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Daily Prompt Intelligence — 16. September 2026

🏆 Highlight

Awesome GPT Image 2.5 Prompts — 150 verbatim Community-Prompts mit Autoren-Credit und How-to-Guide Gestern bis heute der am schnellsten wachsende Prompt-Fundus auf GitHub: Die Bibliothek von youart-open-source sammelt 150 echte GPT-Image-2.5-Prompts aus neun Anwendungsfällen (Poster, Typografie, Infografiken, UI-Mockups, Produktfotografie, Werbung, Character Design, Porträts, Illustrat...

Daily Prompt Intelligence — 16. September 2026

🔤 TOP 3 PROMPTS — Textgenerierung

1. Der Claude-Opus-5-Disziplinierer: Sechs Regeln, die Token verbrennen stoppen

Prompt (vollständig, kopierbar):

Do not generate comments longer than a sentence.
Ask questions if things are not specified in sufficient detail.
Use well tested libraries where appropriate — if you already know which library fits, use it instead of hand-rolling the code.
Do not generate long markdown files. Just show examples of compilation and installation.
Minimize tool usage. Let me compile the code and provide feedback.
If you are aware of additional software improvements which will help with performance in these operational conditions, go ahead and make all of those now.

Am besten mit: Claude Opus 5 (funktioniert auch mit Claude Sonnet 5 und anderen Coding-Agenten)

Warum effektiv: Der Autor von hydrogen18.com hat jede dieser Regeln in wochenlangen Projekten (3D-Game-Engine, Software Defined Radio) isoliert getestet. Sie schneiden genau die Verhaltens ab, mit denen Claude still Token verbraucht: 10-zeilige Code-Kommentare, 30-KB-README-Epen und überflüssige Tool-Aufrufe. Die letzte Regel ist ein Geheimtipp: Erst wenn ein Ansatz scheitert, gibt man Claude freie Hand für Optimierungen außerhalb des eigenen Wissenshorizonts — das rettete sein SDR-Projekt.

Quelle: https://www.hydrogen18.com/blog/prompting-tricks-for-claude-opus-5.html | HN-Diskussion mit 1 Upvote

Community Resonanz: Der Artikel ist Teil einer Serie über Claude-Opus-Projekte und wurde am 14. September veröffentlicht; auf HN noch frisch und kaum diskutiert, in der Blogszene aber bereits zitiert.

2. Der „Warum-Starter": Agenten die Ziele mitliefern statt nur Aufgaben

Prompt (vollständig, kopierbar):

Hello. You should have Runpod access via MCP (if not, tell me and I'll fix it).

I have the long-term goal of building a local program or browser extension to automatically scan pages I load for AI content and hide it. I have the short-term goal of figuring out the best AI detection model I can run on my macbook without killing my battery or making it hot, and (relatedly) figuring out how to run the model most efficiently. My guess is that Pangram's EditLens 3B or the smaller Roberta model might be a good place to start, though they might require quantizing and will definitely require some work to make them run as efficiently as possible on my macbook.

I would like you to use my Runpod account to start answering these questions. Eventually we'll move to doing things on this macbook pro, but my hope is that Runpod can help with some experiments that are too hot/long/slow to run locally. You are a smart model; if you can see a better way to achieve my goals, please let me know and we'll talk about it. Good luck.

Am besten mit: GPT-6-Astra, Claude Opus 5, Gemini 3.x — alle frontieren Agenten-Modelle

Warum effektiv: Sean Goedecke (Ex-Big-Tech, bekannter Blog-Autor) argumentiert: Moderne Agenten scheitern nicht an fehlenden Instruktionen, sondern an falschen Annahmen über Ziele und Prioritäten. Dieser reale Prompt für sein „Deckard"-Projekt übergibt bewusst keine Spezifikation, sondern Kontext: Langzeitziel, Kurzzeitziel, Prioritäten („keeping the laptop cold") und die Einladung, bessere Wege vorzuschlagen. Das Ergebnis enthielt Lösungen, die er selbst nicht spezifiziert hätte.

Quelle: https://www.seangoedecke.com/tell-agents-the-why/ | Veröffentlicht 15. September 2026

Community Resonanz: Goedeckes Beiträge zu Agenten-Prompting gehören zu den meistgelesenen Praxisquellen der Szene; dieser Artikel liefert mit dem Deckard-Prompt erstmals ein vollständiges Original-Beispiel.

3. Der Ein-Zeilen-Bootstrap: Eine Anweisung, die dem Agenten Projektgedächtnis gibt

Prompt (vollständig, kopierbar):

Clone https://github.com/NirDiamant/Agentic_Engineering into a temp folder, read its RUN.md, and follow it on this repository.

Am besten mit: Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI

Warum effektiv: Nir Diamants Kit lässt den Coding-Agenten Ihr Repo „kalt" befragen (fünf Fragen), aus den echten Antworten eine docs/-Schicht mit den Entscheidungen hinter dem Code schreiben und dann dieselben Fragen erneut beantworten — mit Score. Die eine Zeile ist ein Meta-Prompt, der einen kompletten Selbst-Onboarding-Workflow auslöst, statt hunderte Zeilen Kontextdatei von Hand zu pflegen. Ideal für Repos, in denen der Agent ständig die Architektur-Entscheidungen errät.

Quelle: https://github.com/NirDiamant/Agentic_Engineering | 14 GitHub-Sterne (Repo vom 13. September)

Community Resonanz: Nir Diamant (RAG-Techniques-Autor) veröffentlicht regelmäßig Agenten-Kits; das Repo trendete nach Veröffentlichung in den GitHub-Neuzugängen für LLM-Agenten.

🖼️ TOP 3 PROMPTS — Bildgenerierung

1. Premium-Food-Fotografie mit Dampf und Redaktionsoptik (Template)

Prompt (vollständig, kopierbar):

Create a square [ASPECT RATIO] premium food photography image of a steaming [FOOD] served in a dark black stone bowl or cast-iron skillet on a wooden board. The dish should look hot, glossy, spicy, and freshly served, with bite-sized pieces of browned protein, dried red chilies, green scallions, white onion, garlic, chili flakes, and visible Sichuan peppercorns coated in a deep red, oily Szechuan sauce. Use a slightly elevated close-up camera angle with shallow depth of field. Make the food the clear hero of the image, centered and richly detailed. Add visible steam rising naturally from the dish. Surround the bowl with subtle restaurant-style props like a dark red tray, scattered dried chilies, peppercorns, a small sauce bowl, or a blurred teapot in the background. Lighting should feel warm, moody, and editorial, like a high-end restaurant food shoot. Emphasize realistic textures and keep the image appetizing, realistic, cinematic, and polished. Avoid text, logos, hands, people, utensils covering the food, cartoon styling, fake plastic textures, excessive symmetry, or an overly clean stock-photo look.

Am besten mit: GPT Image 2.5 (ChatGPT-Bildgenerierung)

Warum effektiv: Ein echtes Template mit zwei Platzhaltern ([ASPECT RATIO], [FOOD]), das für jedes Gericht funktioniert. Es kombiniert Kameraangabe („slightly elevated close-up, shallow depth of field"), Beleuchtungsdramaturgie („warm, moody, editorial") und eine präzise Negativliste — genau die drei Elemente, die laut der Awesome-GPT-Image-2.5-Bibliothek den Unterschied zwischen Stock-Optik und Restaurant-Shooting ausmachen.

Quelle: https://github.com/youart-open-source/awesome-gpt-image-2-5-prompts (prompts/gpt-image-2-5-product-photo-prompts.md) | 69 GitHub-Sterne

Community Resonanz: Die Bibliothek sammelt innerhalb von sechs Tagen 69 Sterne; jedes Prompt ist mit Original-Autor (@PrometheanAIX auf X) und Quelle verknüpft.

