一個名為 System Prompts Leaks 的開源項目正以逾 6.3 萬星標成為 AI 圈近期最受矚目的技術資料庫。它逐字收錄了 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 等各大聊天機器人背後的系統提示詞，也就是模型在用戶輸入第一句話之前所接收到的整套隱藏指令。該項目由開發者 asgeirtj 於 2025 年 5 月建立，至今持續高頻更新，甚至被《華盛頓郵報》引用製作互動報導，成為研究 AI 運作透明度的第一手素材。
System Prompts Leaks 是一個開源資料庫，逐字收錄各大 AI 聊天機器人的系統提示詞，涵蓋 Anthropic、OpenAI、Google、xAI 等主流廠商，星標超過 6.3 萬。它讓用戶看到模型背後的隱藏指令與安全規則，是理解 AI 行為與透明度的關鍵參考資源。
System Prompts Leaks 是什麼？
System Prompts Leaks 顧名思義，是一個專門收集並公開「系統提示詞」的開源專案。所謂系統提示詞，是開發者在用戶每一輪對話開始前，預先注入給模型的指示，內容涵蓋角色設定、行為規範、工具使用方式、安全與隱私規則等。這些指令平常被深藏於介面之後，一般用戶不會看到，但這個項目將其逐字「洩漏」並整理成可讀的 Markdown 文件。
該項目的核心吸引力在於它的完整與時效。從 Claude Fable 5、Claude Opus 5，到 ChatGPT 5.6 Sol、Codex GPT-5.6，再到最新的 Gemini 3.7 Flash、Meta Muse Code，幾乎所有主流旗艦模型都被收錄。項目以廠商分類組織（Anthropic、OpenAI、Google、xAI、Meta、Mistral、Kimi 等），並按模型、工具、舊版本分門別類，方便檢索與比對。
System Prompts Leaks 是一個 GitHub 開源資料庫，系統性收集並公開 ChatGPT、Claude、Gemini 等聊天機器人的系統提示詞。它按廠商與模型分類整理成 Markdown 文件，讓一般人也能看到 AI 背後的真實指令設定。
System Prompts Leaks 收錄了哪些 AI 平台？
該項目覆蓋範圍極廣，幾乎囊括所有一線 AI 產品。在 Anthropic 部分，收錄了 Claude Fable 5、Claude Opus 5、Claude Code、Claude Design 等完整提示詞，並延伸至子代理、技能、Slash 指令與 MCP 伺服器等元件。OpenAI 方面則有 ChatGPT 5.6 Sol、ChatGPT 5.5 Thinking、Codex GPT-5.6 等完整系統提示詞，以及 API 注入提示與語音模式等多個變體。
Google 與 xAI 同樣是重點對象，包含 Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.1 Pro、Antigravity CLI，以及 Grok 4.5、Grok Build 等。此外，項目亦收錄 Perplexity、Microsoft Copilot、Cursor、Meta AI、Mistral、Kimi K2.6 等平台的提示詞，甚至包括 Reddit Answers、Brave Search、Zed AI 等較小眾產品的設定，總體規模在開源同類項目中數一數二。
項目涵蓋 Anthropic、OpenAI、Google、xAI、Meta、Perplexity、Microsoft 等主要 AI 廠商，並延伸至 Cursor、Kimi、Mistral 等平台。收錄內容以主流旗艦模型為主，並包含工具、技能、子代理與 API 提示等多層級指令。
為什麼系統提示詞洩漏會引起如此大的關注？
系統提示詞之所以成為熱點，是因為它揭示了 AI 產品設計的「黑箱」內幕。開發者透過這些指令對模型施加細緻的行為約束，例如性格設定、拒絕範圍、隱私保護機制，甚至是針對特定話題的處理方式。這些資訊過去被視為商業機密，如今被完整公開，自然引發產業與學界的強烈興趣。
對產業而言，這份資料是理解競爭對手產品設計的珍貴窗口；對研究者與開發者而言，它是學習如何撰寫高品質系統提示詞的實戰範本；對一般用戶而言，它則回答了「AI 為什麼會這樣回應」的疑問。該項目被《華盛頓郵報》與 CEPS 的 AI World 等機構引用，正說明其價值已超越單純的技術收藏，成為公共討論 AI 透明度的重要素材。
