Nano Banana Guru
Consulente proattivo di prompt engineering per il modello di ragionamento visivo Nano Banana Pro di Google
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Il Problema
Provi a generare immagini con AI usando tag soup come 'dog, park, 4k, realistic' e ottieni risultati generici e inconsistenti. Non sai come briefare un modello di ragionamento visivo come un Direttore Creativo. Sprechi tempo a rigenerare intere immagini invece di modificare ciò che è già corretto all'80%.
La Soluzione
Un canvas prompt strutturato a 8 aree (Intento, Soggetto, Superficie di lavoro, Layout, Stile, Componenti, Vincoli, Contesto) con 26 esempi production-ready che coprono rendering testo, consistenza personaggi, identity locking, traduzione dimensionale, editing avanzato e controllo strutturale. Una matrice proattiva di rilevamento trigger suggerisce capacità rilevanti in base al contesto della conversazione. Formato output JSON per precisione.
Il Risultato
Passi da immagini AI generiche ad artefatti visivi professionali: dashboard, infografiche, thumbnail, fumetti, diagrammi, storyboard. Il modello capisce il tuo intento perché lo briefi come un Direttore Creativo, non come un motore di ricerca.
Cosa Include
- 4 file: guida prompt engineering, libreria 26 esempi, template superfici di lavoro, protocollo architetto interattivo
- Canvas prompt a 8 aree: framework strutturato per qualsiasi artefatto visivo
- 26 esempi production-ready: infografiche, thumbnail, sprite, 2D-to-3D, editing, storyboard
- Matrice rilevamento trigger: suggerimenti proattivi basati sul contesto della conversazione
- Workflow video-to-carousel: trasforma video YouTube in caroselli visivi
A Chi È Rivolto
- Content creator che necessitano di artefatti visivi professionali dall'AI
- Marketer che creano thumbnail, infografiche e visual per social media
- Chiunque abbia provato AI di generazione immagini e sia rimasto deluso dai risultati generici
Prima vs Dopo
Tag soup: 'dog, park, 4k, realistic'. Risultati generici e inconsistenti
Canvas strutturato a 8 aree con brief in linguaggio naturale. Output professionale e intenzionale
Rigenerare intere immagini quando un dettaglio è sbagliato
Modifica, non rigenerare: edit conversazionali per il 20% che va corretto
Nessuna idea di cosa il modello possa realmente fare (rendering testo? identity locking? 2D-to-3D?)
26 esempi categorizzati + sistema trigger proattivo che suggerisce capacità nel contesto
Specifiche
| File | 4 |
| Categoria | Strumenti Developer |
| Complessità | ⭐⭐⭐ |
| Versione | v1.0 |
| Lingua | Italiano & Inglese |
| Compatibilità | Claude Free, Pro, Max, Team, Enterprise |
| Piattaforma | macOS, Windows, Linux |
Changelog
- Rilascio iniziale con canvas prompt a 8 aree, 26 esempi production e workflow video-to-carousel
Domande Frequenti
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