Chapter 1: 系统提示

欢迎来到“AI工具的系统提示与模型”的系列教程！本教程旨在揭秘AI工具背后的运作机制，并教你如何保护它们免受潜在的安全威胁。本章我们将从最基础的概念——系统提示
开始学习。

你可能会问：“什么是系统提示？为什么要学习它？” 想象一下，你有一只非常聪明的鹦鹉，它可以回答你提出的任何问题。但是，这只鹦鹉需要一本“使用手册”，告诉它如何回答问题，用什么语气回答，以及在什么情况下应该说什么。这个“使用手册”就是AI工具的系统提示。

例如，我们想要一个AI工具帮我们写一篇关于猫咪的文章。如果没有任何提示，AI可能会写出千篇一律的内容。但是，如果我们给它一个系统提示，比如“你是一位儿童文学作家，用生动有趣的语言描述猫咪的生活”，那么AI就会写出一篇更符合我们期望的文章。

因此，理解系统提示至关重要，它能帮助我们：

控制AI的行为： 我们可以通过修改系统提示来改变AI的回答方式。
保护AI的安全： 泄露的系统提示可能暴露AI的核心秘密，让黑客有机可乘。

本章我们将深入探讨系统提示的概念、作用以及如何使用它来控制AI的行为。

什么是系统提示？

系统提示是AI工具用来指导其行为和输出的指令集合。你可以把它想象成AI工具的“操作手册”，告诉它应该如何思考、如何回答问题、以及如何使用各种工具。

关键概念:

指令: 告诉AI做什么的具体指示。例如：“你是一位专业的翻译员。”
行为: AI根据指令所展现出的特性。例如：翻译精准、用词专业。
输出 : AI生成的内容，例如翻译后的文本、回答的问题等。
工具使用 : 指AI可以使用的特定功能或程序。例如：一个搜索引擎或者一个计算器。

形象的比喻：

把AI工具想象成一个厨师。系统提示就是菜谱，它告诉厨师应该使用哪些食材（输入），如何烹饪（行为），最终做出什么样的菜肴（输出）。

为什么系统提示如此重要？

决定AI的个性： 系统提示可以定义AI的角色，例如“你是一个友好的客服机器人”或者“你是一个严肃的法律顾问”。
控制AI的输出风格： 系统提示可以指示AI使用特定的语气和语言风格，例如“用简洁明了的语言回答问题”或者“用幽默风趣的口吻进行对话”。
限制AI的行为范围： 系统提示可以防止AI生成不恰当或有害的内容，例如“不要回答涉及种族歧视的问题”。

如何使用系统提示？

让我们回到写猫咪文章的例子。我们可以使用以下系统提示：

你是一位儿童文学作家，擅长用生动有趣的语言描述动物的生活。 你的目标是为孩子们创作一篇关于猫咪的短文，让孩子们了解猫咪的生活习性，并且喜欢上猫咪。

请使用以下关键词： 睡觉，玩耍，吃饭，好奇心

接下来，我们可以给AI一个用户输入（User Input）：

请写一篇关于猫咪的文章。

AI 收到系统提示和用户输入后，会根据系统提示的指示，使用用户输入作为创作的灵感，最终生成一篇关于猫咪的文章。预期输出（Expected Output）应该是一篇适合儿童阅读，充满童趣且包含关键词的文章。

这是一个简化的 Python 示例，模拟了如何将系统提示和用户输入传递给 AI 模型：

# 模拟 AI 模型
def ai_model(system_prompt, user_input):
    # 这里只是一个占位符，实际的 AI 模型会根据提示和输入生成更复杂的内容
    # Placeholder - Actual AI model will generate richer content
    return f"AI: 根据系统提示 '{system_prompt}' 和用户输入 '{user_input}'，我生成了这篇文章！"

# 系统提示
system_prompt = "你是一位儿童文学作家，擅长用生动有趣的语言描述动物的生活。"
# 用户输入
user_input = "请写一篇关于猫咪的文章。"

# 调用 AI 模型
output = ai_model(system_prompt, user_input)

# 打印输出
print(output)

这段代码演示了将系统提示和用户输入传递给一个模拟的 AI 模型。实际的 AI 模型会更复杂，能够理解系统提示的含义并生成更丰富的内容。

运行这段代码，你会得到类似以下的输出：

AI: 根据系统提示 '你是一位儿童文学作家，擅长用生动有趣的语言描述动物的生活。' 和用户输入 '请写一篇关于猫咪的文章。'，我生成了这篇文章！

请注意，这只是一个非常简化的示例。在实际应用中，我们需要使用更强大的 AI 模型，例如 GPT-3 或其他大型语言模型。

系统提示的内部实现

虽然我们不能直接看到 AI 模型的内部代码，但我们可以了解系统提示如何影响 AI 的行为。大致流程如下：

接收输入 : AI 模型接收系统提示和用户输入。
理解提示 : AI 模型对系统提示进行解析，理解其含义和指示。
生成响应 : AI 模型根据系统提示和用户输入，生成相应的输出。
返回输出 : AI 模型将生成的输出返回给用户。

一个简单的序列图如下：

在这个序列图中，用户通过应用程序与 AI 模型交互。应用程序将系统提示和用户输入传递给 AI 模型，AI 模型根据这些信息生成响应，并将其返回给应用程序，最终显示给用户。

在我们的项目中，你可能会发现包含系统提示的文件，例如 v0 Folder、Manus Folder 等目录下的文件。这些文件包含了不同 AI 工具的真实系统提示，你可以仔细研究它们，了解它们是如何控制 AI 行为的。例如，在 README.md 文件中描述了这些文件：

## 📂 **Available Files**
- **v0 Folder**  
- **Manus Folder**
- **Lovable Folder**
- **Devin Folder**
- **Replit Folder**
- **Cursor Folder**  
   - cursor ask.txt *(coming soon!)*  
   - cursor edit.txt *(coming soon!)*

通过阅读这些文件，你可以深入了解不同 AI 工具的内部工作原理，并学习如何编写更有效的系统提示。

总结

在本章中，我们学习了系统提示
的概念、作用以及如何使用它来控制 AI 的行为。我们了解了系统提示是 AI 工具的“操作手册”，它可以定义 AI 的角色、输出风格和行为范围。我们还通过一个简单的例子，演示了如何将系统提示和用户输入传递给 AI 模型，并生成相应的输出。

在下一章中，我们将学习 AI模型，了解 AI 模型是如何实现系统提示的指示的。让我们继续深入探索 AI 的世界！

01 AI工具的系统提示与模型

Chapter 1: 系统提示

什么是系统提示？

如何使用系统提示？

系统提示的内部实现

总结