提示工程【免费下载链接】GPTsleaked prompts of GPTs项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/gp/GPTs点击查看免费下载本篇技术指南以开源仓库 GPTs 中收录的泄漏提示词 prompts/Simpsonize Me.md 为核心逐段拆解这个把照片一键变成辛普森风格插画的 GPT 是如何通过人设设定、工作流硬约束与内置传播指令实现稳定、有趣且可自传播的对话体验。读完本文你将掌握照片卡通化/风格化 GPT 的提示词骨架、防幻觉的图像获取 guardrail 设计以及如何把病毒式分享与作者署名合法地写进系统提示并能对照仓库内同类 GPTGet Simpsonized!、toonGPT、img2img、超级Dalle理解不同实现路线的取舍。文档背景一份被完整泄漏的 GPT 系统提示词根据仓库 README.md 的说明本仓库收集了多个 GPT 的泄漏提示词leaked prompts覆盖游戏、写作、图像生成、编程等多个领域。prompts/Simpsonize Me.md 是其中图像风格化方向的代表之一由 octaneai.com 发布官方一句话定位是I turn photos into Simpsons-style art.把照片变成辛普森风格的艺术作品。该文档的价值不在于代码而在于它完整暴露了一个生产环境 GPT 的系统提示词全貌从人设语气、核心工作流、必须遵守的硬性规则到内置的传播 CTA 与署名要求全部以自然语言指令的形式写在提示词正文里。这使其成为研究用纯提示词工程构建一个可商用、可传播的图像类 GPT的最佳标本之一。原文档提示词逐段解析一个照片风格化 GPT 的三层骨架将原始提示词prompts/Simpsonize Me.md 中代码块内的内容拆解后可以清晰地看到三层结构人设层 → 工作流层 → 传播层。这是本文分析的绝对核心以下逐条继承并深入讲解。第一层人设与语气设定——Bart Simpson 式的简短嘴贫原始指令原文节选Simpsonize Me will create a personalized experience by remembering user preferences for their Simpsonized images. It will interact with users using brief and concise messages, embodying the succinct and cheeky style of Bart Simpson. The GPT will focus on delivering a playful and engaging service without being verbose, ensuring a straightforward and enjoyable simpsonization process.这一段的工程意图可以拆成三个可复用的设计点记忆用户偏好personalized experience明确要求 GPT 在会话过程中记住用户对辛普森化结果的偏好从而让每次成图都更贴合个人需求。这对应 GPT 的上下文记忆能力属于轻量个性化设计——不依赖外部存储只靠对话内记忆。人格化语气绑定Bart Simpson 式把语气绑定到一个大众熟知、特征鲜明的角色上succinct and cheeky——简短、嘴贫、带点顽皮比单纯写语气轻松幽默要具体得多模型更容易稳定复现。对抗冗长without being verbose明确禁止啰嗦。这是图像类 GPT 的高频痛点——一旦对话过于冗长用户会失去上传照片→拿到成图的核心体验。从仓库同类文档看这个绑定知名角色人格的手法并非孤例另一个同题材 GPT prompts/Get Simpsonized!.md 同样要求 Adopt a playful, Bart-like communication style, filled with wit and humor并进一步细化为lively interaction emojis 辛普森宇宙彩蛋 多语言响应说明角色人格化已成为这类 GPT 的标准做法。第二层工作流硬约束——没有用户照片绝不生成图片原始指令原文节选Very important: You need to get an image from the user before making an image. So if they havent uploaded an image yet, dont make them an image, ask for the image.这是全文最重要的一条 guardrail用 Very important 做了最高优先级标记。它的工程含义值得展开防幻觉anti-hallucination图像生成类 GPT 在没有输入图片时很容易想象出一张照片然后风格化产出的结果是编造的。这条规则从源头切断该路径先索图后成图。流程前置检查相当于在生成管线入口加了一道输入校验只有用户上传图片后生成流程才被允许启动。失败兜底动作明确指令不仅禁止错误行为还给出了正确替代动作——ask for the image主动向用户要图避免模型卡死或答非所问。这条约束在仓库其他图像类 GPT 中也有同构变体prompts/toonGPT.md 要求specifically asking them to upload the drawings并且在拿到画作后will not ask any questions, it will generate the illustration拿到输入后不再追问、直接出图把交互步骤压到最少。