system-prompts-and-models-of-ai-tools

Warning: preg_match(): Unknown modifier ')' in /www/wwwroot/navfree.foxframe.cn/wp-content/themes/foxnav-pro-jm/inc/seo.php on line 524

Warning: preg_match(): Unknown modifier ')' in /www/wwwroot/navfree.foxframe.cn/wp-content/themes/foxnav-pro-jm/inc/seo.php on line 524

Warning: preg_match(): Unknown modifier ')' in /www/wwwroot/navfree.foxframe.cn/wp-content/themes/foxnav-pro-jm/inc/seo.php on line 524

Warning: preg_match(): Unknown modifier ')' in /www/wwwroot/navfree.foxframe.cn/wp-content/themes/foxnav-pro-jm/inc/seo.php on line 524

Warning: preg_match(): Unknown modifier ')' in /www/wwwroot/navfree.foxframe.cn/wp-content/themes/foxnav-pro-jm/inc/seo.php on line 524

这个 system-prompts-and-models-of-ai-tools（GitHub 仓库） —— 它是个有趣也颇具争议的开源项目。基于它的 README、外部分析，以及社区讨论，下面是我对它的介绍／解读 —— 对你这种对后端／框架／开发有经验的人可能特别有价值。

✅ 项目概述

• 这个仓库收集了大量「系统提示词」（system prompts）、工具/AI 模型配置、以及主流 AI 编程／智能体工具（agent／tool-based AI）的相关信息。 (GitHub)
• 涵盖范围相当广，比如包含了像 Cursor、Devin AI、Manus、Lovable、以及许多开源或商业 AI tools／agents／editor-integrations。 (GitHub)
• README 中称这个库为 “The tools you need for building reliable Agents and Prompts” —— 意图是为开发者／研究者提供构建 AI agent／prompt-engineering 时的“蓝图 + 范例 + 模板”。 (GitHub)
• 仓库内容非常丰富：“超过 30,000+ 行 insights into their structure and functionality”。 (GitHub)

因此，如果你打算构建自己的“智能体 + prompt-engineered AI + 自动化助手 / Agent / Code-helper / 多功能 AI 工具”，这个库可能是一个非常有价值的基础／参考。

---

📄 为什么这个项目对开发者／工程师有价值

作为一个程序员／开发者（尤其你熟悉 PHP、框架、系统构建等），这个项目对你有几个吸引力：

• 学习 prompt／agent 设计思路 — 通过真实工具／editor／平台所使用的 prompts ／配置，你可以看它们如何定义系统角色、约束、工具调用流程等，从而更好理解“prompt-engineering + agent logic”。
• 快速构建／原型 — 如果你想做“基于 LLM + Agent + 工具调用 + 自定义业务逻辑”的系统，比如你之前提到过想做“文案助手 + 后端 + 多端”的项目，这些现成 prompts／结构可以节省很多时间，避免从零设计。
• 兼容多种工具／模型 — 因为它收录了大量不同工具／agent／模型／平台的配置，所以更有可能覆盖你未来可能选用的 LLM／Agent 背景，不用绑定某一个供应商／平台。
• 参考最佳／现成实践 — 很多业内 AI 工具的“隐含逻辑”（system prompt + 调用机制 + agent design pattern）被总结与公开，你可以借鉴其中好的设计，避免踩坑。

---

⚠️ 争议与潜在风险／注意事项

不过，这个项目也不是没有争议／需要谨慎看待的：

• 有部分资料被视为“内部配置”或“系统提示／默认 prompt”，可能属于某些 AI 工具／服务的“核心机密”或“商业逻辑”。因此，有伦理／法律／道德“争议”：公开这些可能会引起版权／服务条款的问题。有人甚至称它为“泄露库”。 (CSDN)
• 由于内容广泛、不断更新，仅凭 copy-paste 不一定即插即用。你可能需要了解许多细节（模型版本、prompt 参数、工具依赖、API 调用方式等）。
• 对于商业、闭源、敏感领域／公司内部业务，把“别人内部 prompt／配置”直接拿来用，可能法律或合规有风险 — 应谨慎对待。

---

🎯 如果你用它 — 在你当前项目里的潜在用途 & 建议

考虑到你之前提到，你计划开发一个“多端文案助手 + 文档上传、提取、AI 改写／仿写／发布 + 后端 + 用户管理 + 支付 + 授权系统 + 可视化编辑器”等系统。这个仓库可以对你有这样帮助：

• 用于构建“AI 文案助手”的核心 prompt／agent logic：你可以参考已有 system-prompts，快速搭建一个默认 prompt，然后根据业务定制。
• 若你想让助手具备“多功能 + 工具调用 + 外部命令执行 + 业务逻辑处理”（例如读取 PDF、解析、调用后端接口、授权验证等等），你可以参考 agent-based tool design pattern。
• 利于做“插件／模块化 + 可扩展 AI 功能”：从这个库提取基础，再结合你熟悉的 PHP + 后端 + 前端 + 权限体系，实现“业务 + AI + 授权/付费”的完整闭环 — 对你的项目非常匹配。

建议方式：

1. Fork 这个仓库为你项目的一部分。
2. 先选几个适合你业务的 prompt／agent config 做实验 — 看效果如何。
3. 建议对 prompt／agent 输出做封装 + 校验 + 业务安全／隐私审核。
4. 如果用于商业／付费服务，要注意可能的合规／版权／伦理问题 — 避免直接复制商用工具的 prompt／配置，最好将其作为“学习参考／灵感”，然后自己重写／优化。

---

🧑‍💻 结合你技术背景 — 这么用比较合适

鉴于你擅长 PHP、框架开发、授权系统/支付/后台/前端整合、你可以把这个库当成：

• “AI-backend 的 prompt/agent layer” —— 用作你文案助手／多端应用的 AI 核心。
• “灵活插件／模块化结构参考” —— 借鉴其 agent-tool／prompt-engineered 模式，设计你系统中 AI 功能插件／模块。
• “快速原型 + 实验场” —— 先快速搭一个 PoC（Proof of Concept），检验 AI 文案改写／生成流程是否符合预期，然后结合你已有后端 + 权限 + 授权 + 支付体系。