近日，AI领域再次掀起热潮，焦点集中于Anthropic公司旗下的明星大语言模型Claude。最新的报道称，一份据称是Claude应用的系统提示词（System Prompt）泄露了出来，这份文件的内容量堪称惊人，约25000Token，详细程度远远超出行业常规认知。

像特朗普当选美国总统这件事，即是一件直接写死在系统提示词里的大是大非事件，这种具有历史性和社会影响的事件绝不容许任何错误。同时，还有许多细节需要注意，例如Claude是脸盲，无法识别图片，需要通过其他方式来确定图片的主人公；用户询问《Let it Go》的歌词时，Claude坚决遵守版权红线，不会轻易提供歌词；此外，Claude也是一位聪明善良的人，热爱深刻讨论和探索。

这一事件迅速点燃了技术圈的讨论热情，不仅因为它揭示了顶尖AI系统内部运作的空前复杂性，更因为它将AI的透明度、安全性以及知识产权等核心议题，以一种戏剧性的方式推至台前。

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在深入探讨此次泄露事件的细节之前，有必要首先厘清“系统提示词”这一核心概念。系统提示词可以被理解为大语言模型（LLM）在开始与用户交互或执行特定任务前，开发者预设的一系列初始指令、背景信息和行为框架，这些提示词将对模型的行为和输出产生深远的影响。

它并非简单的开场白，而更像是一套为AI精心编排的“隐形脚本”或“出厂预设”，在潜移默化中引导模型的整体行为、沟通风格、信息输出的侧重点，以及在特定情境下的应变策略。

系统提示词的关键作用主要体现在以下几个方面：在自然语言处理中，系统提示词能够明确地表达用户的意图和需求，从而帮助开发者更好地理解用户的需求，并且能够更好地处理用户的输入。

通过提示词，AI被赋予特定的“人格面具”，例如“一位乐于助人且知识渊博的AI助理”或“特定领域的虚拟专家”，这直接影响其语言风格和交互模式，从而实现角色塑造与个性赋予。

行为规范与安全边界划定：这是系统提示词的核心使命之一。开发者借此设定AI必须遵循的伦理准则和安全红线，以确保AI的输出“有益且无害”，明确禁止生成有害内容、歧视性言论，或被用于非法活动。

能力范围与知识局限声明：提示词会告知模型其能力边界及知识的“保鲜期”，使其在面对超出认知范畴的问题时能坦诚说明，避免产生误导性的“幻觉”信息。

输出格式：Markdown 输出内容： 优化：输出信息的标准格式可以规定为 Markdown，模型可以在多轮对话中维持上下文连贯性，准确理解用户的潜在意图。

工具调用与功能协同指令：现代AI系统常集成多种外部工具，如网络搜索引擎、代码解释器等。系统提示词将提供何时、何地以及如何有效调用这些工具的详细说明，以增强AI完成复杂任务的能力。

通过精密设计与持续迭代的系统提示词，开发者能够对AI的行为施加精细化的引导与约束，使其输出更加贴近人类的期望和价值观，提高其安全性和可靠性，同时更好地适应多元化的应用需求。因此，系统提示词是人类与AI“对齐”的关键技术手段，堪称AI迈向负责任发展的“底层操作系统”之一。

Claude「天书」揭秘

根据目前已公开的泄露信息并对照Anthropic官方文档，此次据称属于 Claude 3.7 Sonnet 版本的系统提示词，其内容的详尽性和复杂性引起了极大的关注，也与官方对外披露的信息形成了耐人寻味的反差。

泄露的Claude系统提示词核心内容管窥：这个信息片段的语言中存在一些技术性和专业性术语，需要对其进行专业化的语言润色，以提高表达的准确性和专业性。

体量与细节惊人：约25000 Token的长度彰显了Anthropic在模型行为精细控制上的巨大投入，足以容纳海量的具体指令。

精细的角色与交互风格：要求 Claude扮演“智能且友善的助手”，展现深度与智慧，适度主导对话，并果断提供建议。

详尽的安全与伦理框架：将儿童安全置于最高优先级，严禁生成有害内容，如武器制造、恶意代码等，旨在保护用户的隐私和权益，并在敏感议题上保持中立，确保内容的公正性和可靠性。

严苛的版权合规：明确指示“绝不”复制受版权保护的材料，遵守严格的字数和格式限制，禁止从多来源拼凑。

先进的工具集成与复杂调度：详细阐述了如何调用和协调多种工具（网络搜索、文件检索、代码生成等），据称通过MCP定义了多达14种工具的调用机制。

强调事实准确性与抑制“幻觉”：要求 Claude 不得捏造信息，不确定时应明确告知用户，网络搜索需遵循规范引文，并且明确表示知识的截止日期。

高度具体的“行为特例”：包含“面部识别盲区”，避免使用“2月29日”等针对特定场景或已知问题的规则。

XML标签的广泛应用：大量采用XML风格标签组织信息，极大地提高复杂指令的可解析性和可读性，支持复杂的“思维链”等技巧。

与官方公开系统提示词的显著差异，体现了信息的不一致性和不准确性，这种差异可能会导致用户的困惑和错误选择。

Anthropic官方确实会公布部分系统提示词信息，如AI助手的基本角色、行为鼓励（如使用 Markdown 语法）、对特定问题的探讨兴趣、知识截止日期及“扩展思考模式”等。

