x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

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主な特徴

15以上の主要AIコーディングツールのシステムプロンプト
7,500行以上のプロンプトとツール設定
商用ツールの内部実装の透明化
プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス集
モジュラーツールアーキテクチャの実例
継続的な更新と新ツールの追加

リポジトリ解析: x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

基本情報

リポジトリ名: x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools
主要言語: None（テキストファイルのコレクション）
スター数: 63,190
フォーク数: 18,551
最終更新: 2025年（アクティブに更新中）
ライセンス: GNU General Public License v3.0
トピックス: AI Tools, System Prompts, Cursor, Windsurf, Devin, Coding Assistants, Prompt Engineering

概要

一言で言うと

商用・オープンソースAIコーディングアシスタントの内部システムプロンプトと設定を収集・公開した、AI開発者にとって極めて貴重なリソース集。

詳細説明

このリポジトリは、Cursor、Windsurf、Devin、Lovable、Bolt、Clineなど15以上の主要なAIコーディングアシスタントの内部システムプロンプトとツール設定を包括的に収集したものである。v0、Cursor、Windsurf Agentなどの商用ツールから、Bolt、Clineなどのオープンソースツールまで、現代のAIアシスタントがどのように設計・実装されているかを明らかにする。63,000以上のスターを獲得し、AIツール開発の透明性向上と新たなイノベーションの基盤として機能している。各ツールのプロンプトエンジニアリング手法、アーキテクチャパターン、安全性対策などが詳細に文書化されている。

主な特徴

15以上の主要AIコーディングツールのシステムプロンプト
7,500行以上のプロンプトとツール設定
商用ツールの内部実装の透明化
プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス集
モジュラーツールアーキテクチャの実例
継続的な更新と新ツールの追加

使用方法

インストール

前提条件

テキストエディタまたはIDEのみ（実行可能なコードではない）
AIツール開発の基礎知識（推奨）

インストール手順

# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools.git
cd system-prompts-and-models-of-ai-tools

# 内容の確認
ls -la
# 各ツールのディレクトリを探索

基本的な使い方

Hello World相当の例

# Cursor Agent Prompt v1.0.txt の一部
You are a world-class developer. When given a task, you approach it with careful thought, meticulous planning, and a commitment to providing the highest quality solution...

実践的な使用例

カスタムAIアシスタントの構築：

// tools.json から抽出したツール定義例
{
  "name": "read_file",
  "description": "Read the contents of a file at the specified path",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "path": {
        "type": "string",
        "description": "The path of the file to read"
      }
    },
    "required": ["path"]
  }
}

高度な使い方

異なるツール間のアプローチ比較：

Cursor: 階層的メモリシステムとコンテキスト管理
Windsurf: ACT/PLANモードの切り替え
Devin: 包括的なGit/GitHub統合
Lovable: UI/UXに特化した美的設計

ドキュメント・リソース

公式ドキュメント

README.md: コレクションの概要と更新履歴
LICENSE.md: GPL v3ライセンスの詳細
各ツールディレクトリ: 個別のプロンプトとツール設定

サンプル・デモ

Cursor Prompts/: Agent、Chat、Memory各種プロンプト
Windsurf/: プロンプトとtools.json
Open Source prompts/: Bolt、Cline、RooCodeなど
v0 Prompts and Tools/: v0の詳細なプロンプト

チュートリアル・ガイド

各プロンプトファイル内の説明コメント
ツール定義JSONの構造例
エージェントループとモジュールシステムの実装パターン

技術的詳細

アーキテクチャ

全体構造

各AIツールは類似したモジュラーアーキテクチャを採用しており、以下の共通パターンが見られる：

分析→計画→実行→評価のイテレーティブループ
明確な役割定義とコンストレイント
ツールベースの機能分離
セーフティファーストのアプローチ

ディレクトリ構成

system-prompts-and-models-of-ai-tools/
├── Cursor Prompts/          # Cursorの各種プロンプト
│   ├── Agent Prompt.txt     # エージェントモード
│   ├── Chat Prompt.txt      # チャットモード
│   ├── Memory Prompt.txt    # メモリ管理
│   └── tools.json          # ツール定義
├── Windsurf/               # Windsurfシステム
├── Devin AI/               # Devinプロンプト
├── Lovable/                # Lovableプロンプト
├── Open Source prompts/    # OSSツール集
│   ├── Bolt/
│   ├── Cline/
│   ├── Codex CLI/
│   └── RooCode/
├── v0 Prompts and Tools/   # v0の詳細
└── [その他各ツール]/

