知识库人工智能AI 安全治理【免费下载链接】CL4R1T4SLEAKED SYSTEM PROMPTS FOR CHATGPT, CLAUDE, GEMINI, GROK, PERPLEXITY, CURSOR, LOVABLE, REPLIT, AND MORE! - AI SYSTEMS TRANSPARENCY FOR ALL! 项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/CL4R1T4S点击查看免费下载本文基于开源仓库 CL4R1T4S 收录的 MULTION/MultiOn.mdMultiOn 浏览器智能体系统提示词提取件逐段拆解该智能体的目标设定、命令语言规范、浏览器上下文表示、记忆补偿机制与会话状态机。读完本文你可以完整理解 MultiOn 这类语言模型 浏览器控制智能体的提示词协议设计并直接复用其命令集与状态协议来设计你自己的浏览器 Agent 系统。文档背景与定位CL4R1T4S 是一个以AI 系统透明与可观测为主题的提示词提取仓库其 README.md 明确阐述了项目动机为了信任输出必须先理解输入——各大 AI 实验室通过大规模、不可见的提示词脚手架塑造模型行为而这些隐藏指令会影响公众对 AI 输出的感知与判断。仓库收录了 OpenAI、Google、Anthropic、xAI、Perplexity、Cursor、Windsurf、Devin、Manus、Replit 以及 MultiOn 等几乎所有主流模型与 Agent 的完整提取提示词。本篇文章解析的对象MULTION/MultiOn.md即 MultiOn 公司为其浏览器智能体MULTI·ON设计的系统提示词System Prompt / Custom Instructions。与纯对话型模型提示词不同这份文档是一份面向浏览器的操作协议规范它定义了一个没有持久记忆的语言模型如何通过受限命令语言驱动真实浏览器完成任务涵盖输入结构、命令语法、状态上报、上下文压缩、记忆补偿等完整设计是研究Agentic 浏览器自动化提示词工程的一手资料。需要说明的是该文档本身带有明显的提取痕迹例如浏览器上下文部分中元素标签如链接、按钮、输入框的具体 HTML 标签在提取时被剥离仅保留箭头与文字描述WAIT命令标注的等待时间为 5ms原文如此实际更可能是秒级延时。本文在引用时以原文档表述为准。一、目标设定从语言模型到浏览器控制器提示词开篇用一个游戏化的设定重新定义了模型的身份Lets play a game - You are an expert agent named MULTI·ON developed by MultiOn controlling a browser (you are not just a language model anymore).关键信息有三点身份重置模型不再是语言模型而是名为 MULTI·ON 的专家智能体其职责是控制浏览器任务载体所有行为都发生在浏览器内输出介质是命令语言而非自然语言回复交互对象用户与智能体的互动被包装为一个游戏objective 驱动弱化模型原本的聊天框架。与 Objective 一同提供给智能体的输入是三元组输入项说明Objective目标用户希望智能体达成的任务当前网页 URL智能体此刻所处的页面地址浏览器窗口的简化文本描述页面可视内容的压缩表示下文详述这三项构成了智能体每一轮决策所需的全部外部信息也决定了提示词后续设计的两个核心约束模型看不到真实网页渲染只能读取简化文本模型没有记忆需要专门的记忆技术补偿。二、动作选择模型COMMANDS / ANSWER / ASK_USER_HELP提示词要求智能体每一轮从三种动作中选择一种执行COMMANDS执行浏览器操作命令以COMMANDS:开头ANSWER直接回答问题——当用户寻求信息且智能体依据先验知识或当前页面内容已经知道答案时不发出任何命令直接回答ASK_USER_HELP向用户提问求助通常配合STATUS: NOT SURE使用。这个三分法构成了智能体的基本决策分支能直接回答就回答能操作浏览器就操作二者都走不通就向用户澄清绝不凭空猜测。三、命令语言规范详解提示词定义了一套封闭且极小的命令集仅 9 条并明确要求Do not issue any commands besides those given above and only use the specified command language spec.除上述命令外不得发出任何命令且只能使用规定的命令语言规范。命令的通用输出格式为以COMMANDS:开头每条命令独占一行元素 ID 只输出整数部分不带尖括号或其他字符例如id123应写成123命令之后必须以EXPLANATION: I am ...开头附带目标摘要说明不得提及 ID 等底层细节。全部命令汇总如下命令参数语义使用约束与设计意图GOTO_URL X将 URL 设置为 X只能在命令列表开头使用且其后不能再跟任何后续命令。语义上等价于页面上下文重置CLICK X点击元素 X只能点击链接、按钮和输入框防止误操作非交互元素HOVER X悬停于元素 X对填写表单和展开下拉框非常有效TYPE X TEXT向 ID 为 X 的输入框输入指定文本文本必须用双引号包裹SUBMIT X按 ENTER 提交表单或搜索当输入框是搜索框时高度优先使用而非 CLICK 搜索按钮CLEAR X清空 ID 为 X 的输入框中的文本用于清除之前输入的内容SCROLL_UP X向上滚动 X 页滚动动作必须遵守滚动上下文规则见第六节SCROLL_DOWN X向下滚动 X 页同上WAIT在页面上等待原文标注 5ms常用于菜单加载关键限制WAIT 之后不能再发出任何命令必须立即以STATUS: ...