什么值得做
GitHub 开源项目 · 11-6 写
LunarXuan/image-prompt-reverse · LunarXuan

一份没有代码的 Skill 拿了 800 多星:image-prompt-reverse 是怎么被转起来的

它是什么 给 Codex 用的一份说明书:丢一张图进去,它吐出一段能尽量还原这张图的中英文提示词和负面词。

为什么火了 赶上 Codex 能直接生图、中文圈到处找 Skill 的时候,建库第二天在 LINUX DO 带着实测对比图发帖,又被 6 千星的大仓库收编;之后中文 AI 资源站和微博把它当「GitHub 爆火项目」反复转载,带来 10 月中和 11 月初两波星。

C你可以怎么跟 别再做图片反推;学它的打法:挑一个没被占的「反推/复刻」细分或换一个 agent 做,名字用用户搜的词,LINUX DO 首发帖配前后对比图,当天改反馈,给同主题大仓库提 PR 争取收编。

C 级:冷启动打法便宜、学得到,但同类已有十几个、名字被占,作者本人用同一套打法做的视频版只拿到 68 星,说明它的星有很大一部分来自抄不到的时间点和转载惯性。 小圈子里在传
数据(每天更新) · 建库 2026-09-01 · 857 星 · 7 天 +146
GitHub · 星数
40060080010-0910-1610-2411-0111-08857
数据 2026-10-09 → 2026-11-08(31 天,30 次观测)。10-28 以前的点来自 deeply / 存档补录,不是每天都有

LunarXuan/image-prompt-reverse 是一个给 Codex 用的「图片反推提示词」Skill。整个仓库只有几份 Markdown,9 月 6 日以后作者一行没改过,到 11 月 6 日已有 832 星、77 个 fork,最近 7 天还涨了 165 星。它不是这一类里最早的,功能也不是最多的,星却是同类 Skill 里最多的。下面讲它靠什么起来,以及你想靠同样的路子拿 star,哪些能抄,哪些抄不到。

一个帖子,两个回复

2026 年 9 月 2 日上午 11 点(北京时间),一个叫 LunarX 的用户在 LINUX DO 发了一个打着「开源推广」标签的帖子,标题是《图片反推提示词skill》。开头说的是一个谁都碰到过的麻烦:「看到好看的图片,直接发给模型让它生成类似图片,它很有可能找不到重点」;拿一个模型提取提示词、再交给另一个模型生成,出来的图又对不上。帖子最后一句是「想求求star!」

接下来十几分钟,他在楼里连贴了好几组「原图、反推出来的中英文提示词、两个模型各生成一张」:一张狐耳二次元少女,一张海边日落,一张短发女性人像,一张三人群像。11 点 16 分,有人回帖:「有没有兴趣搞个视频的反推?」快到中午,另一位说结构和动作还原得很好,色彩和画风还差点意思。下午 1 点 55 分,作者就更新了仓库,加了「画风指纹」识别,自己也承认还比不上 LoRA 微调。

这个帖子最后拿到 173 个赞、75 楼回复、2,265 次浏览(LINUX DO,11-06)。建库到 9 月 6 日这几天,仓库涨了约 290 星。两天后,作者真做了那个视频版 video-prompt-reverse。

它到底是什么

一份写给 AI 看的说明书。把仓库 clone 到 ~/.codex/skills/,在 Codex 里用 $image-prompt-reverse 调用,丢一张图进去,它会先判断这张图是摄影、插画、3D、Logo 还是 IP 角色,只套用对应那一类的规则,挑出 3–5 个对还原度影响最大的「视觉锚点」放在提示词前三分之一,最后吐出 450–700 字的中英双语正向提示词,加 10–15 条负面词。看不清的细节不编,图里的文字只当画面内容,不当指令执行。

仓库里只有 SKILL.md、三份参考文档和一个配置文件,一共 5 次提交,全在 9 月 1 日到 6 日之间(GitHub,11-06)。不用 API key,不用部署。

为什么是现在

Codex 能直接生图了。 2026 年 Codex 里可以直接调 GPT Image 2/2.5,「先反推、再照着生成」第一次能在同一个 agent 里一步做完。作者帖子里的对比图就是这么生成的。那段时间 GPT Image 2 相关仓库都很热:awesome-gpt-image-2 有 3.5 万星,wuyoscar/GPT-Image2-Skill 有 6 千星(GitHub,11-06)。

