你每天在用的那些 AI 寫程式工具——Cursor、v0、Devin、Claude Code——它們收你錢，幫你寫程式、改 bug、生介面。但你有沒有想過，這些工具背後到底被「下了什麼指令」？廠商在系統層偷偷塞了哪些規矩給模型，才讓它表現得這麼聽話？
有人把答案全攤開了。一個叫 system-prompts-and-models-of-ai-tools 的 GitHub 倉庫，把 28 個以上主流 AI 工具的系統提示詞（system prompt）和內部工具設定全部蒐集起來，公開放上去。到這個月為止，它累積了將近 14 萬顆星、超過 3.4 萬次 fork。對一個「只有文字檔、沒有任何程式碼」的 repo 來說，這個數字很誇張。
（截至 2026 年 6 月，約 138,000 star、34,000 fork、28 位貢獻者。作者 Lucas Valbuena，GitHub 帳號 x1xhlol。）
系統提示詞到底是什麼，為什麼值錢
先把名詞講清楚。你跟 AI 對話打的字，叫 user prompt。但在你之前，廠商早就先塞了一大段你看不到的指令給模型，那段就是 system prompt。它規定了 AI 的身分、能用哪些工具、遇到什麼狀況該怎麼反應、什麼絕對不能做。你打的每一句話，都是在這層看不見的框架底下被處理的。
這層東西通常是商業機密。一家 AI 編程公司花最多力氣調的，往往不是換更強的底層模型，而是這段提示詞加上配套的工具呼叫設計。同樣用 GPT 或 Claude 當底，為什麼 Cursor 改起程式碼這麼穩、v0 生出來的介面這麼順？差別大半就在這層。所以當這些東西被整理成一個公開倉庫，等於把幾十家公司的「調教秘方」放在同一張桌上給你翻。
裡面到底有什麼
倉庫按工具分資料夾，一個工具一個目錄，裡面放它的系統提示詞、工具定義（function/tool schema），有些還附上模型設定。涵蓋的名單很長，幾乎把這兩年紅起來的 AI 編程與 agent 工具掃了一輪：
| 類型 | 收錄的代表工具 |
|---|---|
| 編輯器 / 編程 agent | Cursor、Claude Code、Devin、Windsurf、Replit、VSCode Agent、Trae、Junie、Kiro |
| Vibe coding / 生介面 | v0、Lovable、Same.dev、Orchids.app、Leap.new |
| 通用 agent / 搜尋 | Manus、Perplexity、Comet、Dia、NotionAI |
| 終端機 / 其他 | Warp.dev、Cluely、Poke、Qoder、Z.ai Code、Xcode、CodeBuddy、Augment Code |
合計超過一萬行的提示詞文字。對一般人來說這只是一堆 txt；但對任何想搞懂「AI 工具是怎麼被設計出來的」人來說，這是一手資料，而不是別人嚼過的二手分析。
翻完之後，三個真正有用的觀察
我挑了幾個目錄認真讀。如果你也想看，這幾點是我覺得最值得帶走的。
1. 真正的護城河是「工具怎麼用」，不是模型本身
讀多幾家你會發現，提示詞裡花最多篇幅的不是「你是一個聰明的助手」這種人設，而是對工具呼叫的嚴格規範。Cursor 會明確規定怎麼搜尋檔案路徑、怎麼把多處修改包成一次工具呼叫以免改壞；Claude Code 對檔案編輯有一整套前置條件（要先讀過才能改）。這些細節決定了工具穩不穩，而它們跟你用哪個底層模型幾乎沒關係。換句話說，模型大家買得到，差距是被這層工程做出來的。
2. 好的提示詞，一半在講「不准做什麼」
這點蠻反直覺的。你以為提示詞是在教 AI 怎麼變強，結果大量篇幅是在堵漏洞：不准假設某個套件已經裝好、不准擅自改使用者沒提到的檔案、不准用環境裡不存在的指令、生程式碼前要先確認技術棧。這些約束（constraint）才是把一個會胡來的模型，調成一個可預期工具的關鍵。
能力決定 AI 上限，約束決定它的下限。商用工具拼的是下限——你不會希望它今天好用、明天突然把你資料庫刪了。
3. 這些模式你可以抄，但別整段複製
對自己在玩 prompt 的人，這個倉庫是現成教材。值得學的是模式：怎麼用系統訊息鎖死技術棧、怎麼把工作流切成有檢查點的步驟、怎麼規範工具權限、怎麼管理模型對「環境裡有什麼」的假設。這些做法搬到你自己的 agent 或自訂 GPT 上都通。但直接把某家的提示詞整段貼過去通常沒用——那是為它特定的工具集和產品場景寫的，脫離那個環境就空轉。
怎麼看這個倉庫
不用 clone，直接在 GitHub 網頁上瀏覽就行。給你一個務實的看法路線：
- 先挑一個你天天在用的工具資料夾（比如 Cursor 或 v0），看它的系統提示詞，對照你平常的實際體驗，「原來它是這樣被規定的」的感覺最強。
- 再挑一個同類但你沒用過的，比較兩家對同一件事的規範差異，差異就是各家的取捨。
- 最後看 agent 類（Devin、Manus）的工具定義，這部分對想自己做 agent 的人最有參考價值。
提醒一句：這些內容是別人逆向或擷取出來的，廠商隨時會改提示詞，所以倉庫裡的版本不一定等於你現在用的線上版。把它當「設計思路的快照」看，別當成永遠準確的官方文件。
它有什麼問題
講完好處，也說缺點。第一，這東西本質上踩在灰色地帶——系統提示詞是廠商的非公開資產，被蒐集公開，法律和道德上都有得吵，作者本人也曾收過相關爭議。你看可以，拿去商用要自己掂量。第二，內容會過時，沒有版本對照，你很難知道某份提示詞是哪個時間點的。第三，純文字、零結構化，沒有索引也沒有導讀，新手進去容易迷路，得有點底子才看得出門道。
適合誰，不適合誰
適合你，如果你是在認真調 prompt、在做自己的 AI agent、或單純想搞懂這些工具的運作邏輯。這是一手資料，省下你自己一家家去逆向的時間。
不太適合，如果你只是想找「一句好用的咒語」貼上去就變強。那不是這個倉庫的用途，你會看得很挫折。它給的是設計層的思路，不是即插即用的魔法句。
結論
近 14 萬顆星不是炒出來的。它戳中了一個很多人好奇但沒管道知道的問題：我每天在用的 AI 工具，到底被怎麼設計？這個倉庫把幾十家的答案放在一起，讓你免費翻。真正的價值不在於你能複製哪句提示詞，而在於看懂之後，你會明白這些工具的差距是怎麼被做出來的——然後把同樣的思路用回你自己的工作流上。
對想入門 AI 工具設計的人，我會說：這是目前性價比最高的一份教材，因為它免費、夠真、夠全。前提是你得帶著問題去翻，而不是抱著找捷徑的心態。
本文資訊截至 2026 年 6 月，AI 工具與開源倉庫狀態更新極快，star 數與收錄名單以 GitHub 實際頁面為準。系統提示詞屬各廠商資產，本文僅作技術討論與學習用途，不構成任何使用建議。
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