system-prompts-and-models-of-ai-tools

扒开主流 AI 工具的提示词底牌,直接抄作业

开源 free 数据集
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GitHub 星标 ★ 144067
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类数据集
开发团队x1xhlol
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,无付费版本
访问状态
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言
技术栈/模型ai,bolt,cluely,copilot,cursor,cursorai,devin,github-copilot,lovable,open-source,perplexity,replit,system-prompts,trae,trae-ai,trae-ide,v0,vscode,windsurf,windsurf-ai
GitHub 星标★ 144067
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-03-05 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2026-10-18
浏览次数0

项目介绍

这是一个系统性收集主流 AI 编程与对话工具内部系统提示词(System Prompts)、内置工具定义和部分模型信息的开源数据集,覆盖 Cursor、Claude Code、Devin AI、Windsurf、v0、Perplexity、Manus、Trae、Replit 等数十款产品。它解决的是 AI 产品提示词工程不透明、难以学习借鉴的问题:开发者往往只能看到产品效果,却不知道背后如何约束模型行为、如何设计工具调用。项目把各产品的提示词原文整理归档,让研究者能直接对比不同厂商在角色设定、安全边界、工具使用规范、输出格式上的差异。核心能力包括:按产品分类的提示词全文、内部工具描述、部分模型配置信息,以及持续跟随新工具更新。适合做提示词逆向学习、AI 产品设计参考、Agent 工具编排研究,也可作为教学和评测素材。

Star 增长趋势

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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 4 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

  • 已安装 Git(用于克隆仓库)
  • 本机有任意文本编辑器或 Markdown 阅读器
  • 预留少量磁盘空间存放仓库文件

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库到本地

    README 未提供安装脚本,本项目是纯文本资料仓库,直接用 Git 克隆即可。

    git clone https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools.git
  2. 2进入仓库根目录

    切换进克隆好的目录,准备浏览各产品分类的提示词文件夹。

    cd system-prompts-and-models-of-ai-tools
  3. 3查看目录结构

    列出根目录内容,确认按产品分类的文件夹和说明文件是否齐全。

    ls -la
  4. 4打开提示词文件阅读

    用编辑器或 Markdown 阅读器逐个打开各产品目录下的提示词与工具定义文件查看。

如何确认成功

本地仓库中出现按 AI 产品分类的多个目录,可正常打开其中的提示词文本文件。

常见问题

Q:这个项目需要安装依赖或配置 API Key 吗?

A:不需要。README 未提供任何安装命令或密钥配置,仓库内容是可离线阅读的提示词与工具定义文本资料。

Q:能不能直接运行出 AI 产品效果?

A:不能。这里只归档各家产品的系统提示词与工具描述原文,没有可执行程序或模型服务。

Q:如何获取后续更新?

A:在仓库目录执行 git pull 即可同步最新内容,README 标注的最近更新日期为 12/07/2026。

Q:README 里提到的 ZeroLeaks 是什么?

A:是 README 中推荐的一个第三方服务链接,用于评估提示词注入与系统提示词泄露风险,与本项目使用无关。

注意事项

  • README 中没有任何安装或运行说明,本教程步骤仅为通用仓库获取流程,未包含文档未提及的参数与路径。
  • 提示词内容仅供学习与研究参考,请勿用于规避他人产品的安全限制。
  • README 提醒 AI 创业公司注意提示词与模型泄露风险,公开资料可能成为攻击目标。
  • 仓库支持方式(加密货币、Patreon、Ko-fi)属于自愿赞助,与使用流程无关。

核心亮点

  • 覆盖 30+ 主流 AI 工具,含 Cursor、Claude Code、Devin、Windsurf 等一线产品,横向对比价值高
  • 直接给出系统提示词原文和内部工具定义,可复用于自建 Agent 的角色设定与工具规范
  • 持续跟进新工具更新,社区活跃,14 万星标说明内容被广泛验证和引用

不足之处

  • 仅做文本归档,缺少提示词设计思路、效果评测和版本差异分析
  • 部分产品提示词随版本更新可能滞后,需要读者自行甄别时效性

适用场景

  • 提示词工程师研究头部产品如何约束模型行为与工具调用
  • AI 产品团队设计自有 Agent 系统提示词时做参考对标
  • 教学或技术分享中讲解 Agent 提示词工程的实际案例

替代项目

awesome-chatgpt-prompts、LeakedSystemPrompts、system-prompts

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