">process_image</span><span class="p">(</span><span class="n">src</span><span class="p">,</span> <span class="n">dst</span><span class="p">,</span> <span class="n">client</span><span class="p">,</span> <span class="n">args</span><span class="o">.</span><span class="n">model</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nb">print</span><span class="p">(</span><span class="n">dst</span><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">if</span> <span class="vm">__name__</span> <span class="o">==</span> <span class="s2">&#34;__main__&#34;</span><span class="p">:</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">main</span><span class="p">()</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="qué-conviene-optimizar-después">Qué conviene optimizar después </h2><p>Si quieres seguir usando este script para producción por lotes, después puedes añadir:</p> <ul> <li>Reintentos ante fallos, para evitar que una sola imagen rompa todo el lote</li> <li>Registro de logs, para localizar qué imagen falló</li> <li>Umbrales configurables para distintos fondos</li> <li>Escaneo recursivo de subdirectorios</li> <li>Vista previa comparativa entre imagen original y resultado</li> </ul> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p>Si solo quieres entender rápido &ldquo;cómo llamar a Google Nano Banana para recortar fondos&rdquo;, el núcleo son tres pasos:</p> <ol> <li>Instalar <code>google-genai</code> y <code>Pillow</code></li> <li>Configurar <code>GEMINI_API_KEY</code></li> <li>Usar <code>client.models.generate_content()</code> pasando prompt e imagen</li> </ol> <p>El valor de este código está en que no solo llama al modelo, sino que añade posprocesamiento de fondo transparente, por lo que sirve mejor para tareas reales de recorte de imágenes de producto.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/09/ollama-cloud-models-guide/ Thu, 09 Apr 2026 18:42:32 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/09/ollama-cloud-models-guide/ <p>Si usas normalmente <code>Ollama</code> para ejecutar modelos locales, entender los modelos en la nube será sencillo.</p> <p>La diferencia central es solo una:<br> los modelos locales hacen inferencia en tu ordenador; los modelos en la nube hacen inferencia en la nube de Ollama y devuelven el resultado.</p> <h2 id="qué-es-un-modelo-en-la-nube">Qué es un modelo en la nube </h2><p>Los modelos en la nube de Ollama conservan la forma de llamada de Ollama, pero cambian la ubicación del cálculo de local a la nube.</p> <p>Las ventajas son:</p> <ul> <li>Menor presión sobre el hardware local</li> <li>Más fácil usar modelos grandes que tu máquina local no puede mover</li> <li>Se mantiene el flujo de trabajo familiar de Ollama</li> </ul> <h2 id="diferencia-frente-a-modelos-locales">Diferencia frente a modelos locales </h2><table> <thead> <tr> <th>Comparación</th> <th>Modelo local</th> <th>Modelo en la nube</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>Ubicación de ejecución</td> <td>Máquina local</td> <td>Nube</td> </tr> <tr> <td>Requisitos de hardware</td> <td>Altos</td> <td>Bajos</td> </tr> <tr> <td>Latencia</td> <td>Más baja</td> <td>Depende de la red</td> </tr> <tr> <td>Privacidad</td> <td>Más fuerte</td> <td>La solicitud se envía a la nube</td> </tr> </tbody> </table> <p>Si te importa más la privacidad, baja latencia y uso offline, el modelo local es más adecuado.<br> Si tu hardware local no alcanza pero quieres probar modelos más grandes, el modelo en la nube es más cómodo.</p> <h2 id="cómo-reconocer-modelos-en-la-nube">Cómo reconocer modelos en la nube </h2><p>Actualmente, los modelos en la nube de Ollama suelen llevar el sufijo <code>-cloud</code>, por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">gpt-oss:120b-cloud </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>La lista de modelos disponibles puede cambiar; toma la página oficial de Ollama como referencia final.</p> <h2 id="cómo-usarlos">Cómo usarlos </h2><p>Primero inicia sesión:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama signin </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Después ejecuta directamente el modelo en la nube:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama run gpt-oss:120b-cloud </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si lo llamas desde código, también puedes configurar API Key:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">export</span> <span class="nv">OLLAMA_API_KEY</span><span class="o">=</span>your_api_key </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Ejemplo en Python:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-python" data-lang="python"><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">import</span> <span class="nn">os</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="kn">from</span> <span class="nn">ollama</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">Client</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">client</span> <span class="o">=</span> <span class="n">Client</span><span class="p">(</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">host</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;https://ollama.com&#34;</span><span class="p">,</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="n">headers</span><span class="o">=</span><span class="p">{</span><span class="s2">&#34;Authorization&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="s2">&#34;Bearer &#34;</span> <span class="o">+</span> <span class="n">os</span><span class="o">.</span><span class="n">environ</span><span class="p">[</span><span class="s2">&#34;OLLAMA_API_KEY&#34;</span><span class="p">]},</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">)</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="n">messages</span> <span class="o">=</span> <span class="p">[</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="p">{</span><span class="s2">&#34;role&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="s2">&#34;user&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;content&#34;</span><span class="p">:</span> <span class="s2">&#34;为什么天空是蓝色的？&#34;</span><span class="p">}</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="p">]</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">for</span> <span class="n">part</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">client</span><span class="o">.</span><span class="n">chat</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;gpt-oss:120b-cloud&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="n">messages</span><span class="o">=</span><span class="n">messages</span><span class="p">,</span> <span class="n">stream</span><span class="o">=</span><span class="kc">True</span><span class="p">):</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="nb">print</span><span class="p">(</span><span class="n">part</span><span class="p">[</span><span class="s2">&#34;message&#34;</span><span class="p">][</span><span class="s2">&#34;content&#34;</span><span class="p">],</span> <span class="n">end</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="n">flush</span><span class="o">=</span><span class="kc">True</span><span class="p">)</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="resumen">Resumen </h2><p>Los modelos en la nube de Ollama pueden entenderse en una frase:</p> <p>el comando casi no cambia; solo que el modelo ya no corre en tu máquina local.</p> <p>Si tu ordenador no puede mover modelos grandes pero quieres seguir llamando modelos al estilo Ollama, los modelos en la nube son una opción directa.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/09/import-huggingface-gguf-into-ollama/ Thu, 09 Apr 2026 11:00:07 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/09/import-huggingface-gguf-into-ollama/ <p>Si cierto modelo no tiene una versión preparada en la biblioteca oficial de Ollama, o si quieres usar un archivo <code>GGUF</code> específico de Hugging Face, puedes descargarlo manualmente e importarlo después en Ollama.</p> <h2 id="paso-1-descargar-el-archivo-gguf-desde-hugging-face">Paso 1: descargar el archivo GGUF desde Hugging Face </h2><p>Primero busca en Hugging Face el archivo <code>GGUF</code> correspondiente al modelo objetivo. Normalmente verás varias versiones cuantizadas, por ejemplo:</p> <ul> <li><code>Q4_K_M</code></li> <li><code>Q5_K_M</code></li> <li><code>Q8_0</code></li> </ul> <p>Qué versión elegir depende de tu VRAM, memoria y del equilibrio que quieras entre velocidad y calidad. Después de descargarlo, coloca el archivo <code>.gguf</code> en un directorio fijo para referenciarlo directamente en el <code>Modelfile</code>.</p> <h2 id="paso-2-escribir-el-modelfile">Paso 2: escribir el Modelfile </h2><p>Crea un archivo <code>Modelfile</code> en el mismo directorio que el modelo. La forma mínima es:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">FROM ./model.gguf </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si el nombre del archivo es distinto, cámbialo por el nombre real, por ejemplo:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">FROM ./gemma-3-12b-it-q4_k_m.gguf </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si solo quieres ponerlo en marcha primero, normalmente esta línea <code>FROM</code> basta.</p> <h2 id="paso-3-importar-a-ollama">Paso 3: importar a Ollama </h2><p>Después ejecuta:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama create myModelName -f Modelfile </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><ul> <li><code>myModelName</code> es el nombre local del modelo que quieres usar dentro de Ollama</li> <li><code>-f Modelfile</code> indica que se crea el modelo desde este archivo de configuración</li> </ul> <p>Cuando la creación termine correctamente, ese archivo GGUF se convertirá en un modelo local que puede llamarse directamente.</p> <h2 id="paso-4-ejecutar-el-modelo">Paso 4: ejecutar el modelo </h2><p>Después de crearlo, ejecútalo directamente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama run myModelName </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>A partir de ahí, su uso es básicamente igual al de un modelo descargado con <code>ollama pull</code>.</p> <h2 id="cómo-ver-el-modelfile-de-un-modelo-existente">Cómo ver el Modelfile de un modelo existente </h2><p>Si no estás seguro de cómo escribir el <code>Modelfile</code>, puedes mirar directamente la configuración de un modelo existente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama show --modelfile llama3.2 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Este comando imprimirá el contenido del <code>Modelfile</code> de <code>llama3.2</code>, útil como referencia:</p> <ul> <li>Cómo debería escribirse <code>FROM</code></li> <li>Cómo se organizan la plantilla y el system prompt</li> <li>Cómo se declaran los parámetros</li> </ul> <h2 id="cuándo-conviene-esta-ruta">Cuándo conviene esta ruta </h2><p>Estos escenarios son adecuados para importar manualmente desde Hugging Face:</p> <ul> <li>La biblioteca oficial de Ollama todavía no tiene el modelo que necesitas</li> <li>Quieres usar una versión cuantizada concreta</li> <li>Ya descargaste manualmente el archivo <code>GGUF</code></li> <li>Quieres controlar con más detalle la forma de empaquetar el modelo</li> </ul> <p>Si ya existe una versión oficial lista, usar <code>pull</code> suele ser más sencillo; pero cuando necesitas una cuantización específica o empaquetado personalizado, <code>GGUF + Modelfile</code> es más flexible.