System Prompt Skills

一套可直接使用的 Agent skill 工具包——从 165 个顶级 AI 产品系统提示词中，蒸馏出 15 个可复用的系统提示词设计模式。

它不是泄露提示词合集，也不是 prompt 模板库。原始提示词只是语料来源，本仓库保留的是可迁移的方法论：身份、人格、工具、安全、记忆、上下文、搜索、引用、输出、移动端、语音端和编程代理的系统级设计模式。

这套 skills 能解决什么问题

• 想设计一个稳定的 AI 产品 system prompt，但不知道从身份、工具、安全还是输出格式开始
• 想把 Chat 助手升级为 Agent，需要工具权限、任务路由、子代理和上下文管理
• 想降低 prompt injection、越权工具调用、记忆污染和引用不可审计等风险
• 想为移动端、语音端、代码代理、AI 搜索等不同场景设计专用提示词
• 想学习 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Perplexity 等产品在系统提示词层面的共性模式

蒸馏了什么

本仓库从 asgeirtj/system_prompts_leaks 语料中提取了 15 个 Agent skill，按系统提示词工程的四层组织：

核心架构层

• persona-design：身份与角色边界设计
• personality-system：可插拔人格与语气层
• tool-specification：工具定义、发现、权限与生命周期
• safety-guardrails：安全防线、拒答策略与伦理边界
• memory-system：长期记忆、静默应用与敏感边界

交互控制层

• output-formatting：输出长度、格式、风格与反机械化表达
• conversation-flow：意图分类、澄清策略、任务路由与自主度控制
• search-integration：搜索触发、查询生成、来源优先级与知识检索
• citation-system：引用格式、溯源机制与可审计回答

工程支撑层

• context-management：token 预算、上下文压缩、延迟加载与缓存感知
• agent-delegation：子代理分工、上下文隔离与任务生命周期
• injection-defense：提示注入防御、内容信任分级与反泄露规则

场景适配层

• voice-optimization：语音助手的简洁、口语化与音频安全
• mobile-adaptation：小屏幕响应层级、移动端格式限制与原生工具适配
• code-engineering：编程代理的 Git 安全、代码编辑和验证循环

Generated by Cangjie Skill

本仓库由 cangjie-skill 生成——一个把高价值文本蒸馏成可执行 Agent skills 的开源工具链。

cangjie-skill 基于 RIA-TV++ 方法论，将原始材料中的方法论、框架、原则提取为原子化 skill，可被 AI agent 在真实场景中直接调用。

仓库结构

system-prompt-skills/
├── README.md              ← 你正在看的
├── README.en.md           ← English version
├── LICENSE                ← MIT
├── OVERVIEW.md            ← 语料库整体理解
├── INDEX.md               ← 15 个 skill 的全景图和组合指南
├── candidates/            ← 候选模式池
├── rejected/              ← 被淘汰候选
└── */SKILL.md             ← 15 个可执行 system prompt skills

如何使用

1. 先浏览 INDEX.md，根据产品形态选择组合路径
2. 如果从零设计 AI 产品，优先从 persona-design、safety-guardrails、output-formatting 开始
3. 如果构建 Agent，组合 tool-specification、conversation-flow、agent-delegation、injection-defense
4. 如果做 AI 搜索或 RAG，组合 search-integration、citation-system、context-management
5. 将相关 SKILL.md 的触发条件、执行步骤和边界条件接入你的 agent 框架

来源与致谢

• 语料：asgeirtj/system_prompts_leaks
• 覆盖厂商：Anthropic、Google、OpenAI、xAI、Perplexity、Meta、Mistral、Notion、Warp、Brave 等
• 蒸馏时间：2026-05-04

特别感谢 asgeirtj/system_prompts_leaks 对各类 AI 产品系统提示词的公开整理。本仓库的 15 个 Agent skills 是在这个原始语料项目基础上，用 cangjie-skill 方法论进一步抽取、归纳和重构而成。站在巨人的肩膀上，才有了这套可复用的系统提示词设计模式库。

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关于作者

袋鼠帝 kangarooking — AI 博主，独立开发者。AI Top 公众号「袋鼠帝 AI 客栈」主理人

火山引擎领航 KOL，百度千帆开发者大使，GLM 布道师，Trae 昆明第一任 Fellow

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