GitHub 上一个叫 system-prompts-and-models-of-ai-tools 的仓库，已经 11.8 万 Star，堪称 AI 行业最大规模的底裤泄露事件。
这个仓库不仅仅有提示词，还包括各家的内部 tools 定义和模型配置。我仔细翻了一遍，扒出了几个真正有价值的发现：
1）Cursor 的 Agent Prompt 足足有 772 行！里面有一条核心设计哲学：「不要猜测，不要编造答案，用工具去查」，它要求 AI 在不确定的时候必须主动调用搜索和读文件，而不是靠幻觉瞎蒙。
2）Cursor 明确禁止 AI 把代码输出给用户看，而是必须用编辑工具直接改文件，从提示词层面就把聊天和干活分开了。
3）所有工具都在提示词里塞了大量的反面示例。不只是告诉 AI 该怎么做，还要告诉它不该怎么做。这跟我自己写 http://AGENTS.md 的经验一模一样，必须把踩过的坑也写进去，AI 才不会反复犯同样的错。
4）Cursor 在代码编辑上有个精妙设计，要求 AI 只写出要改的那几行，其余部分用 `// ... existing code ...` 占位，通过让 AI 做「最小修改」而不是把整段内容重新生成，出错概率直接降一个量级。
以我自己用 Cursor 和 Claude Code 的体验来说，看完这些提示词最大的启发是：AI 编程工具之间的体验差距，核心不是模型，而是提示词工程。几百上千行精心打磨的系统指令，才是拉开差距的关键。
大家有什么好的提示词编写技巧么？欢迎这里分享~
@aigc1024
