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拆解 system_prompts_leaks 中的 Perplexity AI 系统提示词身份设定、排版规范与创作流程规则【免费下载链接】system_prompts_leaksExtracted system prompts from Anthropic - Claude Fable 5.1, Opus 5, Claude Design, Claude Code. OpenAI - ChatGPT GPT-6-Astra, Codex. Google - Gemini 3.8 Flash, 3.1 Pro, Antigravity. xAI - Grok, Grok Bot, Cursor, Kimi and more! Updated regularly.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sy/system_prompts_leaksPerplexity AI 是知名 AI 搜索问答产品的代表其对外以“答案准确、附带引用、长回答友好”著称。本仓库 system_prompts_leaks 收录了 2026 年 7 月 17 日捕获的 Perplexity 网页端/应用端通用问答助手系统提示词即 Perplexity/perplexity-ai.md。本篇文章将以这份泄露提示词为骨架逐段拆解 Perplexity 如何通过一份精密的“写作与行为规范”约束底层大模型覆盖角色身份、回答目标、标题/列表/段落排版、数学公式、重写与追问协议、个性化记忆机制等维度帮助你理解“搜索型 AI 助手”如何在产品层面做输出治理。阅读本文后你可以系统掌握一份生产级消费类 AI 助手的提示词结构设计套路哪些部分决定“身份与事实口径”哪些部分决定“排版纪律”哪些部分决定“创作类任务的交互流程”以及个性化数据如何以 XML 块形式注入首条用户消息。文档背景它在仓库中的定位与代表意义本仓库按厂商归档了多家 AI 产品的系统提示词。在 README.md 中Perplexity 板块Perplexity system prompts共收录五类提示词Perplexity通用问答助手即本次分析对象 Perplexity/perplexity-ai.md2026-07-17 捕获Perplexity Computer具备外部连接器与工具的电脑代理见 Perplexity/perplexity-computer.mdDeep Research多轮深度调研专家见 Perplexity/deep-research.mdComet Browser浏览器助手Voice Assistant语音对话助手见 Perplexity/voice-assistant.md。这组档案清楚说明Perplexity 面向不同入口分别下发“人设差异很大”的提示词而perplexity-ai.md是其中面向文字问答、写作与创作的“通用聊天人格”没有工具调用核心资产全部压在“如何把回答写得更专业、更好读、更符合产品交互预期”上。值得注意的一点是它的底层模型声明文档明确写着“When asked about which model youre using: You are Perplexity, powered by Gemini 3.1 Pro”见 perplexity-ai.md。也就是说这份提示词把“Gemini 3.1 Pro”作为被包装的基础模型。在本仓库中 Google/gemini-3.1-pro.md 即收录了同名模型“Gemini 3.1 Pro, designed for Web”的提示词可作为模型侧交叉参考。身份与事实口径角色、知识截止时间与系统提醒角色定义Abstract / Role提示词以“Abstract”开头用 XML 语义标签role.../role圈定第一身份陈述You are Perplexity, an AI assistant developed by Perplexity AI. Given a users query, your goal is to generate an expert, useful, and contextually relevant response by leveraging your knowledge and understanding of the conversation history.它把自身目标定为“生成专家级、有用且上下文相关的回答”并明确能力边界是“写作、创意项目、头脑风暴、概念解释、总结与通用对话”——也就是说这是一份典型的对话/创作型人格规范而非工具型对比 perplexity-computer.md 中动辄调用list_external_tools、ask_user_question的 Agent 设计。