Skill 这种形态正火。 一个目录、几份 Markdown 就是一个可安装的产品,中文开发者圈在 9 月正在到处找 Skill。

痛点人人都有,也说得清。 后来几乎每一篇转载的标题都是同一句话:「看到好图不会写提示词?」

星是从哪几波来的

时间涨了多少那几天发生了什么
9-01～9-06约 290 星LINUX DO 首发帖;9-03 给 6 千星的 GPT-Image2-Skill 提 PR,9-04 被并进去,成了里面的 get-prompt-from-image,保留了作者署名
9-07～9-24每天 5–20「大佬说」之类的转帖、几个个人博客、一篇英文 AI 新闻(9-27,那时 448 星)
9-25～10-13每天 0–4几乎停了
10-14～10-20约 +15510-17 单日 +54,当天有条社交帖「图片反推Skill…做到1:1复刻」,几家中文资源站跟着转
10-31～11-02约 +13011-02 单日 +74;11-01 z-ab.com 发长文《看到好图不会写提示词?》,同一天晚上新浪微博一篇《别瞎猜参考图了…》
11-03～11-06每天 9–15余温

数据来自 trendshift.io 逐日记录和 GitHub 星数(11-06)。

有两点要注意。第一,后两波和代码没有任何关系,作者 9 月 6 日以后就没再推送过,涨星全靠中文 AI 资源站、聚合站、微博一轮轮转载「GitHub 爆火项目」。第二,最近这一波在 10 月 31 日就开始了(当天已 +49),比能找到的 z-ab 和微博都早,真正的源头可能是某个公众号、小红书或 X 帖,没找到(未核实)。这些转载是不是作者自己投的,也不知道。

fork 里有一点杂音:11 月 1 日下午,5 个 kitassistant 开头的账号 14 分钟内依次 fork,像是自动收集 Skill 的脚本号。其余 fork 大多是中文真实用户,集中在首发那几天和最近这一波。三波增长都对得上能查到的外部转载,看起来是自然传播(推断)。它没上过 GitHub trending。

同类有一堆,好几个比它早

项目上线星差别
TanShilongMario/PromptSkill4image2026-03141拆分、翻译、变量扩展,覆盖更广
nuyoah-image-reverse-prompt(南鸢)2026-07-2699早一个多月,还出结构字段和色卡
luozhilzh/image-prompt-reverse2026-07-2654同名,早一个多月,多了增强版和 3 个变体
Technicalflight/image-prompt-reverse2026-09-1927晚 18 天,同名,多 JSON 输出
pharmapsychotic/clip-interrogator2022-082,990老一代标签式反推,只适合 Stable Diffusion
yawiii/ComfyUI-Prompt-Assistant2025-062,491ComfyUI 插件,反推只是其中一个功能

GitHub 星数,11-06。仓库外面还有 Midjourney 的 /describe、直接问 ChatGPT 或 Gemini、一堆 imagetoprompt 之类的网页工具,Chrome 上的 PromptCard 有 3 万用户(Chrome 应用商店,11-06)。

南鸢和 luozhilzh 那两个,比它早一个多月,功能不比它差,星数只有它的十分之一左右。差别不在提示词写得好不好,几百行 Markdown 谁都能改写。差别在它做了这几件事:

  • 名字就是搜索词。 image-prompt-reverse,中文叫「图片反推」,搜什么就是什么。
  • 首发选对了地方,带着实测图去。 LINUX DO 是中文开发者里对 AI 工具最敏感的社区,开源推广帖有固定格式(README 里挂社区友情链接),帖子里贴的是输入、提示词、两个模型生成结果的对照,效果一眼看得出来。
  • 当天回应反馈。 有人说画风不像,三个小时后仓库就更新了。
  • 借大仓库的流量。 给 6 千星的同主题仓库提 PR,被收编时保留署名,那边的读者会顺着署名找过来。
  • 做成系列。 帖子里有人要视频版,两天后就有了,新帖里再引回图片版。

抄同一套打法,不一定有同样的结果

作者本人就是反例。他 9 月 4 日用几乎同一套打法发了视频版 video-prompt-reverse:同样的 LINUX DO 推广帖(32 赞),同样的命名,还有图片版导流,到现在 68 星(GitHub,11-06)。他另一个项目、拼豆图纸生成器 Pindo 有 456 星,也不是 Skill。

