オープンソースAIツールシステムのヒントとモデル リソースライブラリ

x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-toolsは、AIツールのシステムプロンプト、モデル、関連リソースの収集と共有に焦点を当てたオープンソースのGitHubリポジトリです。ユーザー x1xhlol によって管理されているこのリポジトリは、FULL v0、Cursor、Devin、Replit Agent などの AI ツールを幅広くカバーし、システムプロンプト、ツールの設定、モデル情報を含んでいます。その目的は、開発者、研究者、AI愛好家に、AIアプリケーションの開発と最適化をサポートする、無料で再利用可能なリソースを提供することです。このリポジトリは定期的に更新され、多くのフォロワーと活発なコミュニティでの議論があり、AIのツールチップやモデルに素早くアクセスする必要がある開発者に適している。2025年7月現在、このリポジトリには約60,000のスターと18,000のフォークが寄せられており、その広範なリーチが実証されている。

機能一覧

• プログラミング、ライティング、データ分析などのシーンをカバーし、幅広いAIツールの体系的なヒントを提供。
• オープンソースのAIモデルを使用するための設定ファイルと手順が含まれています。
• 開発者がリソースを直接ダウンロードして再利用することをサポートし、AIツールの統合を簡素化します。
• ユーザーとのコミュニケーションや質問への回答を促進するために、コミュニティ・ディスカッション・フォーラムを提供する。
• 定期的に更新されるコンテンツにより、リソースは最新のAIテクノロジーに対応しています。

ヘルプの使用

アクセスと利用プロセス

1. 倉庫へのアクセスブラウザを開き、URLを入力する。 https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-toolsまたはGitHubの検索バーに次のように入力してください。 x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools 倉庫を探す。
2. コンテンツを見る: リポジトリのトップページには、プロジェクトのプロフィール、ファイルカタログ、最新ニュースが表示されます。カタログにはいくつかのフォルダがあり、ツール名で分類されています。 FULL_v0そしてCursorそしてDevin など。各フォルダ内には、システムプロンプトファイル、モデル設定ファイル、または取扱説明書があります。
3. リソースのダウンロード::
   • フォルダをクリックすると、特定のツールのリソースページに移動します。
   • 必要なファイルを選択する（例 .md もしかしたら .json ダウンロード」ボタンをクリックするか、ファイルの内容をコピーしてください。
   • あるいは、Gitコマンドを使ってリポジトリ全体をクローンすることもできます：

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

   • クローン後、ローカルでファイルを表示、編集する。
4. アプリケーションリソース::
   • システム・プロンプト・ファイル：これらは通常 .md もしかしたら .txt AIツール用の入力コマンドのテンプレートを含むフォーマット。例えばCursor このフォルダは、コード補完ヒントのテンプレートを提供することがあり、AIツールの設定に直接コピーして使用することができます。
   • モデル・プロファイル：いくつかのフォルダには、モデル・パラメータや事前に訓練されたモデルを設定するための説明が含まれているため、開発者はドキュメントに従ってAIモデルを調整することができる。
   • 使用方法：各ツールフォルダーには通常、以下のものが付属しています。 README.mdリソースの設定方法と実行方法について詳しく説明する。
5. コミュニティへの参加::
   • リポジトリの「ディスカッション」タブをクリックして、コミュニティ・ディスカッション・フォーラムに入る。
   • 質問をしたり、経験を共有したり、改善を提案したりすることができます。コミュニティは活発で、よくある質問にはたいてい他のユーザーやメンテナが答えてくれます。
   • リソースを貢献するには、リポジトリの貢献ガイドラインに従って、"Pull requests "をクリックしてコードやファイルを投稿してください。

注目の機能操作

• システムチップの再利用::
  • 対象ツールのフォルダを開く。 Replit_Agent.
  • プロンプトファイル（例 prompts.md)、その中の指示テンプレートをコピーする。
  • テンプレートをAIツールに貼り付ける（例 リプリット (コード生成インターフェイス)で、タスクに特化したコードやテキストを生成するために少し手を加えることができる。
  • 例：Replit Agentのプロンプトを使用して、「Generate Python script parsing CSV file（CSVファイルを解析してPythonスクリプトを生成する）」と入力すると、AIがテンプレートに基づいたコードを出力し、スクリプト生成を自動化することができます。
• モデル構成リファレンス::
  • いくつかのツールフォルダには、次のようなモデルトレーニングパラメータが含まれている。 Trae_AI の設定ファイルは
  • 開発者はこれらのファイルをダウンロードし、パラメータ設定を参照してモデルの学習環境（TensorFlowやPyTorchなど）を調整することができる。
  • コンフィギュレーション文書には通常、以下のような依存関係が記述されている。 Python 3.8+ または特定のGPU要件。
• 地域社会との交流::
  • ディスカッション」で「カーソル先端の最適化」などのキーワードを検索すると、他のユーザーが共有した経験を見ることができます。
  • 問題が発生した場合は、問題を説明し、関連文書またはスクリーンショットを添付して新しいディスカッションを投稿してください。
• 更新トラッキング::
  • リポジトリの "Watch "ボタンをクリックして、更新通知を購読してください。
  • 定期的にアクティビティページをチェックして、新しく追加されたツールやヒントファイルを確認し、最新のリソースを使用していることを確認してください。

ほら

• インターネット接続が安定していることを確認してください。地域のネットワーク制限により、GitHub の読み込みが遅くなる場合があります。
• 一部のリソースは特定の開発環境（PythonやNode.jsなど）を必要とするので、使用する前に互換性を確認してください。
• リソースを寄稿するときは、リポジトリの CONTRIBUTING.md 投稿拒否を避けるためのガイドライン
• リポジトリのコンテンツは、MITまたはApacheライセンスのオープンソースであり、商用利用の前に特定のライセンス条項を確認する必要がある。

アプリケーションシナリオ

1. AI開発支援
   開発者は、リポジトリ内のシステムプロンプトを使用して、コード、文書、またはデータ分析スクリプトを生成するAIツールを迅速に設定し、開発時間を節約します。
2. AIモデリング研究
   研究者は、学術研究や実験プロジェクトに適したAIモデルを複製または最適化するために、モデルプロファイルを参照する。
3. 教育と学習
   学生や初心者は、ウェアハウスを通してAIツールの使い方を学び、エンジニアリングやモデル設定のコツを習得する。
4. 地域社会との協力
   チーム開発者は、プロジェクトの開発効率を高めるためにヒントやモデルを提供することで、リポジトリを改善するために協力します。

品質保証

1. リポジトリ内のリソースは無料ですか？
   はい、すべてのリソースはオープンソースであり、リポジトリが指定するオープンソースライセンス（例：MIT）に従っています。ユーザーは自由にダウンロードして使用することができますが、商用利用にはライセンス条項の確認が必要です。
2. 特定のツールのヒントを見つけるには？
   リポジトリのホームページの検索フィールドにツール名を入力してください（例 Devin)、または単にフォルダリストをブラウズして対応するツールチップファイルを見つける。
3. プログラミングの経験は必要ですか？
   必ずしもそうではない。システムヒントファイルはそのままコピーして使うことができ、初心者にも適しています。ただし、モデルの設定やリソースの貢献には基本的なプログラミングの知識が必要です。
4. リソースが最新であることを確認するには？
   リポジトリの「アクティビティ」ページで、最終更新日を確認できます。リポジトリ通知を購読して、リアルタイムで更新情報を入手できます。
5. あなた自身のヒントを倉庫に提供していただけますか？
   できます。 リポジトリをフォークし、ヒントファイルを追加し、プルリクエストを提出し、コントリビューションガイドラインに従ってください。