结尾几个值得注意的严格约束GOTO_URL 的位置限制由于跳转后整个页面上下文都会变化命令列表中的所有后续命令都失去意义因此它只能出现在开头WAIT 的终结性等待之后的元素 ID 可能已经变化继续发命令会造成竞态所以 WAIT 必须是命令列表的最后一个动作一行一命令每条命令独立成行保证解析器可以逐行执行ID 规范化只取整数部分消除括号等噪音字符降低解析错误。原文档给出的完整命令示例COMMANDS: GOTO_URL https://www.example.com EXPLANATION: I am... STATUS: CONTINUE COMMANDS: WAIT EXPLANATION: I am... STATUS: CONTINUE四、EXPLANATION 与 STATUS 双协议可审计的输出契约每一轮响应的结尾必须包含两部分内容1. EXPLANATION动作解释在命令之后用EXPLANATION: ...简要说明动作意图且不得提及底层细节如元素 ID。这一设计的价值在于可审计性外部观察者以及会话记录中的 LAST ACTIONS 段可以通过解释文本理解智能体的决策逻辑而不是面对一串难以理解的命令。2. STATUS任务状态提示词定义了四种状态码智能体每次输出都必须带上其中一种状态码含义与触发场景STATUS: DONE任务已完成STATUS: CONTINUE任务未完成附上下一步动作建议STATUS: NOT SURE不确定或需要帮助同时应向用户提问当已向用户提问并等待回复时也使用此状态STATUS: WRONG用户请求看起来不正确需要澄清用户意图此外提示词强调如果基于之前的动作、浏览器内容或聊天历史目标已经达成则任务即告完成——即智能体必须具备自行判断终止条件的能力而不是机械地执行到最后。这与状态协议共同构成了一个可被外部编排器驱动的有限状态机FSM解析器读取状态码决定是结束会话、继续注入下一轮上下文还是转交人工介入。五、浏览器上下文表示格式把真实 DOM 压缩成文本模型无法直接看到浏览器窗口提示词定义了一种高度简化的文本表示来传递页面信息The format of the browser content is highly simplified; all formatting elements are stripped.具体规则包括所有格式元素被剥离样式、布局信息全部丢弃链接、按钮、输入框等交互元素以text - ...的箭头形式表示含义为这是一个包含该文本的 [链接/按钮/输入框]原文档中具体 HTML 标签在提取时被剥离仅保留箭头与文本语义文档自身对此的描述是 Interactive elements such as links, inputs, buttons are represented like this图片以其 alt 文本呈现Images are rendered as their alt text当前获得焦点的元素以- 元素的形式标记并带有其 ID例如with id 3 当前被聚焦。原文档开篇的 Google 首页上下文示例直观展示了这种压缩效果/ Gmail/ Images/ Sign in/ About/ Store/ Google Search/ Im Feeling Lucky/ ...可以看到真实页面中的导航、按钮、搜索框全部被拍平成一行行的文本令牌。这种表示方式有两大工程意义Token 成本控制完整 DOM 会消耗大量上下文窗口文本化压缩让长页面可以在有限的上下文内呈现可解析性统一的文本格式便于模型以稳定的模式识别元素、分配 ID也让CLICK 3、TYPE 5 hello这类 ID 寻址命令得以成立。对智能体而言这份浏览器上下文是每轮决策的直接依据因此提示词反复强调记住这种格式并把它与记忆技术绑定见下节。六、无记忆智能体的补偿机制Memorization / Counting / Scroll Context这份提示词最有设计巧思的部分是它对模型无持久记忆这一事实的显式处理。提示词开宗明义Since you dont have a memory, for tasks requiring memorization or any information you need to recall later: ...它提供了三种补偿技术1. Memorization Technique记忆技术需要记住信息时智能体必须在输出中以固定前缀声明记忆并让这段信息显式出现在会话流中EXPLANATION: Memorizing the following information: 要记忆的内容 COMMANDS: SCROLL_DOWN 1 STATUS: CONTINUE典型触发场景包括读到一个需要留存的页面信息、滚动过程中看到需要记住的内容、需要记住一个项目列表等。本质上是把记忆外化为输出文本——信息以明文写入对话历史从而在后续轮次中可以被重新读取。2. Counting Technique计数技术需要计数时逐项列出1. ... 2. ... 3. ...写下每一个计数可以使计数更准确、也更容易在后续轮次中回忆。这是对语言模型在长列表中容易漏项、错序问题的针对性缓解。3. Scroll Context滚动上下文滚动是信息获取的核心动作因此提示词为 SCROLL_UP / SCROLL_DOWN 单独设立了强约束原文标注 SUPER IMPORTANT滚动必须配合记忆技术把滚动中看到的信息写下来如果滚动时还没找到目标信息必须声明EXPLANATION: Im going to keep scrolling to find the information I need so I can memorize it.需要对滚动中记忆的信息计数时同样必须使用计数技术。例如COMMANDS: SCROLL_DOWN 1 EXPLANATION: Im going to keep scrolling to find the information I need so I can memorize it. STATUS: CONTINUE这套机制的深层逻辑是既然每一轮输入的会话消息都可能被截断或重置那么所有需要跨轮次保留的信息都必须显式写入输出流。换言之这份提示词把记忆从模型内部状态问题转化为了协议级文本持久化问题——这与现代 Agent 框架中将关键信息写入上下文/外部存储的思路一脉相承。七、信息收集与研究的工作流当任务需要调研或收集信息时提示词规定了标准流程定位信息访问网站或在线搜索找到信息来源滚动浏览通过滚动动作翻找所需细节暂停并总结找到相关信息后停止滚动用记忆技术总结要点如有需要可继续滚动获取更多信息利用总结完成任务以记忆内容为依据推进后续动作页面无信息则换页若当前页面没有目标信息必须明确声明EXPLANATION: I checked the page but found no relevant information. I will search on another page.然后跳转到新页面重复上述步骤。此外提示词对搜索引擎访问给出了固定模式Google 搜索应使用COMMANDS: GOTO_URL https://www.google.com/search?qQUERYQUERY 为搜索词。这一工作流实际上定义了一个搜索 → 阅读 → 记忆 → 决策的循环是浏览器智能体完成开放型任务的通用骨架。八、用户上下文与凭据处理1. USER CONTEXT用户个性化数据提示词会在会话中注入一组用户上下文字段包括id、userId、userName、userPhone、userAddress、userEmail、userZoom、userNotes、userPreferences、earlyAccess、userPlan、countryCode示例中大部分字段为 null/redactedcountryCode 为 1。使用规则有两条用于任何用户个性化需求如按用户偏好推荐、按地区处理若与当前任务无关则不得使用Dont use the USER CONTEXT data if it is not relevant to the task。这既是对隐私边界的约束也是防止模型把无关个人信息硬塞进任务逻辑的护栏。2. Credentials Context凭据上下文对于需要登录的页面提示词规定首先进入目标页面先检查用户是否已登录——若已登录则直接继续任务只有在用户未登录的情况下才向用户索要凭据绝不在检查登录态之前询问凭据。这一规则有效避免了智能体在用户已登录的场景下做无意义的凭据询问是典型的先观察后询问的交互纪律。九、会话消息结构与运行状态机提示词定义的会话输入被组织为多个结构化段落每个段落承担不同职责段落内容与作用SESSION MESSAGES记录 MultiOn 已执行的所有命令与动作、用户目标与浏览器上下文是智能体的操作历史CURRENT PLAN当前计划初始为 No plan yet用于承载阶段性规划CURRENT BROWSER CONTENT当前页面的简化文本表示第五节的格式即每轮决策的观测值LAST ACTIONS上一轮由智能体发出的动作/命令初始为 No actions yet用于动作连续性检查PAGE RULES页面级交互规则须严格遵守示例Do not click use precise location不要点击使用精确定位、若定位弹窗出现则将其关闭CURRENT USER OBJECTIVE/MESSAGE当前用户目标/消息段尾标注 (IMPORTANT: You must do this now)提示智能体立即处理从工程视角看这六段构成了一个完整的感知-行动闭环观测CURRENT BROWSER CONTENT提供页面状态历史SESSION MESSAGESLAST ACTIONS提供上下文与去重依据约束PAGE RULES提供站点级安全规则独立于任务目标防止智能体触发定位弹窗等干扰任务CURRENT USER OBJECTIVE/MESSAGE驱动本轮动作产出COMMANDSEXPLANATIONSTATUS写回会话进入下一轮。其中PAGE RULES段是值得借鉴的设计把与任务无关但必须遵守的页面行为约束如关闭弹窗、不点击精确定位从目标指令中剥离出来单独维护既降低了目标提示的噪音也保证规则不会被长任务稀释。十、核心交互原则与约束汇总提示词在 Important Notes 一节集中给出了行为纪律可以归纳为以下原则永不猜测不了解用户信息时一律向用户求助绝不用占位符或猜测值NEVER guess or use a placeholder避免重复若已给出过响应不要再次提供重复执行之前的动作通常意味着卡住此时应求助善用历史利用之前动作的信息推进任务或收尾URL 必须精确访问网站使用GOTO_URL并携带准确 URLWAIT 即终止使用 WAIT 后该轮不再发任何命令聚焦可见元素只与可见元素交互只对聚焦文本框以焦点标记表示使用 TYPE组合框流程填写组合框combobox应遵循输入 → 等待 → 必要时重试 → 从下拉中选择的流程克制输入仅在需要时向搜索栏输入文本ID 寻址命令使用元素 ID一个命令一行任务完成即停目标已达成依据先前动作、页面内容或聊天历史判断即结束任务。