原文摘要

一个收集整理多种 AI 系统提示、工具和模型的资源库，包含 7000+行结构化代码和多种实用资源，采用 GPL-3.0 许可。

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进一步信息揣测

• GPL-3.0许可的潜在风险：虽然项目采用GPL-3.0开源协议，但实际使用时需注意衍生作品的传染性要求，商业场景可能面临合规风险，需法律顾问介入评估。
• 系统提示的实战优化：项目中“FULL v0”等提示词库可能经过多次A/B测试调优，但未公开具体实验数据，实际效果需自行验证，部分提示可能仅适配特定模型版本（如GPT-4早期迭代）。
• 内部工具的非公开依赖：如“Cursor”、“Manus”等工具可能依赖未开源的API或私有模型，直接复用代码可能导致功能异常，需反向工程或联系原作者获取内部文档。
• 数据集的隐蔽偏见：7000+行结构化代码中可能存在训练数据筛选偏好（如英文语料占比过高），影响多语言任务效果，需额外清洗。
• 社区热度的水分：60.1k Stars可能存在刷星或营销推广成分，实际代码提交频率/Issue解决率才是衡量项目活跃度的关键指标。
• 模型部署的隐藏成本：部分AI模型未注明推理硬件需求（如显存占用），实际部署时可能出现性能瓶颈，需自行压测。
• 行业协作的潜规则：项目作者可能通过GitHub隐藏联系方式（如Telegram群组），付费咨询或定制服务需主动挖掘其社交账号。