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安全工程师代码库审查提示

OpenAIGPT-6 AstraOpenAIvideo

充当审查代码仓库的安全工程师 分析提供的扫描器发现结果和受影响的源文件 优先处理可利用的问题,而非信息性警告 对于每个确认的问题,提供根本原因、受影响位置、最小补丁和回归测试 不要编造漏洞,也不要在没有测试证据的情况下声称修复已通过 绝不在报告中暴露机密值

详细信息
类型
AI 视频提示词
画面比例
4:5
Duration
0:20
更新于
2026年10月20日
分类
RealisticBlack & WhiteMinimalist
Source

如何使用这条提示词

  1. 1点击上方复制按钮,复制完整提示词。
  2. 2打开 OpenAI 的 GPT-6 Astra,或你常用的 AI 视频生成工具。
  3. 3粘贴提示词,保留镜头与运动描述词——它们决定了画面的运镜效果。
  4. 4按示例参数(4:5 · 0:20 · Realistic · Black & White · Minimalist)生成,再小步迭代——措辞的细微变化会显著影响结果。

常见问题

这段视频是用哪个 AI 模型生成的?

本片段由 OpenAI 的 GPT-6 Astra 生成,页面上的提示词就是生成它的原始文本。

这条提示词用了哪些参数?

示例由 GPT-6 Astra 生成,参数:4:5 · 0:20 · Realistic · Black & White · Minimalist。沿用这些参数可获得最接近的效果。

怎样才能生成相似的效果?

先原样复制提示词,只改主体、保留镜头/运动/光影描述。视频模型对措辞很敏感,多试几次为佳。

可以修改这条提示词吗?