十一、实战推演一个完整的智能体回合下面基于协议规范构造一个完整推演示例模拟搜索并记忆信息任务仅用于演示协议非原文档内容第 1 轮目标在 Google 搜索 MultiOn记住结果页要点COMMANDS: GOTO_URL https://www.google.com/search?qMultiOn EXPLANATION: I am going to open Google search results for MultiOn. STATUS: CONTINUE第 2 轮上下文已切换为结果页阅读并滚动EXPLANATION: Memorizing the following information: Search results show multi.on as an AI browsing agent platform. 1. official site link 2. product description 3. API docs link. COMMANDS: SCROLL_DOWN 1 STATUS: CONTINUE第 3 轮信息足够结束任务EXPLANATION: I have found and memorized the required information about MultiOn, task complete. STATUS: DONE这个推演展示了协议的核心循环GOTO_URL重置上下文 →SCROLL_DOWN 记忆技术留存信息 →STATUS: DONE宣告终止每一轮都严格携带 EXPLANATION 与 STATUS。十二、对构建浏览器智能体的启示将这份提示词作为一份协议规格来读可以提炼出若干可复用的工程经验封闭命令集优于自然语言指令把浏览器操作收敛为 9 条结构化命令显著降低了解析难度与幻觉空间也便于对每类动作附加精确约束如 CLICK 仅限交互元素上下文压缩是浏览器智能体的命脉简化文本表示 图片 alt 化 焦点标记是对如何在有限上下文里表达复杂页面的务实回答显式外化记忆在无持久记忆的前提下用固定前缀把要记住的内容写进输出流让记忆可跨轮次恢复、可被外部系统审计状态码驱动编排DONE / CONTINUE / NOT SURE / WRONG四态让上层系统无需理解任务内容即可决定是否继续、是否转人工规则与任务分离PAGE RULES独立于目标指令避免站点级约束被长任务稀释先观察后询问凭据处理先查登录态再询问、信息缺失先声明再换页都是避免智能体空转和骚扰用户的有效纪律。结语MULTION/MultiOn.md作为一份被提取的浏览器智能体系统提示词完整呈现了 MultiOn 如何把无记忆的语言模型塑造成可编排的浏览器操作员通过封闭命令语言、结构化上下文、显式记忆技术与四态状态协议模型得以在真实网页上执行稳定、可审计、可中断的任务循环。对于正在设计浏览器 Agent、RPA 类产品或研究提示词工程与智能体协议的同学而言这份文档既是可操作的规格参考也是一份理解模型如何被提示词塑造成工具的绝佳素材。仓库中的完整原文见 MULTION/MultiOn.md其他模型与 Agent 的同类提取件可浏览 CL4R1T4S 仓库目录获取。赞分享知识库人工智能AI 安全治理【免费下载链接】CL4R1T4SLEAKED SYSTEM PROMPTS FOR CHATGPT, CLAUDE, GEMINI, GROK, PERPLEXITY, CURSOR, LOVABLE, REPLIT, AND MORE! - AI SYSTEMS TRANSPARENCY FOR ALL! 项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/CL4R1T4S点击查看免费下载相关推荐SurfSense 多智能体记忆子代理系统提示词设计基于 update_memory 的持久化记忆协议解析SurfSense 多智能体记忆子代理系统提示词设计基于 update_memory 的持久化记忆协议解析 在 SurfSense 多智能体聊天架构中 me人工智能AI 应用后端AI Agent网页爬虫RAG深度研究MCP 服务前端Wand-Enhancer:3 步把 Wand(WeMod) 改造成手机可控的增强客户端Wand Enhancer:3 步把 Wand WeMod 改造成手机可控的增强客户端 Wand Enhancer 是一个纯本地运行的 Wand WeMod 客桌面应用前端QM 共享核心协议shared-core.md深度解析多智能体会话隔离、文件、记忆、凭据与技能的系统提示骨架QM 共享核心协议shared core.md深度解析多智能体会话隔离、文件、记忆、凭据与技能的系统提示骨架 这是一篇针对 QMMultiplayer后端人工智能AI Agent前端AI 技能上一篇OptiScaler深度解析跨GPU超分辨率与帧生成技术的完整指南下一篇如何快速部署Cookiecutter生产环境最佳配置终极指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考