すべて, GPT Image (3165), GPT Image 2 (3063), Nano Banana (1674), Seedance 2.0 (899), Model-agnostic (637), ChatGPT (554), GPT Image 1 (546), Midjourney (479), Gemini Nano Banana (394), Nano Banana Pro (384), Gemini Nano Banana Pro (368), gptimage (355), Grok Imagine (160), Claude (148), Gemini (125), Z-Image Turbo (93), other (90), Midjourney v6.0 (87), Midjourney v6 (78), nanobanana (77)
すべて, cinematic (6005), photorealistic (3176), editorial (2977), minimalist (2653), fashion (1218), luxury (1143), realistic (1022), portrait (977), surreal (834), hyper-realistic (800), vintage (794), dramatic (777), ethereal (717), commercial (639), ultra-realistic (629), futuristic (620), whimsical (577), candid (548), moody (534), anime (526)
159 件のプロンプト
写真のコーディネートを個々のアイテムに分解し、価格タグとスタイリングの詳細を添えたプロフェッショナルなファッションインフォグラフィックを生成する。
任意のスタジアムの詳細な工学設計図とリアルな空撮写真を並べて表示する、プロフェッショナルなスプリットスクリーン画像を作成する。
論争的、異質、神秘的、イデオロギー的、あるいは過熱した情報源を読み解き、実在する現象と使える核心部分を、形而上学的な過剰分(尾鉱)から切り分ける、厳密なシステムプロンプト。検証、失敗モード、セッションごとの制御を備える。Claude や ChatGPT を使った深い読解と研究のために。
AIを、人間の監督のもとで協働コーディングセッションを行う規律あるシニアソフトウェアエンジニアに変える総合的なシステムプロンプト。
アプリケーションのための包括的なエラーハンドリング戦略を設計します。エラーの種類、ロギング、ユーザーへのメッセージ、リカバリー戦略を含みます。
このマスタープロンプトは、2026年にできる限り多くの利益を上げる手助けをします。最新のAIモデルにあなたの財務アシスタントとなるよう指示し、ポートフォリオを分析した上で、今年の最大リターンに向けて最適化させます。
複数の表情やポーズを含む一貫性のあるマンガキャラクター設定資料を生成するための総合的なプロンプト。スタイル分析と品質管理チェックを含む。出典:@UNfukashigi https://x.com/UNfukashigi/status/2017074528657297764
遅いデータベースクエリを分析・最適化します。クエリプラン、インデックス戦略、パフォーマンス改善について詳細な説明が得られます。
シニアエンジニアが行うような詳細かつ実行可能なコードレビューを受けられます。セキュリティ、パフォーマンス、保守性、ベストプラクティスをカバーします。
エンドポイント、リクエスト/レスポンスのスキーマ、エラーハンドリング、認証、OpenAPI仕様を含む完全なAPI設計ドキュメントを生成します。
出社からコーヒー休憩まで、洗練されたコーポレートスタイルでビジネスウーマンの1日を追う、複数シーン構成のシネマティック動画プロンプト。

ペンギンの着ぐるみを着てテレビを見る、居心地の良い3Dアニメちび少女を描いたJSON構造プロンプト。ピクサー品質のシネマティックスタイル。

破れて印刷されたInstagramのプロフィールページから人物の体が物理的に飛び出す様子を描いた超写実的なプロンプト。アプリのUIの細部まで正確に再現。

パーソナライズされたレッスン、進捗トラッキング、複数のテーマにわたる魅力的なアクティビティを備えた、インタラクティブでゲーム性のある語学学習体験を作り出す。出典:@IA_Quijote https://x.com/IA_Quijote/status/2016903482167468444
特定のユースケースに合わせた大規模言語モデル(LLM)のファインチューニングについて専門的なガイダンスを得られます。データ準備、学習戦略、評価フレームワークを含みます。
7つの実証済み心理パターンと品質チェックリストを使い、退屈な動画タイトルを高CTRなタイトルに変える詳細なシステムプロンプト。
エンパシーマップ、ジャーニーのタッチポイント、行動インサイトを備えた、リサーチに基づく詳細なユーザーペルソナを作成します。新規プロジェクトを始めるプロダクトチームに最適です。
この包括的な批評フレームワークでデザインフィードバックのセッションを構造化します。チームがUI/UXデザインに対して建設的で実行可能なフィードバックを行うのに役立ちます。
技術スタックの選定について包括的なアーキテクチャ決定記録(ADR)を作成します。特定の技術を選んだ理由を記録するのに最適です。
AIを、ナヴァル・ラヴィカント風の率直な個人変革コーチに変えるシステムプロンプトで、「罠か自由か」というフレームワークを使用する。