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)
61 件のプロンプト
ファインマン・テクニックをループで実行する Claude/ChatGPT 用プロンプト。シンプルな説明→あなたが教え返す→抜けている部分を見つけて再説明、を習得するまで繰り返す。
範囲設定、マッピング、対立点の整理、統合という4段階からなる ChatGPT プロンプトチェーンで、単一の平坦な要約ではなく段階的な調査を強制する。
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。
完全リモートまたはハイブリッド環境で、活気があり効果的な5日間のデザインスプリントを実施するための完全なファシリテーションガイド。
Kafka、RabbitMQ、Redis Streamsを使ってスケーラブルで耐障害性の高いイベント駆動型システムを構築するための設計図。
単一のソース資料から易しい問題から難しい問題へと段階的に進むアダプティブクイズを実施し、回答を待って採点するNotebookLMプロンプト。
永続的なメモリファイルを使用する Claude Fable 5 向けの繰り返し分析プロンプトで、タスクを繰り返すたびにモデルが改善されていく。
Claude Fable 5 に、自己採点の代わりに独立した新規コンテキストのサブエージェントを生成させ、自分の作業成果を仕様と照らし合わせて検証させる検証プロンプト。
YouTubeチュートリアル、公式ドキュメント、Redditのコツを、任意のツールを素早く学べるパーソナライズされたNotebookLM講座に変換する4ステップのワークフロー。
動作確認済みのチャットワークフローを、実行のたびに変数を尋ねる再利用可能なカスタムコマンドに変換するための、Claudeのスキルクリエーター向け指示。
シンプルなメタプロンプトワークフロー。まずClaudeにタスクのベストプラクティスを調査させ、次に熟練したプロンプトエンジニアとして最終プロンプトを生成させる。
一枚の自撮り写真から、一貫性のあるVeo 3.1のトーキングヘッド動画を作る3ステップのワークフロー。キャラクター描写とプロンプト作成にGeminiを使用。
SaaSプロダクトをローンチしてARR1000万ドルまでスケールさせる、実戦で鍛えられたGo-To-Marketフレームワーク。
ChatGPT WorkやClaude Coworkのようなエージェント型ツール向けのタスク設計テンプレート。接続されたアプリからコンテキストを取得し、本当に判断が必要なときだけあなたに割り込みます。
ChatGPT WorkやClaude Cowork等のエージェント型ツール向けの定期スケジュールタスクテンプレート。週次の競合インテリジェンス追跡を自動化する。
単一のブリーフから、各成果物（ランディングページ、メール、広告、カレンダー、フック文句）を並列サブエージェントに割り振る、Claude Fable 5向けマーケティングキャンペーンプロンプト。
初回で良い出力を得るためのプロンプトの枠組み。弱いプロンプトの多くに欠けている5つの要素（目標、文脈、制約、出力形式、例）から成り、ビフォーアフター例つき。ChatGPT、Claude、あらゆるLLMで使える。
サブエージェントを起動し、視覚言語モデルの再現率と精度を正解評価セットに対して反復的に調整するメタプロンプト。Grok VLMタスクのスケーリングに使用。
10の重み付けされたコンポーネントでChatGPTプロンプトを構造化するための詳細なフレームワーク。コンテキスト、目的、役割、制約を含み、各コンポーネントの例とプロのヒントを提供します。