所以这件事里有一部分是抄得到的(首发帖的写法、提 PR 进大仓库、命名),有一部分是抄不到的:9 月初「Codex 刚能生图、大家正在找 Skill」那个时间点,和后来资源站一轮轮把它当成「GitHub 爆火项目」转载。后者有自我强化的成分,第一个被转的就一直被转。

如果是你

C:能学到一套很便宜的冷启动打法,但再做一个图片反推 Skill 不划算。 这个位置已经有十几个同类,名字被占了,资源站也只认它这一个;作者自己照同一套打法做视频版,只拿到 68 星。

适合谁:想让自己的第一个开源项目拿到几百星的中文开发者,手上有一个 AI 用户天天碰到、一句话说得清的痛点,而且做的东西能用前后对比图展示效果。

不适合谁:想做图片反推本身的(红海,同名的就有三个);想靠它赚钱的(这一类没有收入,想赚钱得做成网页或浏览器插件,那是另一门生意,PromptCard 已经在那里了);写不出效果图、只能讲功能的。

怎么做:挑一个还没被占的「反推」或「复刻」细分,比如 UI 截图反推成设计规范、海报反推成版式参数、PPT 截图反推成模板,或者把同一件事搬到别的 agent(Claude Code、Cursor、Gemini CLI)上做。名字直接用用户会搜的词。提示词里把「按类型分规则、挑几个锚点、看不清不编」这些讲究写进去,但别指望靠这个赢。

怎么获客:建库当天在 LINUX DO 按开源推广规则发帖,README 挂友情链接,楼里贴 3–5 组「原图、输出、生成结果」;前三天守着帖子,有人提意见当天改、当天回;同时给同主题的大仓库提 PR,争取被收编并保留署名;有人要延伸版本就做,做成系列互相引。之后资源站、聚合站、Skill 目录站会自己来收录。

什么时候之前:Skill 热度还在的时候。这股风 9 月起来,到 11 月还有资源站在转,但每个新 Skill 能分到的注意力在变少,越晚越难(推断)。最好在 2026 年底前发出去。

什么情况说明看错了:① 你照这套打法发帖后两周,星数还停在两位数,而且 LINUX DO 帖子不到 50 赞,说明不是打法问题,是题目不够痛,或者时间点过了;② 中文 AI 资源站不再转「GitHub 爆火 Skill」一类的文章,说明这波风停了;③ Codex 或 ChatGPT 自带「从图片生成同款提示词」并做得足够好,这一整类 Skill 都会失去理由。

GitHub 仓库 ↗

研究底稿:竞品表、获客证据、完整研究报告
竞品
名字在哪上线规模它和这家不同在哪
Midjourney /describe、ChatGPT/Gemini 直接问大厂功能2023 起海量通用描述,不分媒介、不给负面词;它主打按媒介规则挑视觉锚点,还原度更高
imagetoprompt.org / imageprompt.org / Picsart Image to Prompt网页2024–2026SEO 流量站,未核实网页有 GUI、靠 SEO;它是开源 Skill,跑在 Codex 里,能接着直接生图
PromptCard - Image to Prompt AIChrome2026-053 万用户(chromestore 库)浏览器右键反推网页图;它要在 Codex 里上传图
偷师 · 图片提示词反推 / ImageLensChrome2026ImageLens 190 星;偷师有 pconline 报道网页右键反推、出 JSON、一键生成同款;它只出 prompt
pharmapsychotic/clip-interrogator开源2022-082990 星CLIP 标签式反推,面向 SD;它是 LLM 自然语言长 prompt
yawiii/ComfyUI-Prompt-Assistant开源2025-062491 星ComfyUI 插件,反推只是功能之一
nuyoah-ai-works/nuyoah-image-reverse-prompt(南鸢)开源2026-07-2699 星比它早,另出结构字段和色卡;但没有它那样的首发打法
luozhilzh/image-prompt-reverse开源2026-07-2654 星同名且更早,多了增强版和变体输出;没起来
TanShilongMario/PromptSkill4image开源2026-03-22141 星覆盖拆分、翻译、变量扩展,面更宽;反推不是重点
用户从哪来
  • 查实 LINUX DO 开源推广帖:linux.do/t/topic/2843622,9-02 发,173 赞、75 楼,附 ImageGen/Krea2 生成对比;README 挂 LINUX DO 友情链接;9-07 前约 291 星
  • 查实 给大仓库提 PR 被收编:wuyoscar/GPT-Image2-Skill(6k 星)PR #27,9-04 并入为 get-prompt-from-image 并保留署名
  • 查实 姊妹 Skill 导流:9-04 发 video-prompt-reverse,LINUX DO 另开一帖(32 赞),帖里引回图片版
  • 查实 中文 AI 资源站/聚合站/微博转载:dhzyw(10-17)、ytzy(10-22)、appmiao(10-26)、z-ab(11-01)、新浪微博(11-01)等,时间和两波涨星对得上
  • 查实 Skill 目录站自动收录:agentskillshub、skillsdojo、TypingMind、hotskills.dev、skillsmp、ProSkillsMD issue #7901
  • 推断 X/社交帖:trendshift 记了 9-04、9-08、10-17 三条社交提及,平台不明;x-radar 搜不到

