当前位置：首页 > news >正文

AI 开发工具提示词集体开源！解锁 Cursor、Cline、Windsurf 等工具的核心逻辑

news 来源：原创 2025/6/27 7:56:25

✨ 前言：提示词，AI 编程工具的灵魂

随着大模型编程能力的迅速提升，AI 编程工具如雨后春笋般涌现，涵盖了从代码编辑器（如 Cursor、Windsurf、Cline）到应用生成服务（如 Lovable、Bolt.new、V0）等多种形式。这些工具的核心在于其系统提示词（System Prompts），它们定义了 AI 的行为模式、交互方式和任务处理逻辑。

最近，ZeroLeaks 网站的作者在 GitHub 上开源了多个主流 AI 开发工具的系统提示词，为开发者提供了深入了解这些工具工作原理的宝贵资源。本文将通过分析这些提示词，帮助开发者理解 AI 开发工具的底层逻辑，提升使用效率，并探讨安全使用的最佳实践。

📚 一、开源提示词库概览：涵盖的 AI 开发工具

在 GitHub 仓库 x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools 中，收录了多个 AI 开发工具的系统提示词，包括：

Cursor：AI 代码编辑器，基于 Sonnet-3.7 模型。
V0.dev：AI 应用生成平台，提供了完整的模型和工具提示词。
Bolt.new：强调模块化和完整代码输出的 AI 编程工具。
Lovable、Devin、Claude、Perplexity 等：涵盖了从代码生成到自然语言处理的多种工具。

这些提示词文件包括 v0.txt、v0 model.txt、v0 tools.txt、cursor agent.txt 等，内容详实，涵盖了工具的身份设定、行为规范、输出格式等多个方面。

最全的 AI 开发工具提示词网站
Cursor 的提示词截图

🎯 二、提示词对开发者的价值

深入研究这些系统提示词，对开发者有以下几方面的帮助：

理解工具行为逻辑：通过分析提示词，开发者可以了解 AI 工具如何解析指令、调用工具、生成输出，从而更高效地使用这些工具。
提升提示词设计能力：学习主流工具的提示词结构和写法，有助于开发者设计更有效的自定义提示词，提升 AI 的响应质量。
识别潜在安全风险：了解提示词中的安全控制措施，帮助开发者识别和防范可能的提示词注入（Prompt Injection）等安全问题。
借鉴开发思路：对于希望开发类似 AI 工具的开发者，分析这些提示词可以提供宝贵的设计思路和实现参考。

🧩 三、提示词的共同特征

通过对比多个工具的系统提示词，可以发现以下共同特征：

身份设定明确：大多数提示词开头都会设定 AI 的身份，如“你是一个经验丰富的软件工程师”或“你是一个专业的代码助手”，以引导模型的行为。
行为规范详细：提示词中通常包含详细的行为规范，如“始终提供完整的代码文件”、“避免使用占位符”等，确保输出的质量和一致性。
输出格式规范：明确要求输出的格式，如使用 Markdown 代码块、JSON 格式等，方便用户阅读和后续处理。
工具调用说明：对于支持工具调用的 AI 工具，提示词中会详细说明如何调用内置工具，如 run_shell、edit_file 等。

🧠 四、常见提示词模式总结

在分析这些提示词时，我们会发现系统提示中高度频繁地出现一些“模式化的角色设定”或“行为引导方式”。这些提示词结构背后，其实都可以归入一套通用的 Prompt 模式中。以下是我总结的 12 个经典提示词模式，在 AI 工具系统提示中都可以找到影子：

#	模式名称	作用说明	提示词模板	示例
1	明确目标（Lead with the ask）	让模型知道最终要干嘛，防止跑题	Do X. …[context]…	“Summarise this PDF in 5 bullet points…”
2	尾部复述（Repeat the ask）	预防模型上下文截断，强化任务目标	…[details]… REMEMBER: Do X.	“List pros & cons… REMEMBER: 5 pros, 5 cons.”
3	限定输出格式（Output shape）	减少格式错误带来的返工	Return as: 1)…, 2)…	“Give 3 holiday ideas. Format: name, time, cost.”
4	使用分隔符（Clear delimiters）	让结构清晰，防止模型理解错上下文结构	TEXT TO ANALYSE	“Rate the style of the text between the fences.”
5	引导步骤思考（Step-by-step）	复杂任务中先引导思路，再执行更准确	Think step-by-step then answer.	“Solve this puzzle. Think step-by-step…”
6	要求制定计划（Plan workflow）	多步骤任务中，要求模型先列出计划再执行	First draft a plan, wait, then execute.	“Outline chapters. When I say ‘go’, draft chapter 1.”
7	限定知识来源（Limit sources）	控制幻觉、指定信息边界	Use only the info below. Combine context.	“Using only the product sheet, write FAQs.”
8	引导信息检索（Guide retrieval）	指导模型先筛选文档再回答	List which docs look relevant, then answer.	“Summarise top 5 sales memos.”
9	提供示例（Show example）	固定风格/语气/结构	Match the style of:	“Write in the style of: ‘short, witty, 3 key facts.’”
10	设置修正锚点（Correction handle）	控制回答长度等规则，方便快速调整	If length > 150 words, shorten.	“Explain blockchain in <150 words.”
11	明确结束时机（Tell when to stop）	防止模型持续输出、避免跑题	Keep going until you list 20 ideas, then stop.	“Brainstorm webinar titles. Exactly 12.”
12	请求隐藏逻辑（Hidden reasoning）	在审计/判断任务中要求解释背后的逻辑	After the answer, include a brief reasoning section.	“Which stock is overvalued? + brief reason.”

