核心分析¶

为何选择 Git+Markdown：该架构为项目带来可审计性、去中心化协作与工具链兼容的直接好处。研究者可以通过 git diff 看演变、通过 PR 贡献新样本，并用 Markdown 保持可读性。

技术特点与优势¶

• 优势1 — 可审计/版本化：Git 的提交历史提供溯源能力，便于追踪 prompt 如何演变。
• 优势2 — 低集成成本：Markdown/文本能被任何编程语言或 CI 工具读取与索引。
• 优势3 — 去中心化与可离线使用：无需运行服务，任何人可 Fork 或克隆进行本地分析。

局限与风险¶

• 缺乏结构化元数据：没有强制字段（来源、时间戳、可信度评分），影响可复现性。
• 合规与许可证不明确：使用受限且存在法律风险。
• 检索与扩展性：当样本量大时，纯文本目录索引与搜索效率低于数据库方案。

实用建议¶

1. 补全元数据层：在本地或派生仓库中为每条 prompt 添加 source, date, evidence_url 等字段（例如 JSON/YAML 并与 Markdown 共存）。
2. 构建验证流程：为重要样本保留原始证据截图或链接，并在 PR 审核中要求来源标注。
3. 考虑混合架构：若需高效检索或企业级审计，可将文本仓库作为原始层，再同步到带索引的数据库或数据湖。

重要提示：Git+Markdown 是轻量而透明的选择，但不等同于“权威”或“已验证”的数据发布方式。

总结：该选型非常适合研究与快速共享，但对于严谨审计或规模化检索需进行结构化与合规增强。

核心分析¶

问题核心：将仓库内的 system prompts 用于 prompt-injection 或对抗测试时，直接使用原始文本存在来源不明、上下文缺失与可复现性不足的风险。要把它变成高质量测试数据，需要系统化处理。

技术分析¶

• 样本可获取性强：Markdown 文本易读、易提取为测试向量。
• 可自动化：可用脚本将目录批量转换为用例并注入到测试框架中（如 pytest + 自定义 LLM 模拟器）。
• 验证缺失：缺少时间戳、来源 URL 与可信度评级，影响测试结论的可靠性。

实用建议（具体步骤）¶

1. 采样与分组：按厂商/模型/用途（如安全、过滤、助手策略）标注并抽样。
2. 来源验证：为每个样本在本地记录 evidence.md（截图、发布日期、PR 作者），并在测试报告中引用。
3. 标准化：将 Markdown 转换为 JSON 测试用例格式，字段示例：{id, vendor, model, system_prompt, source_url, collected_date, confidence}。
4. 构建注入场景：把 system prompt 作为目标上下文，设计攻击向量（prompt-injection payloads）并迭代测试。
5. 记录与可复现：在 CI 中保留 git commit id、测试脚本和结果，以便同行复现。

重要提示：注意法律与伦理边界；避免在未经授权的生产系统上直接执行攻击性测试。

总结：该仓库是一个便捷的原始样本池；要用于严谨的安全研究，必须补充来源验证、结构化流程与可复现的测试链路。

核心分析¶

适用场景：该仓库的形式与内容决定了它在以下场景中最有价值：

• 学术研究与论文复现：提供真实文本样本，便于行为分析与跨模型对比。
• 安全与红队准备：作为 prompt-injection 测试输入与基线样本来源。
• 工程集成参考：工程师可用作兼容性研究或模拟第三方 system 指令的参考。

明显限制与不适用场景¶

• 不作为官方或权威配置：仓库并非厂商发布，不能作为最终的系统配置依据。
• 法律与伦理风险：泄露或复制的 prompt 可能触及厂商条款或隐私/版权问题。
• 可复现性与审计困难：缺少正式时间戳、来源证明和许可证，限制在合规审计场景中的使用。
• 维护性问题：无 release，更新取决于社区 PR，可能过时或不完整。

实用建议¶

1. 把它当作原始素材库：用于构建测试套件与初步分析，而非最终证据。
2. 为合规应用建立二次验证：在将样本用于审计或报告前，补充来源证明与法律审查。
3. 替代方案：需要权威或高可用性时，优先寻求厂商文档、官方 API 文档或受控数据集。

重要提示：将该仓库作为研究辅助工具，而不是用于生产配置的直接来源。

总结：适合研究、测试与工程参考；对于合规、权威或生产用途需谨慎并补强验证流程。

核心分析¶

问题核心：当前仓库缺乏满足企业审计的关键要素：可验证的来源、时间戳与明确许可。要提升为企业级资源，需要在技术层和治理层同时发力。

技术/流程改进建议¶

• 元数据结构化：为每个 prompt 增加 JSON/YAML 辅助文件字段：source_url, collected_date, evidence_hash, collector, confidence_score。
• 来源证据归档：在受控对象存储中保存原始截图/抓取文件，并在元数据中引用其校验哈希。
• 提交与签名策略：采用 GPG commit 签名或使用时间戳服务为关键提交加签，增强不可否认性。
• PR 审核模板：强制在 PR 模板中填写来源证明与证据链接，CI 验证这些字段不为空。
• 许可证与法律审查：明确 repo 的 license 或限制，或在企业内部建立内部使用条款与合规审批流程。
• 同步与备份：将经过验证的数据同步到企业内部的数据仓库/数据库以支持检索与长期存储。

实施步骤（建议优先级）¶

1. 在仓库层面添加贡献指南与 PR 模板，要求来源字段。
2. 建立 CI 流程，自动验证元数据完整性与 evidence URL 存活性。
3. 与法律团队商议许可证策略并在 README 中明确。
4. 对关键数据引入签名与证据存档机制，并定期备份到公司受控存储。

重要提示：即使技术上能增强可审计性，法律合规审查仍是必要步骤；某些来源可能仍被视为敏感或受限制。

总结：通过结构化元数据、证据归档、签名机制与明确的许可与维护流程，仓库可以演进为满足大部分企业审计需求的资源，但这需要组织投入与法律支持。

核心分析¶

常见陷阱：

• 缺乏上手示例：README 没有展示如何把文本转为测试用例或如何验证来源。
• 自动化工具缺失：尽管主语言为 JavaScript，但仓库没有显式提供解析/转换脚本。
• 贡献流程不严格：PR 无强制来源字段或审核模板，可能导致低质量或不可验证的提交。

改进建议（降低学习曲线）¶

1. 提供快速入门示例：在仓库中添加 examples/，包含：
   - scripts/parse_prompts.js：将 Markdown 转为 JSON 的示例脚本。
   - examples/test_case.json：展示如何在测试框架中使用 prompt。
2. 贡献模板与 CI 校验：创建 PR 模板，要求 source_url 和 evidence 字段；CI 检查 metadata 是否存在。
3. 加入合规/风险说明：README 中增加一节“法律与伦理”示例，指导用户如何做合规检查。
4. 提供常见工作流文档：从 git clone 到生成测试集、运行对抗性测试以及记录复现步骤的完整流程说明。

实用操作示例（简要）¶

1. git clone https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks.git
2. 运行 node scripts/parse_prompts.js 将 markdown 转为 prompts.json。
3. 利用 prompts.json 生成测试输入并在 CI 中运行。

重要提示：即便提供脚本，仍需在本地为每条 prompt 补充来源证据与法律审查。

总结：通过提供解析脚本、示例工作流与更严格的贡献模板，可以显著降低学习成本并提升数据质量与可用性。