主要コンポーネント

エージェントシステム: 自律的なタスク実行
- 場所: 各ツールのAgent Prompt
- 依存: ツール定義、実行環境
- インターフェース: analyze_task(), create_plan(), execute()
メモリ管理: コンテキストの保持と活用
- 場所: Memory Prompt（Cursor等）
- 依存: ベクトルDB、埋め込みモデル
- インターフェース: store_memory(), retrieve_relevant()
ツールシステム: モジュラー機能実装
- 場所: tools.json
- 依存: 実行環境、API
- インターフェース: 標準化されたJSON-RPC風定義

技術スタック

コア技術

プロンプトエンジニアリング:
- ロール定義
- タスク分解
- 制約条件の明示
- エラーハンドリング指示
ツールアーキテクチャ:
- JSON-RPCベースの定義
- パラメータ検証
- エラー処理

開発・運用ツール

バージョン管理: 各ツールのバージョン情報含む
更新追跡: READMEでの変更履歴
コミュニティ貢献: Issues/PRでの改善提案

設計パターン・手法

各ツールに共通する設計パターン：

イテレーティブワークフロー: 分析→計画→実行→評価
Human-in-the-loop: 重要な操作での確認
コンテキスト管理: 効率的なメモリ使用
セーフティ制約: 危険操作の禁止
モジュラー設計: 機能の分離と組み合わせ

データフロー・処理フロー

典型的なAIアシスタントの処理フロー：

ユーザー入力 → タスク分析
→ 実行計画の生成
→ ツール呼び出しの決定
→ 段階的実行とフィードバック
→ 結果の評価と次ステップ決定

API・インターフェース

公開API

ツール定義標準

{
  "tools": [
    {
      "name": "edit_file",
      "description": "Edit file contents",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "path": {"type": "string"},
          "content": {"type": "string"}
        },
        "required": ["path", "content"]
      }
    }
  ]
}

設定・カスタマイズ

プロンプトのカスタマイズポイント

役割定義の調整
制約条件の追加/削除
ツールセットの変更
ワークフローの最適化

パフォーマンス・スケーラビリティ

パフォーマンス特性

プロンプトの長さと品質のバランス
コンテキストウィンドウの効率的利用
トークン消費の最適化戦略

スケーラビリティ

大規模プロジェクトでの考慮事項
メモリ管理の戦略
並行処理の実装パターン

制限事項

各ツールの特定バージョンのスナップショット
商用ツールの利用規約への配慮
完全な実装詳細は含まれない

評価・所感

技術的評価

強み

AIツール設計の透明性向上
実践的なプロンプトエンジニアリング例
多様なアプローチの比較可能性
継続的な更新とコミュニティ貢献
新規開発者への学習リソース

改善の余地

より詳細な技術解説
パフォーマンスベンチマーク
セキュリティ分析
ベストプラクティスガイド

向いている用途

カスタムAIアシスタントの開発
プロンプトエンジニアリングの学習
AIツールの比較研究
セキュリティ監査
イノベーションの基盤

向いていない用途

そのままの商用利用（ライセンス要確認）
完全な実装の再現
リアルタイムシステム
プライバシー重視環境

総評

x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-toolsは、AIコーディングアシスタントの内部動作を理解するための最も包括的なリソースである。63,000以上のスターは、開発者コミュニティがこの透明性を高く評価していることを示している。このコレクションは、AIツール開発の民主化、標準化、そしてイノベーションの加速に大きく貢献している。特に、異なるツール間でのアプローチの収束（モジュラーアーキテクチャ、イテレーティブワークフロー、セーフティ重視）が観察できることは、AI開発のベストプラクティスが確立されつつあることを示唆している。今後のAIツール開発において、このリポジトリは重要な参考資料であり続けるだろう。