然而，这次泄露的约25000 Token提示词与官方精炼版本（可能2000-3000Token，不含完整工具细节）相比，差异巨大：

详尽程度悬殊：泄露版在安全规则、版权、工具调用、错误处理及边缘案例应对上远远超过公开版，后者更像概览性指南，前者则是详尽的内部操作规程。

工具指令透明度落差：官方通常不公开工具的完整定义、参数和内部MCP交互细节，但泄露版则揭示了这些“引擎盖下”的机制。

“内部运作逻辑”暴露：泄露版包含了更多官方秘而不宣的内部处理逻辑和“补丁式”规则，反映了模型长期的测试和迭代积累过程。

控制粒度与强度差异：泄露版通过海量指令构建精密决策网络，以实现高度精细化控制，其强度和覆盖面远远超过公开信息的体现。

综上，官方提示词更多扮演公关和基础透明角色，塑造简化正面的模型形象，而泄露的超长提示词则更真实地反映了，为确保模型安全、合规、稳定及用户体验，开发者采用的复杂“约束工程”，折射出AI公司在维护技术壁垒与满足社会对AI透明度需求间的持续博弈。

Anthropic忧，众人喜

Claude 的超长系统提示词意外泄露，不仅仅是技术圈的八卦新闻，它对 Anthropic 本身、甚至整个 AI 行业都带来了不小的冲击，许多人也开始重新思考模型安全、知识产权、以及“透明度”到底该怎么拿捏。

对Anthropic来说，这份提示词几乎是模型的“说明书+宪法”，经过精心打磨，既定义了模型该如何表达，也设置了安全边界和行为规范。被公开后，相当于把一部分“独门秘笈”摆在了竞争对手面前，让别人有机会研究、模仿甚至逆向还原，这多少会影响它的技术优势。

更为棘手的是，这份警示词就像模型的"安全护栏”，现在大多数人都了解如何搭建护栏，那些尝试“越狱”的人自然也容易找到绕开的方法。对Anthropic来说，这意味着需要面对更高的安全压力，并可能需要重新整理信息管理流程，以查找哪里出了问题。

从运营角度看，这种长提示词本身就是一个挑战——它占用了上下文窗口，计算成本也较高。泄露后，外界对 Claude 的技术路线和效率问题可能会有更多的疑问，甚至会促使它做出一些策略调整。

更微妙的一点是，Anthropic一直强调“负责任的透明度”，也曾部分公开过系统提示词。但这次泄露的版本明显更完整、更复杂，这让人们不得不问：Anthropic公开的“透明度”到底是真的吗？这种质疑对于一直打“安全、负责”旗号的公司来说，确实不是太好应对。

放眼整个行业，这份提示词意外变成了研究者的珍贵宝藏素材。它展示了顶级模型是如何被「教导」的，也让大家意识到：要让模型听话，靠几句话根本不够，这背后是一整套复杂、繁琐但极其重要的提示工程。

更重要的是，它再次提醒我们：AI 安全不是一劳永逸的成就，绕过它的技术也在同步进化，这是一场持续的博弈。

还有一个值得思考的问题是：这么长的提示词，其实说明现在的模型还没有办法真正“内化”所有的行为规范，必须依赖一堆外部规则来维持稳定。这可能会推动行业探索新的模型训练方式，减少这种“外挂式”控制的依赖。

尽管这次是一次意外，但从泄露内容中展现出的提示设计逻辑、安全框架，甚至对敏感话题的应对方式，也许会被许多同行借鉴，某种程度上也推动了行业形成了一些“非官方的最佳实践”。

在缺乏提示词的情况下，AI语言润色模型可以通过以下几种方法稳住： 1. 语义分析：通过对原始文本的语义分析，AI模型可以识别文本的主要内容、结构和 tone，从而确定需要润色的方向和范围。 2. 语言规则：AI模型可以根据语言规则和语法知识，对文本进行润色，例如，添加 connectors、修饰句子结构、改进词语选择等。 3. 语料库检索：AI模型可以检索语料库中的相似文本，寻找合适的语言模式和表达方式，然后将其应用于原始文本。 4. 学习与改进：AI模型可以通过学习和改进自己的语言润色算法，来提高对原始文本的理解和润色能力。 总之，AI语言润色模型可以通过语义分析、语言规则、语料库检索和学习与改进等方法稳住，提高对原始文本的润色质量。

Claude 系统的明显提示词泄露事件，让人群中的AI行业瞬间警觉：即使是系统再复杂、再精密，风险仍然是无处不在的。这不仅暴露了模型安全、透明度和知识产权的漏洞，也提醒大家，AI不是靠藏着提示词就能高枕无忧的。

为了走得更稳定，光靠封闭和保密已经不够了。模型本身需要具备更强的"免疫力"，能够识别攻击、理解伦理要求，还需要减少对外部指令的依赖，更多地从内部"知道自己该怎么做"。否则，越长的提示词只会是一种临时的支撑，无法长期维持。

至于透明度，也不是越公开越好。如何在不泄密的前提下，让公众和监管知道AI是怎么运作的，这需要更细致的设计和行业共识。

AI发展太快，新问题一个接一个，迫切需要一套灵活的风险应对机制，能够及时识别问题、快速响应，而不是事后补救。

这次事件虽是意外，但它像一盏警示灯，提醒我们：AI的未来不能只靠技术的堆砌，还需要靠清醒的判断和持续的责任心。