LunarXuan/image-prompt-reverse:为什么能跑出来

渠道:GitHub|研究日 2026-11-06|数据卡:近 7 天 +165 星(前 7 天 +31),11-02 单日 +74;当前约 832–844 星、77–79 fork

一句话结论

这是一份纯提示词的 Codex Skill(只有 SKILL.md 和 3 个 references 文档,没有一行代码):上传一张图,输出 450–700 字的中英双语正向提示词和 10–15 条负面词。它起来靠的是三件事:① 2026 年 9 月正赶上 Codex 自带生图、「Skill」形态在中文开发者圈爆火的窗口期;② 发帖时机和渠道选得准:建库当天就在 LINUX DO 发「开源推广」帖(173 赞),当天就带来约 290 星;同时给 6k 星的 wuyoscar/GPT-Image2-Skill 提 PR 被收编,借了大仓库的流量;③ 之后靠中文 AI 资源站、聚合站、微博号一波波转载,作者一行代码都没改,星照样涨。近期这波(10-31～11-02)是转载潮带来的回流,不是产品有变化。差异化很薄(谁都能写一份同类 prompt),它赢在最早占住「image-prompt-reverse」这个名字和 Codex 生态的位置,发帖时又配了实测对比图。

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1. 它是什么

  • 仓库:github.com/LunarXuan/image-prompt-reverse ,GPL-3.0,2026-09-01 建库,9-06 之后没再推送(GitHub API,2026-11-06)。
  • 内容:SKILL.md 加上 references/analysis-framework.md、category-guides.md、illustration-style.md,再加 agents/openai.yaml。一共 5 次提交,全在 9-01 到 9-06 之间。
  • 做法:先在内部判断这张图的用途、媒介和主体类型(摄影、插画、3D、Logo、IP 角色等),只套用对应类型的规则,挑出 3–5 个对相似度影响最大的「视觉锚点」放进 prompt 的前 1/3。最后输出「正向 Prompt(中文 450–700 字加英文对照)+ Negative Prompt」,看不清的细节不编,图里的文字只当画面内容处理,不当指令执行。安装就是把仓库 clone 到 ~/.codex/skills/,用 $image-prompt-reverse 调用。
  • 作者 LunarXuan(合肥,账号 2026-06 注册,19 个 follower)。账号下有 41 个库,其中 33 个是 fork;原创的里面,Pindo(拼豆图纸生成器,456 星)、natural-sns-portrait(33)、video-prompt-reverse(68,9-04 建的姊妹 Skill)有点量(GitHub API、我们的 github 库)。

2. 增长曲线与来源

时间星发生了什么来源
9-01 17:36 UTC0建库GitHub
9-02 03:03 UTC—LINUX DO 发「开源推广」帖《图片反推提示词skill》,附测试图、ImageGen 与 Krea2 的生成对比;最终 173 赞、75 楼、2265 次浏览linux.do/t/topic/2843622(JSON 接口)
9-02—README 加上「友情链接 LINUX DO」(社区开源推广帖的硬性要求)提交记录
9-03～9-04—向 wuyoscar/GPT-Image2-Skill(当时约 6k 星)提 PR #27,维护者 9-04 把它并成独立的 get-prompt-from-image skill(PR #28),保留了署名github.com/wuyoscar/GPT-Image2-Skill/pull/27
9-04127社交平台有人转发「这个 skill 帮你把它反推出来…127 星」trendshift 社交提及
9-02～9-06≈291第一波:9-07 前的星数 = 842 − 551trendshift(9-07 到 11-06 共 +551)
9-07～9-24日均 5–20长尾:locdd(大佬说)转帖、opentools、jamecling 博客(9-21)、reveneau 的 AI 新闻(9-27,当时 448 星)各网页
9-25～10-13日均 0–4平台期trendshift
10-14～10-20+155第二波:10-17 单日 +54。当天有社交帖「图片反推Skill…做到1:1复刻 #Github #Agent #Skill」,dhzyw 资源网(10-17)、ytzy(10-22)、appmiao(10-26)相继转载trendshift、Exa
10-31～11-02+130第三波:10-31 +49、11-01 +66(UTC);我们的库记的是 11-01 +41、11-02 +74。z-ab.com 11-01 长文《看到好图不会写提示词?…》、新浪/微博 11-01 20:38《别瞎猜参考图了…》trendshift、我们的 github 库、z-ab、sina.cn
11-03～11-06日均 9–15余温我们的 github 库

