AI 开发工具提示词集体开源！解锁 Cursor、Cline、Windsurf 等工具的核心逻辑
✨ 前言：提示词，AI 编程工具的灵魂
随着大模型编程能力的迅速提升，AI 编程工具如雨后春笋般涌现，涵盖了从代码编辑器（如 Cursor、Windsurf、Cline）到应用生成服务（如 Lovable、Bolt.new、V0）等多种形式。这些工具的核心在于其系统提示词（System Prompts），它们定义了 AI 的行为模式、交互方式和任务处理逻辑。
最近，ZeroLeaks 网站的作者在 GitHub 上开源了多个主流 AI 开发工具的系统提示词，为开发者提供了深入了解这些工具工作原理的宝贵资源。本文将通过分析这些提示词，帮助开发者理解 AI 开发工具的底层逻辑，提升使用效率，并探讨安全使用的最佳实践。
📚 一、开源提示词库概览：涵盖的 AI 开发工具
在 GitHub 仓库 x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools 中，收录了多个 AI 开发工具的系统提示词，包括：
- Cursor：AI 代码编辑器，基于 Sonnet-3.7 模型。
- V0.dev：AI 应用生成平台，提供了完整的模型和工具提示词。
- Bolt.new：强调模块化和完整代码输出的 AI 编程工具。
- Lovable、Devin、Claude、Perplexity 等：涵盖了从代码生成到自然语言处理的多种工具。
这些提示词文件包括 v0.txt、v0 model.txt、v0 tools.txt、cursor agent.txt 等，内容详实，涵盖了工具的身份设定、行为规范、输出格式等多个方面。
🎯 二、提示词对开发者的价值
深入研究这些系统提示词，对开发者有以下几方面的帮助：
- 理解工具行为逻辑：通过分析提示词，开发者可以了解 AI 工具如何解析指令、调用工具、生成输出，从而更高效地使用这些工具。
- 提升提示词设计能力：学习主流工具的提示词结构和写法，有助于开发者设计更有效的自定义提示词，提升 AI 的响应质量。
- 识别潜在安全风险：了解提示词中的安全控制措施，帮助开发者识别和防范可能的提示词注入（Prompt Injection）等安全问题。
- 借鉴开发思路：对于希望开发类似 AI 工具的开发者，分析这些提示词可以提供宝贵的设计思路和实现参考。
🧩 三、提示词的共同特征
通过对比多个工具的系统提示词，可以发现以下共同特征：
- 身份设定明确：大多数提示词开头都会设定 AI 的身份，如“你是一个经验丰富的软件工程师”或“你是一个专业的代码助手”，以引导模型的行为。
- 行为规范详细：提示词中通常包含详细的行为规范，如“始终提供完整的代码文件”、“避免使用占位符”等，确保输出的质量和一致性。
- 输出格式规范：明确要求输出的格式，如使用 Markdown 代码块、JSON 格式等，方便用户阅读和后续处理。
- 工具调用说明：对于支持工具调用的 AI 工具，提示词中会详细说明如何调用内置工具，如
run_shell、edit_file等。
🧠 四、常见提示词模式总结
在分析这些提示词时，我们会发现系统提示中高度频繁地出现一些“模式化的角色设定”或“行为引导方式”。这些提示词结构背后，其实都可以归入一套通用的 Prompt 模式中。以下是我总结的 12 个经典提示词模式，在 AI 工具系统提示中都可以找到影子：
| # | 模式名称 | 作用说明 | 提示词模板 | 示例 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 明确目标（Lead with the ask） | 让模型知道最终要干嘛，防止跑题 | Do X. …[context]… | “Summarise this PDF in 5 bullet points…” |
| 2 | 尾部复述（Repeat the ask） | 预防模型上下文截断，强化任务目标 | …[details]… REMEMBER: Do X. | “List pros & cons… REMEMBER: 5 pros, 5 cons.” |
| 3 | 限定输出格式（Output shape） | 减少格式错误带来的返工 | Return as: 1)…, 2)… | “Give 3 holiday ideas. Format: name, time, cost.” |
| 4 | 使用分隔符（Clear delimiters） | 让结构清晰，防止模型理解错上下文结构 | TEXT TO ANALYSE | “Rate the style of the text between the fences.” |
| 5 | 引导步骤思考（Step-by-step） | 复杂任务中先引导思路，再执行更准确 | Think step-by-step then answer. | “Solve this puzzle. Think step-by-step…” |
| 6 | 要求制定计划（Plan workflow） | 多步骤任务中，要求模型先列出计划再执行 | First draft a plan, wait, then execute. | “Outline chapters. When I say ‘go’, draft chapter 1.” |
