https://knightli.com/ja/tags/system_prompts_leaks/ Recent content in System_prompts_leaks on KnightLiブログ Hugo -- gohugo.io ja Mon, 22 Jun 2026 08:05:45 +0800 https://knightli.com/ja/2026/06/22/system-prompts-leaks-ai-product-prompt-library-guide/ Mon, 22 Jun 2026 08:05:45 +0800 https://knightli.com/ja/2026/06/22/system-prompts-leaks-ai-product-prompt-library-guide/ <p><code>asgeirtj/system_prompts_leaks</code> は、AI 製品のシステムプロンプトを整理した資料集です。Anthropic Claude、OpenAI ChatGPT、Google Gemini、xAI Grok、Cursor、Copilot、Perplexity などの関連内容が含まれています。</p> <p>プロジェクト：</p> <p><a class="link" href="https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks" target="_blank" rel="noopener" >https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks</a></p> <p>オンラインページ：</p> <p><a class="link" href="https://asgeirtj.github.io/system_prompts_leaks/" target="_blank" rel="noopener" >https://asgeirtj.github.io/system_prompts_leaks/</a></p> <h2 id="見方">見方 </h2><p>いちばん簡単なのは、オンラインページを開き、ベンダーや製品ごとに見る方法です。</p> <ol> <li>Anthropic — Claude</li> <li>OpenAI — ChatGPT</li> <li>Google — Gemini</li> <li>xAI — Grok</li> <li>Perplexity</li> <li>Microsoft — Copilot</li> <li>Cursor</li> <li>Meta、Mistral、Notion、Qwen など</li> </ol> <p>ローカルに保存したい場合は、リポジトリを clone します。</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span><span class="lnt">2 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="cl">git clone https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks.git </span></span><span class="line"><span class="cl"><span class="nb">cd</span> system_prompts_leaks </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>その後、対応する Markdown ファイルを直接開いて読みます。</p> <h2 id="何に使えるか">何に使えるか </h2><p>このリポジトリは、研究や比較に向いています。</p> <ol> <li>各 AI 製品が役割と境界をどう定義しているか。</li> <li>ツール呼び出し、検索、コード、画像生成などの能力がどう説明されているか。</li> <li>製品が安全性、プライバシー、拒否、引用をどう扱っているか。</li> <li>Cursor、Copilot、Claude Code のような開発ツールがシステムプロンプトをどう構成しているか。</li> <li>自分で Agent prompt を書くとき、どの構造を参考にできるか。</li> </ol> <h2 id="おすすめしない使い方">おすすめしない使い方 </h2><p>これらの内容を「万能な jailbreak prompt」として扱わないでください。システムプロンプトは変わりますし、出典や鮮度にも判断が必要です。より実用的なのは、構造を学ぶことです。</p> <ol> <li>役割定義をどう書くか。</li> <li>ツールの境界をどう書くか。</li> <li>出力形式をどう制約するか。</li> <li>いつモデルに質問させるか。</li> <li>いつ拒否または安全な縮退処理をさせるか。</li> </ol> <h2 id="使用時の提案">使用時の提案 </h2><p>この種の資料を見るときは、比較表を作ると整理しやすいです。</p> <div class="highlight"><div class="chroma"> <table class="lntable"><tr><td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code><span class="lnt">1 </span></code></pre></td> <td class="lntd"> <pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-text" data-lang="text"><span class="line"><span class="cl">製品 | 役割定義 | ツール説明 | 安全境界 | 出力形式 | 特別ルール </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>そのうえで、参考になる書き方を自分の prompt テンプレートに分解します。製品、ツール、ユーザーシナリオは通常それぞれ違うため、文章を丸ごとコピーするのはおすすめしません。</p> <h2 id="注意点">注意点 </h2><p>システムプロンプト資料集は AI 製品設計を学ぶのに役立ちますが、過度に解釈しすぎないほうがよいです。製品の挙動はシステムプロンプトだけで決まるわけではなく、モデルバージョン、ツール実装、ポリシー層、コンテキスト、フロントエンドの製品ロジックにも影響されます。完全な説明書ではなく、観察材料として扱うほうが安定します。</p>