Biblioteca de recursos de dicas e modelos do sistema de ferramentas de IA de código aberto

x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools é um repositório de código aberto do GitHub voltado para a coleta e o compartilhamento de prompts de sistema, modelos e recursos relacionados para ferramentas de IA. Mantido pelo usuário x1xhlol, o repositório abrange uma ampla gama de ferramentas de IA, incluindo FULL v0, Cursor, Devin, Replit Agent etc., e envolve prompts de sistema, configurações de ferramentas e informações de modelos. O objetivo é fornecer aos desenvolvedores, pesquisadores e entusiastas de IA recursos gratuitos e reutilizáveis para apoiar o desenvolvimento e a otimização de aplicativos de IA. O repositório é atualizado regularmente, tem um grande número de seguidores e discussões ativas na comunidade, e é adequado para desenvolvedores que precisam de acesso rápido a dicas de ferramentas e modelos de IA. Em julho de 2025, o repositório recebeu quase 60.000 estrelas e 18.000 bifurcações, o que demonstra seu amplo alcance.

Lista de funções

• Fornece dicas sistemáticas para uma ampla gama de ferramentas de IA, abrangendo cenários como programação, redação e análise de dados.
• Contém arquivos de configuração e instruções para o uso de modelos de IA de código aberto.
• Permite que os desenvolvedores façam download e reutilizem recursos diretamente, simplificando a integração de ferramentas de IA.
• Fornecer fóruns de discussão da comunidade para facilitar a comunicação entre os usuários e a resposta a perguntas.
• O conteúdo atualizado regularmente garante que os recursos estejam atualizados com a mais recente tecnologia de IA.

Usando a Ajuda

Processo de acesso e uso

1. Acesso ao armazémAbra seu navegador e digite o URL https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-toolsou digitando na barra de pesquisa do GitHub x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools Encontre o depósito.
2. Navegar pelo conteúdoPágina inicial do repositório: A página inicial do repositório exibe o perfil do projeto, o catálogo de arquivos e as últimas notícias. O catálogo contém várias pastas, classificadas por nome de ferramenta, como FULL_v0eCursoreDevin etc. Dentro de cada pasta há um arquivo de prompt do sistema, um arquivo de configuração do modelo ou um documento de instruções.
3. Recursos para download::
   • Clique na pasta para acessar a página de recursos da ferramenta específica.
   • Selecione o arquivo desejado (por exemplo .md talvez .json Clique no botão "Download" ou copie o conteúdo do arquivo.
   • Ou use o comando Git para clonar o repositório inteiro:

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

   • Após a clonagem, visualize e edite o arquivo localmente.
4. recurso de aplicativo::
   • Arquivos de prompt do sistema: geralmente são .md talvez .txt que contém modelos de comandos de entrada para ferramentas de IA. Por exemplo.Cursor A pasta pode fornecer modelos para dicas de preenchimento de código, que podem ser usados copiando-os diretamente na configuração da ferramenta de IA.
   • Perfis de modelo: algumas pastas contêm instruções para configurar parâmetros de modelo ou modelos pré-treinados, para que os desenvolvedores possam ajustar seus modelos de IA de acordo com a documentação.
   • Instruções de uso: Cada pasta de ferramentas geralmente vem com README.mddetalhando como configurar e executar o recurso.
5. Participação na comunidade::
   • Clique na guia "Discussões" no repositório para acessar o fórum de discussão da comunidade.
   • É possível fazer perguntas, compartilhar experiências ou sugerir melhorias. A comunidade é ativa e as perguntas frequentes geralmente são respondidas por outros usuários ou mantenedores.
   • Para contribuir com recursos, clique em "Pull requests" para enviar código ou arquivos, seguindo as diretrizes de contribuição do repositório.

