最近刷 GitHub，发现了一个133K+ star 的超级项目。
它做的事很简单：把全球 40+ 主流 AI 编程工具的系统提示词，全部扒下来开源了。
Cursor、Windsurf、v0、Claude Code、Devin AI、Replit……你用过的、没抢到内测的，这里全都有。
01 它是什么？
system-prompts-and-models-of-ai-tools 是一个开源项目，收集了市面上几乎所有主流 AI 编程工具的系统提示词（System Prompt）和Agent 工具定义。
简单说：它把 AI 工具们"脑子里在想什么"全部公开了。
收录了哪些工具？
项目涵盖了 40+ 款 AI 编程/辅助工具，包括但不限于：
AI 编程类：
- Cursor（Windsurf）、Claude Code、Windsurf
- Devin AI、Augment Code、CodeBuddy
- Juno、Kiro、Trae、Warp.dev
- RooCode、Codex CLI、Gemini CLI
AI 前端/设计类：
- v0（Vercel）、Lovable、Perplexity
- Bolt、Qoder、Traycer AI
开源项目参考：
- Cline、Bolt-open-source、Gemini CLI 等开源方案
每一款工具，都包含了它的 System Prompt（角色设定+行为规则）和 Tools 定义（AI 能调用哪些工具、做哪些操作）。
02 扒下来的究竟是什么？
很多人可能好奇：系统提示词为什么这么值钱？
系统提示词 = AI 工具的"武功秘籍"。
它定义了 AI 的：
- 角色定位（我是谁，我擅长什么）
- 行为边界（什么能做，什么不能做）
- 工具能力（能调用哪些 API，能操作哪些文件）
- 思维模式（先思考什么，如何拆解任务）
举个例子，这是 Cursor Agent 的系统提示词片段：
# Tools
## functions
namespace functions {
// `codebase_search`: semantic search that finds code by meaning
//
// ### When to Use This Tool
//
// Use `codebase_search` when you need to:
// - Explore unfamiliar codebases
// - Ask "how / where / what" questions to understand behavior
// ...
// `grep`: Search for text in files
// `read_file`: Read file contents
// `file_search`: Find files by name
// ...
你看到了吗？Cursor 的 AI 其实被精确告知了：遇到什么问题该用什么工具、什么时候用 grep 什么时候用 codebase_search。
这就是为什么 Cursor 能"读懂代码库"——不是模型突然变聪明了，而是提示词里写死了正确用法。
模型配置也一起公开了
除了系统提示词，项目还收录了很多工具使用的模型配置：
- GPT-4.1、GPT-4o、GPT-5 相关工具的模型调用策略
- Claude Sonnet 4 的集成方式
- Gemini 2.5 Pro 的工具调用定义
03 为什么这个项目爆火了？
133K star，不是偶然。
核心原因：AI 编程工具的军备竞赛白热化了。
你想想：Cursor 付费版一个月 15，GitHub Copilot $19……这些工具的核心壁垒是什么？
表面上是模型能力，实际上很大程度是系统提示词的设计——怎么拆解任务、怎么选择工具、怎么处理边界情况。
这个项目等于把"答案"公开了。
谁在用？
**① 想做 AI 编程工具的开发者：**参考别人怎么设计 Agent 架构 **② 想优化现有工具的团队：**看竞品是怎么处理复杂场景的 **③ 独立开发者和极客：**自己搭一个平替版
安全警示
项目作者还特别加了一个安全提示：
⚠️ 如果你是 AI 创业公司，确保你的数据是安全的。外泄的提示词很容易成为黑客目标。
有意思的是，作者还推荐了一个叫 ZeroLeaks 的服务，专门帮 AI 公司检测提示词泄露风险。
04 我能从中学到什么？
理解 Agent 架构的最佳实践
看 40+ 工具的系统提示词，你会发现一些共同模式：
① 工具选择策略
好的 Agent 会精确告诉 AI：什么场景用什么工具，以及为什么。
例如 Cursor 会区分 grep（精确匹配）和 codebase_search（语义搜索），并在提示词里明确使用场景。
② 错误处理和回退 几乎所有工具都有"遇到不确定情况该怎么办"的规则，比如先尝试、再降级、最后报错。
③ 多步骤规划 好的系统提示词会让 AI 先理解需求，再制定计划，然后逐步执行，而不是直接动手。
直接复刻一个平替工具？
理论上可以，但要注意：
- 提示词公开不代表能完全复刻（模型能力差距）
- 有些工具用了模型微调，提示词只是其中一部分
- 法律层面：参考别人的架构设计 ≠ 抄袭代码
写在最后
这个项目之所以 133K star，本质上反映了一件事：
AI 工具的竞争，已经从"模型哪家强"转移到了"Agent 设计谁更合理"。
模型有上限（GPT-4o 已经很强），但提示词工程没有上限——同一个模型，好的提示词可以让效果提升数倍。
系统提示词就是 AI 工具的"内功心法"。现在这本秘籍你有了，接下来就看怎么练了。
相关链接：
- GitHub：github.com/x1xhlol/sys…
- Star History：star-history.com/#x1xhlol/sy…
- Trendshift：trendshift.io/repositorie…
