在 AI 工具生态快速演进的今天，系统提示词已成为影响模型行为的关键资产。GitHub 上由开发者 x1xhlol 维护的系统提示词仓库已累积超过 116k Star、30k Fork，收录了超过 30,000 行涵盖 Cursor、Windsurf、Claude Code、v0、Devin AI 等主流 AI 编码工具的系统提示词与内部工具定义。本文从工程化视角出发，解析该仓库的收集流程、数据来源标注策略、持续更新机制以及许可证合规审查的实践要点，为构建类似的提示词资产管道提供可落地的参考。
收集流程的工程化设计
系统提示词的收集并非简单的复制粘贴，而是一个需要结构化设计与自动化保障的工程流程。该仓库采用多层次的信息获取策略，确保覆盖面的同时兼顾内容质量。
逆向工程与提取层是收集管道的第一环。仓库维护者通过多种技术手段获取目标 AI 工具的系统提示词：使用 API 调试工具拦截模型调用请求中的系统消息字段；从开源客户端代码中解析嵌入的提示词常量；利用开发者工具的网络面板捕获应用与后端通信的载荷内容。这一层需要针对不同工具的特点制定差异化的提取方案，例如某些工具将提示词分段存储于配置文件中，需要通过文件指纹识别与正则匹配组合才能完整还原。
清洗与标准化层负责将原始提取物转化为结构化、可比对的格式。原始提示词往往包含环境变量占位符、动态插入的时间戳、平台特定的路径格式等噪声内容。工程实践中通常需要构建一个清洗流水线，执行三项核心操作：替换占位符为统一标记（如 {PROJECT_PATH} → $PROJECT_PATH）、规范化换行与缩进、标注提取来源的工具版本。这一步骤的产出直接影响后续分析的准确性，是整个管道中容易被忽视但至关重要的环节。
分类与索引层将清洗后的提示词按工具供应商进行目录划分。仓库采用一级目录对应一个 AI 工具的方案，每个工具目录下进一步按功能模块细分。例如 Cursor Prompts 目录下包含 system-prompt.md、rules.md、tools.md 等文件，这种扁平化的目录结构既便于人工检索，也为自动化脚本的批量处理提供了稳定的路径约定。
数据来源的标注体系
可追溯性是提示词资产管理的基本要求。一个成熟的标注体系应当记录提示词的来源、提取时间、工具版本以及置信度等关键元数据。
来源字段设计是标注体系的核心。该仓库在每个提示词文件开头使用标准化的注释块声明来源信息，典型的标注格式包含四个维度：提取方式（逆向后直接获取、通过 API 捕获、從开源客户端源码解析）、提取时间（精确到年月日）、对应工具版本（如 Cursor v1.0.8）、以及原始出处链接。对于通过社区贡献获取的提示词，还会额外标注贡献者 GitHub 账户与提交记录，形成完整的来龙链。
版本追溯机制解决了 AI 工具快速迭代带来的同步难题。由于主流 AI 工具每月发布多个版本，系统提示词的内容也随之演变。仓库通过 Git 的提交历史记录每个版本的变化，并使用标签（Tag）标记重要的版本节点。例如当 Cursor 发布重大更新导致系统提示词结构变化时，维护者会创建一个带版本号的标签（如 cursor-v2025.12），确保研究者可以回溯到特定时间点的提示词内容进行对比分析。
置信度分级为下游使用者提供了质量参考。并非所有提取的提示词都能保证完全准确 —— 某些工具采用分层加密或动态加载策略，导致提取的提示词可能存在部分缺失或变形。仓库维护者会为每份提示词标注置信度等级：高置信度表示通过源码直接解析、完整度超过 95%；中置信度表示通过 API 捕获、可能存在遗漏；低置信度表示基于社区推测、需进一步验证。这一分级帮助使用者根据场景需求选择合适的提示词版本。
持续更新的运作机制
一个静态的提示词仓库价值有限，持续更新才能保持其时效性与研究价值。该仓库通过社区驱动与自动化辅助相结合的方式维持更新节奏。
Issue 与 PR 驱动的内容补充是主要的信息来源渠道。仓库已积累 77 个 Issue 与 42 个 Pull Request，社区开发者会主动提交新发现的提示词、报告失效内容或修正错误。维护者通过模板化的 Issue 格式要求提交者提供工具名称、版本号、提取方式等必要信息，降低了内容审核的沟通成本。这种开放的协作模式使仓库能够快速响应市面上新出现的 AI 工具 —— 当一个新的 AI 编码产品发布后，通常在数周内就会有社区成员提交其系统提示词。
