GPT Image 2のプロンプト集、GitHubの4つはこう使い分けます

「GPT Image 2 プロンプト集」でGitHubを検索すると、ほとんど同じ名前のリポジトリが何本も並びます。

全部開いて中身を突き合わせたら、4本とも狙っているものが違いました。

スター数が多い順に開くのが、たぶん一番の遠回りです。

4つ合わせて5万スター、なのに名前で見分けがつきません

いま主要なのは4本です。

freestylefly版が24,226スター、EvoLinkAI版が16,993、YouMind版が9,564、ZeroLu版が2,087。

合計で52,870、4本で5万を超えました。

一番大きいfreestylefly版が公開されたのは2026年4月25日なので、4か月でこの数字です。

厄介なのは、このうち3本が「awesome-gpt-image-2」というほぼ同じ名前で並んでいること。

リポジトリ名では区別がつかないので、結局スター数で選ぶことになります。

でも中身を開くと、この4本は用途がほとんど重なっていませんでした。

増えているのは、文字が主役のプロンプトです

なぜ今になってプロンプト集が一斉に作り直されているのか。

freestylefly版のカテゴリ別の件数を数えると、答えが出てきます。

544件の事例のうち、ポスターとタイポグラフィが90件で最多。

続いてUIとインターフェースが73件、チャートとインフォグラフィックが53件、ドキュメントと出版が11件。

文字を扱う4カテゴリだけで227件、全体の約4割を占めていました。

風景でも人物でもなく、文字が主役なんですよね。

GPT Image 2は英語のテキスト描画が99%近い精度まで上がり、日本語を含む主要言語でも9割を超えてきました。

これまでは文字入りの画像は諦めて、後から編集ソフトで乗せるのが定石でした。

その前提が外れた瞬間に、ポスターもスライドも図解もプロンプト一発の射程に入ってしまった。

プロンプト集が急に湧いて出たのではなく、埋めるべき穴がはっきり開いたということです。

並べてみると、量と実装と厳選で割れました

スター数は2026年8月29日時点のものです。

4本とも日本語READMEを持っているので、言語は選ぶ基準になりません。

割れているのは、プロンプトの出どころと、その渡され方でした。

目的別に、どれを開くか

そのまま貼って結果が欲しいなら、freestylefly版

12カテゴリに整理された544事例が、生成結果とセットで並んでいます。

面白いのが、プロンプト集をエージェント用のスキルとして配っていること。

npx skills add freestylefly/awesome-gpt-image-2 \
  --skill gpt-image-2-style-library \
  --agent claude-code codex --global --yes --copy

これを叩くと、Claude CodeやCodexの側から直接この事例集を引けます。

ブラウザでリポジトリを開き直す手間がなくなるので、書きながら探す人はここが一番効きます。

GitHub - freestylefly/awesome-gpt-image-2: Prompt as Code | GPT-Image2 工业级提示词引擎与模板库，530+ 个案例逆向工程，20+ 套工业级模板，并提炼出Skills，持续更新中

Prompt as Code | GPT-Image2 工业级提示词引擎与模板库，530+ 个案例逆向工程，20+ 套工业级模板，并提炼出Skills，持续更新中 - freestylefly/awesome-gpt-image-2

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APIから叩きたいなら、EvoLinkAI版

cases、data、docs、images、result、scriptsとディレクトリが割れていて、READMEを人が読む前提の作りになっていません。

462件の事例がデータとして分離されているので、1件ずつコピーするのではなく、まとめて流し込みたい人向けです。

英語のほかに10言語ぶんのREADMEが並んでいます。

GitHub - EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-API-and-Prompts: GPT-Image-2 API and Prompts

GPT-Image-2 API and Prompts. Contribute to EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-API-and-Prompts development by creating an account on GitHub.

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あてもなく眺めたいなら、YouMind版

全件にプレビュー画像が付いているので、文章ではなく絵から探せます。

用途10種、スタイル16種、被写体15種の3軸で絞り込める構造になっていて、作りたいものが決まっていない段階に強い。

16言語対応で、更新も止まっていません。

GitHub - YouMind-OpenLab/awesome-gpt-image-2: 🚀 World's largest GPT Image 2 prompt library, updated daily — 2000+ curated prompts with preview images, 16 languages. OpenAI's next-gen image model with pixel-perfect text rendering, cross-image consistency, and commercial-grade illustration. Free & open source.

🚀 World's largest GPT Image 2 prompt library, updated daily — 2000+ curated prompts with preview images, 16 languages. OpenAI's next-gen image model with pixel-perfect text rendering, cross...

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当たりだけ見たいなら、ZeroLu版

2,087スターと4本で一番小さいのですが、収録の基準がはっきりしています。

Xのクリエイターが実際に投稿したプロンプトを中心に拾っていて、元の投稿への出典リンクが添えられている。

収録数は100件前後で、量では戦っていません。

その代わり、開いて外れを引く確率が低いです。

GitHub - ZeroLu/awesome-gpt-image: A curated collection of the best GPT Image 2 prompts and examples. The prompts come from top creators on X.

A curated collection of the best GPT Image 2 prompts and examples. The prompts come from top creators on X. - ZeroLu/awesome-gpt-image

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ライセンスが3種類に割れています

仕事で使うなら、ここは先に見ておいたほうがいいです。

EvoLinkAI版はCC0 1.0で、実質パブリックドメイン。

freestylefly版はMITです。

YouMind版とZeroLu版はCC BY 4.0なので、こちらは出典の表示義務が付きます。

同じ無料のプロンプト集でも、条件が揃っていないんですよね。

ただし混同しやすいのが、これはプロンプトという文章に対するライセンスだということ。

生成した画像を商用で使えるかどうかは、リポジトリではなくOpenAI側の利用規約が決めます。

この2つは別の話なので、分けて確認してください。

貼って終わりにせず、分解して1行ずつ効かせる

544件も並んでいると全部試したくなりますが、そこは踏みとどまったほうがいいです。

私のやり方は、気に入った1件をまず丸ごと通してから、1行ずつ消していく。

消した瞬間に絵が崩れた行が、その画像を成立させている行です。

やってみると、たいてい効いているのは2行か3行しかありません。

残りは飾りでした。

その2行か3行だけを自分の題材に差し替えれば、もう自分のプロンプトになります。

544件を写経するより、1件を解体するほうがずっと早い。

センスの差ではなく、どの行が効いているかを知っているかどうかの差なんです。

まずはスター数を見ずに、自分の用途に一番近い1本を開くところから。