</p> <h2 id="precauciones-habituales">Precauciones habituales </h2><ul> <li>La ruta después de <code>FROM</code> debe coincidir con la ubicación real del archivo <code>.gguf</code>.</li> <li>Si el nombre de archivo contiene espacios o caracteres especiales, se recomienda renombrarlo a algo más simple.</li> <li>Las distintas cuantizaciones <code>GGUF</code> influyen mucho en memoria y velocidad; importarlo con éxito no significa que vaya a ejecutarse con fluidez.</li> <li>Si el modelo es de chat, normalmente tendrás que ajustar después la plantilla de prompt según su formato para obtener resultados más estables.</li> </ul> <h2 id="conclusión">Conclusión </h2><p>Descargar un archivo <code>GGUF</code> desde Hugging Face e importarlo en Ollama no es complicado. Prepara el archivo del modelo, escribe un <code>Modelfile</code> mínimo y ejecuta <code>ollama create</code>; con eso puedes conectar modelos <code>GGUF</code> de terceros a Ollama.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/09/ollama-download-slow-troubleshooting/ Thu, 09 Apr 2026 10:42:39 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/09/ollama-download-slow-troubleshooting/ <p><code>ollama pull model_name:tag</code> puede descargar muy lento en algunas regiones, y el proceso no siempre es estable.</p> <p>Si el problema que encuentras es que la descarga de un modelo grande se interrumpe repetidamente a mitad de camino, con errores como <code>TLS handshake timeout</code> o <code>unexpected EOF</code>, es muy probable que el problema no esté solo en <code>registry.ollama.ai</code>, sino en la ruta real de descarga después de la redirección.</p> <p>Este artículo registra una idea de diagnóstico simple y directa: primero obtener la dirección real de descarga del archivo del modelo, luego confirmar dónde termina realmente el tráfico y por último optimizar solo los dominios clave.</p> <h2 id="obtener-la-dirección-de-descarga-del-archivo-del-modelo">Obtener la dirección de descarga del archivo del modelo </h2><p>Puedes usar el siguiente proyecto para extraer directamente el manifest y las direcciones de descarga de blobs correspondientes al modelo de Ollama:</p> <p><a class="link" href="https://github.com/Gholamrezadar/ollama-direct-downloader" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/Gholamrezadar/ollama-direct-downloader</a></p> <p>Tomando <code>gemma4:latest</code> como ejemplo, se pueden extraer enlaces parecidos a los siguientes.</p> <h3 id="dirección-del-manifest">Dirección del manifest </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">https://registry.ollama.ai/v2/library/gemma4/manifests/latest </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="direcciones-de-blobs">Direcciones de blobs </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">https://registry.ollama.ai/v2/library/gemma4/blobs/sha256:f0988ff50a2458c598ff6b1b87b94d0f5c44d73061c2795391878b00b2285e11 </span></span><span class="line"><span class="cl">https://registry.ollama.ai/v2/library/gemma4/blobs/sha256:4c27e0f5b5adf02ac956c7322bd2ee7636fe3f45a8512c9aba5385242cb6e09a </span></span><span class="line"><span class="cl">https://registry.ollama.ai/v2/library/gemma4/blobs/sha256:7339fa418c9ad3e8e12e74ad0fd26a9cc4be8703f9c110728a992b193be85cb2 </span></span><span class="line"><span class="cl">https://registry.ollama.ai/v2/library/gemma4/blobs/sha256:56380ca2ab89f1f68c283f4d50863c0bcab52ae3f1b9a88e4ab5617b176f71a3 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si solo quieres verificar rápido, también puedes descargar directamente el manifest y los blobs con <code>curl</code>:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">curl -L <span class="s2">&#34;https://registry.ollama.ai/v2/library/gemma4/manifests/latest&#34;</span> -o <span class="s2">&#34;latest&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">curl -L <span class="s2">&#34;https://registry.ollama.ai/v2/library/gemma4/blobs/sha256:f0988ff50a2458c598ff6b1b87b94d0f5c44d73061c2795391878b00b2285e11&#34;</span> -o <span class="s2">&#34;sha256-f0988ff50a2458c598ff6b1b87b94d0f5c44d73061c2795391878b00b2285e11&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">curl -L <span class="s2">&#34;https://registry.ollama.ai/v2/library/gemma4/blobs/sha256:4c27e0f5b5adf02ac956c7322bd2ee7636fe3f45a8512c9aba5385242cb6e09a&#34;</span> -o <span class="s2">&#34;sha256-4c27e0f5b5adf02ac956c7322bd2ee7636fe3f45a8512c9aba5385242cb6e09a&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">curl -L <span class="s2">&#34;https://registry.ollama.ai/v2/library/gemma4/blobs/sha256:7339fa418c9ad3e8e12e74ad0fd26a9cc4be8703f9c110728a992b193be85cb2&#34;</span> -o <span class="s2">&#34;sha256-7339fa418c9ad3e8e12e74ad0fd26a9cc4be8703f9c110728a992b193be85cb2&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="dirección-real-después-de-la-redirección">Dirección real después de la redirección </h2><p>Al intentar descargar uno de los blobs con <code>wget</code>, verás que la solicitud no se queda siempre en <code>registry.ollama.ai</code>, sino que redirige a una dirección de almacenamiento de objetos <code>Cloudflare R2</code>:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">wget https://registry.ollama.ai/v2/library/gemma4/blobs/sha256:4c27e0f5b5adf02ac956c7322bd2ee7636fe3f45a8512c9aba5385242cb6e09a </span></span><span class="line"><span class="cl">--2026-04-09 09:22:04-- https://registry.ollama.ai/v2/library/gemma4/blobs/sha256:4c27e0f5b5adf02ac956c7322bd2ee7636fe3f45a8512c9aba5385242cb6e09a </span></span><span class="line"><span class="cl">Resolving registry.ollama.ai <span class="o">(</span>registry.ollama.ai<span class="o">)</span>... 104.21.75.227, 172.67.182.229, 2606:4700:3034::ac43:b6e5, ... </span></span><span class="line"><span class="cl">Connecting to registry.ollama.ai <span class="o">(</span>registry.ollama.ai<span class="o">)</span><span class="p">|</span>104.21.75.227<span class="p">|</span>:443... connected. </span></span><span class="line"><span class="cl">HTTP request sent, awaiting response... <span class="m">307</span> Temporary Redirect </span></span><span class="line"><span class="cl">Location: https://dd20bb891979d25aebc8bec07b2b3bbc.r2.cloudflarestorage.com/ollama/docker/registry/v2/blobs/sha256/4c/4c27e0f5b5adf02ac956c7322bd2ee7636fe3f45a8512c9aba5385242cb6e09a/data?... <span class="o">[</span>following<span class="o">]</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">--2026-04-09 09:22:05-- https://dd20bb891979d25aebc8bec07b2b3bbc.r2.cloudflarestorage.com/ollama/docker/registry/v2/blobs/sha256/4c/4c27e0f5b5adf02ac956c7322bd2ee7636fe3f45a8512c9aba5385242cb6e09a/data?... </span></span><span class="line"><span class="cl">Resolving dd20bb891979d25aebc8bec07b2b3bbc.r2.cloudflarestorage.com <span class="o">(</span>dd20bb891979d25aebc8bec07b2b3bbc.r2.cloudflarestorage.com<span class="o">)</span>... 172.64.66.1, 2606:4700:2ff9::1 </span></span><span class="line"><span class="cl">Connecting to dd20bb891979d25aebc8bec07b2b3bbc.r2.cloudflarestorage.com<span class="p">|</span>172.64.66.1<span class="p">|</span>:443... connected. </span></span><span class="line"><span class="cl">HTTP request sent, awaiting response... <span class="m">200</span> OK </span></span><span class="line"><span class="cl">Length: <span class="m">9608338848</span> <span class="o">(</span>8.9G<span class="o">)</span> <span class="o">[</span>application/octet-stream<span class="o">]</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>En el log se ven varios puntos clave:</p> <ul> <li><code>registry.ollama.ai</code> devuelve <code>307 Temporary Redirect</code></li> <li>La dirección final cae en <code>*.r2.cloudflarestorage.com</code></li> <li>La transferencia real del archivo grande la soporta en realidad el dominio de almacenamiento de objetos posterior</li> </ul> <p>Este paso es importante, porque demuestra que si tu proxy o reglas de routing solo cubren <code>registry.ollama.ai</code>, pero no tratan <code>*.r2.cloudflarestorage.com</code>, la descarga seguirá pudiendo ser lenta o interrumpirse repetidamente.</p> <h2 id="ajustar-la-configuración-de-red">Ajustar la configuración de red </h2><p>Después de confirmar la ruta real de descarga, la dirección de diagnóstico queda mucho más clara.</p> <p>Si estás usando proxy, reglas de routing o DNS personalizado, se recomienda revisar primero:</p> <ul> <li>Si <code>registry.ollama.ai</code> y <code>*.r2.cloudflarestorage.com</code> pasan por la misma ruta estable</li> <li>Si las reglas de proxy solo cubren el primero y se olvidan del segundo</li> <li>Si la salida actual es adecuada para descargas sostenidas de varios GB o decenas de GB</li> </ul> <p>La clave de este tipo de problema no es &ldquo;si se puede abrir la web oficial&rdquo;, sino &ldquo;si la ruta de almacenamiento de objetos después de la redirección es estable y puede transferir durante largo tiempo&rdquo;. Muchas veces, lo que de verdad hay que optimizar es la capa <code>Cloudflare R2</code>, no el dominio registry anterior.</p> <h2 id="comparación-antes-y-después-del-ajuste">Comparación antes y después del ajuste </h2><p>Abajo hay una descarga real de <code>gemma4:31b-it-q8_0</code>.</p> <p>Antes del ajuste, la velocidad era baja y aparecía error a mitad de camino:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">PS C:\Users\knightli&gt; ollama run gemma4:31b-it-q8_0 </span></span><span class="line"><span class="cl">pulling manifest </span></span><span class="line"><span class="cl">pulling a0feadb736f5: 38% ▕██████████████████████ ▏ 12 GB/ 33 GB 1.2 MB/s 4h40m </span></span><span class="line"><span class="cl">Error: max retries exceeded: unexpected EOF </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Después del ajuste, al descargar de nuevo el mismo modelo, la velocidad y estabilidad mejoraron claramente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">PS C:\Users\knightli&gt; ollama run gemma4:31b-it-q8_0 </span></span><span class="line"><span class="cl">pulling manifest </span></span><span class="line"><span class="cl">pulling a0feadb736f5: 46% ▕████████████████████████████████████████████████████████████████▏ 15 GB/ 33 GB 8.5 MB/s 35m23s </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto no significa que todos los entornos de red obtengan el mismo resultado, pero al menos muestra algo: el cuello de botella probablemente no está en el cliente Ollama, sino en la ruta real de descarga de archivos grandes.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/08/gemma4-on-raspberry-pi5-benchmark/ Wed, 08 Apr 2026 18:42:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/08/gemma4-on-raspberry-pi5-benchmark/ <p>Un intento un poco extremo: ejecutar Gemma 4 en una <code>Raspberry Pi 5 (8GB RAM)</code>. El objetivo no fue una versión grande del modelo, sino el modelo más pequeño <code>E2B</code>.</p> <p>La conclusión primero: puede ejecutarse y es usable, pero encaja mejor en escenarios con poca interacción. No es ideal para una experiencia conversacional con alta exigencia de tiempo real.</p> <h2 id="entorno-de-prueba">Entorno de prueba </h2><ul> <li>Dispositivo: Raspberry Pi 5 (CPU de 4 núcleos, 8GB RAM)</li> <li>Sistema: Ubuntu Server (sin interfaz gráfica)</li> <li>Acceso: SSH</li> <li>Forma de ejecución del modelo: LM Studio CLI (solo modo línea de comandos)</li> <li>Modelo: Gemma 4 E2B (aprox. 