3步复刻v0同款AI助手1万行系统提示词库完整上手指南【免费下载链接】v0-system-prompts-models-and-toolsFULL Augment Code, Claude Code, Cluely, CodeBuddy, Comet, Cursor, Devin AI, Junie, Kiro, Leap.new, Lovable, Manus, NotionAI, Orchids.app, Perplexity, Poke, Qoder, Replit, Same.dev, Trae, Traycer AI, VSCode Agent, Warp.dev, Windsurf, Xcode, Z.ai Code, Dia v0. (And other Open Sourced) System Prompts, Internal Tools AI Models项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/v0s/v0-system-prompts-models-and-tools想让自己的 AI 助手拥有 v0 生成前端界面那样的稳定表现吗本文带你用 3 步把业界主流 AI 编程工具的系统提示词搬进自己的 Agent并配好工具调用。仓库 v0-system-prompts-models-and-tools 汇总了 v0、Cursor、Claude Code、Devin 等 30 余家产品的系统提示词与工具定义你不需要逆向别人家的产品直接拿来用。项目速览这个仓库里有什么 v0-system-prompts-models-and-tools 是一个系统提示词System Prompt即 AI 在每轮对话背后看到的岗位说明书的公开收集库。它把各家 AI 编程工具的提示词原文和配套工具定义Tool Definitions告诉模型你能调用哪些函数、每个参数是什么的 JSON 声明按厂商分目录存放累计约 1.1 万行。它解决的实际问题你自建的 Agent 表现平平往往不是模型不够强而是系统提示词写得太随意。与其凭感觉改不如先看看成熟产品是怎么写的再按自己的场景裁剪。覆盖 30 厂商目录v0、Cursor、Claude Code、Devin、Manus、Replit、Windsurf 等多数厂商同时提供 Prompt提示词 Tools工具定义两份文件可直接对照开源产品提示词集中在Open Source prompts/下含 Codex CLI、Cline、RooCode 等文件为纯文本和 JSON 格式复制粘贴即可用无额外依赖Amp 的 Thread YAML 视图展示提示词在工具配置中的完整结构——这类结构在本仓库每个厂商目录里都有原文可查快速上手从克隆到跑通第一个Agent1️⃣ 把仓库拉到本地只需要 Git没有 Node、Python 等任何运行时要求。终端执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/v0s/v0-system-prompts-models-and-tools仓库只有文本文件克隆下来几秒钟。2️⃣ 找到最通用的一份提示词推荐先看 v0 的那份它是面向写代码的助手场景、结构最完整的样本之一989 行v0 Prompts and Tools/Prompt.txt打开后你会看到典型结构开头定义角色You are v0, Vercels highly skilled AI-powered assistant...然后是行为规则何时向用户提问、怎么调试、图片资产怎么处理最后是可复用的编码规范。这些段落就是你可以直接裁剪到自己 Agent 里的原材料。3️⃣ 配好工具定义让Agent能动手光有提示词Agent 只会说不会做。同一个目录下的Tools.json326 行定义了 10 个工具包括FetchFromWeb抓网页全文、GrepRepo正则搜索代码、ReadFile读文件、SearchWeb联网搜索等。把它随提示词一起交给你的模型调用层Agent 就具备了读文件、查代码的能力。到此你已经拥有一个v0 风格的 Agent 雏形系统提示词负责行为规范Tools.json 负责能力边界。关键配置深讲3个最影响效果的点工具定义的 required 字段怎么配配置项Tools.json 里每个工具的parameters.required数组。怎么配v0 的做法是像GrepRepo把pattern、taskNameActive、taskNameComplete全部列为必填。taskNameActive和taskNameComplete分别是工具执行中/完成时显示在界面上的 2–5 词状态如 Checking SF Weather。为什么这样配把状态文案设为必填模型被迫在每次调用时同步上报进度前端才能实时显示正在做什么而不是转圈等死。这是产品体验和提示词无关、但同样重要的细节。配错会发生什么required 漏掉关键字段比如漏了pattern模型可能发出缺参数的调用工具层直接报错或静默失败去掉状态字段长任务期间界面一片空白用户以为卡死。