生成式AI出现之后，催生了很多新的岗位，比如提示词工程师。
由此可见，对于AI而言提示词是多么重要。尤其是AI Agent爆发的2025年，一个好的智能体提示词就直接决定了一个智能体的上限。
今天分享给大家一个AI 智能体提示词的撰写技巧，希望对大家有所帮助。
前几天，刷即刻的时候看到有人分享了一个Github上面的项目，有人几个主流的AI Agent工具的提示词都提取出来了。
其中就有我们熟知的Cursor、Devin、Windsurf等。（公众号后台回复“智能体提示词”就可以直接获取所有的提示词和Github的项目链接）
五一期间，抽空把所有的系统提示词都看了一遍，感觉非常有收获。他们写提示词的方法非常值得我们学习。
简单总结一下，这些世界一流的AI Agent提示词的撰写方法，主要有以下几个特点：
角色与能力定义: 所有 Prompt 都首先清晰定义了 Agent 的角色、目标和核心能力。
工具使用规则: 对于具备工具调用能力的 Agent，都详细规定了工具的使用方式、限制和注意事项。这是 Agentic AI 的核心要素。
任务分解与规划: 隐式或显式地要求 Agent 能够分解复杂任务，并按计划执行（如 Manus 的 Agent Loop，Lovable 的分步计划）。
上下文利用: 特别是 Cursor 和 Lovable，强调利用环境（IDE、项目文件、实时预览）信息。
沟通风格: 都对沟通方式（Markdown 使用、简洁性、用户指代等）提出了要求。
限制与边界: 清晰说明 Agent 不能做什么，有助于管理用户预期和保证安全。
代码质量与最佳实践: 对于编码相关的 Agent，都强调了代码质量、可维护性和遵循最佳实践。
这些提示词各有侧重，但都体现了设计一个有效 AI Agent 所需考虑的关键要素：清晰的定位、明确的能力与限制、规范的工具使用、结构化的任务执行以及有效的沟通策略。学习这些特点有助于我们构建更强大、更可靠、更易于协作的 AI Agent。
过去我用的最多的智能体工具是Monica，但随着AI的发展，目前它的能力有点跟不上时代，比如迟迟没有支持MCP拓展。
所以目前我使用最多的AI Agent是Trae，字节出的一款AI编程助手。
在最近的一次大更新中，Trae推出了在自定义“智能体”的新功能，我们可以直接创建自己的智能体。
并且可以直接调用MCP拓展，和它自带的像“网页读取”、“系统文件读取”等工具，非常方便，功能也非常强大。
借鉴刚才上面的智能体提示词，我做了一个自己的写作助手。
相比于直接在网页聊天里面和AI沟通，Trae里面的智能体，能做的事情更多，比如这个写作助手，可以直接读取我之前的文章，在生成新内容的时候，参考之前内容的风格，保证我的文章风格一致。
而且如果我需要利用网页中的某些资料，也可以直接调用网页读取工具，把网页中的内容读取到AI里面，在融入文章中，非常方便。
分享一下我在Trae里面的写作助手提示词，我这篇文章就是用它写的，（如果需要这个提示词，可以加我微信，我可以发给你，直接排版到文中容易乱码）。
下图就是我与它的创作对话过程。
当我们了解了这些头部的AI Agent提示词的特点之后，我们并不需要自己动手去写提示词，而是可以让AI帮我们写。
比如，我觉得windsurf的提示词写的非常好，但它的提示词主要是用来写代码的，而我想要一个写作助手的智能体提示词，我就可以把windsurf的提示词喂给AI，让它参考再写一个写作助手的提示词，也就是我上面这个提示词。
最后我就可以把AI生成的提示词复制到Trae里面，创建自己的智能体。
这篇文章就是用Trae的写作助手写的。
除了写作助手，我还在trae里面创建了”文章总结“的智能体，来辅助我阅读文章，总结文章的内容，相比其他AI助手，Trae里面的智能体可以直接读取链接中的内容，省去了我们复制粘贴的步骤，而且整理出来的文字，可以直接以MD文档输出。
今天分享了AI智能体提示词的具体操作步骤与模仿技巧。希望这些方法能帮你打开思路，创造出更多实用、有趣的 AI Agent！
最后，如果想要这些智能体提示词，直接在公众号后台回复“智能体提示词”就可以直接获取所有的提示词和Github项目链接。
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