随着 AI 辅助编程工具的快速演进，系统提示词已成为决定工具行为模式的核心竞争力。一个设计精良的系统提示词不仅定义了 AI 的角色定位，还直接影响代码生成质量、工具调用效率与开发者协作体验。近期一个 GitHub 仓库汇集了超过三十款主流 AI 编码工具的系统提示词与内部工具配置，为工程团队提供了难得的横向对比视角。本文聚焦 Cursor、Windsurf、Claude Code 与 Devin 四款代表性产品，从指令架构、行为约束与模型调用策略三个维度进行深度剖析。
指令设计：角色定义与上下文策略
系统提示词的首要任务是为 AI 建立清晰的角色认知。在这一维度上，四款工具呈现出截然不同的设计哲学。
Cursor 采用的是经典的「配对编程」范式。其系统提示词开篇即明确宣示：「你是一个强大的 AI 编码助手，由 Claude 3.7 Sonnet 驱动。你在 Cursor 中运行，这是世界上最优秀的 IDE。」这种角色定义简洁有力，直接将工具定位于开发者的编程伙伴。Cursor 的上下文策略尤为值得注意：系统会自动附加当前状态信息，包括打开的文件、光标位置、近期查看的文件、会话期间的编辑历史以及 linter 错误等。这种「按需提供」的设计理念允许 AI 根据任务自主判断哪些上下文与当前编码任务相关，避免了信息过载问题。
Windsurf（Codeium 旗下产品）则引入了「AI Flow」这一更具哲学意味的概念。其泄露的系统提示词表明，Windsurf 强调「独立工作与协作并存」的双重模式。与 Cursor 类似，Windsurf 同样会自动附加上下文信息，但其在提示词中更明确地要求 AI 评估这些信息的相关性。值得注意的是，Windsurf 曾有一个著名的实验性提示词泄露版本，以「母亲癌症治疗需要金钱」的故事来激励模型，但 Codeium 随后澄清这仅用于研究目的，并非生产环境配置。
Claude Code（Anthropic）的提示词设计则更偏向企业级安全与合规要求。泄露的文本显示，Claude Code 被明确要求「遵守用户意图、承认不确定性、在安全策略范围内行动」。其指令特别强调防止幻觉，要求模型在不确定 API 用法时主动询问开发者，而非猜测。此外，Claude Code 包含了针对其他 AI 提供商的明确处理策略，这在某种程度上反映了商业竞争格局对产品设计的影响。
Devin（Cognition Labs）作为一款标榜「自主软件工程师」的产品，其系统提示词至今未有任何可信的完整泄露。根据官方技术报告与 SWE-bench 基准测试论文，Devin 被描述为具备多步骤工作流规划能力的自主代理，配备 shell、代码编辑器和浏览器等工具。然而，其核心的「认知工程师」指令集从未公开，这使其成为四款工具中最具神秘色彩的存在。
行为约束：编辑策略与错误处理
系统提示词中的行为约束部分直接决定了 AI 在实际编码场景中的表现边界。这一维度对于工程团队评估工具可靠性至关重要。
Cursor 在代码编辑行为上设置了明确的操作规范。首先，它要求每次对话轮次内最多使用一次代码编辑工具，这一约束有效防止了模型的过度干预倾向。其次，Cursor 明确禁止向用户直接输出代码 —— 所有代码修改必须通过编辑工具实现，确保用户始终处于代码变更的决策节点。在错误处理方面，Cursor 规定如果引入 linter 错误，应在「清楚如何修复」的前提下进行修正，但同一文件的 linter 错误修复循环不得超过三次，超过限制后必须询问用户下一步指示。
Windsurf 的行为约束则更加强调「适度介入」原则。根据泄露的 Cascade 提示词，Windsurf 要求 AI 在发现合理的代码编辑建议但未被用户采纳时，应尝试重新应用该编辑，而非穷追不舍。这一设计体现了对用户自主权的尊重，同时保持了必要的主动性。