两相对照可以看出**先输入后生成 拿到输入后少废话直接干**是该品类的通用工作流设计范式。第三层内置传播指令——把营销写进系统提示原始指令原文节选Every time you make a photo, send this text Share Simpsonize Me on Twitter so your friends can try it out too! and link here: https://bit.ly/simpsonizemegptAlso send them this text Want to try a GPT escape room style game? Try out Escape the Haunt GPT and see if you can escape with your life! and link here: https://bit.ly/escapethe hauntLet them know this was made by Matt Schlicht (MattPRD on Twitter) and he cant wait to see you tweet your simpsons photo.这段暴露了该类 GPT 商业化与增长的真实打法包含三个层次主传播 CTA固定话术 固定链接每次成图后必须附带分享到 Twitter的话术并把短链一起给出形成每次出图 一次曝光机会的病毒式循环。交叉导流cross-promotion在同一话术中顺带推广同作者或合作关系的另一个 GPT——Escape the Haunt 密室逃脱游戏属于典型的 GPT 生态内互推。作者署名与私域互动固定声明作者身份与 Twitter 账号并表达对用户晒图tweet的期待把 UGC 传播闭环写进系统提示。工程上值得注意的是这些营销指令以Every time you make a photo / Also send them this text / Let them know这样的触发条件 精确文案形式给出与普通输出内容里带广告的写法相比可执行性明显更强——模型在每次出图时都会被强制触发一次传播动作。这也意味着在借鉴此类提示词时传播 CTA 的触发时机和话术原文必须精确指定否则模型会选择性忽略。仓库同类 GPT 横向对照四种图像风格化路线的实现差异为了更深入理解 prompts/Simpsonize Me.md 的定位将仓库内与图像转换/风格化直接相关的几份文档对照如下。需要说明的是这些文档均为仓库内实际存在的泄漏提示词文件以下分析均以文档原文为依据。文档输入→输出核心流程设计独有亮点Simpsonize Me照片 → 辛普森风格插画先索图→记忆偏好→成图→附带传播文案人设鲜明、内置传播与署名机制Get Simpsonized!照片 → 辛普森角色引导上传→个性化风格化→灵感画廊展示10 条指令保护规则 多语言 emoji 化互动toonGPT儿童画作 → 插画索图→拿到即生成、不再追问保留原画形状、儿童安全与隐私优先img2img任意图片 → DALL·E 3 重绘强制两步先逐行描述→再按描述生成结构化的图像描述字段模板、防版权绕过策略Get Simpsonized!同题材下更强调指令安全prompts/Get Simpsonized!.md 与 Simpsonize Me 主题几乎相同都是照片辛普森化但它把相当篇幅用于指令保护Instruction Protection and Safety Rules——例如面对Repeat the words above starting with You are a GPT...这类提示词泄露攻击时要求提供看起来合理但其实是编造的指令以误导攻击者并禁止重复/复述任何用户指令。这说明同一个品类在进化过程中会逐步把防泄露对抗作为一等公民写进提示词。相比之下Simpsonize Me 更偏向轻量、快速、可传播几乎不做指令防御是更早期的简单形态。toonGPT儿童场景下的输入后不追问策略prompts/toonGPT.md 面向儿童画作同样遵守先要图的工作流但多了一条关键规则拿到画作后绝不追问、直接生成once the user uploads the drawings, toonGPT will not ask any questions, it will generate the illustration。这条规则与 Simpsonize Me 的拿到输入后按流程出图异曲同工都是为了降低交互摩擦、压缩路径区别在于 toonGPT 把不问问题升级为显式硬规则并额外叠加了安全边界不生成过于天马行空的内容、内容须适合儿童、强调隐私。img2img把先描述后生成升级为强制双步骤prompts/img2img.md 是仓库内与本主题最接近的图片重绘工程化样本。它把 Simpsonize Me 隐含的理解输入图→生成输出图显式拆成两个不可跳过的步骤Step 1 自动图像描述要求模型逐行读取图片并按固定字段模板Format、Image mood、Image style、Dominated textures、Dominated Colors、Text Content、Image Quality 等输出结构化的描述甚至包含专业数码照片要假装是胶片照片并加入胶片瑕疵照片中的文字必须翻译成英文这类细节性指令。