在AI技术飞速发展的今天，各种AI工具和代理（Agent）层出不穷，它们的核心能力往往隐藏在其系统提示词（System Prompts）和内部工具设计中。system-prompts-and-models-of-ai-tools项目正是一个致力于揭示这些核心秘密的宝藏。它汇集了包括FULL v0、Cursor、Manus、Devin、Replit Agent、VSCode Agent等在内的众多知名AI工具和代理的系统提示词和内部工具配置，为开发者和研究人员提供了深入了解这些AI系统内部运作机制的独特视角。
背景与问题： 随着AI模型能力的增强，如何有效引导和控制AI行为变得至关重要。系统提示词是AI工具实现特定功能、保持一致行为的关键。然而，这些核心配置通常是专有且不透明的，这使得开发者难以学习其最佳实践，也限制了对AI工具能力的深入理解和复现。此外，AI工具的内部工具集成也决定了其解决复杂问题的能力。
项目定位与核心价值： 该项目本质上是一个“AI工具逆向工程”的知识库。它通过收集和整理大量AI工具的系统提示词和内部工具定义，揭示了这些AI产品如何通过精心设计的指令和功能集成来解决实际问题。其核心价值在于提供了一个宝贵的学习资源，让开发者能够：1) 学习顶尖AI工具的提示词工程技巧；2) 理解AI代理如何与外部工具交互以扩展能力；3) 启发新的AI应用和代理设计；4) 促进AI安全和透明度的研究。
工作原理与设计思想： 项目通过人工提取（或整合已开源的）方式，获取了各大AI工具的系统级提示词和内部工具定义。这些内容通常包含AI的“角色设定”、“行为准则”、“任务分解逻辑”以及“可调用的函数/API接口”等关键信息。通过分析这些超过7000行的代码和配置，用户可以洞察不同AI工具在处理特定任务时的策略和方法。
关键特性与优势：
- 广泛的覆盖面： 涵盖了从代码生成（Cursor, Replit Agent, VSCode Agent）到通用AI助手（FULL v0, Devin）等多种类型的AI工具。
- 深度洞察： 不仅仅是简单的提示词，还包括了内部工具的定义，展现了AI与外部环境交互的能力。
- 实用性强： 为提示词工程师、AI应用开发者、AI研究人员提供了直接可用的参考和学习材料。
- 持续更新： 项目积极维护，并提供了专门的反馈渠道，确保内容的及时性和准确性。
实际应用场景：
- 提示词工程学习： 学习如何编写高效、鲁棒的系统提示词，以更好地控制大型语言模型（LLM）的行为。
- AI代理开发： 为开发自己的AI代理提供设计灵感和实现模式，特别是如何集成外部工具以增强代理能力。
- AI产品分析与竞品研究： 了解竞争对手AI产品的核心技术实现和设计理念。
- AI安全研究： 帮助AI安全专家识别潜在的提示词注入漏洞或不当行为模式。
- 教育与研究： 作为AI系统设计和提示词工程的案例研究，用于教学和学术研究。