4.5GB)</li> </ul> <h2 id="paso-1-instalar-e-iniciar-lm-studio-cli">Paso 1: instalar e iniciar LM Studio CLI </h2><p>Instala la versión CLI de LM Studio, inicia el servicio y consulta los comandos disponibles.</p> <p>Como es un entorno puro de línea de comandos, este método de despliegue solo por CLI encaja muy bien con Raspberry Pi.</p> <h2 id="paso-2-mover-el-almacenamiento-de-modelos-a-un-ssd">Paso 2: mover el almacenamiento de modelos a un SSD </h2><p>Para evitar lecturas y escrituras frecuentes en la tarjeta SD, moví el directorio de descarga de modelos a un SSD externo.</p> <p>La experiencia de conectar un SSD a Raspberry Pi 5 es claramente más práctica que en modelos anteriores. Para ejecutar modelos locales durante mucho tiempo, conviene priorizar SSD.</p> <h2 id="paso-3-descargar-y-cargar-gemma-4-e2b">Paso 3: descargar y cargar Gemma 4 E2B </h2><p>Después de la descarga, el modelo puede cargarse correctamente en memoria.</p> <p>Según la información oficial, la serie Gemma 4 cuenta con:</p> <ul> <li>Capacidad de tool calling orientada a escenarios Agent (function calling)</li> <li>Capacidades multimodales (incluyendo imagen/video; los modelos pequeños también tienen capacidades relacionadas con voz)</li> <li>Ventana de contexto <code>128K</code></li> <li>Licencia Apache 2.0 (usable comercialmente)</li> </ul> <p>Viendo las condiciones de hardware de Raspberry Pi, la variante E2B es la más adecuada para empezar a probar.</p> <h2 id="paso-4-iniciar-la-api-y-abrir-acceso-en-la-red-local">Paso 4: iniciar la API y abrir acceso en la red local </h2><p>Después de cargar el modelo, primero inicié la API en el puerto local (<code>4000</code>) y confirmé mediante una petición HTTP que la lista de modelos podía devolverse.</p> <p>El problema es que, por defecto, solo escucha en la propia máquina, así que otros dispositivos de la LAN no pueden acceder directamente.</p> <p>Como los parámetros de inicio no permitían configurar directamente el host, usé <code>socat</code> para hacer reenvío de puerto: las peticiones al puerto externo de la Raspberry Pi se puentean al puerto interno de LM Studio, permitiendo acceso por LAN.</p> <p>El resultado fue viable: desde un MacBook en la misma red local pude hacer la petición y obtener correctamente la lista de modelos.</p> <h2 id="paso-5-integración-con-editor-zed">Paso 5: integración con editor (Zed) </h2><p>El servicio local de LM Studio es compatible con la forma de la OpenAI API, por lo que la mayoría de herramientas que soportan <code>base_url</code> personalizado pueden conectarse directamente.</p> <p>En Zed añadí un nuevo LLM provider apuntando a la instancia de Gemma 4 en la Raspberry Pi, y después la prueba de chat dentro del editor funcionó.</p> <h2 id="juicio-de-usabilidad-real">Juicio de usabilidad real </h2><p>Esta solución encaja con:</p> <ul> <li>Scripts locales de automatización</li> <li>Tareas auxiliares de baja concurrencia y baja exigencia de tiempo real</li> <li>Aprendizaje personal y experimentos en dispositivos edge</li> </ul> <p>No encaja tanto con:</p> <ul> <li>Chat interactivo de alta frecuencia</li> <li>Escenarios de colaboración de desarrollo sensibles a la latencia</li> </ul> <h2 id="conclusión">Conclusión </h2><p>Ejecutar Gemma 4 (E2B) en <code>Raspberry Pi 5</code> es viable, y el resultado real fue mejor de lo esperado.</p> <p>Si tu objetivo es &ldquo;poder ejecutarlo offline, conectarlo a herramientas y completar tareas ligeras o medias&rdquo;, esta ruta merece probarse. Si el objetivo es interacción fluida en tiempo real, sigue siendo recomendable usar hardware más potente.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/08/openclaw-connect-gemma4-local/ Wed, 08 Apr 2026 18:18:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/08/openclaw-connect-gemma4-local/ <p>Este artículo muestra cómo conectar <code>OpenClaw</code> a un modelo <code>Gemma 4</code> local, exponiendo la interfaz mediante <code>Ollama</code>.</p> <p>Si todavía no completaste el despliegue local, puedes consultar primero:</p> <ul> <li><a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/04/08/run-gemma4-on-laptop/" >Cómo ejecutar Gemma 4 en un portátil: guía de despliegue local en 5 minutos</a></li> </ul> <h2 id="paso-1-iniciar-el-servicio-api-de-ollama">Paso 1: iniciar el servicio API de Ollama </h2><p>Primero inicia el servicio de Ollama:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama serve </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Puedes probar rápidamente si la API funciona con el siguiente comando:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">curl http://localhost:11434/api/generate -d <span class="s1">&#39;{ </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s1"> &#34;model&#34;: &#34;gemma4:12b&#34;, </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s1"> &#34;prompt&#34;: &#34;你好&#34; </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="s1">}&#39;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si devuelve salida del modelo, significa que la API local ya está disponible.</p> <h2 id="paso-2-configurar-openclaw-para-acceder-a-ollama">Paso 2: configurar OpenClaw para acceder a Ollama </h2><p>La ruta habitual del archivo de configuración de OpenClaw es:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">~/.openclaw/config.yaml </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Edita <code>config.yaml</code> y añade una entrada de modelo local dentro de <code>models</code>:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span><span class="lnt">8 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-yaml" data-lang="yaml"><span class="line"><span class="cl"><span class="nt">models</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="w"> </span><span class="c"># 你已有的模型配置...</span><span class="w"> </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="w"> </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="w"> </span><span class="nt">gemma4-local</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="w"> </span><span class="nt">provider</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="l">ollama</span><span class="w"> </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="w"> </span><span class="nt">base_url</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="l">http://localhost:11434</span><span class="w"> </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="w"> </span><span class="nt">model</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="l">gemma4:12b</span><span class="w"> </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="w"> </span><span class="nt">timeout</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="l">120s</span><span class="w"> </span></span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="paso-3-establecer-el-modelo-predeterminado-opcional">Paso 3: establecer el modelo predeterminado (opcional) </h2><p>Si quieres que Gemma 4 sea el modelo predeterminado, añade:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-yaml" data-lang="yaml"><span class="line"><span class="cl"><span class="nt">default_model</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="l">gemma4-local</span><span class="w"> </span></span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="paso-4-reiniciar-y-verificar-openclaw">Paso 4: reiniciar y verificar OpenClaw </h2><p>Reinicia OpenClaw:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">openclaw restart </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Consulta la lista de modelos:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">openclaw models list </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Inicia una conversación de prueba:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">openclaw chat --model gemma4-local <span class="s2">&#34;你好&#34;</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si la conversación devuelve respuesta con normalidad, OpenClaw ya se conectó correctamente a Gemma 4 local.</p> <h2 id="diagnóstico-habitual">Diagnóstico habitual </h2><ul> <li><code>connection refused</code>: confirma primero si <code>ollama serve</code> está ejecutándose.</li> <li>Modelo no encontrado: comprueba que el nombre del modelo coincida con <code>ollama list</code> (por ejemplo <code>gemma4:12b</code>).</li> <li>Timeout de respuesta: puedes aumentar <code>timeout</code> y probar primero con un modelo más pequeño.</li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/08/run-gemma4-on-laptop/ Wed, 08 Apr 2026 18:06:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/08/run-gemma4-on-laptop/ <p>Si quieres ejecutar Gemma 4 localmente en un portátil, <code>Ollama</code> es una de las opciones más sencillas actualmente. Incluso sin configurar un entorno complicado, normalmente se puede poner en marcha en unos 5 minutos.</p> <h2 id="paso-1-instalar-ollama">Paso 1: instalar Ollama </h2><ol> <li>Abre <code>https://ollama.com</code> y descarga el instalador correspondiente a tu sistema.</li> <li>Completa la instalación según el sistema:</li> </ol> <ul> <li>macOS: arrástralo a <code>Applications</code>.</li> <li>Windows: ejecuta el instalador <code>.exe</code>.</li> <li>Linux: usa el script de instalación ofrecido en el sitio oficial.</li> </ul> <p>Tras la instalación, Ollama se ejecutará como servicio en segundo plano. Salvo durante la instalación inicial, en el uso diario suelen bastar comandos simples.</p> <h2 id="paso-2-descargar-el-modelo-gemma-4">Paso 2: descargar el modelo Gemma 4 </h2><p>Abre una terminal y ejecuta:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama pull gemma4:4b </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si tu equipo tiene más rendimiento, puedes cambiarlo por <code>12b</code> o <code>27b</code>. Cuando termine la descarga, el modelo quedará guardado localmente.</p> <p>Para ver los modelos descargados:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama list </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="paso-3-iniciar-el-modelo">Paso 3: iniciar el modelo </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama run gemma4:4b </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Esto abrirá una conversación interactiva en la terminal. Escribe una pregunta y pulsa Enter; para terminar la sesión puedes introducir:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">/bye </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si prefieres una interfaz de chat web, puedes usarlo junto con <code>Open WebUI</code>. Esta herramienta envuelve Ollama en una UI de navegador y normalmente se configura en pocos minutos con Docker.</p> <h2 id="consejos-de-optimización-para-portátiles">Consejos de optimización para portátiles </h2><ul> <li>Apple Silicon (M2/M3/M4): por defecto usa Metal y la aceleración suele funcionar muy bien; <code>12B</code> también puede ofrecer una buena experiencia.</li> <li>Tarjeta NVIDIA: cuando detecta una GPU compatible, suele usar CUDA automáticamente. Conviene actualizar los drivers con antelación.</li> <li>Inferencia solo con CPU: se puede ejecutar, pero los modelos grandes serán claramente más lentos; en la mayoría de escenarios CPU-only conviene priorizar <code>4B</code>.</li> <li>Liberar memoria: antes de cargar modelos grandes, cierra en lo posible aplicaciones que consuman mucha memoria. Como referencia práctica, cada mil millones de parámetros suelen necesitar entre <code>0.5GB y 1GB</code> de memoria.