asgeirtj/system_prompts_leaks

⭐ 39,970  ·  None  ·  GitHub 仓库

从ChatGPT（GPT-5.5 Thinking）、Claude（Opus 4.7、Opus 4.6、Sonnet 4.6、Claude Code）、Gemini（3.1 Pro、3 Flash、Gemini CLI）、Grok（4.3 beta）、Perplexity等多个AI系统中提取的系统提示词。定期更新。

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一句话总结

一个集中化、社区驱动的系统提示词仓库，覆盖所有主流AI模型，并定期更新。

🔥 核心能力与独特卖点

• 全面的模型覆盖：收录了来自 ChatGPT（GPT-5.5、GPT-5.4、Codex、o4-mini、o3）、Claude（Opus 4.7、Opus 4.6、Sonnet 4.6、Claude Code、Cowork）、Gemini（3.1 Pro、3 Flash、Gemini CLI）、Grok（4.3 Beta、4.2）、Perplexity 以及 Meta AI 的系统提示词。彻底解决了在论坛和推文中四处搜寻泄露提示词的痛点。
• 紧跟最新模型，持续更新：提示词更新频繁，近期新增了 GPT-5.5 Thinking、Claude Cowork 和 Grok 4.3 Beta。告别过时、陈旧的提示词合集带来的挫败感。
• 按提供商和变体清晰组织：目录结构清晰（OpenAI/、Anthropic/、Google/、xAI/），每个模型、个性变体（友好型、务实型）以及工具特定提示词（网页搜索、深度研究、Canvas）均有独立文件。解决了杂乱无章、难以搜索的文本转储痛点。
• 支持社区通过PR贡献：任何人都可以通过 Pull Request 提交修正或新的泄露内容。这将单一故障点转变为众包、自纠错的数据集，能够随着AI格局的变化而扩展。
• 历史版本追溯：在提供最新版本的同时，保留旧版/遗留版本，便于进行对比分析，研究模型指令随时间演变的规律。

技术架构

该项目是一个基于扁平文件的Markdown文档集合。无需代码、无需构建系统、无需依赖。

组件	描述
存储	Git 仓库 (GitHub)
数据格式	Markdown (.md) 文件
组织方式	按提供商划分目录（例如 OpenAI/、Anthropic/）
导航	README 目录，包含指向每个模型文件的链接
版本控制	Git 历史记录，用于追踪随时间的变化
贡献方式	通过 Pull Request 提交新提示词或修正

架构亮点：简单即强大。零基础设施意味着零维护成本。任何拥有 GitHub 账户的人都可以浏览、Fork 或贡献。

快速入门指南

无需安装或执行代码。该项目是一个静态文档仓库。

1. 导航至仓库：https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks
2. 按提供商浏览：点击进入 OpenAI/、Anthropic/、Google/ 或 xAI/ 目录。
3. 阅读提示词：点击任意 .md 文件（例如 OpenAI/gpt-5.5-thinking.md）即可查看提取的系统提示词。

要贡献新提示词：

# Fork 该仓库
# 创建一个新分支
# 将你的 .md 文件添加到正确的提供商目录下
# 提交一个 Pull Request

优点、缺点与用例

优点

• 极其全面：覆盖的模型和变体数量超过任何其他单一来源。
• 始终保持最新：随最新模型版本（GPT-5.5、Claude Opus 4.7）同步更新。
• 零使用门槛：无需代码、无需 API 密钥、无需设置。直接阅读文件即可。
• 社区验证：Pull Request 机制允许社区纠正不准确之处并填补空白。
• 历史记录：提供系统提示词演变的完整时间线，对研究极具价值。

缺点

• 缺乏自动化提取工具：依赖手动收集和泄露内容，准确性无法保证。
• 没有分析或对比工具：你得到的是原始文本，而非差异视图或结构化对比。
• 可能存在过时或不完整的提示词：某些条目可能不完整，或来自旧版模型。
• 无搜索功能：除了 GitHub 的文件搜索外，没有内置的查询能力。

谁不应该使用这个？

• 需要程序化 API 的开发者：如果你需要通过 API 查询提示词或将其集成到流水线中，这个原始 Markdown 仓库需要大量的爬取工作。
• 寻求 100% 验证、官方提示词的用户：由于许多提示词是泄露或注入的，可能包含不准确之处或故意误导的内容。
• 需要托管式、有 SLA 服务的团队：这是一个社区项目，不保证可用性、准确性或更新频率。

理想用例

• AI 研究人员：研究模型指令（个性、约束、拒绝策略）如何跨版本和提供商变化。
• 提示工程师：逆向工程顶级模型的“秘方”，以提升自己的提示词编写水平。
• 透明度倡导者：记录并公开那些支配 AI 行为的隐藏指令。
• 竞争分析：对比 OpenAI、Anthropic、Google 和 xAI 在指令模型方面的差异。
• 安全研究人员：分析注入向量和系统提示词漏洞。

社区与活跃度

这个项目火得一塌糊涂。拥有 39,970 颗星并定期更新（最后更新于 2026 年 5 月 10 日），显然它在 AI 社区中引起了强烈共鸣。其发展势头源于在一个日益不透明的 AI 格局中，人们对透明度的无尽需求。积极收录最新模型——GPT-5.5 Thinking、Claude Cowork、Grok 4.3 Beta——表明维护者和社区始终处于最前沿。如果你关心你的 AI 真正被告知了什么，这是唯一一个值得关注、Fork 并贡献的最佳资源。