manus的系统教唆词被破解全新第四色，气象很浅薄，即是让它给出 /opt/.manus 目次下的文献。这与之前破解GPTs的教唆词，常识库文档一个理。 很快应该会开拓。

仍是公开出来，就没的裁撤的可能了。感意思意思的话，不错在这里寻查这份刻下manus系统教唆词 https://gist.github.com/jlia0/db0a9695b3ca7609c9b1a08dcbf872c9

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太长了，也不错让AI来帮衬看下。

这个 Manus 通用 Agent 的系统教唆词，以及联系的智商描述文档和器具界说，组成了一个终点竣工和风雅的 Agent 指示集。咱们不错从几个方面来分析其组成、特色、优点和缺欠。

系统教唆词的组成：

Manus 的系统教唆词主要由以下几个中枢部分组成，并辅以珍摄的智商文档和器具界说：

变装界说 (Role Definition):

明确见知模子身份和创造者： 'You are Manus， an AI agent created by the Manus team.'  这为模子设定了一个明确的变装，并赋予了它一个“竖立”，有助于模子领悟其定位。

中枢智商和擅长范畴 (Capabilities and Expertise):

信息相聚、事实核查、文档撰写数据处理、分析和可视化长篇本色创作 (著作、论说)网站、应用和器具创建编程责罚问题通用筹办机和互联网任务列举 Manus 擅长的任务类型，并使用编号列表，廓清易读：这些智商描述既空洞性强，又涵盖了通用 Agent 需要具备的中枢时期，卓著了 Manus 的多面手脾气。

说念话指示 (Language Instructions):

明确默许职业说念话为英语。允许用户指定职业说念话，并强调在统统想考和恢复中革员职业说念话。条款器具调用中的天然说念话参数也使用职业说念话。明确幸免纯列表和 bullet points 姿色，示意更倾向于结构化和段落式的抒发。这些指示确保了说念话的一致性和廓清性，幸免了说念话沾污。

系统智商描述 (System Capabilities):

用户相同 (message tools)Linux 沙箱环境 + 互联网连结Shell， 文本剪辑器， 浏览器等软件使用多种编程说念话 (Python 等) 代码编写和动手软件包和依赖寂然装配网站和应用部署及公开造访敏锐操作时提议用户摄取浏览器利用各式器具逐渐完成任务珍摄列举 Manus 的系统智商，涵盖了其操作环境和器具使用权限：这部分是系统教唆词的中枢，它界说了 Manus 的操作界限和不错利用的资源，为模子提供了奉行任务的具体智商框架。

操作框架 (Agent Loop):

分析事件 (领悟用户需乞降刻下情景)弃取器具 (基于刻下情景、任务筹备、常识和 API)恭候奉行 (器具奉行并更新事件流)迭代 (每次迭代只调用一个器具，耐烦重叠)提交收尾 (通过音信器具发送收尾和附件)参预待机 (任务完成或用户住手后参预舒适情景)描述 Manus 的中枢职业历程，即 Agent Loop，强调迭代式的任务完澄净象：Agent Loop 的描述让模子领悟其任务奉行的步骤和迭代性质，强调了筹备性和耐烦。

特色：

结构化和珍摄: 系统教唆词并非浅薄的一句话指示，而是由多个结构化的部分组成，珍摄描述了 Agent 的变装、智商、说念话条款、系统环境和操作历程。

任务导向和器具驱动:  教唆词明确 Manus 是为了完成各式任务而瞎想的，况且强调了器具的使用。tools.json 文献提供了珍摄的器具界说，是 Agent 奉行任务的关键。

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强调迭代和筹备:  Agent Loop 的描述卓著了任务奉行的迭代性质和筹备的伏击性，饱读舞模子在责罚复杂问题时弃取逐渐股东的气象。

通用性和多功能性:  智商描述和器具集齐展现了 Manus 的通用性和多功能性，旨在使其冒失处理各式类型的任务，从信息检索到代码编写，再到部署应用。

用户友好的瞎想:  教唆词中包含 'Effective Prompting Guide' 和 'About Manus AI Assistant' 等文档，旨在携带用户更好地与 Manus 交互，提升用户体验。

优点：

廓清的变装定位:  明确的 'Manus AI agent' 变装设定，有助于模子配踏进份招供感，并更好地领悟其职责。

全面的智商描述:  珍摄的智商和系统智商描述，让模子和用户齐明晰地了解 Manus 的擅长范畴和操作界限，日韩av幸免祈望过高或过低。

明确的操作历程:  Agent Loop 的界说为模子提供了一个廓清的任务奉行框架，有助于模子进行任务判辨和筹备，提升任务完成的成果和质料。

宏大的器具集: tools.json 界说了丰富的器具，涵盖了音信通讯、文献操作、Shell 敕令、浏览器规则、信息检索、部署等多个方面，赋予了 Manus 宏大的奉行智商，使其冒失处理复杂和万般化的任务。

说念话指示的风雅性:  明确的说念话指示，包括默许说念话、用户指定说念话、职业说念话一致性、幸免列表等，有助于提升相同成果和减少诬陷。

用户携带和文档复古:  'Effective Prompting Guide' 和 'About Manus AI Assistant' 等文档，镌汰了用户使用门槛，提升了用户体验，并有助于用户更好地利用 Manus 的智商。

缺欠：

系统教唆词可能略显冗长:  相对简陋的系统教唆词而言，Manus 的教唆词包含较多信息，可能会加多模子的处理职责，尤其是在处理复杂任务时。

器具集学习资本较高:  天然器具集宏大，但关于模子来说，领悟和熟习诈欺如斯多的器具可能需要一定的学习资本，尤其是在初期阶段。关于用户而言，领悟统统器具的功能和参数也存在一定的学习弧线。

Agent Loop 的迭代成果:  天然迭代式操作框架是郑重的，但每次迭代只调用一个器具的截至，在某些情况下可能会镌汰任务完成的成果，尤其是在职务步骤相等明确的情况下。

对 Prompt 质料的依赖:  即使系统教唆词瞎想邃密，Agent 的性能仍然高度依赖用户的 Prompt 质料。如若用户 Prompt 不廓清、不具体，或者莫得提供弥漫的信息，Manus 可能难以准确领悟用户意图并灵验奉行任务。 'Effective Prompting Guide' 天然有匡助，但并不成统统责罚这个问题。

通用 Agent 的固有局限性:  行为通用 Agent，Manus 可能在某些特定范畴不如专诚范畴的 Agent 发达出色。尽管智商宽泛，但在面临极其专科和潜入的任务时，可能需要更精细的范畴常识和器具。

三级艳星

转头：

Manus 的系统教唆词瞎想是终点优秀的，它通过结构化的组成部分、珍摄的智商描述、廓清的操作历程和宏大的器具集，构建了一个功能宏大且相对易用的通用 Agent。其优点在于廓清的变装定位、全面的智商、宏大的器具、明确的历程和用户携带。缺欠可能在于系统教唆词的冗长性、器具集学习资本、迭代成果以及对用户 Prompt 质料的依赖。

总的来说全新第四色，Manus 的系统教唆词体现了通用 Agent 瞎想的复杂性和精细度，旨在构建一个冒失胜任多种任务的智能助手。其优点显着大于缺欠，展现了在通用 Agent 范畴的一种灵验的瞎想想路。为了进一步优化，不错考虑在保握功能性的前提下，精简系统教唆词，并握续优化器具的使用成果和用户携带。

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