系統提示詞洩漏揭露了 AI 產品的隱藏設計與安全規則，滿足產業研究、開發學習與公眾知情三重需求。它把原本商業化的「黑箱指令」變成公開資料，也被華盛頓郵報等媒體引用，成為討論 AI 透明度的重要素材。
System Prompts Leaks 對 AI 產業有什麼影響？
這個項目的影響力體現在幾個層面。首先是透明度推動，它將各家廠商的隱藏設定攤開在陽光下，迫使企業重新思考提示詞的保密與治理策略；其次是生態教育，大量開發者得以研究頂尖產品如何設計系統提示詞，加速整體 prompt engineering 能力的提升。
在商業化層面，該項目亦展現出開源資料的龐大流量價值，被 Latitude 等工具以開源 Agent 分析服務贊助，顯示社區對這類資料的高度需求。對監管與合規討論而言，它也提供了具體案例，讓人們得以檢視 AI 產品在隱私、內容安全與行為規範上的實際做法，是平衡企業利益與公眾知情權的重要參考。
該項目推動 AI 透明度，讓隱藏指令成為可檢視的公開資料，並加速產業的提示詞教育。它同時因為龐大流量吸引商業贊助，也為監管合規討論提供具體案例，影響力已從技術社群擴散至公共層面。
如何快速開始使用 System Prompts Leaks？
使用這個項目非常簡單，無需安裝任何軟體。直接前往 GitHub 上的 asgeirtj/system_prompts_leaks 倉庫，頁面即可依照廠商與模型瀏覽各份提示詞文件。如果希望查閱特定內容，可在項目搜尋欄輸入模型名稱（例如「Gemini 3.7 Flash」或「Claude Code」），便能快速定位對應文件。
對開發者而言，可以將整個倉庫 clone 到本地，用於全文搜尋、離線比對或自動化分析。項目採用 Creative Commons Zero 授權，代表這些公開的提示詞資料幾乎不受著作權限制，可自由複製與衍生，進一步降低使用門檻，適合需要大量比對不同模型指令的研究者與團隊。
前往 GitHub 的 asgeirtj/system_prompts_leaks 倉庫即可直接瀏覽，無需安裝。可按廠商或模型搜尋提示詞，開發者亦可 clone 全文搜尋。項目採 CC0 授權，內容幾乎可自由使用，適合研究與教學。
System Prompts Leaks 值得一試嗎？
對於關心 AI 技術演進的人來說，System Prompts Leaks 無疑是一個值得收藏的項目。它不只能滿足對 AI 內部運作的好奇心，更能作為學習高階提示詞撰寫、研究產品設計差異的實用工具。逾 6.3 萬星標與持續的高頻更新，已證明其在開源社群中的生命力與重要性。
總體而言，這個項目以「開放」對抗「黑箱」，將最前線 AI 產品的秘密指令化為可共享的公共知識。無論是產業人士、開發者或一般讀者，都能從中找到有價值的資訊。它既是一份珍貴的技術檔案，也是一面反映 AI 時代透明度與商業秘密拉鋸的鏡子。
值得。System Prompts Leaks 以逾 6.3 萬星標與持續更新，提供全系列 AI 系統提示詞，既能滿足好奇心，也是學習高階 prompt engineering 與研究產品設計差異的實用工具，適合各層級讀者收藏。
出處連結在哪裡？
本文章內容以 GitHub 開源專案 asgeirtj/system_prompts_leaks 為基礎撰寫，該專案的原始資料與完整提示詞清單均可於下列連結查閱。所有數據（星標數、收錄範圍、更新時間）皆以截至撰文當日的公開資料為準。
來源： asgeirtj/system_prompts_leaks — GitHub
出處為 GitHub 專案 asgeirtj/system_prompts_leaks，所有系統提示詞原文與清單皆可於該倉庫查閱。本文數據以撰文日當下的公開資料為準，並註明來源連結供讀者進一步核對。
常見問題有哪些？
System Prompts Leaks 是官方發布的嗎？ 不是。它是由第三方開發者收集並整理的開源資料庫，內容來自公開或研究性取得，並非各 AI 廠商的官方文件。
使用這些提示詞是否合法？ 項目採用 Creative Commons Zero（CC0）授權，公開的提示詞資料幾乎不受著作權限制，可供自由使用、複製與衍生，但仍應留意各廠商的相關條款。
提示詞會定期更新嗎？ 會。項目以高頻率更新，常伴隨新模型發布立即收錄對應提示詞，例如最新加入的 Gemini 3.7 Flash 與 Meta Muse Code。
可以下載全部內容離線使用嗎？ 可以。將倉庫 clone 至本地即可離線搜尋與分析全部提示詞，適合需要大量比對不同模型指令的研究用途。
這個項目對開發者有什麼幫助？ 它可以作為學習頂尖產品提示詞設計的實戰範本，幫助開發者掌握系統提示詞的撰寫技巧、行為約束與工具整合方式，提升自家 AI 應用的品質。