</li> </ul> <h2 id="cómo-elegir-modelo">Cómo elegir modelo </h2><ul> <li><code>Gemma 4 1B</code>: adecuado para preguntas y respuestas ligeras, resúmenes básicos y consultas rápidas; su capacidad de razonamiento complejo es limitada.</li> <li><code>Gemma 4 4B</code>: adecuado para la mayoría de tareas diarias (ayuda de escritura, ayuda de código, resumen de materiales), con buen equilibrio entre velocidad y calidad.</li> <li><code>Gemma 4 12B</code>: adecuado para contextos más largos y tareas más complejas; es más estable en escenarios de código y razonamiento.</li> <li><code>Gemma 4 27B</code>: adecuado para tareas exigentes; el resultado se acerca más a modelos grandes en la nube, pero requiere mucho más hardware.</li> </ul> https://www.knightli.com/es/2026/04/08/android-gemma4-install-run-guide/ Wed, 08 Apr 2026 17:55:53 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/08/android-gemma4-install-run-guide/ <p>Si quieres probar Gemma 4 sin conexión en el teléfono, este artículo te lleva paso a paso desde la instalación hasta las funciones prácticas.</p> <h2 id="paso-1-obtener-la-aplicación">Paso 1: obtener la aplicación </h2><p><code>Google AI Edge Gallery</code> actualmente no está publicado en Google Play, así que hay que instalarlo mediante sideload de APK.</p> <p>En el dispositivo Android, entra en:</p> <p><code>Ajustes -&gt; Aplicaciones -&gt; Acceso especial de apps -&gt; Instalar apps desconocidas</code></p> <p>Después:</p> <ol> <li>Busca el navegador que usas (por ejemplo Chrome o Firefox) y activa &ldquo;Permitir desde esta fuente&rdquo;.</li> <li>Abre en el navegador del teléfono la página GitHub Releases de <code>Google AI Edge Gallery</code>.</li> </ol> <ul> <li>Dirección: <a class="link" href="https://github.com/google-ai-edge/gallery/releases" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/google-ai-edge/gallery/releases</a></li> </ul> <ol start="3"> <li>Descarga el paquete <code>.apk</code> más reciente.</li> <li>Cuando termine la descarga, abre el instalador desde la barra de notificaciones o el gestor de archivos y completa la instalación siguiendo las indicaciones.</li> </ol> <p>Con una red normal, este paso suele completarse en unos 2 minutos.</p> <h2 id="paso-2-primer-inicio-y-permisos">Paso 2: primer inicio y permisos </h2><p>Al abrir <code>AI Edge Gallery</code> por primera vez, la aplicación solicitará permiso de almacenamiento para guardar los archivos de modelos. Se recomienda permitirlo directamente; de lo contrario, la aplicación no podrá descargar ni cargar modelos.</p> <p>En la página principal suelen aparecer estas entradas:</p> <ul> <li><code>Ask Image</code>: tareas de comprensión de imágenes (describir imágenes o responder preguntas relacionadas con ellas)</li> <li><code>AI Chat</code>: conversación de texto general</li> <li><code>Summarize</code>: pegar texto y generar un resumen</li> <li><code>Smart Reply</code>: generar sugerencias de respuesta</li> </ul> <p>La opción más usada por la mayoría de usuarios es <code>AI Chat</code>.</p> <h2 id="paso-3-descargar-el-modelo-gemma-4">Paso 3: descargar el modelo Gemma 4 </h2><ol> <li>Entra en <code>AI Chat</code>.</li> <li>Haz clic en <code>Get Models</code> cuando aparezca la indicación.</li> <li>Selecciona una versión de Gemma 4 en la lista de modelos (se mostrará su tamaño).</li> <li>Elige el modelo según el rendimiento del dispositivo; si tu teléfono tiene <code>8GB RAM</code>, puedes empezar por <code>Gemma 4 4B</code>.</li> <li>Pulsa <code>Download</code> y la descarga comenzará en segundo plano.</li> </ol> <p>Nota: cuanto más grande sea el modelo, más tardará la descarga. También puedes descargar varios modelos y cambiarlos después cuando lo necesites. Los modelos descargados se guardan localmente y no hace falta volver a descargarlos.</p> <h2 id="paso-4-empezar-a-conversar">Paso 4: empezar a conversar </h2><p>Cuando termine la descarga del modelo:</p> <ol> <li>Pulsa el nombre del modelo para cargarlo (la primera carga suele tardar entre 10 y 30 segundos, según el tamaño del modelo y el rendimiento del dispositivo).</li> <li>Escribe una pregunta en el cuadro de chat y envíala.</li> <li>El modelo generará la respuesta localmente; los datos no se subirán a la nube.</li> </ol> <p>Normalmente la primera respuesta será algo más lenta. Es un fenómeno normal de calentamiento del modelo; las respuestas siguientes dentro de la misma conversación suelen ser más rápidas.</p> <h2 id="paso-5-probar-capacidades-visuales-gemma-4-multimodal">Paso 5: probar capacidades visuales (Gemma 4 multimodal) </h2><p>Si descargaste una versión multimodal de Gemma 4:</p> <ol> <li>Vuelve al menú principal y entra en <code>Ask Image</code>.</li> <li>Selecciona una imagen o toma una foto directamente.</li> <li>Escribe la pregunta que quieres hacer, por ejemplo &ldquo;¿Qué hay en esta imagen?&rdquo; o &ldquo;¿Qué texto importante aparece en la imagen?&rdquo;.</li> <li>Espera a que el modelo analice la imagen localmente y devuelva el resultado.</li> </ol> <p>Esta función puede usarse sin conexión y el contenido de la imagen tampoco se enviará a servidores externos.</p> https://www.knightli.com/es/2026/04/06/replace-vscode-generate-commit-message-after-copilot-quota/ Mon, 06 Apr 2026 13:09:49 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/06/replace-vscode-generate-commit-message-after-copilot-quota/ <p>La función &ldquo;generar mensaje de commit&rdquo; de GitHub Copilot en VS Code es muy práctica. Cuando se agota la cuota, el ciclo de reinicio puede ser muy largo. Este artículo es un intento de sustituir esa función usando Agent Skills locales.</p> <p><img src="https://www.knightli.com/2026/04/06/replace-vscode-generate-commit-message-after-copilot-quota/1.png" width="645" height="194" srcset="https://www.knightli.com/2026/04/06/replace-vscode-generate-commit-message-after-copilot-quota/1_hu_6b81e604b29d8606.png 480w, https://www.knightli.com/2026/04/06/replace-vscode-generate-commit-message-after-copilot-quota/1_hu_5f11e2ea13cbceb8.png 1024w" loading="lazy" alt="Generar mensaje de commit" class="gallery-image" data-flex-grow="332" data-flex-basis="797px" ></p> <h2 id="problema-y-objetivo">Problema y objetivo </h2><p>El objetivo de este artículo es ofrecer una alternativa que se pueda aplicar directamente: usar el skill agent <code>git-commit-push-zh</code> para completar commits y push estandarizados.</p> <h2 id="alternativa-git-commit-push-zh">Alternativa: <code>git-commit-push-zh</code> </h2><p>Este skill convierte los &ldquo;cambios actuales&rdquo; en un flujo fijo:</p> <ol> <li>Revisar el estado de los cambios.</li> <li>Confirmar la rama actual.</li> <li>Añadir los cambios al área de staging.</li> <li>Generar un mensaje de commit en chino.</li> <li>Ejecutar commit.</li> <li>Hacer push a la rama remota.</li> </ol> <p>Los comandos correspondientes son:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">git status --short </span></span><span class="line"><span class="cl">git branch --show-current </span></span><span class="line"><span class="cl">git add -A </span></span><span class="line"><span class="cl">git commit -m <span class="s2">&#34;&lt;中文提交信息&gt;&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">git push origin &lt;当前分支&gt; </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="convención-recomendada-para-mensajes-de-commit">Convención recomendada para mensajes de commit </h2><p>Se recomienda usar un formato unificado:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">&lt;类型&gt;(&lt;范围&gt;): &lt;中文摘要&gt; </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Ejemplos de tipo:</p> <ul> <li><code>feat</code>: nueva funcionalidad</li> <li><code>fix</code>: corrección de problema</li> <li><code>docs</code>: actualización de documentación</li> <li><code>refactor</code>: refactorización de código</li> <li><code>chore</code>: cambios de mantenimiento</li> </ul> <p>Ejemplos:</p> <ul> <li><code>feat(site): 新增全站 head 广告脚本注入</code></li> <li><code>fix(i18n): 修正 relref 相关文章链接路径</code></li> <li><code>chore(content): 合并 AI 工作流分类到 AI工具</code></li> </ul> <h2 id="fallos-habituales">Fallos habituales </h2><ul> <li><code>nothing to commit</code>: no hay cambios para commit; basta con detener el push.</li> <li>Fallo en <code>push</code>: revisa primero permisos, estado de la rama remota y conflictos.</li> <li>Excepción de SSH/permisos: confirma credenciales y permisos antes de reintentar.</li> </ul> <h2 id="apéndice-skillmd-original">Apéndice: <code>SKILL.md</code> original </h2><p>El siguiente contenido es la documentación original de <code>git-commit-push-zh</code>, conservada tal cual para facilitar su reutilización y mantenimiento posteriores.</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span><span class="lnt">34 </span><span class="lnt">35 </span><span class="lnt">36 </span><span class="lnt">37 </span><span class="lnt">38 </span><span class="lnt">39 </span><span class="lnt">40 </span><span class="lnt">41 </span><span class="lnt">42 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-md" data-lang="md"><span class="line"><span class="cl">--- </span></span><span class="line"><span class="cl">name: git-commit-push-zh </span></span><span class="line"><span class="cl">description: 在当前 Git 仓库中将“当前更改”完成一次标准提交流程：检查状态、暂存变更、生成中文提交信息、执行 commit 并 push 到当前分支对应远端。用户提出“提交代码”“提交当前更改”“生成中文提交信息并推送”“git commit push 中文说明”等请求时使用。 </span></span><span class="line"><span class="cl">--- </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gh"># 中文提交并推送 </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">使用此技能将当前仓库改动一次性提交并推送到远端。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## 工作流程 </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">1.</span> 查看变更状态：<span class="sb">`git status --short`</span>。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">2.</span> 确认当前分支：<span class="sb">`git branch --show-current`</span>。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">3.</span> 暂存当前变更：<span class="sb">`git add -A`</span>。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">4.</span> 生成中文提交信息（简洁、可检索）。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">5.</span> 执行提交：<span class="sb">`git commit -m &#34;&lt;中文提交信息&gt;&#34;`</span>。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">6.</span> 执行推送：<span class="sb">`git push origin &lt;当前分支&gt;`</span>。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## 提交信息规范（中文） </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">1.</span> 建议格式：<span class="sb">`&lt;类型&gt;(&lt;范围&gt;): &lt;中文摘要&gt;`</span>。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">2.</span> 类型示例：<span class="sb">`feat`</span>、<span class="sb">`fix`</span>、<span class="sb">`chore`</span>、<span class="sb">`docs`</span>、<span class="sb">`refactor`</span>。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">3.</span> 摘要要求：准确描述本次改动，不写空话。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">4.</span> 若仅少量变更，也保持可读性与可检索性。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">示例： </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`feat(site): 新增全站 head 广告脚本注入`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`fix(i18n): 修正 relref 相关文章链接路径`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">-</span> <span class="sb">`chore(content): 合并 AI 工作流分类到 AI工具`</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## 错误处理 </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">1.</span> 若无可提交变更（nothing to commit），明确告知并停止 push。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">2.</span> 若 push 失败，先回报关键错误（权限、远端不存在、冲突等）。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">3.</span> 常见 SSH/权限问题可在用户确认后重试高权限环境。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## 输出约定 </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">1.</span> 汇报提交哈希、分支名、提交信息。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">2.</span> 汇报 push 结果（成功或失败原因）。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">3.</span> 仅在确有失败时提供下一步最小操作建议。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div> https://www.knightli.com/es/2026/04/06/check-ollama-model-loaded-on-gpu/ Mon, 06 Apr 2026 10:15:18 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/06/check-ollama-model-loaded-on-gpu/ <p>Si quieres confirmar si un modelo de Ollama se está ejecutando realmente en la GPU, el método más directo es revisar la información de uso de procesador de los modelos cargados actualmente.</p> <h2 id="comando">Comando </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">ollama ps </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="salida-de-ejemplo">Salida de ejemplo </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">NAME ID SIZE PROCESSOR UNTIL </span></span><span class="line"><span class="cl">llama3:70b bcfb190ca3a7 42 GB 100% GPU 4 minutes from now </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="cómo-interpretar-la-columna-processor">Cómo interpretar la columna <code>PROCESSOR</code> </h2><ul> <li><code>100% GPU</code>: el modelo está cargado por completo en la memoria de la GPU.</li> <li><code>100% CPU</code>: el modelo está cargado por completo en la memoria del sistema (no usa GPU para inferencia).</li> <li><code>48%/52% CPU/GPU</code>: una parte del modelo está en memoria del sistema y otra en memoria de GPU; es una carga mixta.</li> </ul> <h2 id="consejos-prácticos">Consejos prácticos </h2><ol> <li>Si esperas usar GPU pero ves <code>100% CPU</code>, revisa primero el driver de la tarjeta gráfica, el entorno CUDA/ROCm y los parámetros de ejecución de Ollama.</li> <li>Cuando el modelo es grande y la memoria de GPU no alcanza, suele aparecer una carga mixta CPU/GPU.</li> <li>Al diagnosticar problemas de rendimiento, ejecuta primero <code>ollama ps</code> y luego mira los datos de velocidad; así podrás ubicar antes el cuello de botella.</li> </ol> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p><code>ollama ps</code> es el primer paso para saber si un modelo está usando realmente la GPU. Basta con fijarse en la columna <code>PROCESSOR</code> para confirmar rápidamente dónde está cargado el modelo y decidir la siguiente dirección de optimización.</p> <!-- ollama-related-links:start --> https://www.knightli.com/es/2026/04/06/agent-skill-sync-post-translations-guide/ Mon, 06 Apr 2026 10:00:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/06/agent-skill-sync-post-translations-guide/ <p>Si mantiene un blog multilingüe de Hugo, probablemente se encuentre con un problema frecuente:</p> <ul> <li>Después de terminar el contenido en chino, aún necesitarás las versiones sincronizadas en inglés y chino tradicional.</li> <li>Todos los archivos de idioma deben mantener la misma estructura.</li> <li>La portada debe traducirse respetando las reglas del formato Hugo.</li> </ul> <p><code>sync-post-translations</code> está diseñado exactamente para este escenario.</p> <h2 id="qué-problema-resuelve-esta-habilidad">¿Qué problema resuelve esta habilidad? </h2><p>El posicionamiento de <code>sync-post-translations</code> es sencillo:</p> <ol> <li>Utilice <code>index.zh-cn.md</code> como archivo fuente</li> <li>Genere o actualice <code>index.en.md</code> e <code>index.zh-tw.md</code> en el mismo directorio</li> <li>Mantenga coherente la estructura de Markdown</li> <li>Aplique reglas explícitas al principio (especialmente &ldquo;fecha&rdquo; y &ldquo;slug&rdquo;)</li> </ol> <p>Ejemplos de frases desencadenantes:</p> <ul> <li>&ldquo;Sincronizar traducción al inglés y chino tradicional&rdquo;</li> <li>&ldquo;Traducir esta publicación al inglés y chino tradicional&rdquo;</li> </ul> <h2 id="estructura-del-directorio-de-habilidades">Estructura del directorio de habilidades </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">.\sync-post-translations\ </span></span><span class="line"><span class="cl">├─ SKILL.md </span></span><span class="line"><span class="cl">└─ agents\ </span></span><span class="line"><span class="cl"> └─ openai.yaml </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="código-central-1-skillmd">Código central 1: SKILL.md </h2><p>A continuación se muestra el archivo de reglas básicas de esta habilidad:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt"> 1 </span><span class="lnt"> 2 </span><span class="lnt"> 3 </span><span class="lnt"> 4 </span><span class="lnt"> 5 </span><span class="lnt"> 6 </span><span class="lnt"> 7 </span><span class="lnt"> 8 </span><span class="lnt"> 9 </span><span class="lnt">10 </span><span class="lnt">11 </span><span class="lnt">12 </span><span class="lnt">13 </span><span class="lnt">14 </span><span class="lnt">15 </span><span class="lnt">16 </span><span class="lnt">17 </span><span class="lnt">18 </span><span class="lnt">19 </span><span class="lnt">20 </span><span class="lnt">21 </span><span class="lnt">22 </span><span class="lnt">23 </span><span class="lnt">24 </span><span class="lnt">25 </span><span class="lnt">26 </span><span class="lnt">27 </span><span class="lnt">28 </span><span class="lnt">29 </span><span class="lnt">30 </span><span class="lnt">31 </span><span class="lnt">32 </span><span class="lnt">33 </span><span class="lnt">34 </span><span class="lnt">35 </span><span class="lnt">36 </span><span class="lnt">37 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-markdown" data-lang="markdown"><span class="line"><span class="cl">--- </span></span><span class="line"><span class="cl">name: sync-post-translations </span></span><span class="line"><span class="cl">description: 将 Hugo 文章从简体中文源文件（<span class="sb">`index.zh-cn.md`</span>）同步翻译为英文（<span class="sb">`index.en.md`</span>）和繁体中文（<span class="sb">`index.zh-tw.md`</span>）。当用户提出“en 繁体”“同步翻译英文繁体”或要求同时生成/更新两种语言版本且需保持 front matter 与 Markdown 结构一致时使用。 </span></span><span class="line"><span class="cl">--- </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gh"># 同步文章翻译 </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">使用此技能为同一篇文章生成或更新多语言版本。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## 工作流程 </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">1.</span> 在目标文章目录中定位源文件 <span class="sb">`index.zh-cn.md`</span>。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">2.</span> 读取完整 front matter 与正文内容。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">3.</span> 在同目录创建或更新 <span class="sb">`index.en.md`</span> 与 <span class="sb">`index.zh-tw.md`</span>。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">4.</span> 确保三语结构对齐后执行 Hugo 构建检查。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## 翻译规则 </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">1.</span> 严格保留 <span class="sb">`slug`</span> 原值。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">2.</span> <span class="sb">`date`</span> 统一规范为 Hugo 常用带时间格式（RFC3339），示例：<span class="sb">`2026-04-05T10:00:00+08:00`</span>。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">3.</span> 自然翻译以下 front matter 字段：<span class="sb">`title`</span>、<span class="sb">`description`</span>、<span class="sb">`tags`</span>、<span class="sb">`categories`</span>。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">4.</span> 保持 Markdown 结构不变：标题层级、列表形态、代码块、链接与命令行示例。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">5.</span> 技术标识符保持原样：文件名、CLI 参数、模型名、设备名、URL、包名等。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">6.</span> 若 YAML 的 <span class="sb">`title`</span> 含有 <span class="sb">`:`</span>，必须加引号，避免解析报错。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">7.</span> 在不改变语义前提下，使用目标语言自然标点与表达习惯（<span class="sb">`en`</span>、<span class="sb">`zh-tw`</span>）。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## 输出约定 </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">1.</span> 仅在源文章同目录写入目标文件。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">2.</span> 汇报变更的文件路径。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">3.</span> 条件允许时执行 <span class="sb">`hugo --source . --destination public`</span>，并反馈通过/失败；失败时给出关键报错行。 </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="gu">## 质量标准 </span></span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">1.</span> 全文术语前后一致。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">2.</span> 避免机器直译感，优先可发布文风。 </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">3.</span> 章节内容完整，不省略示例、注意点与总结。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="código-central-2-agentesopenaiyaml">Código central 2: agentes/openai.yaml </h2><p>Este archivo define cómo se presenta y solicita la habilidad en el lado del agente:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-yaml" data-lang="yaml"><span class="line"><span class="cl"><span class="nt">interface</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="w"> </span><span class="nt">display_name</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="s2">&#34;同步文章翻译&#34;</span><span class="w"> </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="w"> </span><span class="nt">short_description</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="s2">&#34;生成或更新 EN + ZH-TW 翻译稿&#34;</span><span class="w"> </span></span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="w"> </span><span class="nt">default_prompt</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="s2">&#34;使用该技能在同一 Hugo 文章目录中，从 `index.zh-cn.md` 生成或同步 `index.en.md` 与 `index.zh-tw.md`，保留 `date` 与 `slug`，保持 Markdown 结构一致，并执行 Hugo 构建校验。&#34;</span><span class="w"> </span></span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="ejemplo-de-uso-práctico">Ejemplo de uso práctico </h2><h3 id="1-activador-del-lenguaje-natural">1) Activador del lenguaje natural </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">请把 content/post/2026/04/06/index.zh-cn.md 同步翻译成英文和繁体， </span></span><span class="line"><span class="cl">要求 date 用 RFC3339，slug 不变，最后跑 hugo 校验。 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h3 id="2-resultado-esperado">2) Resultado esperado </h3><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span><span class="lnt">5 </span><span class="lnt">6 </span><span class="lnt">7 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">已更新： </span></span><span class="line"><span class="cl">- content/post/2026/04/06/index.en.md </span></span><span class="line"><span class="cl">- content/post/2026/04/06/index.zh-tw.md </span></span><span class="line"><span class="cl"> </span></span><span class="line"><span class="cl">构建校验： </span></span><span class="line"><span class="cl">- hugo --source . --destination public </span></span><span class="line"><span class="cl">- 结果：PASS </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="por-qué-son-importantes-estas-reglas">Por qué son importantes estas reglas </h2><ol> <li>Mantener &ldquo;slug&rdquo; sin cambios conserva las URL estables y los vínculos de retroceso históricos.</li> <li>Normalizar la &ldquo;fecha&rdquo; a RFC3339 con zona horaria evita la ambigüedad en el análisis de Hugo/tema.