Si vous rerollez sans arrêt et que vous ne savez pas expliquer pourquoi l’output a changé, ce n’est pas « un problème de prompting ». C’est un problème de review.

Utilisez cette gpt image 2 prompt review checklist comme gate de base.

Cet article vous donne une gpt image 2 prompt review checklist exécutable en 2 minutes avant de brûler plus de crédits. Il inclut aussi un gpt image 2 prompt review workflow prêt pour une équipe, et un template copy/paste à stocker dans votre bibliothèque. Si vous voulez une version « contrôle qualité », prenez aussi la gpt image 2 prompt QA checklist et appliquez-la comme gate.

En pratique, le plus important est de garder une seule référence interne : la gpt image 2 prompt review checklist que tout le monde exécute avant un batch.

See examples before you reroll: /showcases
Start from patterns (not vibes): /blog/gpt-image-2-prompt-patterns
Store baselines in a library: /blog/gpt-image-2-prompt-workspace
Fix readable text in images: /blog/gpt-image-2-text-in-image

Keywords this post intentionally covers (for search intent)

Si vous êtes arrivé ici via l’une de ces requêtes, vous êtes au bon endroit :

gpt image 2 prompt review checklist (principal)
gpt image 2 prompt QA checklist (version « gate équipe »)
gpt image 2 prompt debugging checklist (quand ça casse)
gpt image 2 inpainting checklist (échecs editing/inpainting)
gpt image 2 prompt review workflow (handoff + réutilisation)
gpt image 2 prompt debugging (triage rapide)
gpt image 2 prompt QA checklist (gate interne)

TL;DR: 10 checks before you reroll

Exécutez cette gpt image 2 prompt review checklist dans l’ordre. En équipe, traitez-la comme votre gpt image 2 prompt QA checklist.

Le but est-il explicite (qu’est-ce que vous livrez) ?
Le sujet est-il constant (qu’est-ce qui ne doit pas changer) ?
Les invariants sont-ils écrits comme une spec (layout/caméra/typo) ?
Les variables sont-elles limitées à 1–2 changements ?
L’output spec est-elle vérifiable (ratio, quantité, contraintes) ?
Avez-vous une baseline à réutiliser (ou êtes-vous en mode boîte vide) ?
Essayez-vous de « fixer la compo » avec des adjectifs au lieu de contraintes ?
S’il y a du texte : avez-vous des règles typographiques et des marges safe ?
Si vous faites editing/inpainting : la demande est-elle compatible avec les invariants ?
Un collègue peut-il relancer et obtenir la même intention de set ?

Si vous ne faites qu’une chose : écrivez une liste d’invariants et changez une variable à la fois. C’est la voie la plus rapide pour baisser le drift. Ensuite, stockez la baseline reviewée pour que tout le monde parte du même standard gpt image 2 prompt review checklist. Quand un prompt casse, utilisez le même ordre comme gpt image 2 prompt debugging checklist avant de toucher au wording. Et si vous éditez, faites passer la checklist avant de lancer votre gpt image 2 editing workflow.

What "prompt review" means for GPT Image 2 (not just "write better prompts")

Écrire un prompt, c’est créer un brouillon. Review un prompt, c’est en faire un asset réutilisable.

Une bonne gpt image 2 prompt QA checklist impose une structure stable. Le pattern le plus simple est le format en 5 blocs :

Goal (ce que vous livrez)
Subject (ce qui doit rester constant)
Invariants (layout, crop, lighting, règles typo)
Variables (1–2 changements max)
Output spec (ratio, réalisme, contraintes, quantité)

Si votre prompt ne contient pas ces cinq blocs, il sera difficile à reproduire. C’est pourquoi une gpt image 2 prompt review checklist vaut souvent mieux qu’une liste de « templates ». Traitez ceci comme votre gpt image 2 prompt review workflow par défaut : review une fois, puis réutiliser partout. En équipe, c’est aussi l’habitude gpt image 2 prompt QA la plus simple à imposer.

The fast-path prompt review checklist (the 5 blocks)

Utilisez cette section comme votre gpt image 2 prompt review checklist par défaut. Quand ça casse, exécutez-la comme une gpt image 2 prompt debugging checklist.