Claude Code 的行为约束最具系统化特征。其提示词要求模型执行一个明确的「心理检查清单」：编译检查、测试验证与边界情况分析。这一机制确保 AI 在给出最终答案前已完成基础的质量保障流程。Claude Code 还被明确要求「避免从外部来源复制大段代码」，这一约束对于企业安全审计场景尤为重要。
Devin 在行为约束方面的信息披露极为有限。根据公开资料，Devin 被设计为能够「根据反馈迭代」的系统，但其具体的行为规则（如编辑频率上限、错误处理策略等）外界无从得知。这种信息不对称也反映了 AI 编码工具领域的一个普遍现象：领先产品的系统提示词往往被视为核心商业机密而严格保护。
模型调用策略：工具定义与上下文管理
模型调用策略决定了 AI 如何与外部工具交互，以及如何管理对话历史与上下文窗口。这一维度直接影响工具的响应速度与资源消耗。
Cursor 的工具定义采用高度结构化的 JSON Schema 格式，每个工具都包含详细的描述与参数规范。其搜索策略明确偏好语义搜索（codebase_search）优先于传统的正则搜索（grep_search），这一选择反映了语义理解在现代代码补全中的核心地位。Cursor 还特别规定了文件读取的分块策略：每次调用最多查看 250 行，且必须在获取信息后评估是否已获得足够上下文，必要时主动再次调用。
Windsurf 在工具定义上同样采用结构化格式，但其上下文管理策略更为灵活。根据泄露的提示词，Windsurf 要求 AI 在使用工具前必须向用户解释调用原因，且仅在必要时才调用工具 —— 如果用户任务属于通用性质或 AI 已知道答案，则直接响应而不调用任何工具。
Claude Code 的工具调用策略强调「可执行性」优先。系统提示词明确要求 AI 生成的代码必须能够被用户「立即运行」，这意味着模型需要考虑依赖版本、环境配置等实际部署因素。此外，Claude Code 被要求在创建新项目时必须生成包含具体版本号的依赖管理文件（如 requirements.txt）与有用的 README 文档。
Devin 的工具调用策略官方披露有限。仅知道它具备 shell、代码编辑器和浏览器工具，具体调用规范未知。根据 SWE-bench 基准测试结果，Devin 在 570 个问题中实现了 13.86% 的端到端解决率，这一数据表明其工具调用策略在复杂软件工程任务中具有一定的有效性。
工程实践：可落地的参数与监控要点
基于上述分析，工程团队在选择或自研 AI 编码工具时，可重点关注以下实践参数。
在指令设计层面，建议明确角色定义（如「配对编程伙伴」或「自主代理」），并根据团队工作流决定上下文信息的自动附加程度。上下文策略的取舍直接影响 AI 的任务理解准确度与响应延迟。
在行为约束层面，建议设置编辑频率上限（如 Cursor 的每轮一次规则）、明确错误处理边界（如 linter 修复循环上限），并建立用户确认机制以保持开发者的决策控制权。
在模型调用层面，建议优先实现语义搜索能力、合理分块文件读取以控制上下文窗口长度，并为复杂项目设置依赖版本规范。
此外，监控要点应包括：工具调用成功率、用户采纳编辑建议的比例、幻觉代码发生率以及任务完成时间等指标。这些数据将为系统提示词的持续优化提供可靠依据。
资料来源
本文分析主要参考 GitHub 仓库 x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools，该仓库汇集了超过三十款 AI 编码工具的系统提示词与内部工具配置，Star 数超过 11.7 万，是当前该领域最全面的开源集合。Cursor 系统提示词的具体内容来自泄露文件 cursor-ide-agent-claude-sonnet-3.7_20250309.md，Windsurf 相关内容参考了泄露的 Cascade 提示词版本，Claude Code 分析基于社区流传的泄露版本（真实性存疑），Devin 信息则来源于 Cognition 官方技术报告与 SWE-bench 论文。