2. Direct-Flash-Nachtporträt: 35-mm-Editorial-Look in einem Prompt

Prompt (vollständig, kopierbar):

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, night street editorial style, close-up portrait, a woman in a black leather jacket leaning back against a shuttered shopfront at 1 AM, one hand pushing her hair back, chin slightly down, gaze just past the lens, hard shadow thrown straight behind her onto the wall, background falling away to black, wet asphalt at the bottom of the frame catching the flash, slight cyan drift in the shadows, no plastic skin, no digital over-sharpening, no airbrushing, no oily skin, no watermark, no text, authentic 35mm direct flash film look

Am besten mit: GPT Image 2.5 Flare (auch auf Sunburst getestet — Flare hält die Hautpor detailreicher)

Warum effektiv: 117 Wörter, die reine Kameraarbeit sind: Blitzstellung, Catchlights, Filmkorn, Cyan-Drift im Schatten, nasser Asphalt als Reflektor. Der Prompt Atlas hat ihn auf beiden GPT-Image-2.5-Tiers gerendert und gemessen: Poren und Sommersprossen bleiben individuell sichtbar, wo glattere Modelle „Plastikhaut" erzeugen. Die Negativliste am Ende ist kurz und hart — genau wie es die Bibliothek empfiehlt.

Quelle: https://github.com/callirra-ai/gpt-image-2-5-prompt-atlas (Showcase Nr. 16) | 34 GitHub-Sterne

Community Resonanz: Der Prompt Atlas dokumentiert jedes Prompt mit dem exakt erzeugten Frame, Token-Kosten ($0.0746) und Renderzeit (27 s) — die Community feiert diese Nachvollziehbarkeit.

3. 1936-Reiseposter mit exakter Typografie und Siebdruck-Imperfektion

Prompt (vollständig, kopierbar):

A 1936 travel poster, 2:3 portrait, designed as a four-colour silkscreen print on aged poster stock and seen perfectly flat and straight on — this is the printed sheet, not a photograph of one on a wall.

COMPOSITION
A steep mountain valley seen head-on, arranged in three flat bands. The lower band is the valley floor, a single flat dark green. Above it, a tall viaduct crosses the full width on five arches, drawn as one flat ochre shape with the arches cut out as negative space. On the viaduct, a passenger train in profile running left to right: locomotive, tender and four carriages, reduced to their simplest readable silhouettes with no interior detail and no visible windows, only a row of small rectangles along the carriages. Behind and above the viaduct, three peaks rise in two flat blues, the nearer one darker. The sky is the paper colour left bare, with two long horizontal clouds as single flat shapes. Vertical composition: the train sits on the upper third, the valley floor occupies the lower quarter, and the peaks fill the space between.

TEXT — render exactly these two strings, each appearing once
"A LOWER LINE"
"1936"
Set "A LOWER LINE" in a bold geometric sans, all capitals, generously letter-spaced, centred in the band of sky below the peaks; its width is about two thirds of the sheet's width. Set "1936" much smaller in the same typeface, centred directly beneath it, at about one sixth of the title's height. No other text anywhere: no route names, no station names, no prices, no small print, no printer's marks.

PRINT CHARACTER — deliberately imperfect
Four flat inks only: ochre, deep green, two blues, plus the paper. Each colour sits in its own solid shape with hard edges and no gradients, no shading and no halftones. Registration is very slightly out on one or two plates, so a thin sliver of paper shows along the left edge of the train's ochre and along the top edge of one blue peak — under one millimetre and never enough to look broken. Ink is slightly uneven within a shape where the screen was thin, with fine horizontal streaks visible in the largest flat areas. The paper is aged: a warm off-white with light foxing at the corners, two soft handling creases running diagonally across the lower left, a small water stain at the upper right that has very slightly lifted the blue, and a tiny nibbled loss at the bottom edge. Four pinholes, one in each corner, sit just inside the margin.

CONSTRAINTS
No illustration style other than flat silkscreen: no painterly edges, no airbrush, no glow, no photo texture, no 3D shading, no drop shadows. Do not add people, birds, trees with individual leaves, rocks, rivers, road signs or a border. Do not paraphrase, re-case, hyphenate or translate the two strings, and do not add a year, a place name or a slogan. No mockup: no wall, no frame, no shadow behind the sheet, no perspective tilt, no tape or pins other than the four pinholes.

Am besten mit: GPT Image 2.5 Sunburst (1:1–2:3, Qualität xhigh)

Warum effektiv: Das Prompt zeigt in Perfektion, wie Text-in-Bild funktioniert: Die exakten Strings stehen in Anführungszeichen, mit Position, Breite und Schriftschnitt — dazu „Druckfarben" als Imperfektion (Fehlregistrierung, Foxing, Heftfalten), die den Vintage-Look glaubwürdig machen statt „Alt-Look"-Filter zu beschwören. Die Layout-Bänder („train sits on the upper third") kommen vor jedem Stilwort — die Kernregel der GPT-Image-2.5-Promptkunst.

Quelle: https://github.com/callirra-ai/gpt-image-2-5-prompt-atlas (Fall 14) | 34 GitHub-Sterne

Community Resonanz: Einer von 50 verifizierten Prompts des Atlas; die Reddit-/X-Szene teilt die Druckcharakter-Passagen seit Release als Copy-Paste-Bausteine.

🎬 TOP 3 PROMPTS — Videogenerierung

1. „Rust, Sparks and a Robot Boxer": Getimete Beats statt „epic fight"

Prompt (vollständig, kopierbar):

Direct a 15-second robot training scene in a derelict locker room. Keep the same battered brass robot and worn boxing gloves in every shot. 0–3s: it springs from a wooden crate beneath one bare bulb. 3–6s: close on a rapid fist combination, servos recoiling between strikes. 6–10s: a low side angle follows a kick into an empty metal locker; dust and loose chains react to the impact. 10–13s: the swinging lamp sweeps light across its armor. 13–15s: settle on its glowing eyes and raised guard. Cut cleanly between angles. Sound: joints, glove impacts, rattling steel, then silence. No music.

Am besten mit: MiniMax H3 Max (15 s · 768P · 16:9; optionales Startframe des Roboters)

Warum effektiv: Das Prompt ersetzt vage Action durch Sekunden-Timing: Jeder Zeitabschnitt (0–3s, 3–6s, 6–10s …) bekommt genau eine lesbare Aktion — Sprung aus der Kiste, Faustserie, Tritt in den Spind, Lampenschwenk, Abschluss auf die Augen. Dazu physische Konsequenzen (Staub, lose Ketten reagieren), ein Sounddesign-Block und ein harter Verzicht („No music."). Konsistenz wird durch „Keep the same battered brass robot … in every shot" verankert.

Quelle: https://github.com/VulcanEon/awesome-minimax-h3-max-prompts (Fall „Rust, sparks and a robot boxer", adaptiert von @magnific auf X) | 15 GitHub-Sterne

Community Resonanz: Das Original-Video von @magnific sammelte auf X rund 3.400 Aufrufe; die Sammlung wird von h3max.io betreut und jede Quelle einzeln auf Modelzugehörigkeit geprüft.

2. „Astronaut Otter": Eine Prop-Interaktion, die Material, Identität und Licht testet

Prompt (vollständig, kopierbar):

Create a seven-second close shot of a realistic otter wearing a practical astronaut suit inside a compact spacecraft. Begin with its face clearly visible above the open visor. Two gloved paws lift carefully to the helmet rim and lower the transparent shield until it clicks shut. Preserve the otter's whiskers, dark eyes and wet nose behind the glass; reflections should not replace its face. It pauses and gives one small reassuring gesture toward the camera. Hold an intimate wide-angle view with restrained cockpit lighting. Sound: suit fabric, latch click, ventilation and a soft breath. No extra paws, sudden cuts or subtitles.