几点观察:

  • 第三波的起点不明:10-31(UTC)已经 +49,比 z-ab(11-01 09:03 UTC)和微博(11-01 20:38 北京)都早。真正的源头可能是某个公众号、小红书或 X 帖,没找到(未核实)。z-ab 和新浪这两篇更像同一波里的转载。
  • fork 里有机器号:11-01 13:07–13:21,kitassistant26/27/29/30/31 五个号在 14 分钟内依次 fork,看起来是自动收集 Skill 的脚本号。其余 fork 大多是中文用户的真实账号,集中在 9-02～9-04 和 10-31～11-04。fork/星约 9.3%,和同量级新库的正常水平一致;库里 suspect 标记为空。
  • stargazers 接口这次返回 404,没能逐个看加星时间,刷星与否没法直接验证。不过三波增长都对得上可查的外部转载,形态更像自然传播。
  • trending 没上过:建库才 66 天,刚过 60 天门槛。按我们库的经验,trending 只收满约 60 天的库,所以「没上 trending」说明不了什么。

3. 用户为什么现在来

  1. 平台事件:Codex 能生图,Skill 正火。2026 年 Codex 里可以直接调 ImageGen(GPT Image 2/2.5);作者帖子里的对比图就是 ImageGen 生成的。「先反推、再生成」第一次在同一个 agent 里一步做完。同期 GPT Image 2 相关仓库都很热:awesome-gpt-image-2 有 35k 星,wuyoscar/GPT-Image2-Skill 有 6k(我们的 github 库)。
  2. 痛点很普遍:看到好图,直接丢给模型只能学到个大概,自己又写不出提示词。帖子开头就是这个痛点,每篇转载的标题也是「看到好图不会写提示词?」。
  3. 门槛低:clone 一个目录就能用,不用 API key、不用部署,还是中文输出,正合中文用户的需要。

4. 竞品

竞品在哪上线规模和它的差别
Midjourney /describe、ChatGPT/Gemini 直接问大厂功能2023 起海量通用描述,不分媒介、不给负面词;不用安装。它的卖点就是「比直接问更像」
imagetoprompt.org、imageprompt.org、Picsart Image to Prompt、promptessor 等网页2024–2026SEO 流量站,规模未核实有 GUI,走 SEO、按次收费或免费;它不在 agent 里,也不开源
PromptCard - Image to Prompt AIChrome2026-053 万用户浏览器右键反推网页图片(chromestore 库)
偷师 · 图片提示词反推、ImageLens(190 星)Chrome/开源2026偷师有媒体报道(pconline)网页右键反推、出 JSON、一键生成同款;它只出 prompt
pharmapsychotic/clip-interrogator开源2022-082990 星老一代 CLIP 标签式反推,只适合 SD
yawiii/ComfyUI-Prompt-Assistant开源(ComfyUI)2025-062491 星ComfyUI 插件,反推只是其中一个功能
wuyoscar/GPT-Image2-Skill 的 get-prompt-from-image开源 Skill2026-09-04母库 6009 星就是收编了它的 PR,来源是它本人
nuyoah-ai-works/nuyoah-image-reverse-prompt(南鸢)开源 Skill2026-07-2699 星比它早,另出结构字段和色卡;有自己的知识站
luozhilzh/image-prompt-reverse开源 Skill2026-07-2654 星同名、比它早一个多月,多了「惊艳增强版 + 3 个变体」;没起来
TanShilongMario/PromptSkill4image开源 Skill2026-03141 星拆分、翻译、变量扩展,覆盖面更广
lusouldepth-ai/image-2-reverse-prompt开源 Skill2026-056 星几乎一样的定位,没起来
Technicalflight/image-prompt-reverse开源 Skill2026-09-1927 星晚它 18 天、同名,多 JSON 输出,算跟风
TRAE 社区「全功能一键反推图片提示词 Skill」、skillsdirectory 上的 Image Reverse Analyst社区 Skill2026-05 起小同类