🎯 应用建议：

这些模式在实际开发中可以灵活组合使用，例如：

在 Cline 的提示词中就广泛使用了“#1 明确目标”、“#3 限定输出格式”、“#7 限定知识来源”；
在 Cursor 的 AI 编辑器提示词中经常结合“#5 步骤思考”和“#6 工作流分解”；
v0.dev 等以自然语言操作界面为主的工具，则高度依赖“#9 提供示例”和“#10 长度控制”。

开发自己的 AI 工具提示词时，也可以将这些模式作为“提示词模块”，按需嵌入，实现更强的稳定性和可控性。

🛠️ 五、提示词中的工具调用及其共性

常见的工具还包括：

Shell 命令执行：如 run_shell，用于在本地环境中执行系统命令。
文件编辑：如 edit_file，用于增删改代码文件的具体内容。
浏览器模拟：如 open_url、get_content_from_url，用于进行网页浏览或搜索。
终端控制：如 start_terminal_session、run_command_sequence，模拟开发者操作终端。
调用子任务 Agent：一些工具通过提示词内指令触发多个 AI 角色分工协作。

这些工具调用都通过系统提示词中的说明来定义使用方法和时机。例如：

当你需要执行终端命令时，请使用 run_shell 工具，并将命令写在 command 字段中。

共性总结：

明确任务触发条件；
统一调用格式（通常为 JSON 或自然语言标记）；
每种工具职责分明，功能专一；
工具调用始终配套详细输出规范与用户交互逻辑。

🔄 六、提示词揭示的 AI 工具工作流程

通过提示词分析，可以还原 AI 开发工具的基本工作流程：

角色设定：通过系统提示词设定 AI 的“人格”和上下文（如“你是一位高级工程师”）。
任务理解：模型接收用户自然语言指令，在提示词指引下分析目标和上下文。
判断调用逻辑：若任务复杂，触发特定工具调用（如生成代码、修改文件、执行命令等）。
格式化输出：根据提示词要求，以规范格式输出结果。
迭代交互：根据用户反馈再次执行任务，形成闭环。

这个流程展示了现代 AI 开发工具从“助手”向“代理人”进化的路径——不仅理解语言，还能操作工具，执行具体任务。

🔐 七、提示词带来的安全启示

随着 AI 工具能力的增强，安全性也愈发重要。系统提示词本身就是防范安全风险的第一道防线。

常见安全策略包括：

明确禁止模型执行某些高危操作（如删除文件、发送 HTTP 请求等）；
限定可调用工具范围；
添加拒绝响应提示词注入的防御逻辑；
要求对每个工具调用进行详细审计日志输出。

开发者的启示：

开发提示词时务必考虑边界情况（如恶意输入、越权调用等）；
引导模型遵守最小权限原则（最小可操作集）；
不要将全部控制逻辑交由模型判断，应在后端设定硬性规则。

🧭 八、总结：掌握提示词，掌握 AI 编程的未来

ZeroLeaks 公布的提示词库像是一座“AI 编程工具的源代码博物馆”，为开发者提供了极其珍贵的参考资料。

无论你是：

想深入理解 AI 工具底层原理的高级用户，
想搭建自研工具的开发者，
关注 AI 工具使用安全性的架构师，

都可以从这些提示词中获取思路、总结模式、避免风险、提升效率。

未来的 AI 工具开发，提示词将不再只是“辅助手段”，而是产品设计和技术架构的核心组成部分。

🚀 附录资源推荐

👉 GitHub 仓库（建议 Clone 本地研究）：x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

如果你也在开发 AI 工具，或者对提示词设计感兴趣，不妨留言讨论，我们一起来挖掘下一代 AI 开发工具的设计秘诀！