提示词里的行为边界段落别删配置项v0 提示词中Asking Questions as You Work、Context Management这类小节。怎么配导入后不要整段照搬保留两条关键规则即可——不确定时必须先问用户且提问不能与其他工具调用并行发出历史工具结果可能被压缩需要原文时重新读文件。为什么这样配第一条防止 Agent 自顾自往下做、做完才问你第二条让 Agent 在长任务中知道上下文被截断后如何自恢复。这两条是 v0 长任务稳定的核心原因。配错会发生什么删掉提问规则Agent 会基于错误假设一路生成到最后不理解上下文压缩机制模型在长对话里会反复追问你刚才让我做什么。按模型裁剪提示词而不是全量粘贴配置项同一厂商可能有多模型版本如 Amp/ 目录下的claude-4-sonnet.yaml与gpt-5.yaml分别对应不同模型。怎么配先确认自己用哪个模型只导入对应的版本。YAML 格式的文件里提示词放在system字段的text节点下导入时取该文本即可。为什么这样配不同模型的默认行为差异大厂商会针对性调整措辞和规则优先级混用版本等于让两套互相矛盾的指令打架。配错会发生什么给 GPT 系模型喂 Claude 专用指令常见症状是模型无视部分规则或输出风格与指令预期不符排查半天才发现是版本错配。三种使用方案怎么选同样是拿这些提示词落地方式可以差别很大。按你的现状对号入座方案做法适合谁成本直接接入模型 API把选定的 Prompt.txt 设为 system messageTools.json 转为 OpenAI/Anthropic 的 tools 参数有 API Key、会写基础 HTTP 调用的开发者低半天可跑通导入现成 Agent 框架提示词填进 Dify、n8n 等平台的提示词配置项工具定义导入其插件系统不想写后端、要快速验证想法的人低但受平台字段限制团队内网服务化挑选的提示词版本化存入内部仓库接入 CI改动走评审需要多人协作、追求行为稳定的团队中高需维护流程判断标准只有一条你现在连一个能调模型的 API Key 都没有就先走第 1 方案已有平台账号就第 2 方案多人共用同一个 Agent 且开始在意谁改过提示词再升级到第 3 方案。动手练习搭一个代码检索助手 ️给你 15 分钟做一个最小验证不需要完整 Agent 框架新建任意目录放一个含 3 个以上函数的 TypeScript 文件。调用你的模型system message 用v0 Prompts and Tools/Prompt.txt中角色定义 Coding Guidelines两段约 50 行即可别全量粘贴。tools 参数只保留GrepRepo和ReadFile两个工具定义其余 8 个删掉。提问找出这个目录里所有以handle开头的函数并说明各自作用。验收标准模型先调用GrepRepopattern 形如function\shandle\w再逐文件ReadFile而不是直接猜答案输出中每个函数都带文件路径 行号 作用说明三要素若某函数只有调用没有定义模型如实说明而非编造位置三条都满足说明提示词和工具定义都接对了只满足第一条检查 required 字段是否完整第一条就不满足检查 system message 是否真的传进去了。下一步建议从Cursor Prompts/和Anthropic/Claude Code/Prompt.txt各挑一份与你当前提示词做 A/B 对比固定 5 个测试问题打分把Open Source prompts/下 Codex CLI 与 Cline 的提示词差异读一遍重点看安全约束写法给你的提示词建 git 分支管理每次改动一个点、记录效果避免改了三处不知道哪处有用定期git pull同步仓库更新厂商改提示词本身就是免费的行业情报【免费下载链接】v0-system-prompts-models-and-toolsFULL Augment Code, Claude Code, Cluely, CodeBuddy, Comet, Cursor, Devin AI, Junie, Kiro, Leap.new, Lovable, Manus, NotionAI, Orchids.app, Perplexity, Poke, Qoder, Replit, Same.dev, Trae, Traycer AI, VSCode Agent, Warp.dev, Windsurf, Xcode, Z.ai Code, Dia v0. (And other Open Sourced) System Prompts, Internal Tools AI Models项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/v0s/v0-system-prompts-models-and-tools创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
