嗨，LLAMA帮的朋友们！我又来了，带来了v0组件生成工具的一些系统提示泄露内容。如果你熟悉v0，就会知道最近有一些很棒的新更新。自上次我发布泄露内容以来，他们已经对v0进行了更新，使其具备以下能力：1. 全栈应用支持（2024年11月21日）：能够创建和运行全栈Next.js和React应用，一次生成多个文件，部署并链接到Vercel项目（包括使用Vercel环境变量），功能包括动态路由、RSCs、路由处理程序和服务器操作，使用自定义子域名将模块部署到Vercel。2. 环境变量：现在支持到数据库、API和外部服务的安全连接。3. UI生成增强（2024年11月23日）：可以选择UI生成的特定部分进行有针对性的编辑。4. 改进的代码完整性（2024年11月23日）：v0现在确保在生成过程中不会遗漏代码。5. 模块的版本管理（2024年11月25日）：可以轻松在旧版本模块之间切换或恢复。6. 控制台输出视图（2024年11月26日）：一个新的控制台标签允许直接在v0中查看日志和输出。7. 404页面增强（2024年11月26日）：当遇到404页面时显示可能的路由。8. 未读日志通知（2024年11月27日）：对控制台中未读日志或错误的通知。这个新的系统提示非常长，多达14000个标记。疯狂的东西！你实际上可以看到上面列出的所有更新能力的新系统提示。请注意，我不能百分之百确定提示的顺序是正确的，或者它是百分之百完整的，因为它太长了，很难获取完整内容并将其拼凑起来。我已经通过多种获取系统提示的不同方法得出相同结论来验证了大部分内容。希望这对试图站在AI组件生成前沿的人有所帮助！如果有人想要其他工具的系统提示泄露，请在评论区留言。我会看看我能做些什么。[https://github.com/2 - fly - 4 - ai/V0 - system - prompt/blob/main/v0 - system - prompt(updated 29 - 11 - 2024)](https://github.com/2 - fly - 4 - ai/V0 - system - prompt/blob/main/v0 - system - prompt(updated 29 - 11 - 2024))
讨论总结
这是一个关于v0组件生成工具系统提示泄露的讨论。原帖介绍了v0组件生成工具的新功能更新情况，泄露的系统提示长达14000个标记。评论者们反应各异，有积极欢迎、期待更多信息的，也有对系统提示大小、指令复杂性以及可能导致的性能问题表示质疑的，还有对原帖内容存在疑惑、好奇，或进行幽默调侃的。
主要观点
- 👍 对帖子中分享的v0组件生成工具相关信息表示欢迎并期待更多
- 支持理由：可以帮助关注AI组件生成前沿的人，有积极的态度
- 反对声音：无
- 🔥 认为v0组件生成工具系统提示泄露是重大事件
- 正方观点：事件规模和重要性很大
- 反方观点：无
- 💡 大型模型难以一次性遵循所有指令，所以这些指令存在问题
- 支持理由：从在其他模型的经验出发，模型存在复杂度边界
- 反对声音：Vercel有资源和人力处于技术前沿，不应过早否定
- 💡 系统提示过大可能导致性能下降
- 支持理由：直接表明观点，未给出更多理由
- 反对声音：回复未直接针对此观点反驳或支持
- 💡 对将v0系统提示用于Github Copilot或Cline感兴趣并希望适配非编码人员
- 支持理由：关注到工具应用和非编码人员需求
- 反对声音：无
金句与有趣评论
- “😂 CodeLooper: Hell yeah. Keep these coming!”
- 亮点：简洁地表达对这种信息分享的积极期待
- “🤔 Everlier：Even the largest models won’t be able to efficiently follow all of these instructions at once - so something is off”
- 亮点：从模型能力角度对指令提出质疑
- “👀 dalhaze：That prompt is way too big and would actually lead to degraded performance”
- 亮点：直接指出系统提示大小和性能下降的关系
- “😂 Pro - editor - 1105: OH GOD THIS IS HUGE!!!!”
- 亮点：用强烈的情绪表达对事件重要性的惊叹
- “🤔 mr_happy_nice: lmao, that’s wild.”
- 亮点：简单表达对系统提示很长的看法
情感分析
总体情感倾向较为积极，多数评论者对信息分享持欢迎态度。主要分歧点在于对v0组件生成工具系统提示本身，如指令复杂性是否合理、系统提示大小是否会影响性能等。可能的原因是不同评论者从不同的技术背景和使用经验出发，对这个工具及泄露的系统提示有着不同的理解和期望。
趋势与预测
- 新兴话题：对v0基于何种模型以及如何将系统提示与其他开发工具适配的讨论可能会持续。
- 潜在影响：如果这些问题得到解答，可能有助于推动相关技术在非编码人员中的应用，以及对v0组件生成工具的优化改进。
详细内容：
标题：Vercel AI 组件生成器新系统提示泄露引发热议
最近，Reddit 上出现了一则关于 Vercel AI 组件生成器新系统提示泄露的热门帖子，引起了众多用户的关注和讨论。该帖子获得了极高的热度，点赞数众多，评论区也十分活跃。
原帖主要介绍了 Vercel AI 组件生成器 v0 的新系统提示，包括全栈应用支持、环境变量、UI 生成增强、改进的代码完整性、版本管理等一系列新功能。同时还提到了这个新系统提示长达约 14000 个令牌。
帖子引发的讨论方向主要集中在新系统提示的复杂性、有效性以及可能的应用方式等方面。
文章将要探讨的核心问题是，如此长且复杂的系统提示能否真正有效地在现有模型中发挥作用。
在讨论中，主要观点有： 有人认为，即使是最大的模型也无法一次性高效地遵循所有这些指令，存在一些问题。比如，有用户分享道：“Even the largest models won’t be able to efficiently follow all of these instructions at once - so something is off”。 但也有人认为，Vercel 拥有足够的资源和人才来推动前沿技术的发展，可能有独特的方法来解决这些问题。例如：“This is vercel we are talking about. They have the resources and the people to do things that are at the forefront of this technology. I know they have proprietary methods for all sorts of things that have not yet been released to the public.” 对于这一争议，双方都表达了各自的看法。前者基于对类似提示和 Claude 3.5 / GPT 4 / GPT 4o 的经验，认为超出一定复杂度边界后，模型会无法继续遵循指令。后者则表示自己在 AI 公司工作，虽然对如此长的提示感到困惑，但相信 Vercel 有未公开的专有方法。
同时，还有用户好奇 Vercel 使用的是哪种 LLM 模型。
讨论中的共识是，大家都对这个新系统提示表现出了浓厚的兴趣。
特别有见地的观点是，有人认为可能存在某种 RAG 系统或上下文检索机制在起作用，能够动态获取相关信息。
总之，关于 Vercel AI 组件生成器新系统提示的讨论热烈而深入，为大家提供了对前沿技术的更多思考。
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