Что это и какую проблему решает? — system-prompts-and-models-of-ai-tools
system-prompts-and-models-of-ai-tools — это каталог открытых системных подсказок, внутренних инструментов и моделей для популярных AI-инструментов (Claude, Replit, NotionAI, VSCode Agent и др.). Репозиторий решает ключевую проблему: отсутствие централизованной, проверенной и переиспользуемой коллекции system prompts и шаблонов для быстрой сборки агентов, интеграций и внутренних рабочих процессов.
Как это работает под капотом?
Репозиторий агрегирует:
- системные сообщения и шаблоны подсказок для конкретных платформ;
- примеры конфигураций для интеграции с SDK и агентными фреймворками;
- аннотации и рекомендации по адаптации подсказок под разные модели (Claude, GPT-подобные, локальные LLM).
Под капотом основная идея проста: хранить промпт-шаблоны в читаемом формате (markdown / json), снабжать метаданными (цель, контекст, предполагаемые модели) и давать практические советы по тонкой настройке. Это ускоряет итерации при создании агентов и снижает стоимость экспериментов.
Ключевые возможности (с примерами кода)
- Коллекция готовых system prompts и prompt templates для разных инструментов;
- Метаданные — назначение, целевая модель, примечания по безопасности;
- Примеры интеграции с агентами и простые скрипты для тестирования.
Пример №1: Быстрый шаблон system prompt для агента
{
"role": "system",
"content": "You are an assistant specialized in code refactoring. Answer concisely, include examples and suggested diffs. Prioritize safety and do not execute code."
}
Этот фрагмент можно вставлять в набор сообщений любого LLM-клиента: OpenAI, Claude или локальной модели.
Пример №2: Интеграция шаблона в Node.js агент
// pseudo-code
const messages = [
systemPrompt, // из репозитория
{ role: 'user', content: 'Рефакторируй функцию X и предложи тесты' }
];
const response = await client.chat.completions.create({ messages });
console.log(response.choices[0].message.content);
Для кого и для каких задач это подойдет?
system-prompts-and-models-of-ai-tools создан для инженеров по prompt engineering, разработчиков AI-агентов, SRE и продуктовых команд, которые:
- нуждаются в проверенных шаблонах для быстрого прототипирования;
- строят внутренние инструменты (IDE-плагины, ассистенты в Notion/Replit/VScode);
- оптимизируют взаимодействие LLM с бизнес-логикой и цепочками инструментов.
Начало работы: Краткий гайд
Быстрые шаги для старта:
- Клонируйте репозиторий:
git clone https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools.git - Просмотрите папки с инструментами и шаблонами (Claude, Replit, VSCode Agent и др.).
- Скопируйте нужный system prompt и протестируйте в изолированной среде на целевой модели.
// Пример: использовать prompt локально
const prompt = require('./prompts/claude/refactor.json');
// вставить в SDK вызов модели
Плюсы и минусы
Плюсы:
- Экономия времени: готовые шаблоны сокращают экспериментальный цикл;
- Разнообразие: охват популярных платформ и моделей;
- Практичность: примеры интеграции и рекомендации по адаптации.
Минусы:
- Требуется валидация под конкретную модель и домен (не все шаблоны универсальны);
- Некоторые подсказки устаревают при обновлении API моделей — нужен контроль версий;
- Безопасность и приватность: системные подсказки могут раскрывать внутренние предположения, требующие ревью.
Рекомендация: начинайте с малого — используйте один проверенный prompt, измерьте поведение модели по KPI и только потом масштабируйте набор подсказок.
