Все репозитории

Промптинг и контекстx1xhlol

system-prompts-and-models-of-ai-tools

Коллекция системных промптов и описаний инструментов популярных AI-продуктов: Cursor, Devin, Windsurf, Lovable, Manus и других. Полезна, чтобы изучить, как их строят профессионалы.

Кому подойдёт

Тем, кто хочет подсмотреть приёмы в системных промптах кодинг-агентов и ассистентов.

Как начать

  1. Открой репозиторий и найди папку нужного продукта из списка в описании.
  2. Прочитай системный промпт и отметь структуру: роль, правила, описание инструментов.
  3. Возьми понравившиеся приёмы в свои промпты, но не копируй целиком: тексты могут быть устаревшими и непроверенными.

Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.

Звёзды за последние 30 дней

+9336 сент. — 5 окт.
143 092144 025

Описание автора

FULL 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

anthropics

skills

Растёт быстрее всех

Официальная коллекция навыков (Agent Skills) от Anthropic: папки с инструкциями и скриптами, которые Claude подгружает под задачу. Хороший образец, как их писать.

180 тыс.звёзд+5,4 тыс. за 30 дн.Python

Бывший Awesome ChatGPT Prompts: огромная библиотека промптов от сообщества плюс интерактивная книга по промптингу. Можно развернуть свою приватную копию.

172 тыс.звёзд+2,9 тыс. за 30 дн.HTML

Подробное руководство по промпт-инжинирингу: техники от few-shot до цепочек рассуждений, статьи, лекции и ноутбуки. Недавно дополнено контекст-инжинирингом и агентами.

79 тыс.звёзд+909 за 30 дн.MDX

Сборник примеров и руководств по работе с API OpenAI: от базовых запросов до вызова функций и RAG. Большая часть кода на Python.

76 тыс.звёзд+676 за 30 дн.Jupyter Notebook

Рецепты от Anthropic в виде ноутбуков: инструменты, RAG, мультимодальность, субагенты и другие приёмы работы с Claude. Код можно копировать в свои проекты.

53 тыс.звёзд+829 за 30 дн.Jupyter Notebook

Библиотека Google для извлечения структурированных данных из текста с помощью LLM: каждое поле привязано к месту в источнике, а результат можно посмотреть в интерактивной визуализации.

39 тыс.звёзд+442 за 30 дн.Python