事实口径与当前时间提示词末尾有一段“自报家门 时间锚定”的元数据perplexity-ai.md被问“你是谁”→ 回答 You are Perplexity, an AI assistant被问“你在用哪个模型”→ 统一口径为 Powered by Gemini 3.1 Pro知识截止2025 年 1 月 1 日系统内嵌当前时间2026 年 6 月示例中为 June 18, 2026并显式提示“2025 是去年、明年是 2027”用于帮模型建立正确的年份相对关系。这是消费级 AI 产品很常见的“口径治理”手法把模型回答身份的答案写死避免模型泄露无关信息或与产品品牌宣传冲突同时把时间处理成显式推理规则防止 LLM 对“去年/今年/明年”这类相对时间词产生混淆。system-reminder 的处置规则提示词特别声明perplexity-ai.md用户消息可能夹带system-reminder标签其内容是“有用的信息和提醒属于系统注入而非用户输入”。这条规则的工程意义在于它把上层平台注入的运行时提醒如日期、任务上下文与用户真实输入做了形式区分避免模型把系统提醒当成可回应的用户内容。回答目标更长、更透彻、面向初次接触者提示词的开头部分Response Guidelines明确了一个全局回答策略用户已要求更长的回答目标是“透彻地教”默认用户想知道why 与 how而不只是what面向第一次接触该主题的读者写作。这解释了 Perplexity 问答答案普遍“长篇 分节 由浅入深”的产品观感来源不是模型天然爱写长文而是系统提示词显式命令它这么做。配合后续的标题、列表规则产品方希望输出既“信息全”又“结构可扫读”。排版纪律一标题Headers规则提示词用headers块规定了一套相当严格的 Markdown 标题使用法perplexity-ai.md答案必须以内容开头而非标题开头——禁止“先给一个总标题再展开”这可以避免答案首屏被无信息量的标题占据仅当满足以下场景才使用标题分节回答多子问题、覆盖 3 个以上需要区隔的主题、把分步骤流程组织成阶段、回答超过 3 段需要逻辑切分标题要求简短6 词以内、有意义、纯文本禁止把标题放进列表项或 bullet 中如- **Text:**会被渲染成标题从而违反“标题不入列表”的规则默认标题层级是###只有需要“父章节 子章节”时才用##用标题做分节符而不是用水平线---。这套规则的价值点头部约束保住了移动端首屏阅读体验标题层级约束保证了 Markdown 渲染的一致性列表里出现标题会导致目录与层级错乱同时把“回答在什么情况下必须分节”交给模型去判断而不是一刀切。排版纪律二列表与段落规则列表与段落规范perplexity-ai.md本质是在治理 Markdown 的“机器可读性”与“人类可读性”多个事实/步骤/特性/比较用列表简短上下文用段落避免在引言段落与列表项中重复同一内容引言保持 0–1 句有先后顺序用数字编号否则用-bullet每行一个条目bullet 前不缩进所有 bullet 必须处于顶层禁止在 bullet 下再缩进嵌套 bulletbullet 需要子要点时用逗号、分号或括号折进同一行示例Axes include spiciness, fanciness, and price.若子要点过长无法内联就另起带标题的小节而不是做多级缩进段落之间用空行分隔每段不超过 5 句。从提示词工程角度看这些约束直接服务于“AI 回答 结构化内容”这一产品目标禁止嵌套 bullet、强制顶格既避免复杂嵌套在窄屏与语音朗读场景下的排版灾难也降低后续把回答解析成结构化数据的成本。5 句段落上限则是一种信息密度节流逼迫模型把大段文字拆散成可扫读单元。摘要与结论的克制原则提示词要求perplexity-ai.md对短回答少于 5 段不要写摘要或结论因为它们是重复冗余的并特别强调“Markdown 表格不是用来做摘要的”。这反映了产品对“高信息密度、低废话率”的追求——只有足够长的回答才值得在结尾做一次回顾。数学表达式一律 LaTeX禁止美元符号数学块规则非常具体perplexity-ai.md所有数学表达式、符号、单位一律用 LaTeX 包裹行内用\( ... \)独立公式块用\[ ... \]示例\(x^4 x - 3\)永远不要使用$或$$定界符即使输入里出现美元符号不要用 Unicode 字符呈现数学符号一律写 LaTeX需要为公式编号以便后文引用时把编号写在公式末尾而不是使用\label。这条规范属于“为下游渲染管线服务”的硬约束Perplexity 的富文本渲染/排版层显然依赖标准 LaTeX 定界符来识别与美化公式$...$在部分渲染器里与普通文本中的美元金额冲突容易误触发或漏触发。若要让 AI 产品输出可被 MathJax/KaTeX 类渲染器统一处理的公式这类命令式的“禁用旧定界符”规则是常见做法。创作类任务重写/写作的专用输出协议当用户要求“写/改写/创作”essay、email、故事、信等时提示词要求走一套固定模板perplexity-ai.md先对请求给出简短评述commentary跟一个水平线---然后是生成的正文内容再一个水平线---结尾跟一个后续追问follow-up question每个水平线之前必须保留一个空行。同时规定内容内部不要用水平线做分节应使用标题当创作内容不足 2 段时不用水平线而是用 Markdown 引用符整体缩进正文。这套“评述 — 分隔线 — 正文 — 分隔线 — 追问”的协议把一个写作请求拆成了三部分 UI 结构模型对请求的处理思路、纯交付物正文、以及引导下一步的互动问题。它对产品前端的“分区展示/一键复制正文”提供了稳定的文档结构约定——提示词在这里不只是风格指南还是 UI 契约。追问机制仅限改写/翻译/写作类请求追问规则perplexity-ai.md与创作协议配套仅当请求属于“改写、翻译或写作”时在结尾附带一个简短追问以澄清偏好例如询问“这封邮件你想要更随意还是更正式的语气”或“这首诗你想要自由体还是对句couplets”若追问前有正文必须在换行之后另起一行书写追问其他类型的查询一律不得附加追问。可以推断这一规则的动机改写/翻译类任务结果高度依赖用户偏好一问一改比一次性猜测更高效而事实问答类请求若被反问“偏好”会严重损害回答的直接性——Perplexity 追求的是“先直接回答”的体验。版权限制与内容安全边界版权块copyright_restrictions见 perplexity-ai.md要求拒绝逐字输出受版权保护的内容如歌词遵循版权法改为提供简短摘录、概要或指向授权来源的链接。这是现代 AI 产品规避歌词/书籍/长文逐字复制的标准防线通常与上游模型自带的内容策略叠加生效。个性化指南user_background注入与记忆增强提示词末尾的 Personalization Guidelinesperplexity-ai.md揭示了 Perplexity 的个性化数据管线用户的兴趣、偏好、历史对话概要等个性化数据会以user_backgroundXML 结构放在首条用户消息中注入模板字段包括summary历史对话总结、demographics职业/语言/地理位置、interests兴趣爱好/娱乐、lifestyle生活习惯/购物模式、technology技术熟练度/常用平台/使用习惯、knowledge专长领域/学习兴趣/技能发展提示词指示模型把该数据视作“高层级概览”需要更细粒度时可配合memory_agent_search检索记忆并强调记忆搜索与用户消息中的个性化信息同等重要使用规则上记住并持续应用用户陈述过的偏好、保持与过往对话的连续性、在相关场景把已知兴趣背景纳入回答不得编造关于用户的新事实除非用户显式更新或删除否则不得违背或遗忘这些信息。从这份模板可以读出两点工程信息。其一个性化被设计成**“会话启动时快照注入 按需记忆检索”的双层结构**——高层的 profile 跟随每次会话首条消息走低层的对话记忆则用工具在需要时查询避免把全部历史塞进上下文。其二字段被刻意细分为生活方式与消费习惯维度说明这些数据会被用于推荐类、比较类问题的个性化这与消费级搜索助手的定位吻合。回答格式的总入口规则在文档开头的 Response Guidelines 中还有两条容易被忽略但影响全局的规则输出规则上坚持版权边界并遵循“重写匹配原文语气、内容生成匹配目标受众语气”的原则语气Tone要求简洁、友好、会话式用主动语态与具体动词变换句式与用词以显得自然避免机械腔段落间平滑衔接、围绕相关主题递进而不是跳转于无关话题即便无法满足请求也要保持有帮助的语气承认限制的同时给出替代路径或澄清。可以推断这份 Tone 段落是为了对抗大模型“模板腔”的系统性调优通过给动词、句式、过渡的元要求让同一模型在 Perplexity 外壳下输出比“裸模型”更口语化、更有层次感的文案。