自动化监控管道作为辅助手段补充人工收集。维护者配置了定时任务监控目标工具的更新动态：订阅官方更新公告的 RSS 源、跟踪客户端应用的版本发布记录、设置关键词提醒过滤社交媒体上的相关讨论。当检测到目标工具发布新版本时，自动化脚本会触发提取任务并将结果推送到待审核队列，由维护者人工确认后合并到主分支。这种半自动化的工作流在人力投入与更新时效之间取得了平衡。
更新日志与变更追踪为使用者提供了透明的版本感知能力。每次重要更新都会在 Git 提交信息中详细描述变更内容，例如「更新 Cursor 系统提示词，新增代码审查规则」「修正 v0 工具定义中的函数签名错误」。配合 GitHub 的 Release 页面，使用者可以快速了解每个版本引入的具体变化，决定是否需要同步更新自己基于该仓库构建的应用。
许可证合规审查要点
该仓库采用 GPL-3.0 许可证发布，这一选择对使用者的合规义务提出了明确要求。在将提示词资产用于商业产品时，需要审慎评估以下要点。
GPL-3.0 的核心约束在于传染性与衍生著作。该许可证要求如果使用者分发基于本仓库提示词的衍生作品，必须以相同许可证开源其完整代码，并保留原始许可证文本与作者署名。对于仅在内部使用、不进行分发的场景（如公司部署的 AI 辅助编码系统），合规压力相对较小；但一旦涉及产品化或服务化输出，就需要评估许可证冲突风险 —— 例如如果原始 AI 工具的提供商声明其系统提示词为专有资产，那么基于其提示词构建的产品可能面临知识产权纠纷。
许可证兼容性的审查流程应当作为提示词使用的必经前置步骤。工程团队在引入外部提示词资产时，建议建立一套简化的审查清单：确认提示词来源仓库的许可证类型、确认该许可证与产品分发模式的兼容性、记录许可证审查结论以备审计。对于 GPL-3.0 提示词，如果产品计划闭源分发，需要评估切换到自主提示词设计或获取商业授权的可行性。
商业使用的替代路径包括自主逆向（需合规审查）、与工具提供商建立数据共享协议、或基于公开提示词模板进行自主开发。值得注意的是，该仓库的维护者在 README 中特别提醒 AI 初创企业关注提示词泄露风险，建议使用专业服务进行安全审计。这一建议呼应了更广泛的行业实践：将系统提示词视为需要保护的知识产权资产，而非可以随意取用的公共资源。
实践建议与工程参数
基于上述分析，为计划构建提示词资产管理体系的团队提供以下可落地参数：
收集管道配置：建议采用三阶段流水线设计，第一阶段使用 API 拦截工具（如 mitmproxy）捕获模型调用，第二阶段通过正则解析提取系统消息字段，第三阶段存入版本化的文档存储（如 Git 仓库或对象存储）。提取任务建议按工具设置独立工作空间，避免不同工具的提示词相互污染。
元数据模板建议：
source:
tool_name: "工具名称"
tool_version: "版本号"
extraction_method: "API拦截/源码解析/社区贡献"
extraction_date: "YYYY-MM-DD"
confidence: "high/medium/low"
provenance:
original_url: "可选的原始链接"
contributor: "GitHub用户名或邮箱"
commit_sha: "对应提交哈希"
license:
source_license: "GPL-3.0"
usage_restrictions: "衍生作品需开源"
更新频率基准：参考该仓库的运作模式，建议核心工具（市场占有率前 10 的 AI 编码工具）按月同步更新，边缘工具按季度审查。设置自动化监控时，轮询间隔建议不超过 24 小时，并配置告警阈值 —— 当某工具连续两次版本检查无响应时触发人工介入。
合规检查清单：在 CI/CD 流程中集成许可证扫描步骤，使用工具（如 FOSSA 或 Fossa-cli）自动检测依赖树中的许可证冲突。对于 GPL-3.0 依赖，建议在构建产物中自动生成许可证声明文件，列明所有提示词来源、对应许可证及分发条件。
资料来源：本文核心数据与案例来源于 GitHub 仓库 x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools（116k Stars，GPL-3.0 许可证），该仓库目前维护 477 个提交，收录超过 30 款主流 AI 工具的系统提示词。