创作工坊
图像生成、自定义 GPT、Prompt 模式与 Realtime Voice：把模型变成创作工具。
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GPTs
4 篇文章Custom GPT 上线 GPT Store 后如何运营：上传、评分、发现性、分析与企业级多 GPT 矩阵
Custom GPT 上线 GPT Store 后如何持续运营：上传审核机制 / 评分权重 / 排名与发现性 / Analytics 仪表板 / 多 GPT 矩阵管理与合规边界。
阅读全文Custom GPT Actions 实战：从单一 GPT 到企业级 GPT 生态
Custom GPT Actions 是把 GPT 接进自家 API 的官方机制。本文覆盖 schema 设计、OAuth 鉴权、GPT Store 发布、企业部署（Teams / Enterprise 共享）、Actions 调试（Inspector）与安全最佳实践。
阅读全文Custom GPTs 完全上手指南：从想法到发布到 GPT Store
Custom GPTs 让任何人在 ChatGPT 里搭专属 AI 助手——不用写代码。本文给出一条可复制的路径：场景筛选、Instructions 写法、Knowledge 上传、Actions 配置、Capabilities 启用、发布到 GPT Store。
阅读全文自定义 GPT 完全指南：从想法到上线 GPT Store
从选对场景、写好 Instructions、接好 Actions，到发布上线 GPT Store——设计、配置并交付一个自定义 GPT 的完整流程。
阅读全文Images
6 篇文章GPT Image 2.5 解读：sunburst / flare 双模型、xhigh-max 质量档与任意分辨率
GPT Image 2.5 已进入官方 SDK（openai-python v3.10.0 / openai-node v7.12.0）：sunburst 与 flare 双模型、xhigh/max 质量档、任意分辨率（16 整除、比例 1:3–3:1）、透明背景。逐项拆解参数规则并给出可复制的生成与编辑示例。
阅读全文GPT Image 2 API 实战：从文生图到图像编辑
DALL·E 退场后的官方图像 API。本文讲清 GPT Image 2 的生成与编辑调用、b64 输出的落盘处理、quality 等参数，以及从 ChatGPT 内生成到 API 的分工。
阅读全文GPT Image 2 vs Midjourney vs DALL·E 3：三大图像生成模型实战对比（2026）
GPT Image 2 / Midjourney / DALL·E 3 三大图像生成模型实战对比：图像质量 / 文字渲染 / 一致性 / 价格 / 商业版权。文末给选型决策表 + 企业混合工作流。
阅读全文GPT Image 2 品牌视觉实战：电商主图、Logo 迭代与版权边界
GPT Image 2 在品牌视觉场景的实战：电商主图一致性、Logo 多版本迭代、品牌色彩控制、版权与商用边界（含安全使用清单）。
阅读全文GPT Image 2 提示词公式与商业使用边界
GPT Image 2 是 OpenAI 主推的图像模型之一（2026-09-08 起 GPT Image 2.5 已进入官方 SDK；DALL·E 2/3 已下线）。本文给出 5 段式提示词公式、风格控制（natural / vivid）、尺寸质量参数、商业使用前的 Usage Policy 自查清单。
阅读全文GPT Image 系列 完全指南：从文生图到图像编辑、风格控制
用 GPT Image 2 与 Images API 稳定产出高质量图片：提示词结构、风格控制、图像编辑与成本控制。
阅读全文Prompt
5 篇文章推理模型提示工程指南：什么时候用、怎么写提示、怎么控成本
推理模型的提示词写法与普通 GPT 模型不一样：官方最佳实践拆解——简单直接的提示胜过技巧堆砌、别再让模型 step by step、七类最适合推理模型的任务，以及推理项传递的省 token 方法。
阅读全文Prompt 评测与失败排查实战：LLM-as-judge + 回归测试 + Debug 模式
Prompt 上 production 后怎么做评测：LLM-as-judge 自动打分、回归测试集、失败 case 分类（幻觉 / 偏题 / 格式错误）、Debug 模式 + token / cost 可视化。
阅读全文GPT-5.6 代码专用 Prompt 模式：让 Codex / Cursor 一次写对的 12 个模板
GPT-5.6 家族给代码场景优化的 12 个 prompt 模板：架构理解、增量实现、bug 定位、code review、测试生成、重构、依赖升级。配合 Codex CLI / Cursor / Aider 使用。
阅读全文Prompt Engineering 进阶：多轮上下文、结构化输出与 GPT-5.6 调优
Prompt Engineering 第二篇：多轮上下文管理、结构化输出（JSON Schema）、few-shot 模式、长上下文策略与 GPT-5.6 reasoning.effort 调优。
阅读全文Prompt Engineering 核心模式：8 个让 GPT 表现翻倍的模板
系统讲解 8 个高频 Prompt 模式：角色扮演、Few-shot、Chain-of-Thought、ReAct、Self-Consistency 等，每种配可复用模板。
阅读全文Voice
6 篇文章Live API 现身 OpenAI SDK：gpt-live-1、WebRTC/WebSocket 双通道与 SIP 通话控制解读
2026-09-10 的 openai-python v3.12.0 与 openai-node v7.14.0 落地了一个全新的 Live API：POST /live/sessions 建 WebRTC 会话、WebSocket 直连、accept/reject/hangup/refer 四个 SIP 通话控制端点、录音下载与 sideband 附着。会话配置里出现了新模型字面量 gpt-live-1。本文只写能在 SDK 源码里指出的东西。
阅读全文GPT-Realtime-2.1 端到端 vs ASR+LLM+TTS 管线：语音方案选型对比
做语音产品，用 Realtime 端到端还是自拼 ASR+LLM+TTS 管线？本文从延迟、打断、可控性、部署形态、多语言五个维度对比，并给出场景化选型建议。
阅读全文Realtime API 多语言实战：zh / en / ja 自动识别 + 跨语言对话 + 方言鲁棒性
GPT-Realtime-2.1 多语言能力：自动识别用户语言（zh / en / ja / ko / es 等）、跨语言对话（中英混说）、方言鲁棒性（粤语 / 四川话）、translate mode 自动翻译。
阅读全文Realtime Voice Agent 实战：电话客服 / 语音助手场景的 Realtime API + function calling
把 GPT-Realtime-2.1 接到电话 / 语音助手做实时语音 agent：WebRTC / WebSocket 选型 + VAD（server_vad）调优 + mid-conversation function calling + 双工/打断 + 通话质量监控。
阅读全文Advanced Voice 深度使用手册：GPT-Realtime-2.1 实战与延迟优化
GPT-Realtime-2.1 + ChatGPT Advanced Voice 全栈实战：WebRTC 与 WebSocket 选型、Turn Detection 调优、中途函数调用、VAD 参数、延迟优化与生产部署。
阅读全文Realtime Voice 完全指南：gpt-realtime 与 Voice Mode
用 gpt-realtime / gpt-realtime-mini 构建低延迟语音 AI：WebRTC 与 WebSocket 选型、对话中的 function calling，以及 Voice Mode 最佳实践。
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