当我们谈论 AI 编码工具的卓越表现时，往往归功于底层大模型的能力，却忽视了系统提示词在其中扮演的关键角色。事实上，正是这些隐藏在产品背后的系统指令，定义了 AI 助手的行为边界、工具调用逻辑与上下文理解方式。GitHub 上一个名为 system-prompts-and-models-of-ai-tools 的开源项目，以 120k 星、31.1k forks 的惊人影响力，系统性地聚合了超过 30 款主流 AI 编码工具的系统提示词与内部工具定义，总规模超过 30,000 行代码，成为当前该领域最具参考价值的知识库。
该项目之所以迅速走红，根源在于它解决了 AI 工程化中的一个核心痛点：系统提示词往往被视为商业机密而深藏不露，开发者只能通过猜测与试错来优化自己的 AI 应用。该项目以 GPL-3.0 许可证开源，采用按工具分类的目录结构，将 Cursor、Windsurf、Claude Code、v0、Replit、Lovable、Devin AI 等产品的核心提示词悉数收录。更难能可贵的是，这些提示词并非简单的文本堆砌，而是按照系统指令、工具模式、项目规则等多个维度进行了结构化整理，为工程复用提供了坚实基础。
从提示词分类体系的视角审视，主流 AI 编码工具的系统提示词呈现出清晰的分层架构。以 Cursor 为例，其提示词采用经典的 “堆叠式” 设计：系统级指令位于最底层，定义助手的基本角色与行为准则；项目级规则（.cursor/rules）次之，包含团队编码规范与特定项目的上下文约定；工具模式定义层则明确列出了文件读取、代码编辑、命令执行等操作的调用方式与参数规范；最后是实时上下文层，涵盖当前打开的文件、选中的代码片段、错误信息等动态信息。这种分层设计使得提示词的不同组成部分能够独立演进，也便于在有限的 token 预算内进行灵活的上下文优先级调度。
项目结构揭示了另一个重要特征：AI 编码工具正在形成标准化的工具定义范式。几乎所有收录的工具都遵循类似的功能划分模式，包括代码编辑工具（read_file、edit_file、create_file 等）、搜索工具（search_code、search_web）、终端工具（bash、run_command）以及上下文管理工具（get_current_file、list_files）。这种趋同并非偶然，而是开发者在实际应用中反复验证后的最优解。对于希望自建 AI 编码助手的团队而言，这意味着可以直接复用这些经过大规模用户验证的工具定义，省去从零探索的成本。
模型覆盖方面，该项目同样展现了当前 AI 编码工具生态的丰富性。Anthropic 的 Claude 系列、OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini 系列，以及开源的 Llama、Qwen 等模型均有涉及。不同工具根据自身定位选择不同模型：面向通用编程的 Cursor 倾向于使用 Claude 和 GPT 等顶级闭源模型，而面向轻量级场景的 Lovable 则可能选择成本更优的开源方案。这种多样性为提示词工程提供了重要的参考维度：同一套提示词在不同模型上的表现可能存在显著差异，提示词的编写需要考虑目标模型的特性与能力边界。
工程复用层面，该项目提供了可操作的具体模式。首先是角色定义的模板化：几乎所有工具都会在系统提示词开头明确设定助手的角色定位，如 “资深软件工程师”、“注重代码安全的审查者” 等，并进一步定义其行为边界 —— 哪些操作可以自主执行，哪些需要用户确认。这种角色 - 权限的双层定义值得直接借鉴。其次是上下文封装的规范化：Cursor 等工具采用 XML 风格的标签来结构化不同类型的上下文信息，如<file_snippet>...</file_snippet>包裹代码片段、<search_results>...</search_results>包裹搜索结果，这种做法大幅提升了模型对上下文的解析可靠性。再次是工具调用的显式化：优秀的系统提示词不仅告诉模型 “可以使用哪些工具”，更会详细说明工具的调用时机、参数构造方式以及结果处理流程，将工具使用从隐式推理转变为可预测的显式协议。
对于希望在 AI 编码领域进行深度定制的开发者，项目中还隐藏着一些值得关注的实践细节。例如，Cursor 采用了独特的双消息结构：在单次 API 调用中同时发送两条 user 消息，第一条包含项目规则与预置上下文，第二条包含用户的实时查询与当前代码状态。这种设计使得静态规则与动态上下文得以分离，便于分别优化与缓存。另一个值得注意的细节是 token 预算管理策略：当上下文超出模型处理能力时，系统会按照优先级依次丢弃 —— 项目规则永远保留，系统指令与工具定义次之，实时上下文再次之，历史对话最后。这种确定性优先级为系统稳定性提供了保障。
综合来看，system-prompts-and-models-of-ai-tools 项目的价值不仅在于它收集了多少提示词，更在于它揭示了 AI 编码工具背后的设计哲学：系统提示词并非一成不变的静态文本，而是需要按照角色定义、工具协议、上下文分层、优先级调度等维度进行精细架构的动态系统。对于 AI 应用开发者而言，理解这些隐藏在大模型光环背后的工程细节，才是真正掌握 AI 编码能力的关键所在。
资料来源：https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools