按兴趣浏览，循来源深入。
LeRayan 发布 claudia-low-latency 仓库，复现了 2 分 31 秒的 AI 音乐视频，成片视频生成成本 $6.69，并开源代码、分镜、每条 Prompt 和花费账单，支持用户录 10–20 秒歌声生成对口型镜头（约 $0.50）。管线使用 Suno v6、Pruna p-video-2-pro-avatar（$0.04/秒）、WhisperX、BiRefNet 和 GPT Image 2.5 Sunburst，由 Claude Code 端到端执导；因 Claude Code 无法听歌，作者让它把人声读成频谱图来对齐歌词时间，还发现 Suno 自带的词级时间轴偏差达一秒。
推荐理由：仓库公开了完整制作管线、每条 Prompt 和花费账单，把 AI 音乐视频的可复现成本拆到了每分钟级别。
prompts.chat 新增一条 LLM Application taste 提示词，以 AI 产品工程师视角列出 22 条工程实践。要点包括把提示词当代码版本化、先建评测集再调提示词、用 JSON schema 验证结构化输出、给 Agent 循环设步数与超时上限、高危工具调用前要求人工确认、把检索内容视为可能含 prompt injection 的不可信输入，每条附置信度如 0.90、0.95。
推荐理由：这份 LLM 应用工程 taste 清单覆盖提示词版本化、评测集、Agent 安全限制等要点，并给出置信度，可直接当工程实践对照表用。
GitHub 用户发布了一份 GPT Image 2.5 提示词实用手册，内容编译自 OpenAI 官方文档与作者实际使用经验，并注明非 OpenAI 官方发布。手册涵盖 API 两个模型 GPT Image 2.5 Flare（重速度的小模型）与 Sunburst（重质量的基础模型）的区别、API 参数与分辨率限制、参考图角色分配、角色一致性锁定、姿态迁移四层描述法、背景与风格控制、多轮编辑流程，以及常见失败对照表和五套提示词模板，附验收清单，采用 CC BY 4.0 许可，最后更新于 2026-10-18。
推荐理由：作者基于官方文档与实测整理了角色一致性、姿态迁移和多轮编辑的提示词写法，附可直接套用的模板与排查清单。
作者向 prompts.chat 提交了名为 Prompt Vault Manager 的系统提示词，把 prompt 当生产工具管理，每个 prompt 有稳定 ID、版本、状态和文件路径。规则包括两次使用即入库、一个 prompt 一个文件、Git 作为变更日志、INDEX.md 为唯一目录，并定义 STAND-UP、PROMOTE、VERSION、AUDIT 等 8 种操作模式；文件采用 Markdown 加 YAML frontmatter 的固定结构，回复限制最多 13 个内容块。
推荐理由：给出了完整可抄的系统提示词原文，用 Git 与 YAML frontmatter 管理 prompt 版本，方法可直接迁移到自己的提示词仓库。
SandBase Lab 在 GitHub 发布 awesome-deepseek-v4.1-flash-1017 仓库，收录用 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 生成的88个视频，来自70位创作者，涵盖 Three.js/WebGL 3D 场景、动画、游戏等，其中14个附创作者原提示词，每日同步。仓库还提供含7种模式和填空模板的提示词指南、prompt 到 HTML 再到 MP4 的教程，以及与 Claude Opus 5.5、GPT-6、Gemini 4 Argon 的对比测试。
推荐理由：合集把88个示例按类别整理并标注哪些附原提示词，还给出7种提示词模式和补全模板，方便直接复用。
Reddit 用户 /u/Try_Hard_Apple 分享一个提示词工程突破：模型在角色扮演中总是整段生成"反应、台词、动作、收尾"的套路化叙事结构，他尝试禁令、因果锚定等多种方法均无效。后来加入诊断步骤，强制模型在写正文前先输出承诺顺序的每个阶段（角色在做什么和想要什么、下一步实际选择、动作展开过程、是否需要新的独立决策），输出质量立刻显著改善，角色开始按因果推进即时动作。关键发现是：保留同样指令但去掉可见诊断输出后，问题复发，说明让模型实际生成程序记录与仅口头要求遵循程序效果完全不同。他正在试验把诊断写入文件、只提取成品 RP，并提醒这尚不能确证模型隐藏推理机制，仍在测试中。
推荐理由：作者用诊断输出强制模型先写下决策序列，再渲染正文，给出了一个可迁移的 RP 提示词修复方法与对照验证。
/u/Kahvana 发布 Voyage v5 并在 r/SillyTavernAI 十月提示词讨论帖中分享实验发现。基于 Anthropic J-Space 和 Functional Emotions 论文，作者发现 NPC 与 Character 的措辞需匹配 TTRPG 或小说框架，把模型、GM 与 NPC 分成三层可减少讨好行为并提高参与风险情节的意愿；将否定式提示改写为正面表述后，Gemma 4 31B 更连贯，Gemma 4 E2B QAT 也开始遵守反 slop 规则。作者还给出用 ## Rule 标题加 HTML 注释模拟 chatfill 召回的低 token 方法，并测评了 A-Life 与 Nemesis 等游戏系统的适用性。
推荐理由：作者基于 Voyage v5 的实测和 Anthropic J-Space 论文，给出了 NPC/Character 框架、正面表述和 markdown 召回等可复用的提示词方法。
GitHub 仓库 avoid-the-predictable 通过三轮盲评实验发现，提示语 avoid the predictable and the first idea that comes to mind 使 Claude Sonnet 原创性提升 +2.0、Opus 提升 +2.8（10 分制，p < 0.01），而拼写错误和辱骂大多降低表现。实验每格 5 个样本、2–3 个 LLM 盲评（评委一致性 r = 0.82–0.94），并指出该句已用于 Claude Code 技能 Orquestacion_Agentes_claude 的发散环节。
推荐理由：作者用盲评和多轮实验比较不同提示语对 Claude 模型原创性的影响，结论可直接迁移到提示词写作。
Reddit 用户 /u/Try_Hard_Apple 发布了为其 GPT-5.6 Sol 控制器更新后的 GPT-6 版系统提示词，完整提示词放在 GitHub 和帖子末尾。作者认为 GPT-6 默认 RP 表现差，但在此控制器下明显更好；新增动机一致性部分，要求模型区分真正支持某种解释的证据与仅兼容的特征，并先确定角色看重自己参与结果的什么，再决定行为和是否开口。作者提醒更新仍需回归和阴性对照测试，测试环境为 ChatGPT 中 GPT-6 High。
推荐理由：作者给出完整可复制的系统提示词，并解释了新增动机一致性模块如何纠正模型套用俗套结局的问题，方法可直接迁移。
wonfull888 在 GitHub 发布开源工具 ai-video-prompt，可将 30 秒内的参考视频反推成可直接生成的中英双语提示词。流程包括场景切分、Gemini 直读视频分析、可疑动作多窗口复查、表情审查、对账清洗和双语渲染，输出 prompt.md 及分镜表和证据图。依赖 Python 3.10+、ffmpeg、OpenRouter 和 DeepSeek Key，MIT 许可证，每次运行约 6-10 次模型调用。
推荐理由：开源工具把参考视频反推成分镜加双语提示词，还带证据帧和不确定性标注，想复刻运镜的创作者可以直接拿来用。