</li> <li>Mantener la estructura de Markdown sin cambios evita problemas de representación de TOC, bloques de código y códigos cortos.</li> <li>No traducir identificadores técnicos reduce significativamente las discrepancias entre archivos y comandos rotos.</li> </ol> <h2 id="errores-comunes-y-cómo-evitarlos">Errores comunes y cómo evitarlos </h2><ol> <li>Si <code>title</code> contiene <code>:</code> sin comillas, el análisis de YAML puede fallar.</li> <li>Traducir <code>--flags</code>, URL o nombres de paquetes interrumpirá los ejemplos de comandos.</li> <li>Si los niveles de encabezado difieren entre idiomas (por ejemplo, <code>##</code> se convierte en <code>###</code>), los anclajes pueden volverse inconsistentes.</li> <li>Traducir solo el contenido del cuerpo, pero no el texto inicial, puede romper las páginas de la lista y los metadatos de SEO.</li> </ol> https://www.knightli.com/es/2026/04/06/ollama-model-storage-path-and-migration/ Mon, 06 Apr 2026 09:38:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/06/ollama-model-storage-path-and-migration/ <p>Cuando ejecutas modelos grandes localmente, lo primero que suele quedarse sin espacio es la unidad del sistema. Ollama descarga los modelos de forma predeterminada en el directorio del usuario o en un directorio del sistema. Si no planificas la ruta con antelación, la unidad C puede llenarse muy rápido.</p> <h2 id="directorios-predeterminados-habituales-de-modelos-de-ollama">Directorios predeterminados habituales de modelos de Ollama </h2><ul> <li>Windows: <code>C:\Users\&lt;用户名&gt;\.ollama\models</code></li> <li>macOS: <code>~/.ollama/models</code></li> <li>Linux: <code>/usr/share/ollama/.ollama/models</code> (puede variar según el método de instalación)</li> </ul> <h2 id="windows-migrar-el-directorio-de-modelos-a-una-unidad-que-no-sea-del-sistema">Windows: migrar el directorio de modelos a una unidad que no sea del sistema </h2><p>Se recomienda mover el directorio de modelos, por ejemplo, a <code>D:\OllamaModels</code>. El método clave es configurar la variable de entorno del sistema <code>OLLAMA_MODELS</code>.</p> <h2 id="1-crear-el-directorio-de-destino">1. Crear el directorio de destino </h2><p>Por ejemplo, crea primero: <code>D:\OllamaModels</code></p> <h2 id="2-configurar-la-variable-de-entorno-del-sistema">2. Configurar la variable de entorno del sistema </h2><ul> <li>Nombre de variable: <code>OLLAMA_MODELS</code></li> <li>Valor de variable: <code>D:\OllamaModels</code></li> </ul> <p>Puedes añadirla desde &ldquo;Propiedades del sistema -&gt; Opciones avanzadas -&gt; Variables de entorno&rdquo;, o configurarla con la línea de comandos (PowerShell como administrador):</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-powershell" data-lang="powershell"><span class="line"><span class="cl"><span class="p">[</span><span class="no">System.Environment</span><span class="p">]::</span><span class="n">SetEnvironmentVariable</span><span class="p">(</span><span class="s2">&#34;OLLAMA_MODELS&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;D:\OllamaModels&#34;</span><span class="p">,</span> <span class="s2">&#34;Machine&#34;</span><span class="p">)</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="3-reiniciar-ollama-o-reiniciar-el-sistema">3. Reiniciar Ollama (o reiniciar el sistema) </h2><p>Después de que la variable de entorno entre en vigor, reinicia el servicio o la aplicación de Ollama. Si no estás seguro de si ya se aplicó, reiniciar el equipo es la opción más estable.</p> <h2 id="4-verificar-que-el-nuevo-directorio-esté-activo">4. Verificar que el nuevo directorio esté activo </h2><p>Después de descargar o hacer pull de cualquier modelo, comprueba si aparecen archivos nuevos bajo <code>D:\OllamaModels</code>.</p> <h2 id="5-limpiar-el-directorio-antiguo-después-de-confirmar">5. Limpiar el directorio antiguo (después de confirmar) </h2><p>Cuando confirmes que los modelos funcionan correctamente en el nuevo directorio, elimina el contenido del directorio antiguo para recuperar espacio en la unidad C.</p> <h2 id="preguntas-frecuentes">Preguntas frecuentes </h2><h3 id="qué-hacer-si-después-de-configurarlo-sigue-escribiendo-en-la-unidad-c">Qué hacer si después de configurarlo sigue escribiendo en la unidad C </h3><ul> <li>Confirma que la variable de entorno sea una &ldquo;variable del sistema&rdquo;, no una variable temporal de la sesión actual.</li> <li>Confirma que el proceso de Ollama se haya reiniciado.</li> <li>Comprueba que el nombre de la variable sea exacto: debe ser <code>OLLAMA_MODELS</code>.</li> </ul> <h3 id="hay-que-migrar-los-archivos-de-modelos-antiguos">Hay que migrar los archivos de modelos antiguos </h3><p>Si no quieres volver a descargarlos, puedes detener Ollama, copiar manualmente los modelos antiguos al nuevo directorio y después iniciar Ollama para verificar.</p> <!-- ollama-related-links:start --> https://www.knightli.com/es/2026/04/06/uninstall-ollama-on-linux/ Mon, 06 Apr 2026 09:16:29 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/06/uninstall-ollama-on-linux/ <p>Si necesitas eliminar Ollama por completo en Linux, puedes seguir el orden siguiente. Este artículo limpia el servicio, el ejecutable, el directorio de modelos y también el usuario y grupo <code>ollama</code>.</p> <h2 id="avisos-antes-de-desinstalar">Avisos antes de desinstalar </h2><ul> <li>Los comandos siguientes eliminarán los archivos de modelos locales de Ollama (normalmente en <code>/usr/share/ollama</code>). Confirma antes si necesitas hacer una copia de seguridad.</li> <li>Los comandos usan <code>sudo</code> por defecto. Asegúrate de que la cuenta actual tenga permisos de administrador.</li> </ul> <h2 id="1-detener-y-eliminar-el-servicio-systemd">1. Detener y eliminar el servicio systemd </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">sudo systemctl stop ollama </span></span><span class="line"><span class="cl">sudo systemctl disable ollama </span></span><span class="line"><span class="cl">sudo rm -f /etc/systemd/system/ollama.service </span></span><span class="line"><span class="cl">sudo systemctl daemon-reload </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="2-eliminar-el-ejecutable-de-ollama">2. Eliminar el ejecutable de Ollama </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span><span class="lnt">4 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nv">OLLAMA_BIN</span><span class="o">=</span><span class="s2">&#34;</span><span class="k">$(</span><span class="nb">command</span> -v ollama<span class="k">)</span><span class="s2">&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">if</span> <span class="o">[</span> -n <span class="s2">&#34;</span><span class="nv">$OLLAMA_BIN</span><span class="s2">&#34;</span> <span class="o">]</span><span class="p">;</span> <span class="k">then</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> sudo rm -f <span class="s2">&#34;</span><span class="nv">$OLLAMA_BIN</span><span class="s2">&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">fi</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="3-eliminar-directorios-de-bibliotecas-relacionados-con-ollama-si-existen">3. Eliminar directorios de bibliotecas relacionados con Ollama (si existen) </h2><p>Si tu método de instalación escribió archivos de Ollama en directorios <code>lib</code>, puedes limpiarlos así:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="k">for</span> d in /usr/local/lib/ollama /usr/lib/ollama /lib/ollama<span class="p">;</span> <span class="k">do</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"> <span class="o">[</span> -d <span class="s2">&#34;</span><span class="nv">$d</span><span class="s2">&#34;</span> <span class="o">]</span> <span class="o">&amp;&amp;</span> sudo rm -rf <span class="s2">&#34;</span><span class="nv">$d</span><span class="s2">&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="k">done</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="4-eliminar-el-directorio-de-modelos-y-datos">4. Eliminar el directorio de modelos y datos </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">sudo rm -rf /usr/share/ollama </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="5-eliminar-el-usuario-y-grupo-del-sistema-si-existen">5. Eliminar el usuario y grupo del sistema (si existen) </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">id -u ollama &gt;/dev/null 2&gt;<span class="p">&amp;</span><span class="m">1</span> <span class="o">&amp;&amp;</span> sudo userdel ollama </span></span><span class="line"><span class="cl">getent group ollama &gt;/dev/null 2&gt;<span class="p">&amp;</span><span class="m">1</span> <span class="o">&amp;&amp;</span> sudo groupdel ollama </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="6-verificar-si-la-desinstalación-terminó">6. Verificar si la desinstalación terminó </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">command</span> -v ollama <span class="o">||</span> <span class="nb">echo</span> <span class="s2">&#34;ollama binary not found&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">systemctl status ollama <span class="o">||</span> <span class="nb">true</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Si las comprobaciones anteriores ya no encuentran <code>ollama</code>, la desinstalación se ha completado.</p> <!-- ollama-related-links:start --> https://www.knightli.com/es/2026/04/05/llm-quantization-guide-fp16-q4-q2/ Sun, 05 Apr 2026 22:09:11 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/05/llm-quantization-guide-fp16-q4-q2/ <p>El objetivo principal de la cuantificación es simple: intercambiar una pequeña cantidad de precisión por un tamaño de modelo más pequeño, un menor uso de VRAM y una inferencia más rápida.<br> Para la implementación local, elegir el formato de cuantificación correcto suele ser más importante que buscar un recuento de parámetros mayor.</p> <h2 id="qué-es-la-cuantización">¿Qué es la cuantización? </h2><p>La cuantización significa comprimir los parámetros del modelo desde formatos de mayor precisión (como &ldquo;FP16&rdquo;) a formatos de bits más bajos (como &ldquo;Q8&rdquo; y &ldquo;Q4&rdquo;).</p> <p>Una analogía simple:</p> <ul> <li>Modelo original: como una foto de alta calidad, clara pero grande.</li> <li>Modelo cuantificado: como una foto comprimida, ligeramente menos detallada pero más ligera y rápida.</li> </ul> <h2 id="formatos-de-cuantificación-comunes">Formatos de cuantificación comunes </h2><table> <thead> <tr> <th>Cuantización</th> <th>Precisión/Ancho de broca</th> <th>Tamaño</th> <th>Pérdida de calidad</th> <th>Uso recomendado</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>FP16</td> <td>flotante de 16 bits</td> <td>Más grande</td> <td>Casi ninguno</td> <td>Investigación, evaluación, máxima calidad</td> </tr> <tr> <td>Q8_0</td> <td>Entero de 8 bits</td> <td>Más grande</td> <td>Casi ninguno</td> <td>PC de alta gama, calidad + rendimiento</td> </tr> <tr> <td>Q5_K_M</td> <td>5 bits mixto</td> <td>Medio</td> <td>Ligero</td> <td>Conductor diario, elección equilibrada</td> </tr> <tr> <td>Q4_K_M</td> <td>Mixto de 4 bits</td> <td>Más pequeño</td> <td>Aceptable</td> <td>Valor predeterminado general, valor fuerte</td> </tr> <tr> <td>Q3_K_M</td> <td>Mezclado de 3 bits</td> <td>Muy pequeño</td> <td>Notable</td> <td>Dispositivos de baja especificación, ejecutar primero</td> </tr> <tr> <td>Q2_K</td> <td>Mixto de 2 bits</td> <td>Más pequeño</td> <td>Significativo</td> <td>Límites extremos de recursos, respaldo</td> </tr> </tbody> </table> <h2 id="reglas-de-denominación-de-cuantificación">Reglas de denominación de cuantificación </h2><p>Tome <code>gemma-4:4b-q4_k_m</code> como ejemplo:</p> <ul> <li><code>gemma-4:4b</code>: nombre del modelo y escala de parámetros.