Un projet open source sur GitHub, intitulé « system-prompts-and-models-of-ai-tools », a suscité un vif intérêt, cumulant 30 500 étoiles et devenant une ressource incontournable pour les développeurs et les chercheurs en IA. Selon AIbase, ce projet rassemble les invites système et les configurations de modèles de 9 outils IA populaires, comprenant plus de 6 500 lignes de code et couvrant v0, Cursor, Manus, Same.dev, Lovable, Devin, Replit Agent, Windsurf Agent et VSCode Agent. Il offre une précieuse référence pour comprendre en profondeur la conception des outils d'IA. Les détails sont disponibles sur GitHub et les réseaux sociaux.
Points clés : plus de 6 500 lignes d'invites, décryptage de 9 outils IA
Le projet « system-prompts-and-models-of-ai-tools » propose une compilation systématique d'une bibliothèque complète d'invites pour les outils d'IA. AIbase a résumé son contenu principal :
Couverture de 9 outils : incluant v0 (interface utilisateur générative Vercel), Cursor (éditeur de code IA), Manus (agent intelligent), Same.dev, Lovable (développement collaboratif), Devin (ingénieur logiciel IA), Replit Agent, Windsurf Agent et VSCode Agent, couvrant des outils open source et propriétaires.
Plus de 6 500 lignes d'invites : fournissant plus de 6 500 lignes d'invites système et de configurations d'outils internes, révélant la définition des rôles, les contraintes de comportement et la conception des fonctionnalités de chaque outil, comme Cursor qui met l'accent sur la sécurité des modifications de code, et Manus qui possède plus de 200 lignes d'instructions complexes.
Compréhension des principes de conception : grâce à l'analyse des invites, les développeurs peuvent comprendre comment les outils IA optimisent la génération de code via des instructions, réduisent les hallucinations et améliorent l'expérience utilisateur. Par exemple, Cursor utilise des contraintes pour normaliser la sortie de l'IA et réduire le taux d'erreur.
Valeur pédagogique et de recherche : adapté aux professionnels de l'IA, aux chercheurs en ingénierie des invites et aux startups, pour apprendre à concevoir des invites système efficaces ou s'inspirer des meilleures pratiques pour développer des outils IA personnalisés.
AIbase a constaté que les tests communautaires ont montré que les invites de Cursor, grâce à des spécifications claires de sécurité et d'utilisation des outils, réduisent considérablement les problèmes d'"hallucinations" lors de la génération de code, tandis que les instructions complexes de Manus montrent la capacité de traitement multitâche des IA de type agent.
Architecture technique : structure et fonctionnalités des invites système
Ce projet ne fournit pas seulement les invites brutes, mais révèle également la logique de conception sous-jacente des outils IA. Selon l'analyse d'AIbase, ses points forts techniques incluent :
Définition et contraintes des rôles : l'agent Cascade de Windsurf est défini comme un "assistant de programmation agissant de manière autonome", basé sur le paradigme AI Flow, mettant l'accent sur l'exécution de tâches indépendantes ; Cursor, quant à lui, utilise le modèle Claude 3.7, privilégiant la disponibilité et la sécurité des modifications de code.
Pratique de l'ingénierie des invites : les invites mentionnent fréquemment les « meilleures pratiques », Cursor utilisant des instructions structurées pour réduire les dérives de l'IA, tandis que Manus optimise le traitement des tâches complexes grâce à un raisonnement en plusieurs étapes.
Conception modulaire : les invites de chaque outil sont divisées en description des rôles, règles de comportement, appels d'outils et format de sortie, facilitant la réutilisation ou la personnalisation par les développeurs. Par exemple, les invites de génération d'interface utilisateur de v0 peuvent être directement utilisées pour le développement de composants React.
Alertes de sécurité : le projet souligne la nécessité pour les startups d'IA de protéger les invites et les configurations de modèles, recommandant le service ZeroLeaks pour prévenir les fuites de données, soulignant ainsi la sensibilisation à la sécurité du secteur.
AIbase estime que la valeur du projet réside dans son caractère systématique et sa transparence, offrant des exemples concrets d'ingénierie des invites, comme un véritable « manuel de conception d'outils IA ».
