GitHub上で「system-prompts-and-models-of-ai-tools」というオープンソースプロジェクトが大きな注目を集め、30.5Kものスターを獲得し、AI開発者や研究者にとって貴重なリソースとなっています。AIbaseの調査によると、このプロジェクトは9つの主要なAIツールに関するシステムプロンプトとモデル設定をまとめたもので、6500行以上の内容を含み、v0、Cursor、Manus、Same.dev、Lovable、Devin、Replit Agent、Windsurf Agent、VSCode Agentを網羅しており、AIツールの設計思想を深く理解するための貴重な資料を提供しています。関連情報はGitHubとソーシャルメディアで公開されています。

image.png

主要な特長: 6500行以上のプロンプト、9つのAIツールを解剖

「system-prompts-and-models-of-ai-tools」プロジェクトは、システム化された整理によって、開発者にとって包括的なAIツールプロンプトライブラリを提供しています。AIbaseがその主要な内容をまとめました：

9つのツールを網羅: v0（Vercel生成式UI）、Cursor（AIコードエディタ）、Manus（インテリジェントエージェント）、Same.dev、Lovable（協調開発）、Devin（AIソフトウェアエンジニア）、Replit Agent、Windsurf Agent、VSCode Agentなど、オープンソースツールとクローズドソースツールが含まれています。

6500行以上のプロンプト: 6500行以上のシステムプロンプトと内部ツール設定を提供し、各ツールの役割定義、動作制限、機能設計を明らかにしています。例えば、Cursorはコード変更の安全性を重視し、Manusは200行以上の複雑な命令を持っています。

設計思想への洞察: プロンプト分析を通じて、開発者はAIツールがどのように命令によってコード生成を最適化し、幻覚を減らし、ユーザーエクスペリエンスを向上させているかを理解できます。例えば、Cursorは規範的な制約によってAIの出力を制御し、エラー率を下げています。

学習と研究の価値: AI従事者、プロンプトエンジニアリング研究者、スタートアップ企業にとって、効率的なシステムプロンプトの設計方法を学ぶ、またはベストプラクティスを参考にカスタマイズされたAIツールを開発するのに適しています。

AIbaseは、コミュニティテストで、Cursorのプロンプトは明確な安全性とツールの使用規範によって、コード生成における「幻覚」問題を大幅に削減していること、またManusの複雑な命令は、エージェント型AIのマルチタスク処理能力を示していることを確認しました。

image.png

技術アーキテクチャ: システムプロンプトの構造と機能

このプロジェクトは、元のプロンプトだけでなく、AIツールの背後にある設計ロジックも明らかにしています。AIbaseの分析によると、その技術的なハイライトは以下の通りです：

役割定義と制約: WindsurfのCascadeエージェントは「自律的に動作するプログラミングアシスタント」として定義され、AI Flowパラダイムに基づいて独立したタスクの実行を重視しています。一方、CursorはClaude3.7モデルを使用して、コード変更の可用性と安全性を重視しています。

プロンプトエンジニアリングの実践: プロンプトには「ベストプラクティス」が頻繁に言及されています。例えば、Cursorは構造化された命令によってAIのずれを減らし、Manusは複数ステップの推論によって複雑なタスク処理を最適化しています。

モジュール式設計: 各ツールのプロンプトは、役割の説明、動作規則、ツールの呼び出し、出力形式に分割されており、開発者は容易に再利用したりカスタマイズしたりできます。例えば、v0のUI生成プロンプトはReactコンポーネント開発に直接使用できます。

セキュリティに関する警告: このプロジェクトは、AIスタートアップ企業がプロンプトとモデル設定を保護する必要があることを強調し、データ漏洩を防ぐためにZeroLeaksサービスを推奨しており、業界のセキュリティ意識の高さを示しています。

AIbaseは、このプロジェクトの価値はその体系性と透明性にあると考えており、プロンプトエンジニアリングのための実践的な事例を提供しており、「AIツール設計教科書」のようなものです。

適用事例: 学習から企業開発まで

「system-prompts-and-models-of-ai-tools」プロジェクトの豊富な内容は、様々な場面で活用できます。AIbaseはその主な用途をまとめました：