</li> <li><code>q4</code>: cuantificación de 4 bits.</li> <li><code>k</code>: K-quants (un método de cuantificación mejorado).</li> <li><code>m</code>: nivel medio (las opciones comunes también incluyen <code>s</code>/small y <code>l</code>/large).</li> </ul> <h2 id="selección-rápida-por-vram">Selección rápida por VRAM </h2><table> <thead> <tr> <th>RAM/VRAM</th> <th>Cuantización recomendada</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>4 GB</td> <td>Q3_K_M / Q2_K</td> </tr> <tr> <td>8 GB</td> <td>Q4_K_M</td> </tr> <tr> <td>16 GB</td> <td>Q5_K_M / Q8_0</td> </tr> <tr> <td>32GB+</td> <td>FP16 / T8_0</td> </tr> </tbody> </table> <p>Comience con una versión que se ejecute de manera estable en su máquina, luego avance con precisión paso a paso en lugar de saltar directamente al modelo más grande.</p> <h2 id="consejos-prácticos">Consejos prácticos </h2><ol> <li>Comience con <code>Q4_K_M</code> de forma predeterminada y pruebe primero las tareas reales.</li> <li>Si la calidad de la respuesta no es suficiente, suba a <code>Q5_K_M</code> o <code>Q8_0</code>.</li> <li>Si la VRAM o la velocidad son el principal cuello de botella, baje a <code>Q3_K_M</code>.</li> <li>Utilice el mismo conjunto de prueba cada vez que cambie de formato de cuantificación.</li> </ol> <h2 id="conclusión">Conclusión </h2><ul> <li>Calidad primero: <code>FP16</code> o <code>Q8_0</code>.</li> <li>Saldo primero: <code>Q5_K_M</code>.</li> <li>Valor predeterminado general: <code>Q4_K_M</code>.</li> <li>Reserva de baja especificación: <code>Q3_K_M</code> o <code>Q2_K</code>.</li> </ul> <p>La clave no es &ldquo;cuanto más grande, mejor&rdquo;, sino &ldquo;el resultado más estable y utilizable bajo los límites de su hardware&rdquo;.</p> <!-- enlaces-relacionados-con-ollama:inicio --> <h2 id="publicaciones-relacionadas">Publicaciones relacionadas </h2><ul> <li>Comparación y selección de modelos Gemma 4</li> <li>Desinstalar completamente Ollama en Linux</li> <li>Ruta de almacenamiento y migración del modelo Ollama</li> <li>Cómo comprobar si Ollama usa GPU</li> </ul> <!-- enlaces-relacionados-con-ollama:end --> https://www.knightli.com/es/2026/04/05/google-gemma-4-model-comparison/ Sun, 05 Apr 2026 08:30:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/05/google-gemma-4-model-comparison/ <p>Gemma 4 se centra en la &ldquo;multimodalidad&rdquo; y la &ldquo;inferencia local fuera de línea&rdquo;, con una gama completa desde modelos livianos hasta modelos de alto rendimiento. Para la mayoría de los usuarios de implementación local, la clave no es elegir el modelo más grande, sino el que mejor se adapte a las necesidades de hardware y tareas.</p> <h2 id="comparación-de-modelos-gemma-4">Comparación de modelos Gemma 4 </h2><blockquote> <p>La siguiente tabla es para una selección rápida del modelo. El rendimiento real y el uso de recursos deben validarse en su propio entorno.</p> </blockquote> <table> <thead> <tr> <th>Modelo</th> <th>Tamaño del parámetro</th> <th>Posicionamiento</th> <th>Fortalezas clave</th> <th>Principales limitaciones</th> <th>Escenarios recomendados</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>Gema 4 2B</td> <td>2B</td> <td>Ultraligero</td> <td>Baja latencia, bajo uso de recursos, barrera de implementación más baja</td> <td>Rendimiento limitado en razonamientos complejos y largas cadenas de tareas</td> <td>Móvil, IoT, preguntas y respuestas ligeras, automatización sencilla</td> </tr> <tr> <td>Gema 4 4B</td> <td>4B</td> <td>Ligero mejorado</td> <td>Mayor comprensión y generación que 2B, aún fácil de implementar localmente</td> <td>Límite limitado para codificación pesada y tareas complejas de agentes</td> <td>Asistente local, trabajo documental básico, tareas diarias multilingües</td> </tr> <tr> <td>Gema 4 26B</td> <td>26B</td> <td>Alto rendimiento (MoE)</td> <td>Mejor razonamiento y uso de herramientas, adecuado para flujos de trabajo de producción</td> <td>Requisito de VRAM y umbral de hardware significativamente mayores</td> <td>Asistente de codificación, flujos de trabajo complejos, agentes internos empresariales</td> </tr> <tr> <td>Gema 4 31B</td> <td>31B</td> <td>Alto rendimiento (denso)</td> <td>Mejor capacidad general y mayor estabilidad en tareas complejas</td> <td>Mayor coste de recursos y complejidad de ajuste</td> <td>Razonamiento avanzado, tareas de codificación complejas, automatización intensa</td> </tr> </tbody> </table> <h2 id="cómo-elegir-comenzar-desde-hardware-y-tareas">Cómo elegir: comenzar desde hardware y tareas </h2><p>Si su principal preocupación es si funciona sin problemas, utilice esta guía:</p> <ul> <li>VRAM <code>8GB</code>: prioriza <code>2B/4B</code>.</li> <li>VRAM <code>12GB</code>: prioriza <code>4B</code> o variantes cuantificadas de modelos más grandes.</li> <li>VRAM <code>24GB</code>: céntrese en <code>26B</code> y evalúe <code>31B</code> cuantificados según la carga de trabajo.</li> <li>Mayor VRAM o multi-GPU: considere configuraciones <code>31B</code> de alta precisión.</li> </ul> <p>Primero, priorice la estabilidad y la velocidad de inferencia y luego aumente gradualmente el tamaño del modelo.</p> <h2 id="cuatro-casos-de-uso-típicos">Cuatro casos de uso típicos </h2><h3 id="1-asistente-general-local">1) Asistente General Local </h3><ul> <li>Modelo preferido: <code>4B</code></li> <li>Por qué: fuerte equilibrio entre coste y calidad, adecuado para un uso local a largo plazo.</li> </ul> <h3 id="2-codificación-y-automatización">2) Codificación y automatización </h3><ul> <li>Modelo preferido: <code>26B</code></li> <li>Por qué: más estable en tareas de varios pasos, llamadas a herramientas y generación de scripts.</li> </ul> <h3 id="3-razonamiento-avanzado-y-agentes-complejos">3) Razonamiento avanzado y agentes complejos </h3><ul> <li>Modelo preferido: <code>31B</code></li> <li>Por qué: mayor solidez en un contexto complejo.</li> </ul> <h3 id="4-dispositivos-perimetrales-y-uso-ligero-sin-conexión">4) Dispositivos perimetrales y uso ligero sin conexión </h3><ul> <li>Modelo preferido: <code>2B</code></li> <li>Por qué: es más fácil de implementar en dispositivos con recursos limitados.</li> </ul> <h2 id="sugerencias-de-implementación-ollama">Sugerencias de implementación (Ollama) </h2><p>Un enfoque práctico es iterar en pequeños pasos:</p> <ol> <li>Comience con <code>4B</code> para establecer una línea de base (latencia, memoria, calidad).</li> <li>Cree un conjunto de pruebas fijo a partir de tareas reales (por ejemplo, 20 preguntas comunes + 10 tareas de automatización).</li> <li>Compare <code>26B/31B</code> con el conjunto en cuanto a precisión, latencia y costo de VRAM.</li> <li>Actualice sólo cuando la ganancia sea clara.</li> </ol> <p>Esto evita saltar a un modelo grande demasiado pronto y sufrir retrasos, bajo rendimiento y gastos generales de mantenimiento.</p> <h2 id="conclusión">Conclusión </h2><p>El valor real de Gemma 4 no es sólo un mayor número de parámetros, sino también un modelo práctico que permite pasar de ser liviano a uno de alto rendimiento:</p> <ul> <li>Para una implementación rápida y de bajo costo: comience con &ldquo;2B/4B&rdquo;.</li> <li>Para flujos de trabajo de IA locales de nivel de producción: priorice &ldquo;26B&rdquo;.</li> <li>Para razonamiento avanzado y automatización intensa: pase a <code>31B</code>.</li> </ul> <p>En la mayoría de los casos, la mejor opción de Gemma 4 no es el modelo más grande, sino el que mejor se adapta a su hardware y objetivos de tareas.</p> <!-- enlaces-relacionados-con-ollama:inicio --> <h2 id="publicaciones-relacionadas">Publicaciones relacionadas </h2><ul> <li><a class="link" href="https://www.knightli.com/es/2026/04/05/llm-quantization-guide-fp16-q4-q2/" >Guía de Cuantización LLM (FP16/Q8/Q5/Q4/Q2)</a></li> <li>Desinstalar completamente Ollama en Linux</li> <li>Ruta de almacenamiento y migración del modelo Ollama</li> <li>Cómo comprobar si Ollama usa GPU</li> <li>Cómo instalar y ejecutar Gemma 4 en Android</li> <li>Cómo ejecutar Gemma 4 en una computadora portátil: guía de configuración local de 5 minutos</li> </ul> <!-- enlaces-relacionados-con-ollama:end --> https://www.knightli.com/es/2026/04/04/analyze-docx-agent-skill/ Sat, 04 Apr 2026 11:00:00 +0800 https://www.knightli.com/es/2026/04/04/analyze-docx-agent-skill/ <p><code>skills/docx</code> de Anthropic es esencialmente una especificación de flujo de trabajo más un conjunto de herramientas de script para manejar documentos de Word de manera más confiable con IA.<br> No solo le dice a un modelo que &ldquo;genere un <code>.docx</code>&rdquo;. En cambio, divide el trabajo del documento en rutas explícitas: crear, leer, editar archivos existentes, manejar cambios rastreados, agregar comentarios, convertir formatos y validar la estructura OOXML.</p> <p>Si lo reducimos a una línea:</p> <blockquote> <p>Trata <code>.docx</code> como restricciones de compatibilidad ZIP + XML + Office, no como un cuadro negro.</p> </blockquote> <h2 id="qué-resuelve-esta-habilidad">Qué resuelve esta habilidad </h2><p>Cuando los modelos de uso general manejan archivos de Word, a menudo vemos los mismos patrones de falla:</p> <ol> <li>Generan texto, pero no un <code>.docx</code> estructuralmente válido.</li> <li>Rompen OOXML al editar documentos existentes.</li> <li>No saben qué partes XML actualizar para comentarios o seguimiento de cambios.</li> <li>La salida se abre en una aplicación pero se comporta de manera inconsistente en Word, LibreOffice y Google Docs.</li> <li>Carecen de una ruta clara sobre cuándo usar <code>pandoc</code> versus desempaquetar/editar/reempaquetar.</li> </ol> <p>El valor de esta habilidad es que adelanta esas decisiones:</p> <ul> <li>Utilice <code>pandoc</code> o desempaquetado para lectura y análisis.</li> <li>Utilice <code>docx-js</code> para crear nuevos archivos <code>.docx</code>.</li> <li>Utilice &ldquo;desempaquetar -&gt; editar XML -&gt; recomprimir -&gt; validar&rdquo; para los documentos existentes.</li> <li>Utilice scripts dedicados para realizar seguimiento de cambios/comentarios/operaciones sensibles a esquemas.</li> </ul> <p>Ese enfoque funciona porque los problemas de Word generalmente no tienen que ver con la calidad de la redacción. Se trata de corrección estructural y compatibilidad.</p> <h2 id="directorio-y-estructura-de-código">Directorio y estructura de código </h2><p>Esta habilidad se puede entender en cuatro capas.</p> <h3 id="1-capa-de-orientación-skillmd">1. Capa de orientación: <code>SKILL.md</code> </h3><p><code>SKILL.md</code> hace dos trabajos importantes:</p> <ol> <li>Define las condiciones de activación.<br> Si una solicitud menciona Word, <code>.docx</code>, comentarios, seguimiento de cambios, TOC, números de página o formato de documento pulido, se debe activar esta habilidad.</li> <li>Define rutas de ejecución.<br> Los diferentes tipos de tareas se asignan a diferentes cadenas de herramientas, en lugar de improvisar cada ejecución.</li> </ol> <p>También captura reglas prácticas de compatibilidad, por ejemplo:</p> <ul> <li><code>docx-js</code> por defecto es A4, no Carta estadounidense.