当我们谈论 AI 编码工具的系统提示词时，通常关注的是提示词内容本身的差异 ——Cursor 强调精确代码补全，Windsurf 侧重多文件协作，Devin AI 则专注全流程自主开发。然而，将视角从内容分析转向工程实现，一个更值得关注的问题是：如何系统化地采集、版本化并存储这些来自不同厂商、不同更新节奏的提示词资产？这个问题的答案，隐藏在 GitHub 上那个获得 118k 星、30.8k forks 的项目 x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools 之中。
该仓库目前收录超过 25 款主流 AI 编码工具的系统提示词，涵盖 Cursor、Claude Code、Windsurf、Trae、Replit、v0、Devin AI 等业界标杆产品。经过 477 次提交迭代，仓库已积累超过 30000 行结构化内容，形成了一套可复用的采集工程管线范式。这不是简单的文件收集，而是一个关于大规模非结构化配置数据治理的完整工程实践。
采集管线的多源接入设计
大规模提示词采集的首要挑战在于来源的多样性与不规则性。与传统软件配置不同，AI 编码工具的系统提示词没有统一的暴露接口 —— 有些通过逆向工程获取，有些来自社区贡献，有些则需要主动追踪工具更新日志。工程实践中通常采用三层采集策略：第一层是主动订阅，开发者会关注各工具的版本发布页面和社区讨论，当工具发布新版本时，第一时间分析更新内容；第二层是被动收集，通过 Issues 和 Pull Requests 机制接收社区提交，目前该项目有 79 个 Issue 和 42 个 Pull Request；第三层是自动化抓取，对于开源工具或存在 API 暴露场景的工具，建立定时任务进行增量同步。
这种多源接入模式的关键参数是采集频率与验证规则。建议对核心工具（如 Cursor、Windsurf、Claude Code）保持每日一次的低频扫描，对新兴工具采取事件驱动模式，同时设置内容相似度阈值 —— 当新增内容与上次采集的相似度超过 90% 时，触发人工审核流程，避免无效存储。
版本追踪的增量存储机制
AI 编码工具的提示词更新往往缺乏版本号显式标注，这为追踪带来了困难。工程上通常采用基于 Git 的隐式版本控制 —— 每次检测到提示词变更时，通过对比前后内容的哈希差异来判断是否需要新建版本。该项目 477 次 commits 记录了完整的演进历史，这本身就是版本追踪的最佳实践。
对于版本追踪的数据模型，推荐采用快照式存储结构：每个工具对应一个独立目录，内部按版本号或时间戳组织提示词文件，同时维护一个元数据索引记录每个版本的获取时间、来源和变更摘要。这种设计的优势在于支持任意时间点的回溯比对，也便于分析特定工具的提示词演化趋势。存储规模估算方面，单个工具的提示词通常在 50KB 至 500KB 之间，25 个工具的年度存储增量约为 200MB 至 2GB，在当前存储成本下完全可以接受。
结构化存储与语义检索
将非结构化文本转化为可查询的结构化数据是提升资产价值的关键步骤。该仓库按工具名称建立顶层目录，内部再按提示词类型细分 —— 系统提示、工具定义、角色设定各有独立的文件组织。这种平面文件结构简单易维护，但对于需要跨工具语义检索的场景略显不足。
更优的工程实践是在文件存储之上构建向量索引。通过将每个提示词片段嵌入为向量，可以实现跨工具的语义相似度搜索 —— 例如查找所有与代码审查相关的提示词片段，无论其来自哪个工具。这种双层存储架构既能保持原始数据的完整性，又能支持上层的智能检索需求。推荐使用 PostgreSQL 配合 pgvector 扩展作为存储引擎，原始文本存入 JSON 字段，向量存入专门的向量列，查询时先通过向量相似度初筛，再通过全文检索精修。
数据治理与安全边界
一个值得注意的工程细节是敏感信息处理。AI 编码工具的提示词中可能包含内部工具定义、API 密钥占位符、或是尚未公开的功能描述。该项目在文档中明确警告：暴露的提示词可能成为黑客攻击的目标。这提示我们在采集工程中必须建立数据分级机制 —— 将提示词按敏感程度分为公开级、内部级和机密级，不同级别应用不同的存储与访问策略。
具体而言，公开级内容可直接存入版本控制仓库，内部级内容应限制访问权限并记录审计日志，机密级内容则需要加密存储。此外，建议定期执行泄露扫描 —— 对比自身产品发布的提示词与公开仓库的差异，及时发现过度暴露的风险。
实践参数清单
综合上述分析，面向工程落地的关键参数如下：核心工具采集频率建议设为每日一次，新工具采用事件驱动模式；内容相似度阈值建议设为 90% 触发审核；存储架构推荐平面文件与向量索引结合的双层设计；数据分级应作为采集流程的内置步骤而非后期补救。这些参数并非一成不变，需要根据实际工具列表规模、更新节奏和安全要求进行迭代调整。
该项目的工程价值不仅在于汇集了 25 家厂商的提示词资产，更在于展示了一套可持续演进的采集管线范式。对于正在构建自身 AI 开发工具链的团队而言，理解并借鉴这套管线设计，远比单纯复制提示词内容更有长远意义。
资料来源：GitHub x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools 仓库数据