Open Source AI Tooling System Tipps und Modelle Ressourcenbibliothek

x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools ist ein Open-Source-Repository auf GitHub, das sich auf die Sammlung und den Austausch von System-Prompts, Modellen und verwandten Ressourcen für KI-Tools konzentriert. Das Repository wird vom Benutzer x1xhlol verwaltet und deckt eine breite Palette von KI-Tools ab, darunter FULL v0, Cursor, Devin, Replit Agent usw., und umfasst System-Prompts, Tool-Konfigurationen und Modellinformationen. Das Ziel ist es, Entwicklern, Forschern und KI-Enthusiasten kostenlose, wiederverwendbare Ressourcen zur Verfügung zu stellen, um die Entwicklung und Optimierung von KI-Anwendungen zu unterstützen. Das Repository wird regelmäßig aktualisiert, hat viele Follower und aktive Community-Diskussionen und eignet sich für Entwickler, die schnellen Zugang zu KI-Tooltips und Modellen benötigen. Bis Juli 2025 hat das Repository fast 60.000 Sterne und 18.000 Forks erhalten, was seine große Reichweite beweist.

Funktionsliste

• Bietet systematische Tipps für eine breite Palette von KI-Tools, die Szenarien wie Programmierung, Schreiben und Datenanalyse abdecken.
• Enthält Konfigurationsdateien und Anleitungen zur Verwendung von Open-Source-KI-Modellen.
• Unterstützt Entwickler beim direkten Herunterladen und Wiederverwenden von Ressourcen und vereinfacht so die Integration von KI-Tools.
• Community-Diskussionsforen zur Erleichterung der Nutzerkommunikation und Beantwortung von Fragen.
• Regelmäßig aktualisierte Inhalte gewährleisten, dass die Ressourcen auf dem neuesten Stand der KI-Technologie sind.

Hilfe verwenden

Zugangs- und Nutzungsverfahren

1. Zugang zum Lagerhaus: Öffnen Sie Ihren Browser und geben Sie die URL ein https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-toolsoder durch Eingabe in der GitHub-Suchleiste x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools Finden Sie das Lagerhaus.
2. Inhalt durchsuchenDie Startseite des Repositorys zeigt das Projektprofil, den Dateikatalog und die neuesten Nachrichten. Der Katalog enthält mehrere Ordner, die nach Werkzeugnamen geordnet sind, z. B. FULL_v0undCursorundDevin usw. In jedem Ordner befindet sich eine Eingabeaufforderungsdatei, eine Modellkonfigurationsdatei oder ein Anleitungsdokument.
3. Ressourcen herunterladen::
   • Klicken Sie auf den Ordner, um zur Ressourcenseite für das jeweilige Werkzeug zu gelangen.
   • Wählen Sie die gewünschte Datei (z.B. .md vielleicht .json Klicken Sie auf die Schaltfläche "Download" oder kopieren Sie den Inhalt der Datei.
   • Oder verwenden Sie den Git-Befehl, um das gesamte Repository zu klonen:

     git clone https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools.git
     

   • Nach dem Klonen können Sie die Datei lokal anzeigen und bearbeiten.
4. Anwendungsressource::
   • Dateien der Systemeingabeaufforderung: Diese sind in der Regel .md vielleicht .txt Format, das Vorlagen für Eingabebefehle für KI-Werkzeuge enthält. Zum Beispiel.Cursor Der Ordner kann Vorlagen für Hinweise zur Vervollständigung des Codes enthalten, die Sie direkt in die Konfiguration Ihres AI-Tools kopieren können.
   • Modellprofile: Einige Ordner enthalten Anleitungen zum Einrichten von Modellparametern oder bereits trainierten Modellen, damit Entwickler ihre KI-Modelle entsprechend der Dokumentation anpassen können.
   • Gebrauchsanweisung: Jeder Werkzeugmappe liegt normalerweise Folgendes bei README.mdin dem beschrieben wird, wie die Ressource konfiguriert und ausgeführt wird.
5. Beteiligung an der Gemeinschaft::
   • Klicken Sie auf die Registerkarte "Diskussionen" im Repository, um das Diskussionsforum der Gemeinschaft zu betreten.
   • Es ist möglich, Fragen zu stellen, Erfahrungen auszutauschen oder Verbesserungen vorzuschlagen. Die Gemeinschaft ist aktiv und häufig gestellte Fragen werden in der Regel von anderen Benutzern oder Betreuern beantwortet.
   • Um Ressourcen beizusteuern, klicken Sie auf "Pull requests", um Code oder Dateien gemäß den Richtlinien des Repositorys einzureichen.

Featured Function Bedienung

• System Tipp Wiederverwendung::
  • Öffnen Sie den Ordner des Zielwerkzeugs, z. B. Replit_Agent.
  • Suchen Sie die Prompt-Datei (z. B. prompts.md), kopieren Sie die Instruktionsvorlage darin.
  • Fügen Sie die Vorlage in Ihr AI-Tool ein (z. B. Replit (die Schnittstelle zur Codegenerierung) können einige Änderungen vorgenommen werden, um aufgabenspezifischen Code oder Text zu generieren.
  • Beispiel: Die Eingabeaufforderungen des Replit-Agenten können verwendet werden, um die Skripterstellung zu automatisieren. Geben Sie dazu "Generate Python script parsing CSV file" ein, und die KI gibt Code auf der Grundlage der Vorlage aus.
• Referenz zur Modellkonfiguration::
  • Einige der Werkzeugordner enthalten Modell-Trainingsparameter, wie z. B. Trae_AI Die Konfigurationsdatei für den
  • Entwickler können diese Dateien herunterladen und sich auf die Parametereinstellungen beziehen, um ihre Modelltrainingsumgebung (z.B. TensorFlow oder PyTorch) anzupassen.
  • Die Konfigurationsdokumentation beschreibt in der Regel die Abhängigkeiten, wie z. B. Python 3.8+ oder spezifische GPU-Anforderungen.
• Interaktion mit der Gemeinschaft::
  • Suchen Sie unter "Diskussionen" nach Stichwörtern wie "Cursor-Tipp-Optimierung", um die Erfahrungen anderer Nutzer zu sehen.
  • Wenn Sie auf ein Problem stoßen, schreiben Sie eine neue Diskussion, in der Sie das Problem beschreiben und relevante Dokumente oder Screenshots anhängen. In der Regel erhalten Sie innerhalb von 24 Stunden eine Antwort.
• Update-Verfolgung::
  • Klicken Sie im Repository auf die Schaltfläche "Beobachten", um Aktualisierungsbenachrichtigungen zu abonnieren.
  • Überprüfen Sie regelmäßig die Aktivitätsseite auf neu hinzugefügte Tools oder Tipp-Dateien, um sicherzustellen, dass Sie die neuesten Ressourcen verwenden.

caveat

• Vergewissern Sie sich, dass Sie eine stabile Internetverbindung haben, da GitHub aufgrund regionaler Netzwerkbeschränkungen langsam laden kann.
• Für einige Ressourcen sind spezielle Entwicklungsumgebungen erforderlich (z. B. Python, Node.js). Prüfen Sie daher die Kompatibilität, bevor Sie sie verwenden.
• Wenn Sie Ressourcen beisteuern, befolgen Sie die CONTRIBUTING.md Richtlinien, um eine Ablehnung der Einreichung zu vermeiden.
• Der Inhalt des Repository ist quelloffen und unterliegt den MIT- oder Apache-Lizenzen, wobei die spezifischen Lizenzbedingungen vor der kommerziellen Nutzung bestätigt werden müssen.

Anwendungsszenario

1. AI-Entwicklungshilfe
   Entwickler verwenden Systemaufforderungen im Repository, um KI-Tools schnell zu konfigurieren, um Code, Dokumentation oder Datenanalyseskripte zu generieren und so Entwicklungszeit zu sparen.
2. KI-Modellierungsforschung
   Forscher greifen auf Modellprofile zurück, um KI-Modelle zu replizieren oder zu optimieren, die für akademische Forschung oder experimentelle Projekte geeignet sind.
3. Bildung und Lernen
   Studenten oder Anfänger lernen den Umgang mit KI-Tools durch das Warehouse und erwerben Kenntnisse in der Technik und Modellkonfiguration.
4. Gemeinschaftliche Zusammenarbeit
   Teamentwickler arbeiten gemeinsam an der Verbesserung des Repositorys, indem sie Hinweise oder Modelle beisteuern, um die Effizienz der Projektentwicklung zu steigern.

QA

1. Sind die Ressourcen im Repository kostenlos?
   Ja, alle Ressourcen sind quelloffen und unterliegen der vom Repository angegebenen Open-Source-Lizenz (z. B. MIT). Die Nutzer können sie kostenlos herunterladen und nutzen, aber für die kommerzielle Nutzung ist eine Bestätigung der Lizenzbedingungen erforderlich.
2. Wie finde ich Tipps für ein bestimmtes Werkzeug?
   Geben Sie den Namen des Werkzeugs in das Suchfeld auf der Startseite des Repositorys ein (z. B. Devin), oder durchsuchen Sie einfach die Ordnerliste, um die entsprechende Tooltip-Datei zu finden.
3. Brauche ich Programmierkenntnisse, um es zu benutzen?
   Nicht unbedingt. Die Datei mit den Systemhinweisen kann direkt kopiert und verwendet werden und ist für Anfänger geeignet. Für die Modellkonfiguration und das Einbringen von Ressourcen sind jedoch grundlegende Programmierkenntnisse erforderlich.
4. Wie kann ich sicherstellen, dass die Ressourcen auf dem neuesten Stand sind?
   Sehen Sie auf der Seite "Aktivität" des Repositorys nach, wann es zuletzt aktualisiert wurde. Abonnieren Sie die Repository-Benachrichtigungen, um Aktualisierungen in Echtzeit zu erhalten.
5. Können Sie dem Lagerhaus Ihre eigenen Tipps beisteuern?
   Sie können. Fork-Repository, fügen Sie Ihre Hints-Datei hinzu, reichen Sie einen Pull-Request ein und befolgen Sie die Beitragsrichtlinien.