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什么是System_Prompts_Leaks？

System_Prompts_Leaks是一个收集了主流AI模型和Agent系统提示词的开源项目。它收录的内容包括：

• Anthropic系列：Claude Fable 5、Opus 4.8、Claude Code、Claude Design

• OpenAI系列：ChatGPT 5.5 Thinking、GPT 5.5 Instant、Codex

• Google系列：Gemini 3.5 Flash、3.1 Pro、Antigravity

• 其他：xAI Grok、Cursor、Copilot、VS Code、Perplexity等

项目采用CC0-1.0许可证，使用JavaScript编写，持续更新。截至目前，已获得44.2k Star，是AI社区最受关注的开源数据集之一。

系统提示词为何重要？

系统提示词（System Prompt）就像是大模型的“家规”。它是一套内置的规则，在用户输入之前被注入，用于定义模型的角色、行为边界、输出格式等核心参数。它告诉模型：你是谁、该怎么说话、能做什么、不能做什么。这不是用户输入的具体问题，而是模型从“出生”就带在身上的“剧本”。不同AI公司采用了截然不同的设计哲学，分析这些提示词可以窥见各家的产品策略和技术路线。

泄露的系统提示词深度分析

Anthropic系列：极致的安全与合规

Anthropic的提示词以全面、细致著称，往往长达数千字。以Claude 3 Opus的提示词为例，包含以下核心模块：

1. 身份声明：明确自己是“Claude，由Anthropic开发的AI助手”，语气温暖但专业。

2. 核心价值观：强调“有帮助、无害、诚实”（HHH原则），要求在所有回答中平衡这三个目标。

3. 儿童安全指令：禁止任何可能伤害儿童的内容，即使是在虚构故事中。

4. 网络安全警告：提醒Claude不要辅助网络攻击、恶意软件开发或社会工程。

5. 注入检测系统：内嵌一套复杂的规则，帮助Claude区分系统消息和用户可能构造的欺骗性输入。例如，提示词会指示Claude忽略用户指令中试图覆盖系统设定的部分，并标记可疑模式。

6. 输出格式约束：要求回答保持结构化，对于编程问题优先给出可运行代码，对于解释性问题优先给出简明摘要。

Claude Code的提示词则更侧重于编程场景，增加了“代码质量检查”、“测试覆盖建议”、“性能分析”等模块，要求Claude在生成代码时主动考虑可维护性和安全性。

OpenAI系列：灵活与通用化

ChatGPT的系统提示词相对简洁，更注重通用性和对话流畅性。其特点是：

• 角色设定较模糊，允许模型根据用户输入动态调整风格。

• 对安全限制的表述较为通用（如“不要生成有害内容”），未像Anthropic那样列举具体场景。

• 强调“有用的助手”形象，鼓励模型在不确定时主动提问澄清。

GPT-5.5 Thinking的提示词则增加了“思考步骤”模块，要求模型在回答问题前先输出内部推理过程（但不对用户可见），这有助于提升复杂问题的解决精度。

Google系列：强调搜索与事实性

Gemini的提示词特别注重“事实准确性”，要求模型在提供信息时注明来源或置信度。此外，由于Gemini深度集成Google搜索，提示词包含了对搜索引擎调用的指令，指导模型何时以及如何使用搜索增强回答。这与其他纯生成式模型形成鲜明对比。

其他模型：xAI Grok的幽默风格

xAI的Grok被赋予了“幽默、不拘一格”的性格，提示词中明确允许模型在适当时候“开玩笑”和“讽刺”，这与Elon Musk的个人风格一致。这种差异化定位在提示词层面就得到了体现。

提示词注入攻击与防御

System_Prompts_Leaks项目也间接暴露了提示词注入（Prompt Injection）的风险。攻击者可能利用泄露的系统提示词来设计越狱（jailbreak）语句，试图覆盖或绕过安全限制。项目维护者在README中提醒使用者：本数据仅用于研究和教育，不得用于恶意目的。同时，多家人工智能公司已经采用了更强大的对抗性训练，即使提示词公开，攻击成功率也大幅降低。

从防御角度看，这些泄露的提示词也为工程师提供了宝贵参考：

• 如何设计健壮的“边界检查”逻辑

• 如何格式化系统提示使其难以被覆盖

• 如何嵌入“水印”或“指纹”以追踪泄露源头

工程化启示：如何利用这些提示词

对于AI应用开发者，System_Prompts_Leaks提供了直接的学习素材：

1. 角色塑造：参考各家风格，为自己的AI应用设计更生动的角色。

2. 安全防护：学习Anthropic的注入检测机制，增强自身系统的鲁棒性。

3. 输出约束：借鉴格式指令，让模型返回更结构化的数据，便于下游解析。

4. 多轮对话管理：分析如何维护对话状态和上下文，优化用户体验。

已有多个开源项目基于这些提示词构建了“提示词模板库”，供开发者快速复用。

伦理与法律争议

System_Prompts_Leaks项目也引发了激烈的伦理讨论。一方面，系统提示词是AI公司的核心知识产权，泄露可能违反服务条款；另一方面，其公开有助于提高透明度和促进研究。部分AI公司曾向项目维护者发出下架请求，但维护者以“公共知识”为由保留，并强调所有提示词均来自公开渠道或社区共享，不涉及黑客行为。

法律专家指出，提示词是否受版权保护仍存争议（通常被视为功能性文本），但无论如何，该项目推动了行业对“AI透明度”的思考。一些公司已开始主动公开部分提示词（如OpenAI的Moderation提示词），作为合规努力的一部分。

社区贡献与持续更新

项目采用JavaScript编写，维护了一个提示词列表，并定期更新。贡献者可以通过提交Pull Request添加新发现的提示词或更新已有内容。为了确保真实性，每个提示词都附有来源链接（如截图、官方文档或已知社区发现）。截至目前，已收录超过30个不同模型/产品的提示词，并且数量仍在增长。

未来方向

项目计划增加提示词的“对比分析”功能，例如高亮不同模型之间的相似点和差异点，以及可视化提示词的长度、复杂度等指标。此外，还考虑提供“提示词演化”时间线，展示同一模型在不同版本中提示词的变化，从而反映公司策略的调整。

总结

System_Prompts_Leaks虽然是一个争议性的数据集，但无可否认地成为了AI透明度运动的重要一环。它让开发者、研究者和普通用户得以一窥AI产品的“潜意识”，推动了更开放的技术讨论。对于任何从事AI产品开发、提示词工程或AI安全的人来说，这个项目都是一份不可多得的参考手册，但其使用必须严格遵守伦理规范。