| 7 | 限定知识来源（Limit sources） | 控制幻觉、指定信息边界 | Use only the info below. Combine context. | “Using only the product sheet, write FAQs.” |
| 8 | 引导信息检索（Guide retrieval） | 指导模型先筛选文档再回答 | List which docs look relevant, then answer. | “Summarise top 5 sales memos.” |
| 9 | 提供示例（Show example） | 固定风格/语气/结构 | Match the style of: | “Write in the style of: ‘short, witty, 3 key facts.’” |
| 10 | 设置修正锚点（Correction handle） | 控制回答长度等规则，方便快速调整 | If length > 150 words, shorten. | “Explain blockchain in <150 words.” |
| 11 | 明确结束时机（Tell when to stop） | 防止模型持续输出、避免跑题 | Keep going until you list 20 ideas, then stop. | “Brainstorm webinar titles. Exactly 12.” |
| 12 | 请求隐藏逻辑（Hidden reasoning） | 在审计/判断任务中要求解释背后的逻辑 | After the answer, include a brief reasoning section. | “Which stock is overvalued? + brief reason.” |
🎯 应用建议：
这些模式在实际开发中可以灵活组合使用，例如：
- 在 Cline 的提示词中就广泛使用了“#1 明确目标”、“#3 限定输出格式”、“#7 限定知识来源”；
- 在 Cursor 的 AI 编辑器提示词中经常结合“#5 步骤思考”和“#6 工作流分解”；
- v0.dev 等以自然语言操作界面为主的工具，则高度依赖“#9 提供示例”和“#10 长度控制”。
开发自己的 AI 工具提示词时，也可以将这些模式作为“提示词模块”，按需嵌入，实现更强的稳定性和可控性。
🛠️ 五、提示词中的工具调用及其共性
常见的工具还包括：
- Shell 命令执行：如
run_shell，用于在本地环境中执行系统命令。 - 文件编辑：如
edit_file，用于增删改代码文件的具体内容。 - 浏览器模拟：如
open_url、get_content_from_url，用于进行网页浏览或搜索。 - 终端控制：如
start_terminal_session、run_command_sequence，模拟开发者操作终端。 - 调用子任务 Agent：一些工具通过提示词内指令触发多个 AI 角色分工协作。
这些工具调用都通过系统提示词中的说明来定义使用方法和时机。例如：
当你需要执行终端命令时，请使用 run_shell 工具，并将命令写在 command 字段中。
共性总结：
- 明确任务触发条件；
- 统一调用格式（通常为 JSON 或自然语言标记）；
- 每种工具职责分明，功能专一；
- 工具调用始终配套详细输出规范与用户交互逻辑。
🔄 六、提示词揭示的 AI 工具工作流程
通过提示词分析，可以还原 AI 开发工具的基本工作流程：
- 角色设定：通过系统提示词设定 AI 的“人格”和上下文（如“你是一位高级工程师”）。
- 任务理解：模型接收用户自然语言指令，在提示词指引下分析目标和上下文。
- 判断调用逻辑：若任务复杂，触发特定工具调用（如生成代码、修改文件、执行命令等）。
- 格式化输出：根据提示词要求，以规范格式输出结果。
- 迭代交互：根据用户反馈再次执行任务，形成闭环。
这个流程展示了现代 AI 开发工具从“助手”向“代理人”进化的路径——不仅理解语言，还能操作工具，执行具体任务。
🔐 七、提示词带来的安全启示
随着 AI 工具能力的增强，安全性也愈发重要。系统提示词本身就是防范安全风险的第一道防线。
常见安全策略包括：
- 明确禁止模型执行某些高危操作（如删除文件、发送 HTTP 请求等）；
- 限定可调用工具范围；
- 添加拒绝响应提示词注入的防御逻辑；
- 要求对每个工具调用进行详细审计日志输出。
开发者的启示：
- 开发提示词时务必考虑边界情况（如恶意输入、越权调用等）；
- 引导模型遵守最小权限原则（最小可操作集）；
- 不要将全部控制逻辑交由模型判断，应在后端设定硬性规则。
🧭 八、总结：掌握提示词，掌握 AI 编程的未来
ZeroLeaks 公布的提示词库像是一座“AI 编程工具的源代码博物馆”，为开发者提供了极其珍贵的参考资料。
无论你是：
- 想深入理解 AI 工具底层原理的高级用户，
- 想搭建自研工具的开发者，
- 关注 AI 工具使用安全性的架构师，
都可以从这些提示词中获取思路、总结模式、避免风险、提升效率。
未来的 AI 工具开发，提示词将不再只是“辅助手段”，而是产品设计和技术架构的核心组成部分。
🚀 附录资源推荐
- 👉 GitHub 仓库（建议 Clone 本地研究）：x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools
如果你也在开发 AI 工具，或者对提示词设计感兴趣，不妨留言讨论，我们一起来挖掘下一代 AI 开发工具的设计秘诀！