### [System Prompt Index官网直达 – 1000+真实产品系统提示词与AISPA审计数据库](https://www.zuoshipin.com/)

**Published:** 2026-08-16T02:48:03

**Author:** AI_Tools

**Excerpt:** System Prompt Index收录1000+条真实AI产品系统提示词，并用AISPA从透明度、真实性、…

## System Prompt Index是什么？

System Prompt Index 是一个面向研究者、AI 产品团队和安全从业者的开放系统提示词索引。网站当前收录 **1,000+ 条系统提示词**，覆盖 **400+ 个真实 AI 产品**，并声明这些材料来自公开可访问的 GitHub 仓库。它不仅让人查看不同产品如何约束模型，还尝试用统一的 AISPA 标准逐条审计提示词中的保护性与问题性指令。

系统提示词位于用户消息之外，通常负责定义身份、语气、工具权限、安全边界和任务优先级。用户未必能看到这些规则，却会持续受到它们影响。System Prompt Index 的价值正在于把这层隐藏的产品设计变成可搜索、可比较、可讨论的研究对象。

![System Prompt Index 系统提示词索引首页截图](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/08/system-prompt-index-home-scaled.webp)

System Prompt Index 将公开系统提示词索引与 AISPA 审计研究放在同一平台。

## 从提示词库升级为可比较的产品档案

许多提示词仓库只是把长文本集中存放，用户仍需自己判断来源、产品类型和差异。System Prompt Index 增加了产品、类别、版本和审计信息，使它更适合做横向研究。网站提供通用助手、编程 Agent、多智能体、研究工具、浏览器自动化、代码编辑器、安全、金融与医疗等分类，查找特定场景比翻阅大型代码仓库更直接。

对 AI 产品经理而言，可以观察同类产品如何设置角色、拒答规则和工具调用；对提示词工程师而言，可以研究指令结构、优先级和边界描述；对安全团队而言，则可以定位可能影响用户知情权、隐私或自主决策的规则。

## AISPA如何审计系统提示词？

AISPA 全称为 AI System Prompt Assurance，是该项目提出的用户中心型系统提示词审计标准。它不是简单给一段提示词打总分，而是把指令拆开，分别判断是否保护用户，或是否可能带来不透明、误导、操控与安全风险。

-   **身份透明：**是否清楚处理 AI 身份、能力边界和信息来源。
-   **真实性与信息完整性：**是否鼓励诚实表达不确定性、避免编造或隐瞒。
-   **隐私与数据保护：**是否限制不必要的数据访问、披露与使用。
-   **工具与行动安全：**是否在调用终端、浏览器或外部系统前设置合理约束。
-   **用户自主与防操控：**是否避免暗中引导、强推或削弱用户选择权。
-   **不安全请求处理：**是否以适当方式识别和处理高风险请求。
-   **伤害预防与用户安全：**是否覆盖现实世界中可能出现的人身与社会风险。
-   **公平、包容与中立：**是否减少歧视、不当偏见与不公平差异。

## 不只看原文，还能观察行业变化

首页提供公司级结果、保护性指令随时间变化、平均提示词长度、包含问题性指令的产品比例，以及八个维度的覆盖情况。版本序列还可以对比同一家公司的不同模型或产品如何调整规则。与单独阅读一段长提示词相比，这些聚合指标更容易发现行业趋势。

不过，统计图应被理解为特定样本和标注方法下的研究结果，而不是厂商安全排行榜。样本来源、版本时间、提示词完整度和人工标注都会影响结论。使用数据写报告时，最好同时阅读项目方法、论文和原始材料，不要只截取一个百分比。

## “Try your own prompt”适合做发布前体检

网站允许粘贴自己的系统提示词，并按八个维度进行检查。这对正在开发 AI 客服、内容助手或工具型 Agent 的团队很有帮助：发布前可以先查找身份披露不足、隐私规则缺失、过度服从、暗中操控或危险工具调用等问题，再由产品、安全与法务人员复核。

这种自动审计更适合作为问题发现器，而不是最终认证。真正的系统安全还取决于模型、工具权限、数据流、身份验证、日志、运行环境和人工流程。系统提示词写得谨慎，并不能抵消过大的实际权限。

## 公开来源带来便利，也带来版本与授权问题

项目明确说明提示词采集自公开 GitHub 仓库。公开可访问并不自动代表内容由产品厂商正式发布，也不保证文本完整、真实或仍在生产环境使用。某些材料可能来自逆向整理、历史版本、社区提交或二次转载，因此重要结论需要回到仓库提交记录和其他证据交叉验证。

同样，能阅读不等于能整段复制到商业产品。系统提示词可能包含受版权、许可证、商标、保密义务或平台条款约束的内容。更合理的用途是研究设计模式、比较风险和改进自有规则，而不是克隆他人的产品行为。

## 适合哪些人？

-   **AI产品经理：**了解系统规则如何影响透明度、用户选择与产品语气。
-   **提示词工程师：**比较真实产品的指令组织、冲突处理和工具约束。
-   **安全与治理团队：**建立系统提示词评审清单和上线前审计流程。
-   **研究者与学生：**获取带分类、来源和论文方法的开放研究入口。
-   **开发者：**为客服、Agent 和垂直助手设计更完整的保护性规则。

## 推荐使用流程

1.  先按产品类别筛选，不要把聊天助手和高权限 Agent 直接混为一谈。
2.  查看原始提示词、版本和来源仓库，记录证据链与访问日期。
3.  结合 AISPA 八个维度寻找保护性规则和潜在问题，而不是只抄措辞。
4.  把自己的系统提示词提交测试，再由安全、产品和法务人员人工复核。
5.  配合权限测试、红队评估和真实用户测试验证运行时行为。

## 综合评价

System Prompt Index 最值得推荐的地方，是把“围观系统提示词”变成了可追溯、可比较的审计研究。索引规模让它适合寻找真实案例，AISPA 则提供了一套观察透明度、隐私、操控和工具安全的结构。它不是破解 AI 产品的捷径，也不能替代完整安全测试；把它当作系统提示词的公共档案馆和上线前检查参考，价值更大。



---