System Prompts and Models of AI Tools开源AI工具系统提示词资源库，20000+行代码配置助力AI开发

System Prompts and Models of AI Tools：一站式AI工具系统提示词与模型资源库

你是否曾经为了寻找各类AI开发工具的系统提示词和模型配置而四处搜寻？System Prompts and Models of AI Tools 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个汇集了20,000+行系统提示词和AI模型配置的开源资源库，可以帮助开发者深入了解主流AI工具的内部工作机制和最佳实践。本文将带你全面了解这个AI开发者的宝藏项目。

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System Prompts and Models of AI Tools stars数：83468
System Prompts and Models of AI Tools forks数：23144

System Prompts and Models of AI Tools项目目录截图

System Prompts and Models of AI Tools核心亮点

🌟 海量资源集合：收录了v0、Cursor、Manus、Augment Code等20+主流AI工具的系统提示词，总计超过20,000行代码和配置。
🎯 实时更新机制：通过Discord社区提前获取最新系统指令更新，保持资源的时效性和前沿性。
🔒 安全审计服务：项目作者提供ZeroLeaks安全审计服务，帮助AI初创公司发现和修复系统提示词泄露风险。
🧩 多平台覆盖：涵盖从代码编辑器(VSCode、Cursor)、浏览器代理(Dia)到专用AI开发工具(Devin、Replit)的完整生态。

System Prompts and Models of AI Tools快速开始

只需几步，你就能开始探索这个宝贵的资源库：

1. 克隆仓库：
   
git clone https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools.git
2. 浏览特定工具：
   
# 查看Cursor的系统提示词
cd system-prompts-and-models-of-ai-tools/Cursor/
3. 加入社区：
   访问项目Discord获取最新更新和实时讨论。

System Prompts and Models of AI Tools应用场景

场景一：AI工具逆向工程：开发者可以通过研究这些系统提示词，理解各类AI工具的工作原理和优化策略。
场景二：提示词工程学习：AI研究者可以学习如何设计有效的系统提示词，提升自己的提示工程能力。
场景三：安全审计参考：安全工程师可以借鉴这些资源，为AI系统设计更安全可靠的提示词框架。
用户案例：众多AI开发者和研究人员都在使用这个资源库来加速他们的AI工具开发和优化工作。

System Prompts and Models of AI Tools链接

System Prompts and Models of AI Tools GitHub 仓库

x1xhlol / system-prompts-and-models-of-ai-tools项目地址：https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

本文地址：https://www.tgoos.com/8883