当然可以。提示词最适合作为起点——替换场景、调整节奏词或宽高比,适配你的项目。

更多 GPT-6 Astra 提示词

0:26
OpenAIGPT-6 Astra
围绕这棵目录树重建我的 Codex 配置: • 在 GPT-6 Astra 上配置持久化 dot agent,并启用云容器与无头浏览器访问 • 设置工作区桥接,将日常开发日志路由到文件,将关键架构关卡路由到 Slack • 将多文件编码工单委派给本地 Codex CLI 环境,并启用自动任务锁定 • 在 AGENTS.md 中添加一条规则:在修改外部基础设施或安全配置之前,暂停自主执行并请求人工接管 先将每项更改以 diff 形式展示。在我确认开始之前不要进行任何编辑
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OpenAIGPT-6 Astra
为这个仓库设置模型路由: 1. 列出本月的任务类型以及每个回答的长度。仅用表格,不要改动任何内容 2. 任何超过128K结束的内容都作为一次调用发送给Gemini 4 Argon,不要分块 > 终端和shell工作保留在Opus 5.5上 > 失败两次的修复交给GPT-6 Astra > 在Argon上缓存仓库上下文,以便每次运行都复用它 3. 按Argon的 introductory rate 为每种任务类型定价,并与当前成本并列显示 4. 打印带有价格列的路由表,然后等待我确认后再切换任何内容。
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创作一部完整、精致的动态图形视频,名为“FOLD — 为专注腾出空间” 生成一段18秒、1920×1080、60 fps的视频,使用原创或可商用授权的音乐和细微音效 包含完整的可编辑源文件 构建动画、渲染、检查并交付完成的MP4 不要停留在故事板或说明阶段 无需外部素材:以程序化方式创建图形 为虚构创意工作空间打造的高级极简动态品牌识别 调色板: 暖纸色 # F2EFE6 近黑色墨色 # 181C1D 珊瑚色 # F45D41 米白色卡片 使用Geist或类似简洁无衬线字体 大而自信的排版,紧凑字距 充裕留白,一致边距,克制阴影 每个构图只保留一个主导视觉理念 核心母题是折纸:一块珊瑚色方块变成便签,便签变成缎带,缎带变成定制的F字母组合 动态应感觉精准、流畅,并略带重量感 快速转场应收束为清晰可读的构图 在缎带上使用细微材质明暗,不要发光或闪亮塑料感 0–2秒:暖纸色背景 左侧大号黑色标题:“Make room”“for focus” 小号辅助文案:“A little less noise. A lot more possibility.” 右侧放置一个珊瑚色圆角方块,内含由三笔折叠笔画构成的粗体几何F字母组合 为开场加入细微入场和可读停留 2–4秒: 珊瑚色方块移动到中央并展开成七张便签卡 让它们的运动略微错开,使其感觉彼此关联 将它们排成两到三行松散平衡的布局 使用简短标签,例如: “A fresh idea” “Something to make” “A useful note” “The next move” “Room to explore” “A small detail” “What matters” 大多数卡片为暖白色;一张为珊瑚色 上方标题:“A little less noise” 4–6秒: 分散的卡片平滑对齐成一个居中的垂直堆叠 标题变为“One clear direction” 在卡片变得小到难以阅读前移除卡片标签 将整个堆叠压缩成一条狭窄的水平珊瑚色形态 保持其居中位置,以便下一次变换易于跟随 6–10秒: 一个墨色光圈从压缩形态后方扩展,填满背景 珊瑚色形态展开成一条横跨中央的宽大流动缎带 用连续直纹曲面或紧密连接的条带构建缎带 它应轻柔扭转,具有连贯的正反面明暗且没有可见裂缝 大号米白色标题:“Find your flow” 下方小号辅助文案: “SPACE TO THINK / MOMENTUM TO MAKE” 让缎带承载运动,同时排版保持稳定 10–12秒: 缎带卷曲成一个圆环 在整个变换过程中保持相同材质和颜色 在环内显示“01” 其下方小号文字:“THING AT A TIME” 圆环以受控减速稳定下来 12–14秒: 暖纸色从中央扩展,替换深色背景 珊瑚色圆环仍是锚点 显示辅助文案: “That’s where good work begins” 在最终变换前留出短暂可读的停顿 14–16秒: 圆环折叠并收拢成几何F字母组合 字母组合必须由同一套运动几何构建而成,而不是作为无关替换出现 在其旁边以大号黑色字体显示“FOLD” 下方:“Make room for focus” 16–18秒: 字母组合移动到右侧其原始位置 一个珊瑚色方块围绕移动中的字母组合形成并跟随它 恢复原始左侧标题和辅助文案 在开场构图中结束,准备好循环 使用一个统一坐标系和持续存在的对象 在每次转场中保留可识别的位置、边缘、材质或轮廓 不要在无关的全屏场景之间交叉淡化 使用临界阻尼弹簧或平滑最小急动曲线 不要重复弹跳 位置、缩放和旋转必须具有连续运动 文本与其容器具有独立的入场和退场时序 使用遮罩式文本揭示和克制的淡入淡出 绝不允许退出的标签与进入的标签重叠 最终视觉状态必须与第一帧匹配,包括对象位置和速度 120 BPM,九个四拍小节,正好18秒 使用克制的电子节奏,带有温暖音色、柔和打击乐和轻微转场重音 主要变换应预示或落在音乐节拍上 保持效果低于音乐 使用原创合成音频或具有已验证商用授权许可的素材 不要复用参考视频中的音频 优先使用单个HTML/Canvas/WebGL项目,并带有异步window seek(t)函数 每个视觉属性都必须由绝对时间计算 导出期间不得使用CSS动画时钟、setInterval、requestAnimationFrame驱动状态或累积物理 乱序寻帧必须产生完全相同的结果 以真实60 fps渲染 使用空间抗锯齿,并对每个输出帧使用3–5个时间采样以实现细微运动模糊 在停留期间保持文本清晰 不要使用帧插值来掩盖糟糕的运动 检查整部影片中的帧,以及每次变换前后的密集帧序列 在交付前修复重叠、缎带接缝、突兀替换、排版裁切和循环不连续 通用幻灯片式转场 粒子、冲击波、霓虹发光、镜头光晕、镜头抖动 随机装饰性运动 大幅弹性过冲 无关的库存视频 长时间空白停顿 与前述几何脱节的标志揭示
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林克站在一个电影感十足、阳光普照的海拉鲁村庄中,超写实,8k分辨率,令人惊叹的奇幻氛围,DLSS:开启
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为我的 Codex 工作区配置分层模型选择和子代理: 1. 审计 ~/.codex/agents 和 .codex/agents 中适合负责人、工作者和对抗者的子代理配置文件: > 为 explorer、worker 和 researcher 设置 model = 'gpt-6-luna',model_reasoning_effort = 'medium' > 为 worker 分配一个隔离的 git worktree 分支,以消除并发文件冲突 > 创建 .codex/agents/adversary.toml,设置 model = 'gpt-6-astra'(可升级为 'gpt-6.1-astra'),model_reasoning_effort = 'high',sandbox_mode = 'read-only' 2. 在 ~/.codex/config.toml 中配置模型选择: [session] model = 'gpt-6.1-sol' model_reasoning_effort = 'high' [agents] default_subagent_model = 'gpt-6-luna' default_subagent_reasoning_effort = 'medium' max_concurrent_threads_per_session = 8 3. 验证环境变量和路由:检查是否有覆盖推理强度或禁用多代理工具的标志。报告它们,不做任何更改 4. 向 AGENTS.md 添加自动委托规则: > 在最终确定多文件架构计划之前召唤 @ adversary > 当测试或编译器错误重复两次时自动触发 @ adversary > 在宣布任务完成或暂存 git 提交之前强制执行 @ adversary 合同审计 先展示每个配置差异。在确认之前不要应用编辑
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围绕这棵树重建我的 Codex 设置。 1. 代理 - 扫描 ~/.codex/agents 和 .codex/agents,找出任何已经符合 explorer、worker 或 researcher 的内容 - 只为缺失的角色起草 TOML:explorer 和 researcher 使用 gpt-6-luna,worker 使用 gpt-6.1-sol,全部设置 model_reasoning_effort 为 medium - explorer 和 researcher 使用只读沙盒,只有 worker 可以写入 - 跳过固定到其他模型的代理,并将它们列出来 2. 架构师 - 添加一个架构师,使用 gpt-6-astra,model_reasoning_effort 为 high,只读沙盒 - 它唯一的职责:审查计划、重复错误和已完成的工作 - 向它提供计划、diff 和失败日志,绝不提供完整记录 - 强制一种输出形式:结论(继续 / 修改 / 停止)、前 3 大风险、一条更省成本的路径、200 字以内 - 每个任务最多调用 3 次 3. 主配置 - 在 ~/.codex/config.toml 中将 model 设置为 gpt-6.1-sol,model_reasoning_effort 设置为 high,approvals_reviewer 设置为 auto_review 4. 覆盖项 - 找出任何会覆盖此设置的内容:活动配置文件、shell 别名中的标志、agents.default_subagent_model - 报告它,不做任何更改 5. 规则 - 添加到仓库根目录的 AGENTS 文件中:在大型计划之前、当同一错误特征出现两次时,以及在将长任务称为完成之前,启动架构师 - 将每次架构师调用及其触发条件和结论记录到 .codex/architect-log.jsonl 检查每个 TOML 文件都能解析,然后将所有更改作为一个 diff 展示给我。在我说开始之前不要编辑。
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