最近研究AI编程工具时，我一直很困惑，不同的命令输出到不同的AI编程工具上，我发现它截然不同。

同样都是使用Claude Code 或 Cursor，别人用起来咔咔的强，到我这里，总感觉差点什么意思，总感觉我生成的内容和别人差一大截。

难道说是我提问方式的问题？

我试过调参数，换描述方式，甚至把英文翻译成中文再翻译回去。还是不稳定。

前几天在GitHub发现一个项目，瞬间明白了原因。

一个让AI圈"炸锅"的发现

项目叫 system-prompts-and-models-of-ai-tools。短时间内87K+star。

我打开一看，我特么的，这不是把AI工具的"底裤"都扒了。

它收集了各大AI编程工具的系统提示词和内部配置：

• • Cursor - 微软的AI编程神器

• • v0 - Vercel的界面生成工具

• • Claude Code - Anthropic的代码助手

• • Replit Agent - 在线编程平台AI助手

• • Windsurf - 新兴AI开发环境

• • Lovable - AI网站生成工具

• • Devin AI - 号称第一个AI软件工程师

还有20多个其他工具。

注意项目描述写的是"FULL"，完整版，而不是阉割版。

看到这里我心情复杂。一方面我觉得吧。公开商业配置…说实话确实有点那个。另一方面，我作为开发者，又忍不住想看看这些工具怎么调教AI的。

系统提示词到底有多重要？

可能有朋友不太了解什么是系统提示词。

举个例子：AI就像刚入职的员工，系统提示词（System Prompt）就像是"岗位说明书"和"工作手册"。

告诉AI：

• • 你现在的身份是什么

• • 你该用什么语气和风格

• • 必须要遵循的规则有哪些

• • 遇到特定情况该如何处理

Cursor的提示词可能说：“你是专业编程助手，擅长多种语言，回答要简洁明了，优先考虑代码可读性和性能。”

v0的提示词可能说：“你是UI/UX专家，专门生成React组件，确保代码符合现代设计规范，样式美观实用。”

同样的GPT-4或Claude模型的提示词，说的可能又不一样，导致调教出完全不同的"性格"和专业能力。

我之前很不理解，为什么同样模型，不同工具表现差距这么大。看了这个项目才恍然大悟：关键在系统提示词设计。

我的深夜探索

发现项目后，我忍不住开始深夜探索。

先看Cursor配置。不看不知道，一看吓一跳。系统提示词几百行，覆盖代码补全、错误修复、重构建议等各种场景。

有一段好像这样写的（大概意思）：

当用户请求代码修改时，首先分析现有代码上下文和意图，然后提供简洁、高效的修改方案。避免过度工程化，优先选择最直接的解决方案。

我明白了，为什么Cursor总能给出贴切建议。

我又看了v0配置。更有趣，有一套完整UI设计原则，包括颜色搭配、布局规范、交互设计等。难怪生成的界面总是这么好看。

最让我印象深刻的是Replit Agent配置。不仅有代码相关提示词，还有项目管理、依赖安装、部署等全流程指导。这解释了为什么Replit能提供端到端开发体验。

看了一圈后，我豁然开朗。这些工具的"神奇"之处，很大程度来自于精心设计的系统提示词。

如何使用这个"宝库"？

看完配置，第一时间想：怎么把这些经验用到自己项目中？

使用很简单，GitHub搜索 x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools 就能找到或者复制下面链接打开就行。

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

它内容按照工具分类，每个工具都有详细配置文件。如果你想要了解Cursor怎么工作的，直接查看 Cursor 文件夹下的配置。

我发现这些配置有几个共同特点：

1. 1. 角色定位明确 - 每个工具都先定义AI身份和专业领域

2. 2. 规则约束清晰 - 详细说明什么能做，什么不能做

3. 3. 输出格式规范 - 明确的指定回复结构和风格

4. 4. 上下文处理 - 如何理解和利用用户历史对话

比如我现在做代码审查工具，可以参考这些配置，设计自己的系统提示词：

你是资深代码审查专家，具有10年以上软件开发经验。
任务是帮助开发者发现代码问题并提供改进建议。
审查要重点关注：代码安全性、性能优化、可维护性、最佳实践。
回复格式：问题描述 + 修改建议 + 示例代码。

直接照搬肯定不行。但这些成熟工具的设计思路，绝对值得学习借鉴。

实际应用场景

项目价值不仅仅是满足好奇心，有很多实际应用场景：

对于AI工具开发者：

• • 学习行业最佳实践

• • 了解不同场景下的提示词设计模式

• • 避免重复造轮子

对于提示词工程师：

• • 现成的案例库

• • 分析不同提示词的效果差异

• • 提升prompt设计能力

对于企业和团队：

• • 参考配置优化内部AI工具

• • 制定统一AI使用规范

• • 提升团队AI应用效率

开源精神的力量

我看到这个项目时，内心着实矛盾。

一方面，我觉得，这些系统提示词确实是各公司的"商业机密"，被这样公开，对原厂商不是好事。

另一方面，我心里又被这种开源精神深深感动。

AI技术发展到今天，已经不是某个公司或团队能独占的了。只有更多开放和分享，才能推动整个行业进步。

想想看，如果每个人都要从头摸索这些提示词设计规律，得浪费多少时间精力？现在有了这个项目，后来者可以站在巨人肩膀上，专注于创新和突破。

从另一个角度看，这也是对这些AI工具的一种"致敬"。它们的设计理念和实践经验，通过这种方式得到更广泛传播和应用。

当然，希望大家使用这些配置时，能保持基本道德底线。不要直接照搬做竞品，要学习其中设计思路，创造更有价值的应用。

写在最后

AI时代已经来临，但很多人还停留在"调参"阶段。

真正高手，早就开始研究系统架构、提示词工程、模型微调这些"内功"了。

这个项目像打开一扇窗，让我们窥见顶级AI工具的内部运作机制。虽然有些敏感，但确实很有学习价值。

建议每个对AI感兴趣的朋友都去看看。不管你是开发者、产品经理，还是普通用户，都能从中获得启发。

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