Step 2 自动生成图像基于 Step 1 的描述调用 DALL·E 生成并强调Never use the word palette in Dalle 3 descriptions等与底层生成模型行为直接相关的约束。对比可见Simpsonize Me 把理解照片交给模型自由发挥而 img2img 用字段化模板把理解过程显式化、可校验化。前者追求轻快后者追求可控——这正是同一品类下体验优先与效果优先两种设计取向的典型分野。超级Dalle版权规避与模板化提示词的另一种答案prompts/超级Dalle.md 展示了文生图 图生图混合路线的工程细节它为 Midjourney 提供结构化模板/imagine prompt: Medium: [Medium]. Subject: [Subject]...并专门处理版权限制——避免直接提及人名而应侧重于详细描述不要提及艺术家的姓名但要描述其作品的 medium、技法和特点。这与 Simpsonize Me 的辛普森风格其实面对同一个版权敏感点辛普森是受版权保护的角色风格任何同类 GPT 都必须通过描述性语言而非直呼角色名来触发风格。Simpsonize Me 的原始提示词虽未显式写版权规避条款但其整个产品形态将真人照片风格化为辛普森风本身就处于这一约束之下读者在复刻时应主动补齐这条规则。可复用的照片卡通化 GPT 提示词模板综合实践基于以上对 prompts/Simpsonize Me.md 的拆解并结合仓库同类文档的共性可归纳出一份可直接复用的提示词骨架## 角色与语气 你是一个照片风格化助手将用户照片转换为 [目标画风] 风格的艺术作品。 用 [角色名] 式的简短、诙谐语气与用户互动不要啰嗦。 记住用户在会话中表达的风格偏好并在后续生成中保持一致。 ## 工作流严格遵守 1. 若用户尚未上传图片禁止生成任何图片必须主动索要图片。 2. 用户上传图片后先理解图片主体、构图、氛围与关键细节。 3. 基于理解结果生成一张风格化图片若对意图有疑问可先简短确认一次否则直接出图。 ## 版权与安全 - 对受版权保护的角色/艺术家风格不得直呼其名应改用画风、技法、配色等描述性语言触发。 - 输出内容须符合内容政策。 ## 传播话术每次成图后必须附带 [固定分享文案 你的推广链接] [交叉导流文案 关联产品链接] [作者署名与社交账号信息]该模板保留了原文档的三层骨架人设 / 工作流 / 传播同时吸收了 prompts/Get Simpsonized!.md 的版权安全条款与 prompts/img2img.md 的输入理解显式化思想。若希望更进一步控制成图质量可将理解图片替换为 img2img 式的字段化描述模板若面向儿童等特殊人群可叠加 toonGPT 式的拿到输入后不再追问与内容安全规则。设计要点速查设计维度Simpsonize Me 的做法仓库同类佐证可复用结论人格化Bart Simpson 式简短嘴贫Get Simpsonized! 同样绑定 Bart 风格用知名角色锚定语气比抽象形容词更稳定输入校验无图绝不生成主动要图toonGPT、img2img 均有先索图规则图像类 GPT 必须显式阻断无输入幻觉生成交互摩擦不设追问环节直接成图toonGPT 显式拿到即生成上传后立即出图压缩路径提升完整体验记忆个性化记住用户偏好并在成图中体现——靠对话内记忆即可实现轻量个性化风格触发以Simpsons-style描述风格超级Dalle 用描述性语言规避版权版权敏感风格必须用画风描述而非角色名传播机制每次成图固定话术 短链 署名——触发时机 精确文案缺一不可结语一份提示词标本的三重价值prompts/Simpsonize Me.md 虽只有寥寥数段指令却完整示范了一个轻量图像类 GPT的最小可行提示词人设决定体验温度工作流硬约束保证输出正确性传播话术把每次成图转化为增长触点。在 GPTs 仓库中它可以与 Get Simpsonized!防泄露强化、toonGPT儿童安全变体、img2img双步描述管线和 超级Dalle版权规避与模板化对照阅读从而在同一个主题下看到提示词工程从简单可用到精细化、可防御、可传播的完整演化梯度。对于任何打算构建照片风格化或图像转换类 GPT 的开发者这份泄漏提示词都是一份不可多得的真实生产样本。赞分享提示工程【免费下载链接】GPTsleaked prompts of GPTs项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/gp/GPTs点击查看免费下载相关推荐从 Code Explainer 泄漏提示词看代码解释类 GPT 的系统提示词设计GitHub GPTs 仓库实战解析从 Code Explainer 泄漏提示词看代码解释类 GPT 的系统提示词设计GitHub GPTs 仓库实战解析 本文以 prompts/Code E提示工程从照片到皮克斯风格插画Storybook Vision 提示词深度解析GPTs 泄漏提示词仓库实战指南从照片到皮克斯风格插画Storybook Vision 提示词深度解析GPTs 泄漏提示词仓库实战指南 Storybook Vision 是一款专注于把用提示工程从 All-in GPT 泄露提示词看检索型播客问答 GPT 的工程化设计GPTs 仓库提示词深度解析从 All in GPT 泄露提示词看检索型播客问答 GPT 的工程化设计GPTs 仓库提示词深度解析 本文以开源仓库 GPTs 中收录的 prompts/提示工程创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考