小结一份提示词如何撑起一个“AI 问答人格”把 Perplexity/perplexity-ai.md 的全篇结构摊开可以抽象出一份消费级文本型 AI 助手的提示词六层模型层次对应文档段落解决什么问题身份与口径role、身份/日期/模型口径回答“你是谁、你用什么模型”防泄露与口径漂移回答目标Response Guidelines 开头更长、教透 why/how、面向新手排版纪律Headers、Lists、Math、段落让输出符合渲染器与阅读体验创作协议Rewrites、Follow-up为“写作类请求”定义稳定 UI 结构安全与合规copyright 限制阻断逐字版权输出个性化Personalization user_background带记忆的连续性对话同样的“分层工程”在仓库中其他 Perplexity 档案里也有体现面向工具型场景时Perplexity 的提示词会切换成“技能激活 工具工作流”模式例如 Perplexity/deep-research.md 强制先load_skill默认 research再调用search_web/get_url_content/execute_code等工具、并为每个来自工具的论断附加[type:index]行内引用而 Perplexity/perplexity-computer.md 则引入了 todo list、plan mode、confirm_action等 Agent 化机制。对比阅读这几份文件可以更清楚地看到 Perplexity 是如何“同一底层模型、不同提示词外壳”地驾驭聊天、调研与电脑代理三类产品形态的。如果你希望进一步研究推荐按以下顺序阅读仓库内相关档案Perplexity/perplexity-ai.md本文主体、Perplexity/deep-research.md工具型调研人格含技能激活与引用规范、Perplexity/perplexity-computer.mdAgent 化人格、Google/gemini-3.1-pro.md其声称的底层模型侧提示词以及 README.md全仓档案总览与捕获时间线。【免费下载链接】system_prompts_leaksExtracted system prompts from Anthropic - Claude Fable 5.1, Opus 5, Claude Design, Claude Code. OpenAI - ChatGPT GPT-6-Astra, Codex. Google - Gemini 3.8 Flash, 3.1 Pro, Antigravity. xAI - Grok, Grok Bot, Cursor, Kimi and more! Updated regularly.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sy/system_prompts_leaks创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 拆解 system_prompts_leaks 中的 Perplexity AI 系统提示词：身份设定、排版规范与创作流程规则
拆解 system_prompts_leaks 中的 Perplexity AI 系统提示词身份设定、排版规范与创作流程规则【免费下载链接】system_prompts_leaksExtracted system prompts from Anthropic - Claude Fable 5.1, Opus 5, Claude Design, Claude Code. OpenAI - ChatGPT GPT-6-Astra, Codex. Google - Gemini 3.8 Flash, 3.1 Pro, Antigravity. xAI - Grok, Grok Bot, Cursor, Kimi and more! Updated regularly.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sy/system_prompts_leaksPerplexity AI 是知名 AI 搜索问答产品的代表其对外以“答案准确、附带引用、长回答友好”著称。本仓库 system_prompts_leaks 收录了 2026 年 7 月 17 日捕获的 Perplexity 网页端/应用端通用问答助手系统提示词即 Perplexity/perplexity-ai.md。本篇文章将以这份泄露提示词为骨架逐段拆解 Perplexity 如何通过一份精密的“写作与行为规范”约束底层大模型覆盖角色身份、回答目标、标题/列表/段落排版、数学公式、重写与追问协议、个性化记忆机制等维度帮助你理解“搜索型 AI 助手”如何在产品层面做输出治理。阅读本文后你可以系统掌握一份生产级消费类 AI 助手的提示词结构设计套路哪些部分决定“身份与事实口径”哪些部分决定“排版纪律”哪些部分决定“创作类任务的交互流程”以及个性化数据如何以 XML 块形式注入首条用户消息。文档背景它在仓库中的定位与代表意义本仓库按厂商归档了多家 AI 产品的系统提示词。