
今天,我要给大家带来一个重磅分享:一个 GitHub 仓库曝光了 20 多个热门 AI Agent 的系统提示词(System Prompts)、工具和 AI 模型细节!除了 Manus,Cursor,还有 kiro,windsurf,trae 等。
这个仓库涵盖了从 Manus 到 Cursor 等众多知名 AI 工具的内部结构,总计超过 7500 行代码和洞见。如果你是对 AI Agent 感兴趣的开发者、研究者或爱好者,这绝对是一个宝藏资源。
在 AI 时代,系统提示词是大型语言模型(LLM)如 GPT 系列的核心“指令集”,它决定了 AI 的行为、逻辑和输出质量。许多商业 AI 工具(如代码助手、浏览器代理)都依赖精心设计的提示词来实现复杂功能。但这些提示词往往被视为商业机密,很少公开。
这个仓库的亮点在于,它收集并提取了多个 AI Agent 的系统提示词。其中,大部分是由仓库维护者亲自提取的(除了已开源的 Manus、Dia 和 Cluely 等),提供了对这些工具结构和功能的深入洞见。仓库最新更新于 2025 年 8 月 12 日,保持了较高的时效性。
如果你是 AI 创业者或开发者,这里不仅仅是“抄作业”的地方,更是学习 AI 设计的最佳教材。通过分析这些提示词,你可以了解如何构建高效的 Agent 系统,比如如何处理用户查询、集成工具链、优化输出等。
仓库以文件夹形式组织内容,每个文件夹对应一个 AI 工具,包含系统提示词、工具描述和模型配置。以下是部分关键曝光(基于仓库目录,共 12 个主要文件夹+4 个开源提示词集合,超过 20 个 Agent 相关洞见):

这些文件夹总计提供了超过 7500 行内容,涵盖 AI Agent 的方方面面:从基本查询处理到高级工具集成(如 API 调用、图像分析)。例如,在 Manus 的提示中,你能看到如何使用“工具链”来桥接外部服务;在 Cursor 中,则有详细的“思考步骤”设计,确保 AI 输出逻辑清晰。
从 Manus 到 Cursor 的代码革新,这个仓库让我们窥见 AI Agent 的“黑箱”内部。未来,AI 将更智能、更高效,而这一切都源于优秀的系统提示设计。快去 GitHub 探索吧,或许下一个爆款 AI 工具,就出自你的手中!
这个仓库名为“system-prompts-and-models-of-ai-tools”,由用户 x1xhlol 维护,仓库地址:
https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools
惊喜,Issue 列表和 PR 列表中还有很多未合并的。