GPT Image 2 book-summary infographic poster. Topics: Book Summary, Gpt Image 2, Infographic, Poster, Social Workflow, Typography, UI Mockup, X Prompt Redraw.

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Prompt text

生成一张【中等信息密度】书籍总结信息图海报,主题为《思考,快与慢》。

Step 0(关键前置判断)
在开始生成之前,请先判断这本书更接近哪一类(可多选):
认知成长类(思维 / 自我提升)
商业 / 财富类(赚钱 / 职业 / 投资)
心理 / 情绪类(关系 / 内在 / 人性)
小说 / 故事类(叙事 / 人物 / 隐喻)

然后根据类型,调整表达重点与结构侧重(不是改外观,是改内容逻辑):
认知类侧重模型 / 思维方式 / 误区。

【整体风格】
现代极简UI + 轻复古插画风,柔和浅色背景(奶油 / 米色 / 浅灰),低饱和配色(深绿 / 深蓝 / 棕色)。
气质关键词:安静,有内容,可以慢慢读。

【核心原则(非常重要)】
不要使用固定模块标题,不要强行凑“结构完整”。
请根据书的类型与内容,自然组织信息:
可以合并 / 删除模块,调整顺序,改写所有小标题,强化某一部分。
目标:更像“一个读懂的人在讲”,而不是“整理笔记”。

【内容模块(按“信息类型”动态组合)】
以下不是模板,而是素材池。请按书籍类型自由选择 + 重组。

① 开场(一定要有)
书名《思考,快与慢》作为视觉中心,作者 Daniel Kahneman,一句话洞察必须像人话,例如“你以为自己在理性判断,其实很多决定早就被直觉抢先做了”。
插图要有隐喻意义。

② 把这本书讲清楚(核心理解)
不要写“核心思想”,可以这样表达:
“这本书真正想说的,其实是……”
“如果只讲一件事,那就是……”
内容包含:核心观点(Core Thesis),它在回应什么现实问题(Problem)。
强调为什么人会在判断里不断犯错,以及系统1 / 系统2的差异。

③ 最值得带走的东西(重点区)
标题自然,例如:
“读完之后,很难不改变的几个点”
“慢慢会影响你的,是这些”
内容偏认知类:思维误区、认知升级点、决策方式。
每个要点:一个短句观点(像人说话),1到2句解释,小图标。

④ 一个“关键结构”(视觉核心)
标题自然表达,例如:
“所有内容,其实围绕这个结构”
“理解这本书,可以用这张图”
用一张可视化结构图展示:系统1(快思考、直觉、自动) vs 系统2(慢思考、理性、费力),以及它们如何影响判断与决策。

⑤ 书里的例子 / 片段(更像讲故事)
标题可以是:
“书里有几个地方,让人印象很深”
“这些片段,其实说明了什么”
选用有画面感的案例,例如锚定效应、损失厌恶、可得性偏差。
每条:一句话 + 图标。

⑥ 一些会留下来的句子(金句区)
标题风格:
“有些话会在之后想起”
“值得慢慢读的几句话”
留白感要强,作为视觉重点。

⑦ 可以带走的改变(行动区)
标题:
“如果只做一点改变”
“你可以从这里开始”
给出3到5条具体、可执行、可感知的认知习惯改变建议。

【设计细节】
自适应网格布局(不要死板对称),卡片化信息(留白优先),图文比例约6:4,插图统一风格(手绘 / 线性),层级清晰(重要信息更大)。

【语言风格(决定质量)】
要:像人讲书,有理解、有筛选,有一点顿悟感。
不要:“本书讲了……”“定义是……”,不要空话、套话、过度总结。

【输出要求】
中文(可少量英文点缀),信息密度中等,适合社交媒体传播的书籍总结信息图海报。

Credits and sources

1 linked source

Thanks to the original creator whose public post supplied the prompt for this image.

Source note: Prompt extracted from a public X/Twitter post by 知识分享官 and reused with attribution at user request. The only material change was replacing the book-title placeholder with a concrete book name for a runnable redraw.

Image-2 书籍总结图文笔记提示词

知识分享官 / @knowledgefxg

original_prompt_source / author_credit / social_workflow_reference

Accessed 2026-04-29 · public social post; prompt reused with attribution at user request

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