3步复刻v0同款AI助手：1万+行系统提示词库完整上手指南
3步复刻v0同款AI助手1万行系统提示词库完整上手指南【免费下载链接】v0-system-prompts-models-and-toolsFULL Augment Code, Claude Code, Cluely, CodeBuddy, Comet, Cursor, Devin AI, Junie, Kiro, Leap.new, Lovable, Manus, NotionAI, Orchids.app, Perplexity, Poke, Qoder, Replit, Same.dev, Trae, Traycer AI, VSCode Agent, Warp.dev, Windsurf, Xcode, Z.ai Code, Dia v0. (And other Open Sourced) System Prompts, Internal Tools AI Models项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/v0s/v0-system-prompts-models-and-tools想让自己的 AI 助手拥有 v0 生成前端界面那样的稳定表现吗本文带你用 3 步把业界主流 AI 编程工具的系统提示词搬进自己的 Agent并配好工具调用。仓库 v0-system-prompts-models-and-tools 汇总了 v0、Cursor、Claude Code、Devin 等 30 余家产品的系统提示词与工具定义你不需要逆向别人家的产品直接拿来用。项目速览这个仓库里有什么 v0-system-prompts-models-and-tools 是一个系统提示词System Prompt即 AI 在每轮对话背后看到的岗位说明书的公开收集库。它把各家 AI 编程工具的提示词原文和配套工具定义Tool Definitions告诉模型你能调用哪些函数、每个参数是什么的 JSON 声明按厂商分目录存放累计约 1.1 万行。它解决的实际问题你自建的 Agent 表现平平往往不是模型不够强而是系统提示词写得太随意。与其凭感觉改不如先看看成熟产品是怎么写的再按自己的场景裁剪。覆盖 30 厂商目录v0、Cursor、Claude Code、Devin、Manus、Replit、Windsurf 等多数厂商同时提供 Prompt提示词 Tools工具定义两份文件可直接对照开源产品提示词集中在Open Source prompts/下含 Codex CLI、Cline、RooCode 等文件为纯文本和 JSON 格式复制粘贴即可用无额外依赖Amp 的 Thread YAML 视图展示提示词在工具配置中的完整结构——这类结构在本仓库每个厂商目录里都有原文可查快速上手从克隆到跑通第一个Agent1️⃣ 把仓库拉到本地只需要 Git没有 Node、Python 等任何运行时要求。终端执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/v0s/v0-system-prompts-models-and-tools仓库只有文本文件克隆下来几秒钟。2️⃣ 找到最通用的一份提示词推荐先看 v0 的那份它是面向写代码的助手场景、结构最完整的样本之一989 行v0 Prompts and Tools/Prompt.txt打开后你会看到典型结构开头定义角色You are v0, Vercels highly skilled AI-powered assistant...然后是行为规则何时向用户提问、怎么调试、图片资产怎么处理最后是可复用的编码规范。这些段落就是你可以直接裁剪到自己 Agent 里的原材料。3️⃣ 配好工具定义让Agent能动手光有提示词Agent 只会说不会做。同一个目录下的Tools.json326 行定义了 10 个工具包括FetchFromWeb抓网页全文、GrepRepo正则搜索代码、ReadFile读文件、SearchWeb联网搜索等。把它随提示词一起交给你的模型调用层Agent 就具备了读文件、查代码的能力。到此你已经拥有一个v0 风格的 Agent 雏形系统提示词负责行为规范Tools.json 负责能力边界。关键配置深讲3个最影响效果的点工具定义的 required 字段怎么配配置项Tools.json 里每个工具的parameters.required数组。怎么配v0 的做法是像GrepRepo把pattern、taskNameActive、taskNameComplete全部列为必填。taskNameActive和taskNameComplete分别是工具执行中/完成时显示在界面上的 2–5 词状态如 Checking SF Weather。为什么这样配把状态文案设为必填模型被迫在每次调用时同步上报进度前端才能实时显示正在做什么而不是转圈等死。这是产品体验和提示词无关、但同样重要的细节。