AI領域近日再起波瀾，焦點集中于Anthropic公司旗下的明星大語言模型Claude。據廣泛報道，一份據稱是Claude應用的系統提示詞（System Prompt）遭遇泄露，其內容體量驚人——約25000Token，而且非常詳細，遠超行業常規認知。

像特朗普當選美國總統這件事，就是直接寫死在系統提示詞里面的，這種大是大非的事情絕不容許犯錯。還有很多細節，諸如Claude是臉盲，不能識別圖片告訴你這是誰；用戶問《Let it Go》的歌詞，Claude一個字都不會說，嚴守版權紅線；以及聰明善良、對深刻討論感興趣的人設等。

這一事件迅速點燃了技術圈的討論熱情，不僅因為它揭示了頂尖AI系統內部運作的空前復雜性，更因為它將AI的透明度、安全性以及知識產權等核心議題，以一種戲劇性的方式推至臺前。

系統提示詞是AI行為的“隱形腳本”

在深入探討此次泄露事件的細節之前，有必要首先厘清“系統提示詞”這一核心概念。系統提示詞，可以理解為大語言模型（LLM）在開始與用戶交互或執行特定任務前，由開發者預設的一系列初始指令、背景信息與行為框架。

它并非簡單的開場白，而更像是一套為AI精心編排的“隱形腳本”或“出廠預設”，在潛移默化中引導模型的整體行為、溝通風格、信息輸出的側重點，以及在特定情境下的應變策略。

系統提示詞的關鍵作用主要體現在以下幾個方面：

角色塑造與個性賦予： 通過提示詞，AI被賦予特定的“人格面具”，例如“一位樂于助人且知識淵博的AI助理”或“特定領域的虛擬專家”，這直接影響其語言風格和交互模式。

行為規范與安全邊界劃定： 這是系統提示詞的核心使命之一。開發者借此設定AI必須遵循的倫理準則和安全紅線，如明確禁止生成有害內容、歧視性言論，或被用于非法活動，力求AI的輸出“有益且無害”。

能力范圍與知識局限聲明： 提示詞會告知模型其能力邊界及知識的“保鮮期”（如訓練數據的截止日期），使其在面對超出認知范疇的問題時能坦誠說明，避免產生誤導性的“幻覺”信息。

輸出格式與交互邏輯優化： 它可以規定AI輸出信息的標準格式（如Markdown、JSON等），并在多輪對話中指導模型如何維持上下文連貫性，以及如何更準確地理解用戶的潛在意圖。

工具調用與功能協同指令： 現代AI系統常集成多種外部工具（如網絡搜索引擎、代碼解釋器等）。系統提示詞會包含何時、何地以及如何有效調用這些工具的詳細說明，以增強AI完成復雜任務的能力。

通過精密設計與持續迭代的系統提示詞，開發者得以對AI的行為施加精細化的引導與約束，使其輸出更貼近人類的期望與價值觀，提升其安全性與可靠性，并更好地適應多元化的應用需求。因此，系統提示詞是人類與AI“對齊”的關鍵技術手段，堪稱AI邁向負責任發展的“底層操作系統”之一。

Claude“天書”揭秘

根據目前已公開的泄露信息并對照Anthropic官方文檔，此次據稱屬于Claude 3.7 Sonnet版本的系統提示詞，其內容的詳盡程度和復雜性著實令人矚目，也與官方對外披露的信息形成了耐人尋味的對比。

泄露的Claude系統提示詞核心內容管窺：

體量與細節驚人： 約25000 Token的長度，彰顯了Anthropic在模型行為精細控制上的巨大投入，足以容納海量的具體指令。

精細的角色與交互風格： 要求Claude扮演“智能且友善的助手”，展現深度與智慧，適度主導對話，并果斷提供建議。

詳盡的安全與倫理框架： 將兒童安全置于最高優先級，嚴禁生成有害內容（如武器制造、惡意代碼），并在敏感議題上保持中立。

嚴苛的版權合規： 明確指示“絕不”復制受版權保護的材料，對引述有嚴格的字數和格式限制，禁止從多來源拼湊。

先進的工具集成與復雜調度： 詳細闡述了如何調用和協調多種工具（網絡搜索、文件檢索、代碼生成等），據稱通過MCP定義了多達14種工具的調用機制。

強調事實準確性與抑制“幻覺”： 指示Claude不得捏造信息，不確定時應告知用戶，網絡搜索需規范引文，并有知識截止日期。

高度具體的“行為特例”： 包含“面部識別盲區”、避免使用“2月29日”等針對特定場景或已知問題的規則。

XML標簽的廣泛應用： 大量采用XML風格標簽組織信息，提升復雜指令的可解析性，支持“思維鏈”等技巧。

與官方公開系統提示詞的顯著差異：

Anthropic官方確實會公布部分系統提示詞信息，如AI助手的基本角色、行為鼓勵（如使用Markdown）、對特定問題的探討興趣、知識截止日期及“擴展思考模式”等。