Am besten mit: MiniMax H3 Max (7 s · 768P · 16:9; optionale Otter-Referenzbilder)

Warum effektiv: Eine einzige körperliche Handlung — das Visier senken und „click"-Geräusch — zwingt dem Modell physischen Kontakt, Transparenz, Identitätserhalt („whiskers … behind the glass") und Restlicht bei einem Mal ab. Der Prompt verhindert gezielt die typischen Fehler: gespiegelte Gescher im Glas, zusätzliche Pfoten, harte Schnitte. Ethan Mollick (@emollick) zeigte die Generation öffentlich als Beispiel für gelungene Charakter-Performance.

Quelle: https://github.com/VulcanEon/awesome-minimax-h3-max-prompts (Fall „An astronaut otter closes its visor", rekonstruiert nach @emollick) | 15 GitHub-Sterne

Community Resonanz: Mollicks Original clippte auf X mit 907 Likes, 433 Bookmarks und fast 90.000 Aufrufen — einer der viralsten H3-Max-Generierungen der Woche.

3. Regen-Duell auf dem Dach: „Approach, Contact, Recovery" statt Generik-Combat

Prompt (vollständig, kopierbar):

Make a six-second live-action rooftop fight in heavy diagonal rain. Lock two adult performers: an agile woman in wet black leather and a larger man in dark tactical clothing. Begin behind her shoulder as she advances with two compact punches; he blocks and counters. She ducks, plants one boot in a puddle, and pivots into a controlled back kick. Arc the camera toward a low side view, keeping both bodies and the contact point visible. Finish with both recovering balanced stances. Cyan city reflections, hard rain backlight, natural motion blur. Sound: rain, boots, breath and muffled impacts. No gore, floating limbs or teleportation.

Am besten mit: MiniMax H3 Max (6 s · 768P · 16:9; Character-Referenzen mit zwei Silhouetten empfohlen)

Warum effektiv: Der Kampf wird in drei Phasen beschrieben — Annäherung, Kontakt (mit Block und Konter!), Erholung — mit klarer Kameraführung („behind her shoulder" → „low side view") und dem Constraint, dass der Kontaktpunkt sichtbar bleibt. Farbwelt (Cyan-Reflexionen), Licht (Backlight durch Regen), Motion Blur und ein Sound-Block machen das Prompt zu einer vollständigen Shot-Spezifikation; die Negativliste („No gore, floating limbs or teleportation") verhindert die klassischen Physik-Pannen.

Quelle: https://github.com/VulcanEon/awesome-minimax-h3-max-prompts (Fall „Rain-soaked rooftop choreography", adaptiert von @enhance_ai) | 15 GitHub-Sterne

Community Resonanz: Das Vergleichsvideo (H3 Max unten, Seedance 2.5 oben) erreichte auf X rund 12.900 Aufrufe; die Sammlung dokumentiert Likes und Bookmarks jedes Quell-Posts als Dated Snapshot.

🧠 TOP 3 NEUE TECHNIKEN

1. Artefakt benennen, Layout vor Stil (GPT-Image-2.5-Promptmuster)

Zusammenfassung: Sechs benannte Muster, mit denen GPT-Image-2.5-Prompts von Hoffnungsschüssen zu reproduzierbaren Vorlagen werden.

