system_prompts_leaks Vibe 项目

system_prompts_leaks 是什么

system_prompts_leaks 是由开发者 asgeirtj 维护的一个开源项目，专注于收集、整理和归档从主流 AI 产品中提取的系统提示词（System Prompts）。这些系统提示词是 AI 模型在底层遵循的"隐藏规则"或"操作手册"，定义了模型的角色设定、安全机制、响应风格、工具调用方式等行为边界。项目目前已在 GitHub 累计获得超过 64,900 颗星、10,700 个 Fork，是 AI 安全研究和提示工程领域最受关注的资料库之一。

核心功能

跨平台系统提示词归档：项目目前已覆盖 Anthropic 全系模型（Claude Fable 5.1、Opus 5、Claude Design、Claude Code 等）、OpenAI 全系模型（ChatGPT GPT-6-Astra、Codex）、Google 全系模型（Gemini 3.8 Flash、3.1 Pro、Antigravity）以及 xAI Grok、Cursor、Kimi 等多个平台和产品的系统提示词。每个版本均有原始截图和标注来源，可追溯性强。

版本对比分析：通过对比同一模型不同版本之间的系统提示词变化，研究者可以追踪 AI 厂商如何迭代调整模型行为——哪些安全规则被加强、哪些能力被扩展、哪些限制被放宽。这种纵向对比是理解商业 AI 系统演进路线的一手资料。

提示工程实战参考：对于 AI 应用开发者而言，系统提示词是理解"为什么这个模型在某些场景下表现特别好"的直接窗口。项目中的样本展示了顶级 AI 公司如何通过结构化指令来减少幻觉、约束 JSON 输出格式、定义角色人格、设计工具调用协议——这些实战技巧比任何教科书都更有参考价值。

AI 安全研究方向：系统提示词也是红队研究的重要素材。通过分析商业模型的边界指令，研究者可以识别提示词注入（Prompt Injection）攻击的潜在向量，设计更健壮的防御策略。对于关注 AI 对齐（Alignment）和安全边界的研究者，这是一个不可替代的实证数据来源。

社区协作与持续更新：项目开放 PR 贡献，任何人发现新的泄露提示词均可提交。维护者会进行人工审核，确保每条记录附有来源、时间戳和上下文线索，显著降低了噪声率。这使得项目成为一个持续生长的社区驱动知识库。

技术实现

项目技术栈极简：纯静态 JavaScript + Markdown + JSON 文件，通过 GitHub Pages 托管，无需任何后端服务。每个提示词以结构化文本文件存储，包含原始提示词全文、提取来源、提取时间、适用模型版本等元数据字段。目录按模型平台和版本号组织，方便按需检索。

快速上手

第一步：访问项目 GitHub 仓库。浏览器打开 https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks

第二步：浏览目录结构，提示词按平台和模型版本分类存放，主要文件夹包括：

• anthropic 文件夹 — Claude 系列模型系统提示词
• openai 文件夹 — ChatGPT 和 Codex 系统提示词
• google 文件夹 — Gemini 系列模型系统提示词
• xai 文件夹 — Grok 系统提示词
• other 文件夹 — Cursor、Kimi 等其他平台提示词

第三步：阅读感兴趣的提示词文件，感受不同公司在指令设计上的风格差异。

第四步：如发现新的泄露提示词，可参考 CONTRIBUTING.md 提交 PR，需附上原始截图作为来源证明。

适用人群

• AI 安全研究员：利用真实系统提示词样本进行红队研究和防御设计
• 提示工程师：学习如何通过结构化指令引导 AI 行为
• LLM 应用开发者：理解商业 AI 系统的内部工作原理，优化自有应用的设计
• AI 对齐研究者：通过对比不同模型版本分析安全边界变化趋势
• 网络安全专业学生：学习 AI 安全的实战案例和攻击向量

出品方

项目由独立开发者 asgeirtj 维护，不附属于任何商业公司。GitHub 页面：https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks