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asgeirtj/system_prompts_leaks
项目介绍
流行聊天机器人系统提示词集合（含ChatGPT、Claude和Gemini等）
Extracted system prompts from Anthropic - Claude Fable 5, Opus 4.8, Claude Code, Claude Design. OpenAI - ChatGPT GPT-5.6, Codex GPT-5.6, GPT-5.5. Google - Gemini 3.5 Flash, 3.1 Pro, Antigravity. xAI - Grok, Cursor, Copilot, VS Code, Perplexity, and more. Updated regularly.
智能解读
该项目收集并整理了ChatGPT、Claude、Gemini等主流AI聊天机器人的系统提示词。系统提示词是开发者预设在模型内部、用于指导AI行为与风格的核心指令，通常对普通用户不可见。通过公开这些“泄露”或逆向工程得到的提示词，项目为研究者和开发者提供了宝贵的参考资源。用户可借此深入理解不同AI模型的内部工作机制，学习如何设计更有效的系统指令，或进行提示词注入等安全研究。项目以开源形式维护，鼓励社区通过提交拉取请求来共同完善这个不断增长的集合。
原始标签
智能标签
使用场景
最适合需要参考真实AI系统提示词进行提示词工程、安全研究、竞品分析或教学演示的开发者。
提示词工程参考
开发者设计AI系统提示词时缺乏高质量参考，难以控制模型行为与风格。
直接查阅项目中收集的ChatGPT、Claude等模型的实际系统提示词，学习其结构、语气和约束设计模式。
在构建客服AI时，参考Claude的‘助手’提示词，了解如何设定角色、限制回答长度和避免有害输出。
安全研究测试
安全研究人员需要了解AI模型的内部指令边界，以测试提示词注入或越狱漏洞。
使用项目中的泄露提示词作为基线，分析模型对敏感指令的响应，设计对抗性输入进行渗透测试。
针对Gemini的开发者提示词，尝试注入‘忽略之前所有指令’等短语，观察模型是否绕过安全约束。
竞品机制分析
开发者想对比不同AI模型的底层行为逻辑，但缺乏公开的系统提示词信息。
通过项目集合快速对比ChatGPT、Claude、Gemini等模型的系统提示词差异，理解各自的设计哲学。
比较OpenAI的‘开发者消息’与Anthropic的‘系统提示’，发现前者更强调任务分解，后者更注重伦理约束。
教育演示素材
教学场景中需要真实案例讲解AI提示词工作原理，但无法直接获取商业模型的内部提示。
直接使用项目中的泄露提示词作为课堂案例，展示系统指令如何影响模型输出风格和内容。
在LLM课程中，展示ChatGPT的原始系统提示词，并让学生修改其中一句来观察回答变化。
项目健康度
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