chatgpt_system_prompt

看透 GPT 系统提示词,搞懂提示注入怎么玩

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GitHub 星标 ★ 10809
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类搜索知识
开发团队LouisShark
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,无付费内容
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言HTML
技术栈/模型gpt,prompt,prompt-engineering
GitHub 星标★ 10809
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-11-01 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-17
浏览次数0

项目介绍

这是一个收集 GPT 系统提示词(system prompt)以及提示注入、提示泄露相关知识的开源仓库。它解决的核心问题是:普通用户和开发者很难看到 ChatGPT 等产品背后的系统提示词,也不清楚提示注入攻击如何运作。项目把从各种渠道获取的 GPT 系统提示词整理成合集,同时附带提示注入与泄露的技术资料,帮助研究者理解大模型应用的安全边界。核心能力包括:提供多款 GPT 产品的系统提示词参考,汇总提示注入与防御思路,作为学习提示工程和 AI 安全的资料库。内容以 HTML 形式呈现,便于浏览和检索,适合安全研究者、提示工程师和 AI 产品开发者参考。

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技术标签

使用教程

—

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 本地已安装 Git(用于克隆仓库)
  • 任意文本编辑器或 Markdown 阅读器
  • 可访问 GitHub 的网络环境

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库到本地

    把仓库完整下载到本地,方便离线浏览和全文检索。

    git clone https://github.com/LouisShark/chatgpt_system_prompt.git
  2. 2进入仓库目录

    切换到克隆下来的仓库根目录,后续操作都在此目录进行。

    cd chatgpt_system_prompt
  3. 3浏览提示词合集

    打开 TOC.md 查看目录,里面汇总了各 GPT 产品与自定义 GPT 的系统提示词条目。

    cat TOC.md
  4. 4按名称搜索提示词

    在 TOC.md 中用 Ctrl + F 搜索想找的 GPT 名称,再跳转到对应文件查看内容。

  5. 5阅读扩展文档

    README 的快速导航列出多份指南,可按需阅读入门、安全与贡献说明。

    cat GETTING_STARTED.md SECURITY.md RESOURCES.md CONTRIBUTING.md
  6. 6使用索引工具

    仓库提供了 idxtool 脚本,具体用法见 scripts/README.md,README 未给出具体命令。

    cat scripts/README.md

如何确认成功

在仓库目录能正常打开 TOC.md,并搜索到目标 GPT 名称即表示准备完成。

常见问题

Q:这个项目需要安装依赖或运行服务吗?

A:不需要。它是一个提示词与知识文档合集,以 Markdown/HTML 文件形式提供,克隆后用编辑器或浏览器阅读即可。

Q:怎么快速定位某个 GPT 的系统提示词?

A:打开 TOC.md,按 Ctrl + F 搜索 GPT 名称;若已克隆到本地,也可使用仓库提供的 idxtool。

Q:README 提到的 idxtool 怎么用?

A:README 未给出具体命令,只指向 scripts/README.md,需先阅读该文件了解用法。

Q:这些提示词可以直接用于商业产品吗?

A:README 声明分享仅供参考和知识交流,用于提升提示词写作能力,使用前请自行确认合规与授权。

注意事项

  • README 未提供安装或部署步骤,本教程仅涵盖克隆与浏览方式,具体以仓库文档为准。
  • 提示词内容仅供学习参考,请勿用于绕过他人产品安全限制等不当用途。
  • 仓库内容可能随时更新,克隆后建议执行 git pull 获取最新版本。

核心亮点

  • 收录多款 GPT 产品的真实系统提示词,可直接对照学习
  • 同时覆盖提示注入与泄露知识,安全视角完整
  • 星标过万,社区关注度高,内容持续被引用和讨论

不足之处

  • 以静态 HTML 整理为主,缺乏结构化检索和版本追踪
  • 部分提示词来源依赖社区收集,时效性和完整性有限

适用场景

  • 安全研究者分析大模型提示注入攻击面
  • 提示工程师参考优秀系统提示词写法
  • AI 产品开发者设计自家系统提示词时做对标

替代项目

Awesome ChatGPT Prompts、LLM Security

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