GPT-image2 可以快速产出像素角色、tilemap、UI 套件和成长序列草案，但要想进入游戏工程，需要在提示词里约束视角、帧数、网格、留白和可切片性。围绕多类像素风素材测试，整理可复用的提示词写法和常见问题。
使用同一个产品介绍页需求对原生生成、UI Aesthetics、UI UX Pro Max、Frontend-Design、Taste Skill 以及 impeccable 二次优化进行横向对比，重点分析视觉表现、页面结构、代码质量、响应式和维护成本，帮助选择适合的前端设计 Skill。
GPT Image 2 的核心变化在于中文文字渲染、真实 UI 结构还原和商业视觉生成能力。围绕测试样例、提示词写法、适用场景、质量检查和使用限制，系统梳理它能解决什么问题，以及哪些场景仍然需要人工审核。
Harness Engineering 关注如何把非确定性的大模型纳入确定性的工程交付流程。它通过真相源、执行边界、能力路由、沙盒验证和状态交接，让 AI Agent 从演示工具变成可观测、可验收、可接手的工程协作者。
Claude Skills 把一次性的 Prompt 封装成带说明、脚本、资料和模板的技能包，让 AI 能按固定流程完成特定任务。这里从目录结构、渐进式加载、MCP 关系、技能设计、测试指标和常见坑几个角度讲清楚如何构建可复用的 AI 工作流。
AI 输出不好，很多时候不是模型能力不够，而是提示词没有把标准、边界和调整方式说清楚。围绕 Claude Design 的提示词设计思路，拆解黑名单约束、占位符、防幻觉、多方案生成、反问机制和可调参数等方法。
Claude Code 的能力不只来自基座模型，还来自提示词组装、上下文管理和运行时约束三层工程设计。围绕 Prompt、Context、Harness 三个维度，拆解一个 AI Coding Agent 如何处理长程任务、工具调用、安全权限、记忆压缩和多 Agent 协作。
介绍 Rowboat、DeepTutor、andrej-karpathy-skills、claude-mem、ChinaTextbook、MarkItDown 和 VoxCPM 的核心用途、工作方式、适用场景与上手命令，覆盖多 Agent 编排、Claude Code 约束与记忆、文档转换、教材资源和语音合成。
Vibe Coding 适合快速写原型，但很难直接支撑生产级后台开发。Agentic Engineering 把 AI 放进需求澄清、计划制定、编码、审查、部署和修复的结构化流程里，让开发者负责目标、约束和审核，AI 负责执行可自动化的工程动作。
