GitHub上一款名爲“system-prompts-and-models-of-ai-tools”的開源項目引發廣泛關注，累計獲得30.5K星，成爲AI開發者與研究者的熱門資源。據AIbase瞭解，該項目彙集了9款主流AI工具的系統提示詞與模型配置，包含6500+行內容，覆蓋v0、Cursor、Manus、Same.dev、Lovable、Devin、Replit Agent、Windsurf Agent和VSCode Agent，提供了深入理解AI工具設計思路的寶貴參考。相關細節已通過GitHub與社交平臺公開。

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核心亮點:6500+行提示詞，解構9大AI工具

“system-prompts-and-models-of-ai-tools”項目通過系統化整理，爲開發者提供了全面的AI工具提示詞庫。AIbase梳理了其核心內容:  

9大工具覆蓋:包括v0（Vercel生成式UI）、Cursor(AI代碼編輯器)、Manus(智能代理)、Same.dev、Lovable(協作開發)、Devin(AI軟件工程師)、Replit Agent、Windsurf Agent和VSCode Agent，涵蓋開源與閉源工具。  

6500+行提示詞:提供超過6500行的系統提示詞與內部工具配置，揭示各工具的角色定義、行爲約束與功能設計，如Cursor強調代碼修改的安全性，Manus擁有200+行復雜指令。  

設計思路洞察:通過提示詞分析，開發者可瞭解AI工具如何通過指令優化代碼生成、減少幻覺並提升用戶體驗，例如Cursor通過規範約束AI輸出，降低錯誤率。  

學習與研究價值:適合AI從業者、提示工程研究者與初創公司，學習如何設計高效的系統提示詞，或借鑑最佳實踐開發定製化AI工具。

AIbase注意到，社區測試顯示，Cursor的提示詞通過明確的安全性與工具使用規範，顯著減少了代碼生成中的“幻覺”問題，而Manus的複雜指令則展示了代理型AI的多任務處理能力。

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技術架構:系統提示詞的結構與功能

該項目不僅提供了原始提示詞，還揭示了AI工具背後的設計邏輯。AIbase分析，其技術亮點包括:  

角色定義與約束:如Windsurf的Cascade代理定義爲“自主行動的編程助手”，基於AI Flow範式，強調獨立任務執行;Cursor則通過Claude3.7模型，注重代碼修改的可用性與安全性。  

提示工程實踐:提示詞中頻繁提及“best practices”，如Cursor通過結構化指令減少AI偏離，Manus則通過多步驟推理優化複雜任務處理。  

模塊化設計:各工具的提示詞分爲角色描述、行爲規則、工具調用與輸出格式，方便開發者複用或定製，例如v0的UI生成提示詞可直接用於React組件開發。  

安全警示:項目強調AI初創公司需保護提示詞與模型配置，推薦ZeroLeaks服務以防止數據泄露，凸顯行業安全意識。  

AIbase認爲，該項目的價值在於其系統性與透明度，爲提示工程提供了實操案例，類似一本“AI工具設計教科書”。

應用場景:從學習到企業開發

“system-prompts-and-models-of-ai-tools”項目的豐富內容使其適用於多種場景。AIbase總結了其主要應用:  

提示工程學習:開發者可通過分析Cursor、Devin等工具的提示詞，掌握如何設計高效指令，優化LLM輸出，適合AI工程師與研究者。  

AI工具開發:初創公司可借鑑Lovable的協作指令或v0的UI生成邏輯，開發定製化AI產品，加速原型驗證。  

教育與培訓:高校與培訓機構可將提示詞庫作爲教學資源，幫助學生理解AI系統的行爲邏輯與設計原則。  

安全與合規:企業可參考項目建議，使用ZeroLeaks等工具檢測提示詞泄露風險，確保AI系統的安全性。

社區反饋顯示，開發者通過研究Devin的提示詞，優化了自家AI代理的多任務處理能力，生成代碼的錯誤率降低約10%。AIbase觀察到，項目的30.5K星反映了開發者對透明AI設計的高度需求。

上手指南:快速訪問與研究

AIbase瞭解到，該項目現已通過GitHub（github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools）免費開放，包含詳細的提示詞文件與使用說明。開發者可按以下步驟快速上手:  

訪問GitHub倉庫，克隆或Fork項目（github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools）;  

瀏覽9大工具的提示詞目錄（如Cursor Prompts、Devin AI），查看具體文件(如cursor_agent.txt、devin.txt);  

使用Python或其他腳本解析提示詞，提取角色定義、工具調用或約束邏輯;  

參考ZeroLeaks（zeroleaks.vercel.app）進行安全審計，保護自有AI系統。

社區建議優先研究Cursor與v0的提示詞，因其結構清晰且應用場景廣泛。AIbase提醒，項目已停止使用GitHub Issues，建議通過System Prompts Roadmap & Feedback頁面提交建議。

社區反響與改進方向

“system-prompts-and-models-of-ai-tools”發佈後，社區對其全面性和學習價值給予高度評價。開發者稱其“爲AI工具設計提供了無價的參考”，尤其Cursor與Manus的提示詞被認爲是提示工程的典範。 然而，部分用戶指出，項目缺少視頻生成工具的提示詞，建議增加Runway或Pika的案例。社區還期待更詳細的解析文檔，說明各提示詞的上下文與應用場景。開發團隊迴應稱，未來將擴展工具覆蓋範圍並優化文檔。AIbase預測，項目可能與MCP協議或ComfyUI集成，構建提示詞測試與優化的工作流。

未來展望:AI設計透明化的催化劑

“system-prompts-and-models-of-ai-tools”以30.5K星的熱度彰顯了開發者對AI透明設計的渴求。AIbase認爲，其開源模式不僅推動了提示工程的普及，還爲AI初創公司提供了安全與設計的雙重啓示。社區已在探討將其與即夢3.0或Lovable2.0的工作流結合，構建從提示設計到應用開發的生態。長期看，項目可能演變爲“AI提示詞市場”，提供共享與定製化服務，類似Hugging Face的模型生態。AIbase期待2025年項目的進一步擴展，尤其是在多模態AI與安全防護上的突破。

項目地址：https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools