Claude Code 系统提示词研究

基于行为观察重建 Claude Code 类 Agent 的提示词架构、协调模式与安全机制,助力自建 Agentic 编码工具。

Star 数
★ 2.6k
最近更新
6 个月前

30 秒速览

运行形态
代码库 / SDK
可在哪里用
平台专用Claude Code
上手难度
低 · 几分钟可跑通
开始前需要
本地文件系统
典型场景
AI工程师设计自己的Agentic编码工具时,参考动态提示词组装和上下文管理机制。
不适合
  • 需要可直接运行代码或集成接口的团队
  • 需要权威、逐字官方提示词的团队
  • 需要明确开源许可再复用的团队

这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?

本仓库是独立研究项目,通过行为观察、输出分析和社区讨论,重建了现代 Agentic AI 编码助手(如 Claude Code)的底层提示词架构。内容包含约30个文档化的模式,涵盖核心身份提示词、多Agent协调、专用Agent(验证、探索、Agent创建等)、安全权限分类、工具描述、上下文窗口管理、动态行为(主动模式、浏览器自动化)以及技能模式(简化、技能化、卡住、记忆等)。项目强调所有内容均为合理重建,非逐字复制,且未获 Anthropic 官方认可。研究价值在于帮助AI工程师、提示词工程师和研究人员理解生产级Agent设计,并应用于自有项目。

该仓库提供一系列Markdown文档,每个文档对应一个提示词模式,例如 prompts/01_main_system_prompt.md 描述主系统提示词的动态组装流水线,prompts/12_yolo_auto_mode_classifier.md 描述多阶段安全自动批准分类器。阅读这些文档可了解如何构建模块化主提示词(带缓存边界)、协调多Worker、为子Agent定义基础指令、通过风险预评估管理工具权限、压缩会话上下文、加载分层记忆文件(企业配置、用户全局偏好、项目级指令、本地覆盖)等。项目不包含可执行代码,纯为研究资料。

  1. AI工程师设计自己的Agentic编码工具时,参考动态提示词组装和上下文管理机制。
  2. 提示词工程师研究生产级提示词架构(如模块化构建、缓存边界)以优化成本与性能。
  3. 安全研究人员分析自主AI工具如何通过分类器(如Auto Mode Classifier)管理工具调用的自动批准流程。
  4. 学生或教育者学习多Agent系统设计,通过文档化模式理解协调与专业分工。
  5. 开发者希望为已有Agent实现记忆分层或权限覆盖,参考memory selection和permission explaintion模式。

如何安装或部署这个 Agent?

该仓库无安装步骤,因为它不包含可运行软件。用户可克隆仓库(如 git clone https://github.com/Leonxlnx/agentic-ai-prompt-research)或直接浏览GitHub页面阅读 prompts/ 目录下的Markdown文档。无需额外依赖或配置。

如何使用这个 Agent?

使用时,建议从 README.md 的目录开始,按编号顺序阅读 prompts/ 下的文档,如 01_main_system_prompt.md 理解主提示词组装,12_yolo_auto_mode_classifier.md 理解安全分类。由于是研究资料,用户需自行将模式应用到自己的项目中,无现成CLI或API。

这个 Agent 有哪些优点和局限?

优点
  • 提供系统化的模式目录(约30个),覆盖从核心身份到技能模式的全面架构。
  • 包含架构观察(如动态提示词组装流水线、缓存边界、记忆层级),有助于深入理解。
  • 明确声明为重建而非复制,降低了直接版权风险。
  • 文档描述具体,易于转化为工程实践。
局限
  • 基于行为观察的推测,可能与实际实现有显著差异,不能作为权威参考。
  • 无官方认可,不保证准确性和完整性。
  • 不提供可执行代码或集成接口,需要自行实现。
  • 缺乏开源许可证,使用需谨慎。

这个 Agent 与同类方案有什么区别?

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
Claude Code 系统提示词研究 当前 35 · 缺口较多 代码库 / SDK ★ 2.6k 6 个月前 — Claude Code
PowerContext 55 · 缺口较多 命令行工具免费 ★ 1.3k 今天 Python Codex · Claude Code
12因子Agent原则 24 · 缺口较多 代码库 / SDK免费 ★ 27k 1 年前 TypeScript —
Loop Engineering 69 · 存在缺口 命令行工具免费 + 模型费 ★ 12k 今天 TypeScript Codex · Claude Code

FollowAgents 如何评估这个 Agent?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
缺口较多
35/ 100 五分制 1.8 / 5
信任安全 7/29
可靠稳定 3/14
适用触发 9/18
规范维护 5/18
有效结果 7/13
证据核验 4/8
查看各维度的扣分理由
信任安全7 / 29 · 1.2/5

证据显示项目讨论了权限分类、用户确认、数据流透明性、敏感数据处理和外部影响,但多为描述性,缺乏具体实现细节。依赖安全、回滚机制未提及。来源归属有说明,但未验证。

可靠稳定3 / 14 · 1.1/5

项目内部一致性较好,文档结构清晰,但无依赖管理或失败处理说明。

适用触发9 / 18 · 2.5/5

明确了目标受众和使用场景,能力边界有描述,但触发精度和环境适配信息不足。

规范维护5 / 18 · 1.4/5

信息架构清晰,命名稳定,但缺少安装说明、许可证、版本记录和明确的维护责任。

有效结果7 / 13 · 2.7/5

输出可用性较高,边际价值明确,但成本效益分析不足。

证据核验4 / 8 · 2.5/5

声明基于观察和推断,但缺乏可追溯的具体来源,事实与推断区分较好。

风险与缓解建议
  • 源码中未见:依赖安全审查安装前固定版本并做一次依赖扫描(如 npm audit、pip-audit);优先放在容器里运行。
  • 源码中未见:回滚或恢复路径运行前先备份,或在 git 分支、快照上操作,确保改动可以撤销。
  • 项目为研究性质,内容为推测性重构,非官方文档,使用时需谨慎。
  • 缺少许可证信息,可能影响合规使用。
  • 未提供安装或集成指南,实际应用需自行探索。
证据充分度:低 评估于 2026年8月13日 审查版本 538de1dc9207
评估证据 README.md
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常见问题

这些提示词是直接从Claude Code复制的吗?
不是。所有内容都是基于行为观察和公开信息重建的近似,非逐字复制,实际实现可能差异很大。
我可以直接将这些提示词用于我的项目吗?
可以用于学习参考,但需注意是推测性内容,且无许可证,商用需自行评估风险。
仓库包含可运行的Agent代码吗?
不包含。所有文档仅是提示词模式的描述,无执行逻辑、API或命令行工具。
如何获取更多信息或帮助?
可通过GitHub Issues与该仓库维护者联系。
在 GitHub 查看 ↗ 安装 ↓

对比同类 Agent

用同一套 FARS 评审,横向比较这个 Agent 所属的短名单。

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