AI 系統提示詞洩露檔案館

解決什麼

主流 AI 聊天機器人(Claude、ChatGPT、Gemini、Grok 等)在使用者對話前會被廠商注入一段"系統提示詞"(System Prompt), 定義行為規範、工具呼叫規則、安全邊界等核心邏輯。這些指令通常不對外公開, 但通過特定誘導技術可被洩露。本專案系統化收集並歸檔這些洩露的提示詞原文, 讓開發者和研究者能看到 AI 背後的"操作手冊"。據公開資料顯示, Claude Opus 4.8 的系統提示詞長達 24k tokens, 包含 48 個工具定義和 16 項技能配置, 遠超普通使用者想像的複雜度。

為何火

該專案被華盛頓郵報專題報道後迅速出圈, 58k+ stars 反映出行業對 AI 透明度的強烈需求。HN 社群熱議集中在兩點: 1) Claude 的 24k token 系統提示詞引發震驚, 網友質疑"難怪它不聽我的專案指令, 原來被廠商預設了一堆最佳化規則"; 2) 隱私爭議, 有人發現 Claude Design 的示例指令包含"讀取 Gmail 資料"和"搜尋 Google Drive"的許可權呼叫, 儘管官方解釋這是針對模糊查詢的必要步驟, 但仍引發對同意邊界的討論。技術層面, 提示詞快取(Prompt Caching)機制讓超長指令成為可能, 但也導致 API 和 Web 端行為差異顯著。

核心功能

• 全量提示詞歸檔: 覆蓋 Claude(Opus/Sonnet/Fable/Code/Design)、GPT-5.6/5.5(含 Codex)、Gemini 3.5、Grok、Cursor、Copilot、Perplexity 等主流模型
• 工具定義提取: 單獨列出 Claude Code 的 Glob/Grep 工具、Claude Design 的 48 個工具清單和 16 項 bundled skills
• 版本對比: 提供 Diff 連結(如 Fable 5 vs Opus 4.8)和官方釋出版本的歷史快照
• 整合場景: 收錄 VS Code Copilot Agent、GitHub Copilot macOS 客戶端、Docker Gordon AI、Zed AI 等編輯器/工具的專用提示詞
• 日更維護: 最近更新包括 Kimi K2.6(7月14日)、Perplexity Deep Research(7月14日)、GPT-5.6(7月10日)

安裝

無需安裝, 直接訪問 GitHub 倉庫瀏覽 Markdown 文件。所有提示詞以原始文本形式儲存在對應廠商目錄下, 例如 Anthropic/claude-opus-4.8.md 或 OpenAI/gpt-5.6-sol-extra-high.md。若需本地檢索可 clone 倉庫後用 grep 或編輯器全域性搜尋。

適合誰

• 提示工程師: 研究廠商級提示詞結構, 學習如何設計複雜指令鏈和工具呼叫邏輯
• AI 產品經理: 對標商業模型的能力邊界, 理解為何某些行為無法通過使用者提示覆蓋
• 安全研究者: 分析越獄攻擊面, 評估系統提示詞的防護機制和潛在漏洞
• 開源模型開發者: 參考頭部廠商的提示詞設計範式, 最佳化自有模型的行為定義
• 中文使用者注意: 所有提示詞為英文原文, 需具備技術英語閱讀能力; 洩露方法可能違反服務條款, 僅供學習

社群評價

HN 討論熱度 627 點, 334 條評論, 主要爭議點包括:

正面觀點: 網友驚歎於 Claude 24k token 提示詞的工程化程度, 認為這解釋了為何 Claude 在程式碼重構時"不聽指令"——廠商預設了大量最佳化規則和安全限制。有人指出提示詞快取(Prompt Caching)技術讓超長指令成為可行方案, 這對開發者設計複雜 Agent 有參考價值。

負面質疑: 多位使用者抱怨 Claude 頻繁違背專案級指令(如"給完整程式碼不要片段"), 懷疑係統提示詞優先順序過高導致使用者意圖被稀釋。隱私爭議集中在 Claude Design 示例中的"讀取 Gmail/搜尋 Drive"許可權, 儘管官方解釋是針對模糊查詢(如"我們的投資策略"中的"我們"), 但網友認為同意邊界模糊, 擔心被預設授權。

技術分歧: 有人質疑 API 和 Web 端的系統提示詞不一致, 實測發現 API 輸出與網頁版差異顯著。Cursor 等工具如何高效處理 diff 也引發討論, 有人分享了 Cursor 通過啟發式演算法修復"殘缺 diff"的技術部落格。

選型對比

• vs 官方文件: Anthropic 僅在模型釋出時公開靜態版本的 claude_behavior, 本專案通過洩露獲取即時生產環境的完整指令, 包含未公開的工具定義和安全規則
• vs Prompt Library: OpenAI/Anthropic 的官方示例庫僅提供使用者側提示詞模板, 不涉及系統級指令; 本專案聚焦廠商注入的底層邏輯
• 取捨: 優勢是資訊全面且持續更新, 劣勢是洩露方法的合規性存疑, 且部分提示詞可能因版本迭代失效(需關注 Recently Updated 表格)

已知坑

1. 合規風險: 誘導 AI 洩露系統提示詞可能違反服務條款, 商業專案使用需評估法律風險
2. 版本漂移: 廠商可能靜默更新提示詞, 倉庫雖日更但仍存在滯後; API 和 Web 端提示詞已確認不一致
3. 中文適配: 所有文件為英文, 且提示詞中的文化語境(如美國法律、英文語法規則)不直接適用於中文場景
4. 工具許可權: Claude Design 等整合版本的工具呼叫示例包含敏感許可權(Gmail/Drive), 實際部署需明確使用者授權流程
5. 資訊過載: Claude Opus 4.8 的 24k token 提示詞包含大量邊緣 case 處理規則, 直接複用可能導致響應變慢或行為僵化