Operação da função em destaque

• Reutilização da ponta do sistema::
  • Abra a pasta da ferramenta de destino, por exemplo Replit_Agent.
  • Localize o arquivo de prompt (por exemplo prompts.md), copie o modelo de instrução nele.
  • Cole o modelo em sua ferramenta de IA (por exemplo Replit (a interface de geração de código), alguns ajustes podem ser feitos para gerar código ou texto específico da tarefa.
  • Exemplo: os prompts do Replit Agent podem ser usados para automatizar a geração de scripts digitando "Generate Python script parsing CSV file" (Gerar script Python analisando arquivo CSV) e a IA produzirá o código com base no modelo.
• Referência de configuração do modelo::
  • Algumas das pastas de ferramentas contêm parâmetros de treinamento do modelo, como Trae_AI O arquivo de configuração do
  • Os desenvolvedores podem baixar esses arquivos e consultar as configurações de parâmetros para ajustar o ambiente de treinamento do modelo (por exemplo, TensorFlow ou PyTorch).
  • A documentação de configuração geralmente descreve as dependências, como Python 3.8+ ou requisitos específicos de GPU.
• Interação com a comunidade::
  • Pesquise palavras-chave como "Cursor tip optimisation" (Otimização da ponta do cursor) em "Discussions" (Discussões) para ver as experiências compartilhadas por outros usuários.
  • Se você encontrar um problema, publique uma nova discussão descrevendo o problema e anexando documentos ou capturas de tela relevantes, e uma resposta geralmente será fornecida em 24 horas.
• Atualizar o rastreamento::
  • Clique no botão "Watch" (Observar) no repositório para se inscrever nas notificações de atualização.
  • Verifique regularmente a página Activity para ver se há ferramentas recém-adicionadas ou arquivos de dicas para garantir que você esteja usando os recursos mais recentes.

advertência

• Certifique-se de ter uma conexão estável com a Internet, pois o GitHub pode carregar lentamente devido a restrições de rede regionais.
• Alguns recursos exigem ambientes de desenvolvimento específicos (por exemplo, Python, Node.js), portanto, verifique a compatibilidade antes de usá-los.
• Ao contribuir com recursos, siga as instruções do repositório CONTRIBUTING.md diretrizes para evitar a rejeição do envio.
• O conteúdo do repositório é de código aberto, sob as licenças MIT ou Apache, com termos de licença específicos a serem confirmados antes do uso comercial.

cenário do aplicativo

1. Assistência ao desenvolvimento de IA
   Os desenvolvedores usam os prompts do sistema no repositório para configurar rapidamente as ferramentas de IA para gerar código, documentação ou scripts de análise de dados, economizando tempo de desenvolvimento.
2. Pesquisa de modelagem de IA
   Os pesquisadores usam perfis de modelos para replicar ou otimizar modelos de IA, adequados para pesquisas acadêmicas ou projetos experimentais.
3. Educação e aprendizado
   Os alunos ou iniciantes aprendem a usar as ferramentas de IA por meio do warehouse e adquirem habilidades de engenharia de dicas e configuração de modelos.
4. Colaboração comunitária
   Os desenvolvedores de equipe colaboram para melhorar o repositório, contribuindo com dicas ou modelos para aumentar a eficiência do desenvolvimento do projeto.

QA

1. Os recursos do repositório são gratuitos?
   Sim, todos os recursos são de código aberto e seguem a licença de código aberto especificada pelo repositório (por exemplo, MIT). Os usuários podem fazer download e usá-los livremente, mas o uso comercial requer a confirmação dos termos da licença.
2. Como faço para encontrar dicas para uma ferramenta específica?
   Digite o nome da ferramenta no campo de pesquisa na página inicial do repositório (por exemplo Devin), ou simplesmente navegue pela lista de pastas para localizar o arquivo de dica de ferramenta correspondente.
3. Preciso de experiência em programação para usá-lo?
   Não necessariamente. O arquivo de dicas do sistema pode ser copiado e usado diretamente e é adequado para iniciantes. No entanto, a configuração do modelo e a contribuição de recursos exigem conhecimento básico de programação.
4. Como faço para garantir que os recursos estejam atualizados?
   Verifique a página "Activity" (Atividade) do repositório para ver quando ele foi atualizado pela última vez. Assine as notificações do repositório para receber atualizações em tempo real.
5. Você pode contribuir com suas próprias dicas para o depósito?
   Você pode. Faça um fork do repositório, adicione seu arquivo de dicas, envie uma solicitação pull e siga as diretrizes de contribuição.