Erklärung: Die Awesome-GPT-Image-2.5-Bibliothek (150 verbatim Community-Prompts) hat die wiederkehrenden Entscheidungen extrahiert: (1) „Name the artefact" — zuerst benennen, WAS das Ergebnis ist („a 16:9 movie teaser poster"), nicht nur die Szene; (2) „Lock the layout before the style" — Dritteln, Bändern und Panels vor Stil-Adjektiven; (3) exakte Wörter in Anführungszeichen mit Position; (4) Kamera führen (Format, Brennweite, Lichtquelle) statt „cinematic, moody"; (5) Palette auf 3–4 benannte Farben begrenzen; (6) kurze, spezifische Ausschlussliste. Der Clou: Nicht vorgenommene Entscheidungen trifft das Modell für Sie — und genau da entstehen die fünf Re-Generierungen.

Beispielprompt:

A 16:9 movie teaser poster, not a scene. The title "A LOWER LINE" in bold geometric sans sits in the upper third, in quotation marks, letter-spaced, about two thirds of the sheet's width. The lower quarter is a single flat dark green valley floor; the middle band holds the subject. Three or four named colours only: ochre, deep green, two blues. 35mm flat silkscreen look, seen perfectly straight on. No painterly edges, no glow, no watermark, no extra text.

Geeignet für: GPT Image 2.5 (übertragbar auf Midjourney/Flux mit --ar-Parametern)

Ursprung: https://github.com/youart-open-source/awesome-gpt-image-2-5-prompts#how-to-write-a-gpt-image-25-prompt

Warum heute wichtig: GPT Image 2.5 rollt gerade in den Accounts aus, kann erstmals zuverlässig Text rendern und akzeptiert bis zu 16 Referenzbilder — die Fehlerarten haben sich verschoben (falscher Text statt kaputte Glyphen), und die sechs Muster adressieren genau diese neue Fehlerklasse. Die Bibliothek wuchs innerhalb weniger Tage auf 69 Sterne.

2. Todo-Recitation & Kontext-Budgetierung: Ziel-Verlust in langen Agent-Runs stoppen

Zusammenfassung: Vier Harness-Mechanismen (Offloading, Compaction, Todo-Recitation, Memory-Strategie), die einen flachen Agenten-Loop in einen tiefen Agenten verwandeln — ohne Modellwechsel.

Erklärung: Laut AWS-Design-Guide brechen lange Agent-Runs auf zwei vorhersagbare Arten: Context Overflow und Goal Loss, weil die Originalinstruktion in die Fenstermitte driftet, wo Recall sinkt. Die Mechanismen mit echten Zahlen: Tool-Responses über 20.000 Tokens wandern ins Dateisystem (ersetzt durch Pfad + 10-Zeilen-Preview); ab 85 % Fensterauslastung werden alte Write/Edit-Calls zu Pointern komprimiert; und Manus' Trick: Der Agent schreibt ein todo.md und überschreibt es Schritt für Schritt — das rezitiert die Ziele ans Kontextende und drückt den Plan in den recent attention span. LangChain hat write_todos in v0.7 sogar zum Opt-in gemacht, weil Evals zeigten: Für kurze Aufgaben kostet es mehr als es bringt, für lange Multi-Step-Tasks bleibt es empfohlen.

Beispielprompt:

You are running a long-horizon task. Maintain a todo.md at the repo root: before each step, rewrite the full list, mark completed items, and append the next action. If any tool output exceeds 20,000 tokens, write it to a file and keep only the path plus a 10-line preview in context. Before answering, re-read todo.md and confirm your next step still serves the session intent recorded at the top of the file.

Geeignet für: Claude Code, Codex CLI, LangChain Deep Agents, Amazon Bedrock AgentCore — jedes Agenten-Setup mit Fenstergrenze

Ursprung: https://www.marktechpost.com/2026/09/12/context-engineering-inside-the-harness-4-mechanisms-that-beat-context-overflow-and-goal-loss-on-long-horizon-tasks/

Warum heute wichtig: Agent-Runs werden länger (Amazon AgentCore berichtet 4–6 Minuten Laufzeit als Normalfall), und Chromas „Context Rot"-Report zeigt: Mehr Fenster hilft kaum, weil Aufmerksamkeit ein endliches Budget ist. Die Frage „Was passiert bei Tool-Call 200?" ist heute die entscheidende Prompting-Frage — und sie wird im Harness gelöst, nicht im Modell.