Cas d'utilisation : de l'apprentissage au développement d'entreprise
La richesse du contenu du projet « system-prompts-and-models-of-ai-tools » le rend adapté à de multiples contextes. AIbase a résumé ses principales applications :
Apprentissage de l'ingénierie des invites : les développeurs peuvent analyser les invites des outils tels que Cursor et Devin pour apprendre à concevoir des instructions efficaces et optimiser la sortie des LLM, ce qui convient aux ingénieurs et chercheurs en IA.
Développement d'outils IA : les startups peuvent s'inspirer des instructions de collaboration de Lovable ou de la logique de génération d'interface utilisateur de v0 pour développer des produits IA personnalisés et accélérer la validation des prototypes.
Éducation et formation : les universités et les organismes de formation peuvent utiliser la bibliothèque d'invites comme ressource pédagogique pour aider les étudiants à comprendre la logique de comportement et les principes de conception des systèmes IA.
Sécurité et conformité : les entreprises peuvent se référer aux recommandations du projet et utiliser des outils tels que ZeroLeaks pour détecter les risques de fuite d'invites et garantir la sécurité des systèmes IA.
Les retours de la communauté montrent que les développeurs, en étudiant les invites de Devin, ont optimisé le traitement multitâche de leurs propres agents IA, réduisant le taux d'erreur de génération de code d'environ 10 %. AIbase observe que les 30 500 étoiles du projet reflètent le besoin croissant des développeurs pour une conception transparente de l'IA.
Guide de démarrage : accès et recherche rapides
AIbase a appris que le projet est désormais disponible gratuitement sur GitHub (github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools), avec des fichiers d'invites détaillés et un mode d'emploi. Les développeurs peuvent rapidement démarrer en suivant les étapes suivantes :
Accéder au dépôt GitHub et cloner ou forker le projet (github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools) ;
Parcourir les répertoires d'invites des 9 outils (par exemple, Cursor Prompts, Devin AI) et consulter les fichiers spécifiques (par exemple, cursor_agent.txt, devin.txt) ;
Utiliser Python ou d'autres scripts pour analyser les invites, extraire la définition des rôles, les appels d'outils ou la logique des contraintes ;
Se référer à ZeroLeaks (zeroleaks.vercel.app) pour un audit de sécurité et protéger son propre système IA.
La communauté recommande de commencer par étudier les invites de Cursor et v0, car leur structure est claire et leurs cas d'utilisation sont vastes. AIbase rappelle que le projet a cessé d'utiliser les GitHub Issues, il est conseillé de soumettre des suggestions via la page System Prompts Roadmap & Feedback.
Réactions de la communauté et axes d'amélioration
Après sa publication, « system-prompts-and-models-of-ai-tools » a reçu des éloges de la communauté pour son exhaustivité et sa valeur pédagogique. Les développeurs l'ont qualifié de « référence inestimable pour la conception d'outils IA », les invites de Cursor et Manus étant considérées comme des exemples exemplaires d'ingénierie des invites. Cependant, certains utilisateurs ont indiqué qu'il manquait des invites pour les outils de génération vidéo, suggérant d'ajouter des exemples de Runway ou Pika. La communauté attend également une documentation plus détaillée expliquant le contexte et les cas d'utilisation de chaque invite. L'équipe de développement a répondu qu'elle élargirait la couverture des outils et optimiserait la documentation à l'avenir. AIbase prévoit que le projet pourrait être intégré au protocole MCP ou à ComfyUI pour créer un workflow de test et d'optimisation des invites.
Perspectives d'avenir : catalyseur de la transparence de la conception de l'IA
Avec ses 30 500 étoiles, « system-prompts-and-models-of-ai-tools » témoigne du désir des développeurs pour une conception transparente de l'IA. AIbase estime que son modèle open source non seulement favorise la diffusion de l'ingénierie des invites, mais offre également aux startups d'IA une double impulsion en matière de sécurité et de conception. La communauté étudie déjà la possibilité de l'intégrer aux workflows de Dream 3.0 ou Lovable 2.0 pour créer un écosystème allant de la conception des invites au développement d'applications. À long terme, le projet pourrait évoluer vers un « marché des invites IA », offrant des services partagés et personnalisés, à l'image de l'écosystème de modèles de Hugging Face. AIbase attend avec impatience les développements futurs du projet en 2025, notamment en matière d'IA multimodale et de protection de la sécurité.
Adresse du projet : https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools