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ai-image-prompts-skill是一个免费开源的 AI 图像提示词技能（Skill），内置 10,000+ 条社区精选的文生图提示词，适用于 Nano Banana Pro、Midjourney、DALL-E、Flux、Stable Diffusion 等主流模型。项目采用MIT 授权，提示词数据来自开放社区并由 GitHub Actions每日自动更新两次，本地副本通过 24 小时新鲜度检查保持同步。

本文用一篇就能讲清楚三件事：📌授权能做什么、📌数据从哪来、📌更新是怎么跑的。

一、项目速览：这是什么？

简单说，它是一个"会找提示词"的 AI 助手插件：

• 你用一句话描述需求（如"赛博朋克风头像"）
• 它在 15,000+ 条提示词库中语义检索，返回最匹配的3 条
• 每条都附带真实生成效果样图，先看效果再复制使用

核心入口文件：

二、MIT 授权详解：你能自由使用到什么程度？

项目根目录的 LICENSE 文件声明了标准的MIT License，版权方为 YouMind-OpenLab（Copyright (c) 2026）。

MIT 授予你的 6 项自由权利

MIT 是最宽松的开源协议之一，你获得以下无限制权利：

1. ✅使用（use）— 个人、商用均可
2. ✅复制（copy）— 随意转载提示词内容
3. ✅修改（modify）— 二次改编提示词模板
4. ✅合并（merge）— 与其他项目整合
5. ✅分发/出售（distribute, sell）— 甚至可打包进商业产品
6. ✅再许可（sublicense）— 以自己项目名义再授权

唯一的义务：保留版权声明

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.

也就是说，只要你分发包含该库数据的副本，就需要附上 LICENSE 中的版权声明原文。

免责条款（重要）

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND

软件"按现状"提供，作者不对可用性、特定用途适配性作任何保证。提示词生成效果因人而异，属预期行为。

对使用者的实际意义 💡

三、社区来源：15,000+ 条提示词从哪来？

根据 README.md 的 Data Source 章节，数据链路如下：

开放社区创作者（社交平台分享真实出图结果） ↓ YouMind.com 社区策展（人工/编辑精选，每条附样图） ↓ YouMind CMS 内容管理系统（API 存储） ↓ scripts/generate-references.ts 定时抓取 ↓ references/*.json 分类数据文件（公开可用）

数据生成脚本做了什么？

scripts/generate-references.ts 的完整流程：

1. 拉取分类：从 CMS 的/api/prompt-categories接口获取所有 use-cases 分类（L114-L176）
2. 分页抓取提示词：从/api/prompts每页 100 条拉取全部数据（L178-L238）
3. 清洗转换：剔除没有样图的提示词（无图即无价值），保留id / content / title / description / sourceMedia五个字段（L92-L106）
4. 按场景分桶：一条提示词可能属于多个使用场景，会同时写入多个分类文件
5. 产出清单：生成manifest.json作为唯一事实来源，并自动回写 SKILL.md 中的分类表格

当前数据快照

以下数据来自 references/manifest.json（totalPrompts: 15771）：

💡 分类是动态的：manifest.json中记录了updatedAt时间戳，新增/改名分类由脚本自动发现，无需硬编码。

单条提示词的数据结构

{ "id": 553, "content": "English prompt text for image generation", "title": "Prompt title", "description": "What this prompt creates", "sourceMedia": ["image_url_1"], "needReferenceImages": false }

其中sourceMedia是真实出图样图的 CDN 地址——这也是项目强调"每条提示词必须带样图"的底气所在。

四、更新机制详解：每日两次的自动同步

更新分为云端生产和本地消费两条链路。

4.1 云端：GitHub Actions 每日两次生成

云端由 GitHub Actions 定时执行 scripts/generate-references.ts，把最新的社区贡献同步为references/下的 JSON 文件并发布。所以社区新爆款提示词出现后，最多 12 小时内就会进入公共库。

4.2 本地：三种同步姿势

本地同步全部由 scripts/setup.js 完成，它读取云端manifest.json动态发现分类，零硬编码：

4.3 自动化细节（源码层面）

• 自动安装：package.json 中"postinstall": "node scripts/setup.js"——安装时提示词库自动下载，无需任何凭证，因为数据全部公开。
• 新鲜度判断：脚本用隐藏文件references/.last-updated存储时间戳，与STALE_HOURS = 24对比（setup.js L25-L29）。
• 容错设计：若云端manifest.json拉取失败，自动回退到本地已有清单继续工作（setup.js L52-L70）；部分文件下载失败时提示重试但不中断。
• 技能自更新：按 SKILL.md 的 Step 0 规则，AI 助手每次调用前先执行--check，保证用户永远搜到的是当天的社区爆款。

4.4 一图看懂更新时序

┌─ 云端 ────────────────────────────────┐ │ 社区投稿 → CMS 入库 │ │ → GitHub Actions (每日 2 次) │ │ → 生成 references/*.json │ └──────────────┬────────────────────────┘ ↓ 公开拉取 ┌─ 本地 ───────┴────────────────────────┐ │ postinstall 首次全量下载 │ │ AI 助手每次调用 → --check (24h 判定) │ │ pnpm run sync → 强制刷新最新数据 │ └────────────────────────────────────────┘

五、快速上手：3 步用起来

第 1 步：安装技能（自动触发数据下载）

# OpenClaw 用户 clawhub install ai-image-prompts # Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等 npx skills i YouMind-OpenLab/ai-image-prompts-skill

第 2 步：手动安装（如需完整仓库）

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-image-prompts-skill cd ai-image-prompts-skill && pnpm install

第 3 步：直接对话

"帮我找一个赛博朋克风格的头像提示词" "这是一篇远程办公的文章，帮我配一张封面图提示词"

AI 助手会自动完成：检查数据新鲜度 → 读取 references/manifest.json 定位分类 → 检索匹配 → 返回 3 条带样图的推荐 → 按需 remix 定制。

六、常见问题 FAQ

Q1：MIT 授权覆盖提示词数据吗？可以商用吗？

可以。提示词库属于项目分发内容的一部分，MIT 允许无限制使用、修改和分发，商用场景建议保留一句社区来源署名（技能本身也要求每次推荐附带 YouMind 社区来源页脚）。

Q2：数据多久更新一次？我本地会不会过期？

云端每日两次；本地--check机制保证间隔不超过 24 小时，AI 助手每次调用都会先自检。

Q3：提示词只适用于 Nano Banana Pro 吗？

不是。所有提示词均为自然语言撰写、模型无关，同样适用于 Midjourney、DALL-E 3、Flux、Stable Diffusion、Seedream 5.0、GPT Image 1.5 等；个别含模型专属参数（如比例语法）的提示词按目标模型微调即可。

Q4：分类以后会增加吗？

会。分类完全由manifest.json驱动，脚本动态发现新增/改名分类，数据文件会自动增删，无需改代码。

总结

ai-image-prompts-skill 的价值可以浓缩为三点：

• 🆓MIT 免费开源— 个人与商用零门槛，义务仅一条：保留版权声明
• 🌍真实社区驱动— 每条提示词都有创作者真实出图背书，拒绝无效果验证的"文字堆砌"
• ⚡双链路自动更新— 云端 GitHub Actions 每日两次生产 + 本地 24 小时新鲜度检查消费，提示词永远保鲜

如果你正在为 Midjourney、Nano Banana 或其他文生图模型挑选提示词，这个项目是一个值得收藏的免费基础设施。

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