然而，此次泄露的約25000 Token提示詞與官方精煉版本（可能2000-3000Token，不含完整工具細節）相比，差異巨大：

詳盡程度懸殊： 泄露版在安全規則、版權、工具調用、錯誤處理及邊緣案例應對上遠超公開版，后者更像概覽性指南，前者則是詳盡的內部操作規程。

工具指令透明度落差： 官方通常不暴露工具的完整定義、參數及內部MCP交互細節，泄露版則揭示了這些“引擎蓋下”的機制。

“內部運作邏輯”暴露： 泄露版包含了更多官方秘而不宣的內部處理邏輯和“補丁式”規則，反映了模型長期測試和迭代的積累。

控制粒度與強度差異： 泄露版通過海量指令構建精密決策網絡，以實現高度精細化控制，其強度和覆蓋面遠非公開信息所能體現。

綜上，官方提示詞更多扮演公關和基礎透明角色，塑造簡化正面的模型形象。而泄露的超長提示詞則更真實地反映了為確保模型安全、合規、穩定及用戶體驗，開發者采用的復雜“約束工程”，折射出AI公司在維護技術壁壘與滿足社會對AI透明度需求間的持續博弈。

Anthropic憂，眾人喜

Claude 的超長系統提示詞意外泄露，不只是技術圈的八卦新聞，它對Anthropic本身、甚至整個AI行業都帶來了不小的沖擊，很多人也開始重新思考模型安全、知識產權、以及“透明度”到底該怎么拿捏。

對Anthropic 來說，這份提示詞幾乎就是模型的“說明書+憲法”，經過精心打磨，既定義了模型該怎么說話，也設置了安全邊界和行為規范。被公開后，相當于把一部分“獨門秘笈”擺在了競爭對手面前，讓別人有機會研究、模仿甚至逆向還原，多少會影響它的技術優勢。

更麻煩的是，這份提示詞就像模型的“安全護欄”，現在大家都知道護欄怎么搭的，那些想“越獄”的人自然也容易找到繞開的路。對 Anthropic 來說，這意味著要面對更多安全上的壓力，也可能需要重新梳理信息管理流程，查查哪里出了問題。

從運營角度看，這種長提示詞本身也是個挑戰——這么多 Token 占用上下文窗口，計算成本也不小。泄露之后，外界對 Claude 的技術路線和效率問題可能會有更多疑問，甚至會倒逼它做出一些策略調整。

更微妙的一點是，Anthropic一直強調“負責任的透明度”，也曾部分公開過系統提示詞。但這次泄露的版本明顯更完整、更復雜，難免會有人問：你們公開的到底算不算“真的透明”？這種質疑對于一直打“安全、負責”旗號的公司來說，不太好應對。

放眼整個行業，這份提示詞也意外成了研究者的寶藏素材。它展示了頂級模型是怎么“被教出來”的，也讓大家意識到：想讓模型聽話，靠幾句話根本不夠，這背后是一整套復雜、繁瑣但極其重要的提示工程。

更重要的是，它再次提醒我們：AI 安全不是一勞永逸的事情，越是把模型設計得安全，繞過它的技術也在同步進化，這是一場持續的博弈。

還有一個值得思考的問題是：這么長的提示詞，其實說明現在的模型還沒辦法真正“內化”所有的行為規范，必須依賴一堆外部規則來維持穩定。這可能會推動行業去探索新的模型訓練方式，減少這種“外掛式”控制的依賴。

雖然這次是一次意外，但從泄露內容中展現出的提示設計邏輯、安全框架，甚至對敏感話題的應對方式，也許會被不少同行借鑒，某種程度上也推動了行業形成一些“非官方的最佳實踐”。

提示詞掉了，AI該怎么穩住？

Claude 系統提示詞泄露事件，讓AI行業猛然警覺：就算系統再復雜，風險還是無處不在。這不僅暴露了模型安全、透明度和知識產權的漏洞，也提醒大家，AI不是靠藏著提示詞就能高枕無憂的。

未來要走得更穩，光靠封閉和保密不夠。模型本身要更有“免疫力”，能識別攻擊、理解倫理，還得少依賴外部指令，更多地從內部“知道自己該怎么做”。否則，越堆越長的提示詞，只是臨時撐著的腳手架。

至于透明度，也不是越公開越好。如何在不泄密的前提下，讓公眾和監管知道AI是怎么運作的，這需要更細致的設計和行業共識。

AI發展太快，新問題一個接一個。行業需要的是一套靈活的風險應對機制，能及時識別問題、快速響應，而不是事后補鍋。

這次事件雖是意外，但它像一盞警示燈，提醒我們：AI的未來不能只靠技術堆砌，還得靠清醒的判斷和持續的責任心。