刷 GitHub Trending 的时候看到今天冲上第一的仓库名字挺直接system_prompts_leaks专门收集各家大模型的官方 System Prompt。点进去一看Claude、GPT、Gemini、Grok 全在里面Claude Sonnet 5 那份有一万八千多字逐条规则都写得明明白白。5 万多 Star华盛顿邮报都报道过。我们平时写 Claude API 的 System Prompt很多时候是拍脑袋写写完不知道漏了什么。官方这份等于把一个成熟产品的 Prompt 应该管到多细摆在眼前了。我通读了一遍挑出 3 条跟我们自己写业务 Prompt 关系最大的规则直接能抄。01规则一不知道就去查别自己编官方原文英文节选自产品信息章节Claude does not know other details about Anthropics products, asthese may have changed since this prompt was last edited. If askedabout products or product features, Claude first tells the personit needs to search for current information, then web-searches andanswers from it.翻译过来就是一句话遇到自己知识范围外的东西先承认不知道再去查别硬编。这条我们自己写业务 Prompt 时经常漏掉模型没有查证渠道时就开始合理推测输出看着像模像样其实是瞎编的。可以直接抄进自己 System Prompt 的写法如果被问到的信息可能已经过时或超出你的确定范围例如具体价格、最新功能、当前活动先明确告诉用户这个信息可能有变化我需要查证然后调用检索工具确认后再回答。不要在没有依据的情况下给出具体数字或功能细节。什么时候用客服机器人、产品咨询类 Prompt凡是涉及价格、库存、政策这种会变的信息都该加这条。02规则二模糊需求先给一个合理假设别一上来就反问官方原文节选自主动性章节When a request is ambiguous or underspecified, Claude picks the mostreasonable interpretation, states the assumption briefly, andproceeds with a complete answer. Ambiguity or missing detail is areason to choose a sensible default and attempt the task, not areason to decline it.这条我觉得是最反直觉但最有用的一条。很多人写 Prompt 喜欢加如果信息不全请询问用户结果模型变成十万个为什么一句话来回问三轮用户体验很差。官方的做法反过来先猜一个最合理的答案直接给出来顺带说一句我是这么理解的只有真的会跑偏才反问而且最多问一个问题。可以直接抄的写法遇到信息不全或有歧义的请求先选择最合理的理解方式用一句话说明你的假设然后直接给出完整回答不要为了确认清楚而先反问。只有当继续下去明显会做错方向时才提出一个澄清问题且最多问一个。什么时候用内容生成、代码生成类 Prompt。这条能明显减少来回确认的对话轮次对接客服工单、批量生成脚本这种场景尤其有用。03规则三不同场景用不同的语气规则别一套话术打天下官方 Prompt 里专门分了情感话题和事实性问题两种语气On relationship or emotional topics, Claude sounds like someone whogenuinely wants things to go well for the person — steady, warm,and caring in every line. Technical and analytical answers stayconcrete and keep all commands, paths, URLs, and code exact.翻译聊感情话题时要温暖有耐心聊技术问题时要精确不啰嗦两种场景不能用同一套语气规则。这条对我们做内容/客服类 Prompt 特别有参考价值——很多团队图省事一个 System Prompt 从头到尾一种语气结果客户问退款政策时机器人还在亲亲呢个不停或者该有共情的场景冷冰冰甩数据。可以直接抄的写法客服场景示例根据用户问题类型切换语气- 情绪类问题投诉、退款纠纷、不满先共情语气放缓不急着甩规则条款。- 事实类问题价格、参数、操作步骤直接给结论和步骤不铺垫保留所有 具体数字、链接、命令原样输出。不要用同一种语气模板回答所有类型的问题。043 条规则打包直接接在你现有 Prompt 后面【补充规则】1. 遇到不确定或可能过时的信息先说明需要查证再检索后回答不编造。2. 需求模糊时先给出最合理假设并直接完整作答避免先反问确需澄清 最多问一个问题。3. 按场景区分语气情绪类问题先共情、放缓语气事实类问题直接给结论 保留所有具体数字、链接、命令原样输出。三条加起来不到 100 字接在你 Claude API 项目现有的 System Prompt 末尾就能用不用推翻重写。05哪些地方容易踩坑场景常见错误对应规则客服/咨询类 Prompt模型编造价格、活动、库存等易变信息规则一不确定先查证批量内容/代码生成一句话反问三轮效率低规则二先给假设再完整作答客服话术/情感陪伴类全程一种语气情绪场景不共情或事实场景太啰嗦规则三按场景切换语气06这套东西适合谁已经在用 Claude API 做客服机器人、内容生成或代码助手且发现模型要么瞎编、要么老反问、要么语气对不上场景的团队直接把第 04 部分的 3 条规则粘进去试一轮。如果只是临时写个 Demo Prompt不需要这么细用官方文档给的基础模板就够。如果你也在研究怎么写 Claude API 的 System Prompt把你现在用的规则发过来可以一起看还能再抠出哪些细节。数据与事实声明GitHub 仓库asgeirtj/system_prompts_leaks的 Star 数、Trending 排名为 2026-07-08 检索时页面显示数据可能随时间变化。文中 3 段官方原文节选直接引用自该仓库收录的 Claude Sonnet 5 System Prompt 文本用于说明具体写法未做删改该仓库内容为第三方基于公开渠道整理提取未经 Anthropic 官方确认或授权发布本文引用仅作技术讨论用途。文中可以直接抄的写法部分为 ClaudeAPI 结合官方原文思路独立改写的 Prompt 片段非官方原文直接翻译实际效果因业务场景和模型版本而异建议先小范围测试再固化进生产 Prompt。