</li> <li>El tamaño de la página horizontal debe seguir las normas internas de <code>docx-js</code>.</li> <li>Las listas no deben crearse a partir de viñetas Unicode manuales.</li> <li>El ancho de la tabla necesita ajustes coordinados a nivel de tabla y celda.</li> <li>Se requiere &ldquo;tipo&rdquo; de imagen.</li> <li>Los archivos generados deben ser validados.</li> </ul> <p>Esta es una fuerte señal de que el objetivo no es simplemente &ldquo;generar algo&rdquo;, sino &ldquo;generar algo que sea sólido&rdquo;.</p> <h2 id="2-capa-de-paquete-de-office-scriptsoffice">2. Capa de paquete de Office: <code>scripts/office/*</code> </h2><p>Esta capa trata <code>.docx/.pptx/.xlsx</code> como paquetes Open XML.</p> <h3 id="desempaquetarpy"><code>desempaquetar.py</code> </h3><p>Este script descomprime archivos y prepara XML para una edición más segura:</p> <ul> <li>Extrae el contenido del paquete ZIP</li> <li>Imprime XML y <code>.rels</code></li> <li>Opcionalmente ejecuta <code>merge_runs</code> para DOCX</li> <li>Opcionalmente ejecuta <code>simplify_redlines</code> para DOCX</li> <li>Escapa de comillas tipográficas a entidades XML</li> </ul> <p>Entonces no se trata sólo de descompresión. Normaliza el contenido en una forma fácil de editar.</p> <h3 id="paquetepy"><code>paquete.py</code> </h3><p>Este script vuelve a empaquetar un directorio en <code>.docx/.pptx/.xlsx</code>.<br> Antes del envasado, puede:</p> <ul> <li>Ejecutar validación y reparación automática.</li> <li>Condensar el formato XML de forma segura</li> </ul> <p>Si se proporciona &ldquo;&ndash;original&rdquo;, se compara y valida con el contexto de origen.<br> Eso es importante porque &ldquo;reempaquetado exitosamente&rdquo; no es igual a &ldquo;semánticamente seguro&rdquo;.</p> <h3 id="validarpy"><code>validar.py</code> </h3><p>Ésta es la puerta de la calidad. Comprueba:</p> <ul> <li>XML bien formado</li> <li>Corrección del espacio de nombres</li> <li>Restricciones de identificación únicas</li> <li>Consistencia de relación/tipo de contenido</li> <li>Cumplimiento de XSD</li> <li>Reglas de preservación de espacios en blanco.</li> <li>Restricciones de inserción/eliminación/marcador de comentarios</li> </ul> <p>Para el trabajo DOCX, este es un componente principal, no un extra opcional.</p> <h3 id="sofficepy"><code>soffice.py</code> </h3><p>Este asistente envuelve la ejecución de LibreOffice para entornos restringidos/aislados.<br> Configura <code>SAL_USE_VCLPLUGIN=svp</code> y puede aplicar una corrección para las limitaciones del socket AF_UNIX cuando sea necesario.</p> <p>Eso nos dice que la habilidad está diseñada para flujos de trabajo de agentes automatizados, no solo para uso manual local.</p> <h2 id="3-capa-específica-de-word-comentarios-revisiones-y-líneas-rojas">3. Capa específica de Word: comentarios, revisiones y líneas rojas </h2><h3 id="comentariopy"><code>comentario.py</code> </h3><p>Este script agrega comentarios a DOCX, incluida la configuración de paquetes requerida en varias partes:</p> <ul> <li><code>palabra/comentarios.xml</code></li> <li><code>comentariosExtendido.xml</code></li> <li><code>comentariosIds.xml</code></li> <li><code>comentariosExtensible.xml</code></li> <li>marcadores de rango de comentarios en <code>document.xml</code></li> <li>declaraciones en <code>[Content_Types].xml</code> y <code>document.xml.rels</code></li> </ul> <p>Si las partes de comentarios aún no existen, puede inicializar plantillas y relaciones/tipos de contenido requeridos.</p> <h3 id="aceptar_cambiospy"><code>aceptar_cambios.py</code> </h3><p>Este script acepta todos los cambios rastreados a través de LibreOffice headless + macro (<code>.uno:AcceptAllTrackedChanges</code>) en lugar de una frágil cirugía XML sin formato.</p> <p>Esa es una elección pragmática porque aceptar revisiones es una operación a nivel de comportamiento, no solo eliminar etiquetas <code>&lt;w:ins&gt;</code>/<code>&lt;w:del&gt;</code>.</p> <h3 id="validadoresredliningpy"><code>validadores/redlining.py</code> </h3><p>Esta es una de las piezas más valiosas.<br> Elimina los cambios rastreados para un autor específico tanto en documentos originales como modificados, luego compara el texto resultante para verificar que los cambios estén representados correctamente en el marcado de revisión.</p> <p>Por tanto, valida la semántica de revisión, no sólo la sintaxis XML.</p> <h2 id="4-esquema-y-capa-de-soporte-schemas-helpers-templates">4. Esquema y capa de soporte: <code>schemas/</code>, <code>helpers/</code>, <code>templates/</code> </h2><h3 id="esquemas"><code>esquemas/</code> </h3><p>Contiene archivos XSD relacionados con OOXML/ECMA/Microsoft utilizados por los validadores.<br> Por lo tanto, la validación se basa en restricciones de esquema formal.</p> <h3 id="ayudantes"><code>ayudantes/</code> </h3><p>Incluye utilidades como:</p> <p>-<code>merge_runs.py</code></p> <ul> <li><code>simplificar_redlines.py</code></li> </ul> <p>Estos estabilizan la estructura XML para lograr ediciones y diferencias más claras.</p> <h3 id="plantillas"><code>plantillas/</code> </h3><p>Contiene plantillas XML necesarias para admitir comentarios, que incluyen:</p> <ul> <li><code>comentarios.xml</code></li> <li><code>comentariosExtendido.xml</code></li> <li><code>comentariosIds.xml</code></li> <li><code>comentariosExtensible.xml</code></li> <li><code>personas.xml</code></li> </ul> <p>Estas plantillas ayudan a evitar inconsistencias a nivel de paquete al crear partes relacionadas con comentarios.</p> <h2 id="patrones-de-uso-típicos">Patrones de uso típicos </h2><p>Desde <code>SKILL.md</code>, los flujos de trabajo más comunes son:</p> <h2 id="escenario-1-leeranalizar-un-docx-existente">Escenario 1: leer/analizar un DOCX existente </h2><p>Utilice <code>pandoc</code> para la extracción a nivel de texto con seguimiento de cambios:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">pandoc --track-changes<span class="o">=</span>all document.docx -o output.md </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Utilice el desembalaje para la inspección XML sin formato:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">python scripts/office/unpack.py document.docx unpacked/ </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="escenario-2-crear-un-nuevo-docx">Escenario 2: crear un nuevo DOCX </h2><p>Utilice <code>docx-js</code> para la generación:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">npm install -g docx </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Luego valide:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">python scripts/office/validate.py doc.docx </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><h2 id="escenario-3-editar-un-docx-existente">Escenario 3: editar un DOCX existente </h2><p>Flujo de trabajo principal:</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span><span class="lnt">3 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">python scripts/office/unpack.py document.docx unpacked/ </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="c1"># edit XML under unpacked/</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">python scripts/office/pack.py unpacked/ output.docx --original document.docx </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p><code>--original</code> es la parte crítica porque permite controles estructurales y de revisión más sólidos.</p> <h2 id="escenario-4-aceptar-todos-los-cambios-rastreados">Escenario 4: aceptar todos los cambios rastreados </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">python scripts/accept_changes.py input.docx output.docx </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Requiere LibreOffice; útil para producir un archivo limpio posterior a la revisión.</p> <h2 id="escenario-5-agregar-comentarios">Escenario 5: Agregar comentarios </h2><div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">python comment.py unpacked/ <span class="m">0</span> <span class="s2">&#34;Comment text&#34;</span> </span></span><span class="line"><span class="cl">python comment.py unpacked/ <span class="m">1</span> <span class="s2">&#34;Reply text&#34;</span> --parent <span class="m">0</span> </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>Aún necesita colocar marcadores de rango de comentarios en <code>document.xml</code> donde debe adjuntarse el comentario.</p> <h2 id="advertencias-clave-para-recordar">Advertencias clave para recordar </h2><h3 id="1-docx-no-es-un-archivo-de-texto-sin-formato">1. <code>.docx</code> no es un archivo de texto sin formato </h3><p>Una única edición puede implicar cuerpo XML, relaciones, tipos de contenido, partes de comentarios, ID y restricciones de esquema.</p> <h3 id="2-la-generación-docx-js-todavía-necesita-barreras-de-seguridad-explícitas">2. La generación <code>docx-js</code> todavía necesita barreras de seguridad explícitas </h3><p>Los valores predeterminados pueden ser incorrectos para el diseño objetivo y los objetivos de compatibilidad.</p> <h3 id="3-los-comentarios-y-los-cambios-rastreados-son-operaciones-de-varias-partes">3. Los comentarios y los cambios rastreados son operaciones de varias partes </h3><p>Son funciones a nivel de paquete, no ediciones de una sola etiqueta.</p> <h3 id="4-se-abre-correctamente-no-significa-modificado-correctamente">4. &ldquo;Se abre correctamente&rdquo; no significa &ldquo;modificado correctamente&rdquo; </h3><p>Muchos problemas solo surgen más tarde durante la edición, revisión, apertura entre aplicaciones o aceptación de cambios.</p> <h3 id="5-la-preparación-ambiental-importa">5. La preparación ambiental importa </h3><p>Necesita herramientas como <code>pandoc</code>, <code>LibreOffice/soffice</code>, <code>docx-js</code> y Python deps (<code>defusedxml</code>, <code>lxml</code>) disponibles.</p> <h2 id="para-qué-sirve-esta-habilidad-y-para-qué-no">Para qué sirve esta habilidad (y para qué no) </h2><h3 id="buen-ajuste">Buen ajuste </h3><ul> <li>Generación de informes de Word por lotes</li> <li>Producción de documentos formales estructurados.</li> <li>Ediciones automatizadas a <code>.docx</code> existente</li> <li>Flujos de trabajo conscientes de los cambios rastreados</li> <li>Inserción automática de comentarios.</li> <li>Canalizaciones de documentos basados en agentes/scripts</li> </ul> <h3 id="no-es-ideal">No es ideal </h3><ul> <li>Casos de salida muy simples solo en PDF</li> <li>Extracción de texto puro sin requisitos de fidelidad del documento.</li> <li>Flujos de trabajo de edición visual totalmente manuales.</li> <li>Expectativas de dependencia cero para la automatización de Word de un extremo a otro</li> </ul> <h2 id="resumen">Resumen </h2><p><code>skills/docx</code> de Anthropic es fuerte no porque pueda &ldquo;generar archivos de Word&rdquo;, sino porque codifica por qué falla la automatización de Word y cómo manejar esos modos de falla sistemáticamente.<br> Combina generación, edición XML de bajo nivel, semántica de revisión, validación de esquemas y compatibilidad entre aplicaciones en un flujo de trabajo ejecutable.</p> <p>Si su caso de uso incluye ediciones DOCX existentes, comentarios, cambios rastreados o automatización sensible a la compatibilidad, este diseño es muy práctico y de gran valor.</p> <p>Ubicación del código: <a class="link" href="https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/docx" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/docx</a></p>