GitHub 8.3 万 Star！这个项目把 Devin、Cursor 的核心 Prompt 全扒光了

5天前发布

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我发誓，这是我今年在 GitHub 上看到的最“暴力”的项目，没有之一！

当我第一次点开这个名为
system-prompts-and-models-of-ai-tools 的仓库时，我以为又是一个平平无奇的 Prompt 集合。但当我深入几分钟后，我头皮发麻，心跳加速——我挖到宝了！这根本不是一个项目，这简直是一场对当前所有主流 AI 编程工具的“降维打击”！

它彻底撕下了 Devin、Cursor、Replit Agent 这些顶尖 AI 工具神秘的面纱，将它们最核心、最宝贵的资产——系统提示词（System Prompts）和内部工具定义——赤裸裸地展目前我们面前。

为什么说它“封神”了？它解决了 AI 开发的终极黑箱！

我们都在惊叹 Devin 的自主编程能力，也享受 Cursor 带来的智能编码体验。但你有没有想过，这一切魔法背后，究竟是模型强，还是另有玄机？

这个项目给出了答案：顶级的 AI 应用，从来不是靠花哨的模型本身，而是靠一套“工业级”的、经过千锤百炼的 System Prompt 和一套设计精巧的工具调用（Tool-Using）流程。

这个仓库，就是把这套价值连城的“工业母机”给你搬了过来，开箱即用！

如果你以为这里只是一堆文本，那就大错特错了。深入研究后，你会发现两个颠覆你认知的技术亮点：

教科书级的 Prompt 工程学： 忘掉你那些只有几句话的简单 Prompt 吧。这里的每一个 System Prompt，尤其是来自 Devin 或 Cursor 的，都是一篇长达数千词、逻辑严密、角色定义极其精准的“万字长文”。它详细定义了 AI 的身份、目标、能力边界、思考链（Chain-of-Thought）模式、输出格式（如 JSON、XML），甚至包括了在遇到问题时的回退与反思机制。这才是真正驱动 AI Agent 像人一样思考的“操作系统内核”。
AI Agent 的“策略模式”与工具集： 项目中不仅有 Prompt，更有大量关于 Tools 的定义。你会清晰地看到，一个复杂的编码任务是如何被拆解成一个个原子化的工具调用的。例如，file_read, file_write, execute_shell_command 等。这些工具的定义和描述本身，就是对 AI 的一种隐性指导。它完美诠释了 AI Agent 的核心设计思想：通过一种类似“策略模式”的插拔式设计，让大模型从一个“思考者”转变为一个“行动者”，在封闭的工具箱内完成精准、可控的操作。

不信？直接去看 [Devin AI/](./Devin%20AI/) 目录下的 prompts 文件。 你会立刻清楚，所谓的“全球首位 AI 软件工程师”，其智能的基石究竟是什么。那份详细到令人发指的指令集，就是它的“源码”！

对于 AI 工程师 / Prompt Engineers： 这不再是你的灵感来源，这是你的军火库！别再闭门造车了，直接站上巨人的肩膀，学习顶级团队是如何驯服大模型的。把这些 Prompt 应用到你的 RAG 或 Agent 系统里，效果立竿见影。
对于后端 / SRE 工程师： 想构建强劲的内部运维工具或自动化脚本吗？参考 Replit Agent 或 VSCode Agent 的实现，你可以快速打造出一个能理解自然语言、操作内部系统的智能助手，彻底告别繁琐的命令行。
对于产品经理 / AI 创业者： 这简直是一份“免费”的、最深度的竞品分析报告。通过这些 Prompts，你可以清晰地洞察每个产品的能力边界、设计哲学和实现路径，为你的产品决策提供无可辩驳的依据。