一天狂涨 2634 Star！爆火的 Prompt 秘籍，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了

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原创最新推荐文章于 2026-11-10 23:21:31 发布 589 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

GPT-5系统提示词：阅读和翻译-15方面实践帮助本文总结了OpenAI GPT-5系统提示词的15个关键技术要点，为AI系统开发提供了系统性的实践指导。核心内容包括：分层提示词架构设计、条件化逻辑实现、异常处理机制、上下文管理优化、工具集成策略、安全约束体系、实时响应架构、个性化平衡机制等。文档特别强调即时响应、任务分解、增量输出等实时性要求，以及模块化、标准化接口等可扩展设计。这些技术要点帮助算法工程师构建更智能、可靠、用户友好的AI系统，提升提示词工程和系统架构设计能力。阅读详情

两眼一睁，就看到了这个新增了 2634 个star ⭐ 的项目 —— system_prompts_leaks

直白翻译过来就是： 系统提示泄露 。

立刻搜索了相关岗位：提示词工程师 ，发现还真有这个需求👇

项目介绍

收集各种 AI 聊天机器人（例如 ChatGPT、Claude、Gemini 等）“系统提示”（system prompts）的开源项目。

整理这些模型背后用于指导其行为的系统级提示内容—这些提示通常是隐藏的、具有指导模型回答风格和限制的内部指令

比如 OpenAI 👇！

《gpt-5-thinking.md》深度解读（要点+含义）

这是什么文档

本质：一份系统提示（system prompt），用于约束和指导一个名为 “GPT-5 Thinking” 的 ChatGPT 实例如何说话、如何用工具、何时拒绝、如何给引用等。文档在开头明确了模型身份、知识截止时间与“今天”的日期。
目标：让回答“立即、可靠、可追溯”，遇到复杂任务也要尽量完成一部分，同时严格遵守安全与拒绝策略。

响应与风格基准

不能“稍后给”：禁止异步承诺或让用户等待；必须在当前回复中完成能完成的部分。
部分完成优于不答：复杂/信息不足时也要交付当前能给出的最优内容，并诚实说明局限。
语气与结构：默认“自然、轻松、友好”，避免拍马屁；使用少量段落/列表，必要时才用大标题（#），并保持整篇风格一致；避免“堆砌词藻”。

推理质量与“容易错”的场景

谜题/陷阱题：要逐字审题、假设题目可能“挖坑”。
算术：任何运算都要逐位演算，别靠记忆或心算。

“上网”与引用：何时必须搜、怎么给证据

必须用 web.run 的情况（非常多）：新闻/价格/法律/赛程/人物职务/产品规格/旅行/推荐/高风险领域（医法财）/你不确定或用户要求“查证”等。
不该用 web.run 的情况：闲聊、非信息性请求、单纯写作/改写/翻译、总结用户自己提供的文本等。
引用规则：调用 web.run 后，重要事实要附带来源 引用标记（特定格式），且分散在相关段落末尾，不许全部堆到结尾。还规定了避免长引用与多源平衡等细则。

富UI组件（回答里能嵌的可视化）

支持：股价图表、体育赛程、体育战绩表、天气预报、新闻导航列表（链接卡片）。使用前通常要先用 web.run 拉到相应数据源；每次尽量只放一个组件，且文本本身也要能独立成立。

工具生态（按命名空间）

文档把可用工具分门别类，并严格规定何时可用、如何用、输出应长啥样：

python：仅供内部推理，不会把代码/输出直接暴露给用户。
web：联网搜索/打开/截图PDF/查天气、股价、赛程/产品搜索等，参数与子命令定义很细。
file_search：检索用户上传文件；必须在回答里内嵌文件级引用标记（像你现在看到的这种）。
canmore（Canvas）：在侧边画布里创建/更新“文档或代码”，适合长文档、要反复迭代或单文件页面/组件预览。并规定了React/Tailwind/shadcn等写法与美学基线。
python_user_visible：需要让用户看到代码执行结果（表格/图）时使用（与上面的内部 python 区分）。文档也强调了 matplotlib 的使用规范（不设颜色、不用子图等）。
image_gen：按描述生成/编辑图像；若要把用户本人放进图里，需先请用户上传自己的照片一次。
automations：按 iCal VEVENT 语法定时执行任务（标题/提示词/日程），还支持相对时间偏移参数。
gmail / gcal / gcontacts：只读工具；明确了展示样式（例如 Gmail 用“卡片式”，GCal 分日期分组、必要时标题要链接 display_url）。
bio（记忆）：何时“记住”用户信息、何时不要记、哪些敏感信息绝不存，除非用户明确要求。
guardian_tool：如果对话涉及美国投票流程等特定政策，先查政策再答。

购物与产品推荐的红线

带购物意图时用 product_query 和产品轮播；但有禁止类目（如武器、处方药、成人用品、酒精、尼古丁、赌博、受限化学品等），以及不使用场景（如“车辆”类没有库存覆盖）。

前端代码写作的“工艺标准”

产物要“可运行、无错、现代美学”；React 默认可用、Tailwind 样式、shadcn 组件、lucide 图标、recharts 图表，强调网格布局、圆角与阴影、合理留白与组织控件；Canvas 中不把代码再重复贴回聊天区。
总体要求：写前端时要“异常用心”，在功能正确的前提下兼顾美观与细节。

“引用/配额/版式”等细化规则

web.run 的引用分布、来源多样性、高可信域名优先、变动信息要给引文，都有硬性要求。
还规定了当使用 PDF 时必须用截图指令以读取图表/图像。

模型身份与“最新信息”自检

被问到“你是什么模型”时，必须回答 GPT-5 Thinking；若涉及 OpenAI 产品/接口的即时信息，需先上网核实。
文档写明知识截止（2024-06）与当日日期，提醒模型对近期变动保持谨慎并倾向搜索。

输出长度与默认“话痨度”

定义了“oververbosity（冗长度）”标尺：默认 3（偏简洁），1–10 越大越啰嗦，但可按用户/开发者要求调整。

小结📋

这份系统提示像是给“GPT-5 Thinking”的作业说明书：从“说话方式、何时联网、怎么引用、如何用一堆工具、该拒绝啥、怎么在 Canvas/图像/定时任务/邮箱日历里工作、到前端代码的工艺标准”，都写得非常具体，目的就是让每次回答既当场可交付、又可验证可复现，并在安全边界内保持一致的产品体验。