在 README.md 中Perplexity 板块Perplexity system prompts共收录五类提示词Perplexity通用问答助手即本次分析对象 Perplexity/perplexity-ai.md2026-07-17 捕获Perplexity Computer具备外部连接器与工具的电脑代理见 Perplexity/perplexity-computer.mdDeep Research多轮深度调研专家见 Perplexity/deep-research.mdComet Browser浏览器助手Voice Assistant语音对话助手见 Perplexity/voice-assistant.md。这组档案清楚说明Perplexity 面向不同入口分别下发“人设差异很大”的提示词而perplexity-ai.md是其中面向文字问答、写作与创作的“通用聊天人格”没有工具调用核心资产全部压在“如何把回答写得更专业、更好读、更符合产品交互预期”上。值得注意的一点是它的底层模型声明文档明确写着“When asked about which model youre using: You are Perplexity, powered by Gemini 3.1 Pro”见 perplexity-ai.md。也就是说这份提示词把“Gemini 3.1 Pro”作为被包装的基础模型。在本仓库中 Google/gemini-3.1-pro.md 即收录了同名模型“Gemini 3.1 Pro, designed for Web”的提示词可作为模型侧交叉参考。身份与事实口径角色、知识截止时间与系统提醒角色定义Abstract / Role提示词以“Abstract”开头用 XML 语义标签role.../role圈定第一身份陈述You are Perplexity, an AI assistant developed by Perplexity AI. Given a users query, your goal is to generate an expert, useful, and contextually relevant response by leveraging your knowledge and understanding of the conversation history.它把自身目标定为“生成专家级、有用且上下文相关的回答”并明确能力边界是“写作、创意项目、头脑风暴、概念解释、总结与通用对话”——也就是说这是一份典型的对话/创作型人格规范而非工具型对比 perplexity-computer.md 中动辄调用list_external_tools、ask_user_question的 Agent 设计。事实口径与当前时间提示词末尾有一段“自报家门 时间锚定”的元数据perplexity-ai.md被问“你是谁”→ 回答 You are Perplexity, an AI assistant被问“你在用哪个模型”→ 统一口径为 Powered by Gemini 3.1 Pro知识截止2025 年 1 月 1 日系统内嵌当前时间2026 年 6 月示例中为 June 18, 2026并显式提示“2025 是去年、明年是 2027”用于帮模型建立正确的年份相对关系。这是消费级 AI 产品很常见的“口径治理”手法把模型回答身份的答案写死避免模型泄露无关信息或与产品品牌宣传冲突同时把时间处理成显式推理规则防止 LLM 对“去年/今年/明年”这类相对时间词产生混淆。system-reminder 的处置规则提示词特别声明perplexity-ai.md用户消息可能夹带system-reminder标签其内容是“有用的信息和提醒属于系统注入而非用户输入”。这条规则的工程意义在于它把上层平台注入的运行时提醒如日期、任务上下文与用户真实输入做了形式区分避免模型把系统提醒当成可回应的用户内容。回答目标更长、更透彻、面向初次接触者提示词的开头部分Response Guidelines明确了一个全局回答策略用户已要求更长的回答目标是“透彻地教”默认用户想知道why 与 how而不只是what面向第一次接触该主题的读者写作。这解释了 Perplexity 问答答案普遍“长篇 分节 由浅入深”的产品观感来源不是模型天然爱写长文而是系统提示词显式命令它这么做。配合后续的标题、列表规则产品方希望输出既“信息全”又“结构可扫读”。排版纪律一标题Headers规则提示词用headers块规定了一套相当严格的 Markdown 标题使用法perplexity-ai.md答案必须以内容开头而非标题开头——禁止“先给一个总标题再展开”这可以避免答案首屏被无信息量的标题占据仅当满足以下场景才使用标题分节回答多子问题、覆盖 3 个以上需要区隔的主题、把分步骤流程组织成阶段、回答超过 3 段需要逻辑切分标题要求简短6 词以内、有意义、纯文本禁止把标题放进列表项或 bullet 中如- **Text:**会被渲染成标题从而违反“标题不入列表”的规则默认标题层级是###只有需要“父章节 子章节”时才用##用标题做分节符而不是用水平线---。