https://knightli.com/tags/system_prompts_leaks/ Recent content in System_prompts_leaks on KnightLi的博客 Hugo -- gohugo.io zh-cn Mon, 22 Jun 2026 08:05:45 +0800 https://knightli.com/2026/06/22/system-prompts-leaks-ai-product-prompt-library-guide/ Mon, 22 Jun 2026 08:05:45 +0800 https://knightli.com/2026/06/22/system-prompts-leaks-ai-product-prompt-library-guide/ <p><code>asgeirtj/system_prompts_leaks</code> 是一个整理 AI 产品系统提示词的资料库，包含 Anthropic Claude、OpenAI ChatGPT、Google Gemini、xAI Grok、Cursor、Copilot、Perplexity 等产品相关内容。</p> <p>项目地址：</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>在线页面：</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="怎么查看">怎么查看 </h2><p>最简单的方法是直接打开在线页面，按厂商和产品查看：</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 等</li> </ol> <p>如果想本地保存，可以克隆仓库：</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>然后直接打开对应 Markdown 文件阅读。</p> <h2 id="适合用来做什么">适合用来做什么 </h2><p>这个仓库更适合研究和对比：</p> <ol> <li>不同 AI 产品如何定义角色和边界。</li> <li>工具调用、搜索、代码、图片生成等能力如何被描述。</li> <li>产品如何处理安全、隐私、拒答和引用。</li> <li>Cursor、Copilot、Claude Code 这类开发工具如何组织系统提示词。</li> <li>自己写 Agent prompt 时可以参考哪些结构。</li> </ol> <h2 id="不建议怎么用">不建议怎么用 </h2><p>不要把这些内容当成“万能越狱提示词”。系统提示词会变，来源和时效也需要判断。更实用的用法是学习结构：</p> <ol> <li>角色定义怎么写。</li> <li>工具边界怎么写。</li> <li>输出格式怎么约束。</li> <li>何时让模型提问。</li> <li>何时让模型拒绝或降级处理。</li> </ol> <h2 id="使用建议">使用建议 </h2><p>看这类资料时可以做一张对比表：</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">产品 | 角色定义 | 工具说明 | 安全边界 | 输出格式 | 特别规则 </span></span></code></pre></td></tr></table> </div> </div><p>然后把值得学习的写法拆成自己的 prompt 模板。不要直接整段照搬，因为你的产品、工具和用户场景通常不一样。</p> <h2 id="注意事项">注意事项 </h2><p>系统提示词资料库适合学习 AI 产品设计，但不要过度解读。产品行为不只由系统提示词决定，还受模型版本、工具实现、策略层、上下文和前端产品逻辑影响。把它当成观察材料，而不是完整说明书，会更稳。</p>