プロンプトエンジニアリング学習: 開発者はCursor、Devinなどのツールのプロンプトを分析することで、効率的な命令の設計方法、LLM出力の最適化方法を習得でき、AIエンジニアや研究者にとって適しています。

AIツール開発: スタートアップ企業は、Lovableの協調命令やv0のUI生成ロジックを参考に、カスタマイズされたAI製品を開発し、プロトタイプの検証を加速させることができます。

教育とトレーニング: 大学や教育機関は、プロンプトライブラリを教育リソースとして使用し、学生がAIシステムの動作ロジックと設計原則を理解するのに役立てることができます。

セキュリティとコンプライアンス: 企業はプロジェクトの提案を参照して、ZeroLeaksなどのツールを使用してプロンプトの漏洩リスクを検出し、AIシステムの安全性を確保できます。

コミュニティのフィードバックによると、開発者はDevinのプロンプトを研究することで、自社のAIエージェントのマルチタスク処理能力を最適化し、コード生成のエラー率を約10％削減しました。AIbaseは、プロジェクトの30.5Kスターが、開発者による透明性の高いAI設計への高い需要を反映していると考えています。

入門ガイド: 迅速なアクセスと研究

AIbaseの調査によると、このプロジェクトはGitHub（github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools）で無料で公開されており、詳細なプロンプトファイルと使用方法が含まれています。開発者は以下の手順で簡単に始めることができます：

GitHubリポジトリにアクセスし、プロジェクトをクローンまたはフォークする（github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools）;

9つのツールのプロンプトディレクトリ（Cursor Prompts、Devin AIなど）を参照し、具体的なファイル（cursor_agent.txt、devin.txtなど）を確認する;

Pythonまたはその他のスクリプトを使用してプロンプトを解析し、役割定義、ツールの呼び出し、または制約ロジックを抽出する;

ZeroLeaks（zeroleaks.vercel.app）を参照してセキュリティ監査を行い、独自のAIシステムを保護する。

コミュニティでは、構造が明確で適用範囲が広いことから、Cursorとv0のプロンプトを優先的に研究することが推奨されています。AIbaseは、プロジェクトがGitHub Issuesの使用を停止しているため、System Prompts Roadmap & Feedbackページから提案を送信することを推奨しています。

コミュニティの反応と改善の方向性

「system-prompts-and-models-of-ai-tools」の公開後、コミュニティはその包括性と学習価値を高く評価しています。開発者は「AIツール設計に無価値な参考を提供する」と述べており、特にCursorとManusのプロンプトはプロンプトエンジニアリングの模範と見なされています。しかし、一部のユーザーは、プロジェクトにビデオ生成ツールのプロンプトが不足しており、RunwayやPikaの事例を追加する必要があると指摘しています。コミュニティは、各プロンプトのコンテキストと適用事例を説明する、より詳細な解説ドキュメントも期待しています。開発チームは、今後ツールの範囲を拡大し、ドキュメントを最適化すると回答しています。AIbaseは、プロジェクトがMCPプロトコルまたはComfyUIと統合され、プロンプトのテストと最適化のワークフローが構築される可能性があると予測しています。

将来展望: AI設計の透明化の触媒

「system-prompts-and-models-of-ai-tools」は、30.5Kスターという人気で、開発者のAI設計の透明性への渇望を示しています。AIbaseは、そのオープンソースモデルがプロンプトエンジニアリングの普及を促進するだけでなく、AIスタートアップ企業に安全と設計の両面からの示唆を提供すると考えています。コミュニティでは、それを即夢3.0またはLovable2.0のワークフローと組み合わせ、プロンプト設計からアプリケーション開発までのエコシステムを構築することが議論されています。長期的に見ると、プロジェクトは「AIプロンプトマーケット」に進化し、Hugging Faceのモデルエコシステムのように、共有とカスタマイズされたサービスを提供する可能性があります。AIbaseは、2025年のプロジェクトのさらなる拡張、特にマルチモーダルAIとセキュリティ保護におけるブレイクスルーを期待しています。

プロジェクトアドレス：https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools