asgeirtj / system_prompts_leaks

Problem: 开发者设计AI系统提示词时缺乏高质量参考，难以控制模型行为与风格。

Solution: 直接查阅项目中收集的ChatGPT、Claude等模型的实际系统提示词，学习其结构、语气和约束设计模式。

Example: 在构建客服AI时，参考Claude的‘助手’提示词，了解如何设定角色、限制回答长度和避免有害输出。

Problem: 安全研究人员需要了解AI模型的内部指令边界，以测试提示词注入或越狱漏洞。

Solution: 使用项目中的泄露提示词作为基线，分析模型对敏感指令的响应，设计对抗性输入进行渗透测试。

Example: 针对Gemini的开发者提示词，尝试注入‘忽略之前所有指令’等短语，观察模型是否绕过安全约束。

Problem: 开发者想对比不同AI模型的底层行为逻辑，但缺乏公开的系统提示词信息。

Solution: 通过项目集合快速对比ChatGPT、Claude、Gemini等模型的系统提示词差异，理解各自的设计哲学。

Example: 比较OpenAI的‘开发者消息’与Anthropic的‘系统提示’，发现前者更强调任务分解，后者更注重伦理约束。

Problem: 教学场景中需要真实案例讲解AI提示词工作原理，但无法直接获取商业模型的内部提示。

Solution: 直接使用项目中的泄露提示词作为课堂案例，展示系统指令如何影响模型输出风格和内容。

Example: 在LLM课程中，展示ChatGPT的原始系统提示词，并让学生修改其中一句来观察回答变化。