这套规则的价值点头部约束保住了移动端首屏阅读体验标题层级约束保证了 Markdown 渲染的一致性列表里出现标题会导致目录与层级错乱同时把“回答在什么情况下必须分节”交给模型去判断而不是一刀切。排版纪律二列表与段落规则列表与段落规范perplexity-ai.md本质是在治理 Markdown 的“机器可读性”与“人类可读性”多个事实/步骤/特性/比较用列表简短上下文用段落避免在引言段落与列表项中重复同一内容引言保持 0–1 句有先后顺序用数字编号否则用-bullet每行一个条目bullet 前不缩进所有 bullet 必须处于顶层禁止在 bullet 下再缩进嵌套 bulletbullet 需要子要点时用逗号、分号或括号折进同一行示例Axes include spiciness, fanciness, and price.若子要点过长无法内联就另起带标题的小节而不是做多级缩进段落之间用空行分隔每段不超过 5 句。从提示词工程角度看这些约束直接服务于“AI 回答 结构化内容”这一产品目标禁止嵌套 bullet、强制顶格既避免复杂嵌套在窄屏与语音朗读场景下的排版灾难也降低后续把回答解析成结构化数据的成本。5 句段落上限则是一种信息密度节流逼迫模型把大段文字拆散成可扫读单元。摘要与结论的克制原则提示词要求perplexity-ai.md对短回答少于 5 段不要写摘要或结论因为它们是重复冗余的并特别强调“Markdown 表格不是用来做摘要的”。这反映了产品对“高信息密度、低废话率”的追求——只有足够长的回答才值得在结尾做一次回顾。数学表达式一律 LaTeX禁止美元符号数学块规则非常具体perplexity-ai.md所有数学表达式、符号、单位一律用 LaTeX 包裹行内用\( ... \)独立公式块用\[ ... \]示例\(x^4 x - 3\)永远不要使用$或$$定界符即使输入里出现美元符号不要用 Unicode 字符呈现数学符号一律写 LaTeX需要为公式编号以便后文引用时把编号写在公式末尾而不是使用\label。这条规范属于“为下游渲染管线服务”的硬约束Perplexity 的富文本渲染/排版层显然依赖标准 LaTeX 定界符来识别与美化公式$...$在部分渲染器里与普通文本中的美元金额冲突容易误触发或漏触发。若要让 AI 产品输出可被 MathJax/KaTeX 类渲染器统一处理的公式这类命令式的“禁用旧定界符”规则是常见做法。创作类任务重写/写作的专用输出协议当用户要求“写/改写/创作”essay、email、故事、信等时提示词要求走一套固定模板perplexity-ai.md先对请求给出简短评述commentary跟一个水平线---然后是生成的正文内容再一个水平线---结尾跟一个后续追问follow-up question每个水平线之前必须保留一个空行。同时规定内容内部不要用水平线做分节应使用标题当创作内容不足 2 段时不用水平线而是用 Markdown 引用符整体缩进正文。这套“评述 — 分隔线 — 正文 — 分隔线 — 追问”的协议把一个写作请求拆成了三部分 UI 结构模型对请求的处理思路、纯交付物正文、以及引导下一步的互动问题。它对产品前端的“分区展示/一键复制正文”提供了稳定的文档结构约定——提示词在这里不只是风格指南还是 UI 契约。追问机制仅限改写/翻译/写作类请求追问规则perplexity-ai.md与创作协议配套仅当请求属于“改写、翻译或写作”时在结尾附带一个简短追问以澄清偏好例如询问“这封邮件你想要更随意还是更正式的语气”或“这首诗你想要自由体还是对句couplets”若追问前有正文必须在换行之后另起一行书写追问其他类型的查询一律不得附加追问。可以推断这一规则的动机改写/翻译类任务结果高度依赖用户偏好一问一改比一次性猜测更高效而事实问答类请求若被反问“偏好”会严重损害回答的直接性——Perplexity 追求的是“先直接回答”的体验。版权限制与内容安全边界版权块copyright_restrictions见 perplexity-ai.md要求拒绝逐字输出受版权保护的内容如歌词遵循版权法改为提供简短摘录、概要或指向授权来源的链接。这是现代 AI 产品规避歌词/书籍/长文逐字复制的标准防线通常与上游模型自带的内容策略叠加生效。