完整版v0、Cursor、Manus、Augment Code、Same.dev、Lovable、Devin、Replit Agent、Windsurf Agent、VSCode Agent、Dia Browser、Xcode、Trae AI、Cluely与Orchids.app（及其他开源项目）的系统提示词、工具与AI模型。
该项目是一个专注于收集与分析各类AI编程助手和开发工具内部工作机制的资源库。核心内容汇集了超过三万行来自V0、Cursor、GitHub Copilot、Devin、Windsurf等三十余款流行及开源AI工具的“系统提示词”与模型配置信息。这些提示词如同指挥AI行为的内部剧本，决定了工具如何思考与响应。通过剖析这些资料，开发者可以深入理解不同AI工具的设计逻辑、能力边界与实现方法，从而更好地定制、优化自己的AI应用，或在新产品研发中获得灵感与参考。项目对AI工程师、研究者以及任何希望深入探索AI辅助编程底层原理的人员具有很高的实用价值。
💡 应用场景
这个项目最适合需要深入理解、定制或优化AI编程助手的开发者，提供现成的系统提示词模板和配置参考。
AI助手性能优化
问题：开发者使用Cursor、VSCode Copilot等AI编程助手时，发现生成的代码质量不稳定或不符合预期。
方案：参考项目中对应AI工具的系统提示词，了解其工作原理和优化方向，调整自己的使用方式或本地配置。
示例：查看Cursor的系统提示词，了解它如何处理代码补全、重构等任务，从而在提问时使用更有效的指令格式。
构建自定义AI助手
问题：开发者想基于开源模型（如Claude、GPT）构建自己的编程助手，但不知道如何设计有效的系统提示词。
方案：直接参考项目中Devin、Replit Agent等成熟AI助手的系统提示词作为模板，快速搭建基础框架。
示例：想开发一个专注于Python数据处理的AI助手，可以借鉴Devin的提示词结构，然后替换具体的技术栈和任务描述。
AI工具选型评估
问题：开发者在众多AI编程工具（Cursor、Windsurf、v0等）之间难以选择，不了解各自的特点和适用场景。
方案：通过对比项目中不同工具的系统提示词和模型配置，快速了解它们的核心功能、设计哲学和擅长领域。
示例：比较Cursor和Windsurf的提示词，发现Cursor更注重代码生成和解释，而Windsurf更强调交互式调试，从而根据团队需求做出选择。
提升AI代码生成质量
问题：开发者使用AI生成代码时，经常需要反复调试提示词才能得到满意的结果，效率低下。
方案：学习项目中超过3万行的系统提示词实例，掌握不同场景下的最佳实践和结构化提示技巧。
示例：需要生成React组件时，参考Lovable或v0的提示词模板，了解它们如何描述组件结构、状态管理和样式要求。
📊 项目信息
- Stars
- ⭐ 124,080
- Forks
- 31,939
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- +1,241
- 排名
- #13
- 收录
- 总榜
- 趋势日期
- 2026年2月25日
- 最后推送
- 2026/2/17
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