3. CoSQ: Chain-of-Self-Questioning für Antwort-oder-Verweigern-Entscheidungen

Zusammenfassung: Ein rein prompt-basiertes Framework, das LLMs vor dem Antworten ihre eigene faktische Deckung selbst befragen lässt — und falsche Festlegungen um 32 % reduziert.

Erklärung: CoSQ (Chain-of-Self-Questioning) aus einem gestern erschienenen arXiv-Paper macht die Antwort-Festlegung conditional: Das Modell befragt sich zuerst selbst, welche Informationen zur Beantwortung nötig wären, und ob diese im Prompt/Kontext tatsächlich vorhanden sind. Erst dann antwortet es — oder enthält sich. Auf TruthfulQA (817 Items, 11 Modellfamilien) senkte Grounded-CoSQ bei τ=0.90 die falsche Festlegungsrate von 13,1 % (Chain-of-Thought) auf 8,9 %, während die Genauigkeit beantworteter Fragen von 86,9 % auf 89,7 % stieg — ein seltener doppelter Gewinn. Die Varianten Critical-CoSQ und Adaptive-CoSQ bieten weitere Operating Points für Risiko-Kosten-Abwägungen.

Beispielprompt:

Before answering, run a Chain-of-Self-Questioning pass:
1. What facts would I need to answer this question with confidence?
2. For each fact: is it explicitly present in the provided context, or am I inferring it?
3. Rate the fraction of required facts that are actually grounded (τ).
4. If τ ≥ 0.90, answer. If τ < 0.90, abstain and state exactly which grounding information is missing.

Geeignet für: GPT-5.6-Sol, Claude 4.x, Gemini 3.x, Qwen, Llama — evaluiert auf elf offenen und gehosteten Modellfamilien

Ursprung: http://arxiv.org/abs/2609.17516

Warum heute wichtig: Je mehr Agenten automatisch handeln, desto teurer werden unbelegte Behauptungen. CoSQ zeigt, dass Antwort-Disziplin kein Training erfordert, sondern ein reines Prompt-Design ist — mit Schwellenwert τ als Stellgröße, die man je nach Fehlerkosten (Support, Medizin, Recht) tuning-frei einstellen kann.

🏆 Highlight des Tages

Awesome GPT Image 2.5 Prompts — 150 verbatim Community-Prompts mit Autoren-Credit und How-to-Guide

Gestern bis heute der am schnellsten wachsende Prompt-Fundus auf GitHub: Die Bibliothek von youart-open-source sammelt 150 echte GPT-Image-2.5-Prompts aus neun Anwendungsfällen (Poster, Typografie, Infografiken, UI-Mockups, Produktfotografie, Werbung, Character Design, Porträts, Illustration) — jedes wortgetreu, mit Autor und X-Quelllink, plus Run-Link auf youart.ai. Das eigentliche Goldstück ist der Anhang „How to write a GPT Image 2.5 prompt": sechs Muster, die aus 150 Prompts destilliert wurden und sofort auf eigene Bilder übertragbar sind. Wer heute ein GPT-Image-2.5-Konto bekommt, hat hier den kompletten Startapparat — von derJSON-Form für Pose-Sheets bis zur Negativliste für Editorial-Porträts. Parallel dazu liefert der GPT Image 2.5 Prompt Atlas (callirra-ai, 34 Sterne) 50 weitere Prompts, jeder mit dem exakten Frame, Token-Kosten und Renderzeit dokumentiert.

Link: https://github.com/youart-open-source/awesome-gpt-image-2-5-prompts · Atlas: https://github.com/callirra-ai/gpt-image-2-5-prompt-atlas

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Bericht erstellt am 16. September 2026 Quellen: Hacker News, AI News Portals, arXiv, GitHub, Personal Blogs