结论:同类很多,而且有好几个比它早(南鸢、luozhilzh 都是 7-26 上的,PromptSkill4image 3 月就有)。它不是第一个,也不是功能最多的,却是 GitHub 上这一类 Skill 里星最多的:我们库里按「反推/reverse prompt/image to prompt」搜,它的星数仅次于老的 clip-interrogator 和 ComfyUI 插件。

5. 增长手段(证据)

  • LINUX DO 开源推广帖(已确认):建库后约 10 小时发帖,173 赞。主帖贴了一张二次元图的完整中英 prompt 和两个模型的生成结果,效果一眼可见。按社区规则在 README 加了友情链接。
  • 给大仓库提 PR、被收编(已确认):9-03 向 GPT-Image2-Skill(6k 星)提 PR,9-04 被并入并保留署名。母库读者会顺着署名找过来。
  • 姊妹产品互相导流(已确认):9-04 发 video-prompt-reverse,LINUX DO 上又开一帖(32 赞),帖里引回图片版。
  • 中文资源站、聚合站、微博转载(已确认存在;是否作者主动投稿未核实):locdd、jamecling、dhzyw、ytzy、appmiao、z-ab、doshare、cnblogs、uisdc 细节猎人、新浪微博;英文侧有 reveneau、opentools。
  • Skill 目录站自动收录(已确认):agentskillshub、skillsdojo、TypingMind、hotskills.dev、skillsmp、airanks、ProSkillsMD 候选 issue #7901,带来长尾流量。
  • X:我们的 x-radar 语料里搜不到(90 天、0 条)。trendshift 记了 3 条社交提及(9-04、9-08、10-17),平台不明。
  • 广告、TikTok、小红书:没找到证据。

6. 被多少人看见

小圈子里在传。中文开发者和 AI 资源站圈子里转了好几轮(LINUX DO、十来个资源站和聚合站、一条新浪微博),但没有大号、媒体报道,也没上 X 的大号。项目本身免费、没有收入,也就谈不上收入公开。

7. 跟风者

  • Technicalflight/image-prompt-reverse(9-19,同名,27 星)
  • 机器号批量 fork(kitassistant 系列)、tjz12345 等人 fork 后原样挂出
  • 收编版:wuyoscar 的 get-prompt-from-image(有授权、带署名)

8. 差异化

  • 在 prompt 设计上确实比「直接问 GPT」讲究:先判媒介再用对应的分类规则;只留 3–5 个视觉锚点并放在前 1/3;按媒介写负面词;看不清的不编;图里的文字不当指令。9-02 那版还专门加了插画画风指纹。
  • 但这些都是几百行 Markdown,任何人都能抄,也能改写。差异化本身不是它跑出来的主因。主因是:①时间点(Codex 刚能生图,Skill 正热);②名字直白、好搜(image-prompt-reverse);③首发帖带可视化对比,在 LINUX DO 这个对口社区打出第一波;④被大仓库收编,又被资源站当成「GitHub 爆火项目」反复转。同类南鸢、luozhilzh 更早,功能也不比它差,但没有这套首发打法,星数只有它的 1/10 左右。

9. 可借鉴

  • Skill 类开源项目的冷启动打法:建库当天在 LINUX DO 发「开源推广」帖,配实测输入输出对比图,README 挂社区友情链接;同时给同主题的大仓库提 PR,争取收编并保留署名。
  • 一个痛点拆成系列产品(图片版到视频版),互相导流。
  • 名字要和用户搜索词一致(prompt reverse / 反推)。资源站、聚合站和 Skill 目录站会自动替你扩散。
  • 产品本身没有壁垒。想赚钱得往前走一步:做成带 GUI 的网页或浏览器插件(PromptCard 已有 3 万用户),或者把反推加生成做成一条完整流程。

10. 不确定

  • 10-31 那波的源头没找到(可能是公众号、小红书或 X 帖)。
  • stargazers 接口这次 404,没能核对加星账号的质量。
  • 真实使用量不知道:没有 release 下载数,issue 只有 1 条(AutoClaw 测试反馈)。
  • 资源站转载是不是作者主动投放,未核实。

出处

文章由 AI 根据公开数据和我们每天采集的数据写成,数字带出处,推断已标明