配错会发生什么required 漏掉关键字段比如漏了pattern模型可能发出缺参数的调用工具层直接报错或静默失败去掉状态字段长任务期间界面一片空白用户以为卡死。提示词里的行为边界段落别删配置项v0 提示词中Asking Questions as You Work、Context Management这类小节。怎么配导入后不要整段照搬保留两条关键规则即可——不确定时必须先问用户且提问不能与其他工具调用并行发出历史工具结果可能被压缩需要原文时重新读文件。为什么这样配第一条防止 Agent 自顾自往下做、做完才问你第二条让 Agent 在长任务中知道上下文被截断后如何自恢复。这两条是 v0 长任务稳定的核心原因。配错会发生什么删掉提问规则Agent 会基于错误假设一路生成到最后不理解上下文压缩机制模型在长对话里会反复追问你刚才让我做什么。按模型裁剪提示词而不是全量粘贴配置项同一厂商可能有多模型版本如 Amp/ 目录下的claude-4-sonnet.yaml与gpt-5.yaml分别对应不同模型。怎么配先确认自己用哪个模型只导入对应的版本。YAML 格式的文件里提示词放在system字段的text节点下导入时取该文本即可。为什么这样配不同模型的默认行为差异大厂商会针对性调整措辞和规则优先级混用版本等于让两套互相矛盾的指令打架。配错会发生什么给 GPT 系模型喂 Claude 专用指令常见症状是模型无视部分规则或输出风格与指令预期不符排查半天才发现是版本错配。三种使用方案怎么选同样是拿这些提示词落地方式可以差别很大。按你的现状对号入座方案做法适合谁成本直接接入模型 API把选定的 Prompt.txt 设为 system messageTools.json 转为 OpenAI/Anthropic 的 tools 参数有 API Key、会写基础 HTTP 调用的开发者低半天可跑通导入现成 Agent 框架提示词填进 Dify、n8n 等平台的提示词配置项工具定义导入其插件系统不想写后端、要快速验证想法的人低但受平台字段限制团队内网服务化挑选的提示词版本化存入内部仓库接入 CI改动走评审需要多人协作、追求行为稳定的团队中高需维护流程判断标准只有一条你现在连一个能调模型的 API Key 都没有就先走第 1 方案已有平台账号就第 2 方案多人共用同一个 Agent 且开始在意谁改过提示词再升级到第 3 方案。动手练习搭一个代码检索助手 ️给你 15 分钟做一个最小验证不需要完整 Agent 框架新建任意目录放一个含 3 个以上函数的 TypeScript 文件。调用你的模型system message 用v0 Prompts and Tools/Prompt.txt中角色定义 Coding Guidelines两段约 50 行即可别全量粘贴。tools 参数只保留GrepRepo和ReadFile两个工具定义其余 8 个删掉。提问找出这个目录里所有以handle开头的函数并说明各自作用。验收标准模型先调用GrepRepopattern 形如function\shandle\w再逐文件ReadFile而不是直接猜答案输出中每个函数都带文件路径 行号 作用说明三要素若某函数只有调用没有定义模型如实说明而非编造位置三条都满足说明提示词和工具定义都接对了只满足第一条检查 required 字段是否完整第一条就不满足检查 system message 是否真的传进去了。下一步建议从Cursor Prompts/和Anthropic/Claude Code/Prompt.txt各挑一份与你当前提示词做 A/B 对比固定 5 个测试问题打分把Open Source prompts/下 Codex CLI 与 Cline 的提示词差异读一遍重点看安全约束写法给你的提示词建 git 分支管理每次改动一个点、记录效果避免改了三处不知道哪处有用定期git pull同步仓库更新厂商改提示词本身就是免费的行业情报【免费下载链接】v0-system-prompts-models-and-toolsFULL Augment Code, Claude Code, Cluely, CodeBuddy, Comet, Cursor, Devin AI, Junie, Kiro, Leap.new, Lovable, Manus, NotionAI, Orchids.app, Perplexity, Poke, Qoder, Replit, Same.dev, Trae, Traycer AI, VSCode Agent, Warp.dev, Windsurf, Xcode, Z.ai Code, Dia v0. (And other Open Sourced) System Prompts, Internal Tools AI Models项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/v0s/v0-system-prompts-models-and-tools创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考