个性化指南user_background注入与记忆增强提示词末尾的 Personalization Guidelinesperplexity-ai.md揭示了 Perplexity 的个性化数据管线用户的兴趣、偏好、历史对话概要等个性化数据会以user_backgroundXML 结构放在首条用户消息中注入模板字段包括summary历史对话总结、demographics职业/语言/地理位置、interests兴趣爱好/娱乐、lifestyle生活习惯/购物模式、technology技术熟练度/常用平台/使用习惯、knowledge专长领域/学习兴趣/技能发展提示词指示模型把该数据视作“高层级概览”需要更细粒度时可配合memory_agent_search检索记忆并强调记忆搜索与用户消息中的个性化信息同等重要使用规则上记住并持续应用用户陈述过的偏好、保持与过往对话的连续性、在相关场景把已知兴趣背景纳入回答不得编造关于用户的新事实除非用户显式更新或删除否则不得违背或遗忘这些信息。从这份模板可以读出两点工程信息。其一个性化被设计成**“会话启动时快照注入 按需记忆检索”的双层结构**——高层的 profile 跟随每次会话首条消息走低层的对话记忆则用工具在需要时查询避免把全部历史塞进上下文。其二字段被刻意细分为生活方式与消费习惯维度说明这些数据会被用于推荐类、比较类问题的个性化这与消费级搜索助手的定位吻合。回答格式的总入口规则在文档开头的 Response Guidelines 中还有两条容易被忽略但影响全局的规则输出规则上坚持版权边界并遵循“重写匹配原文语气、内容生成匹配目标受众语气”的原则语气Tone要求简洁、友好、会话式用主动语态与具体动词变换句式与用词以显得自然避免机械腔段落间平滑衔接、围绕相关主题递进而不是跳转于无关话题即便无法满足请求也要保持有帮助的语气承认限制的同时给出替代路径或澄清。可以推断这份 Tone 段落是为了对抗大模型“模板腔”的系统性调优通过给动词、句式、过渡的元要求让同一模型在 Perplexity 外壳下输出比“裸模型”更口语化、更有层次感的文案。小结一份提示词如何撑起一个“AI 问答人格”把 Perplexity/perplexity-ai.md 的全篇结构摊开可以抽象出一份消费级文本型 AI 助手的提示词六层模型层次对应文档段落解决什么问题身份与口径role、身份/日期/模型口径回答“你是谁、你用什么模型”防泄露与口径漂移回答目标Response Guidelines 开头更长、教透 why/how、面向新手排版纪律Headers、Lists、Math、段落让输出符合渲染器与阅读体验创作协议Rewrites、Follow-up为“写作类请求”定义稳定 UI 结构安全与合规copyright 限制阻断逐字版权输出个性化Personalization user_background带记忆的连续性对话同样的“分层工程”在仓库中其他 Perplexity 档案里也有体现面向工具型场景时Perplexity 的提示词会切换成“技能激活 工具工作流”模式例如 Perplexity/deep-research.md 强制先load_skill默认 research再调用search_web/get_url_content/execute_code等工具、并为每个来自工具的论断附加[type:index]行内引用而 Perplexity/perplexity-computer.md 则引入了 todo list、plan mode、confirm_action等 Agent 化机制。对比阅读这几份文件可以更清楚地看到 Perplexity 是如何“同一底层模型、不同提示词外壳”地驾驭聊天、调研与电脑代理三类产品形态的。如果你希望进一步研究推荐按以下顺序阅读仓库内相关档案Perplexity/perplexity-ai.md本文主体、Perplexity/deep-research.md工具型调研人格含技能激活与引用规范、Perplexity/perplexity-computer.mdAgent 化人格、Google/gemini-3.1-pro.md其声称的底层模型侧提示词以及 README.md全仓档案总览与捕获时间线。【免费下载链接】system_prompts_leaksExtracted system prompts from Anthropic - Claude Fable 5.1, Opus 5, Claude Design, Claude Code. OpenAI - ChatGPT GPT-6-Astra, Codex. Google - Gemini 3.8 Flash, 3.1 Pro, Antigravity. xAI - Grok, Grok Bot, Cursor, Kimi and more! Updated regularly.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sy/system_prompts_leaks创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考