1) Goal is explicit (ship a target, not vibes)

Mauvais goal : « make it cinematic ».
Goal reviewé : « ship 6 ad creatives pour un lancement, même layout, hooks différents ».

Si vous ne pouvez pas dire ce que vous livrez, vous ne pouvez pas review. Une gpt image 2 prompt critique checklist commence par un livrable.

2) Subject is constant (what must not change)

Écrivez le sujet comme un contrat :

nom du produit/du personnage
ce qui doit rester identique (forme, couleurs, placement logo)
ce qui compte comme échec (mauvais SKU, mauvaise famille de style)

Pour beaucoup d’équipes, c’est le cœur d’un gpt image 2 prompt QA checklist : « qu’est-ce qui ne doit pas bouger ».

3) Invariants are written like a spec

Pour réduire gpt image 2 prompt debugging, remplacez les adjectifs par des contraintes observables :

layout : grille, marges, zones textuelles
caméra : distance, angle, focal « feel »
lighting : direction, contraste
typographie : police, hiérarchie, safe area

Plus vos invariants sont checkables, plus votre gpt image 2 prompt review workflow devient stable.

4) Variables are limited (change 1–2 things only)

Quand la qualité chute, c’est souvent parce qu’on change 5 choses d’un coup. La règle la plus utile d’une gpt image 2 prompt debugging checklist : changez une variable, observez, puis recommencez.

5) Output spec is checkable

La spec doit permettre un « pass/fail » rapide :

ratio / cadrage
quantité (n) attendue
contraintes (pas de nouveau logo, pas de texte gibberish, etc.)

Sans output spec, une gpt image 2 prompt review checklist devient subjective et lente.

Editing/inpainting: a review checklist (common failure modes)

La plupart des « editing failed » sont des échecs de review :

la demande d’édition contredit les invariants
la zone à éditer est sous-spécifiée (« make it better »)
on essaie de changer des éléments d’identité (SKU/logo) sans contrat clair

Utilisez cette gpt image 2 inpainting checklist avant un edit :

Décrivez le contrat « inchangé » (ce qui doit rester identique hors zone).
Écrivez l’intention en une phrase (un seul changement).
Ajoutez des contraintes compatibles (matières, lumière, perspective).
S’il y a du texte : appliquez les règles typo.
Vérifiez que vous ne demandez pas deux edits à la fois.

Si vous gardez les edits petits et sans conflit, votre gpt image 2 editing workflow devient prédictible. Si vous essayez de « refaire toute l’image via un edit », le drift revient.

A team-ready prompt review workflow (handoff + QA)

Ce gpt image 2 prompt review workflow rend les prompts réutilisables :

Operator : exécute la baseline + les variants
Curator : stocke baselines + notes de versioning
Reviewer : check brand, typographie, failure modes

Ajoutez un item QA par prompt :

le prompt a-t-il les 5 blocs ?
un collègue peut-il reproduire l’intention ?
invariants non ambigus ?
variables limitées à 1–2 ?
output spec vérifiable ?

Si vous ne gardez qu’une habitude : gardez la gpt image 2 prompt review checklist et imposez-la avant chaque batch. En pratique, c’est aussi votre gpt image 2 prompt debugging checklist quand quelque chose régresse.

Copy-paste template: GPT Image 2 prompt review format

Enregistrez ceci comme template gpt image 2 prompt review checklist :

Goal:
- [what you are shipping]

Subject (must stay constant):
- [what must not change]

Invariants (do not change):
- Layout:
- Camera:
- Lighting:
- Typography (if text):
- Style/palette:

Variables (change 1–2 things only):
- [var 1]
- [var 2]

Output spec:
- Aspect ratio:
- Quantity (n):
- Quality tier (draft/final):
- Constraints:

Browse examples and map prompts to outputs: /showcases
Copy-paste templates for marketing assets: /blog/gpt-image-2-prompt-templates
Pattern library for layout + constraints: /blog/gpt-image-2-prompt-patterns
Team library setup (so the gpt image 2 prompt review checklist is reusable): /blog/gpt-image-2-prompt-workspace

GPT Image 2 Prompt Review Checklist: Fix Drift, Text, and Editing Failures

Table of Contents