在线av 啪啪啦 manus的'底裤',学习一下，是真学习

manus的系统指示词被破解，形态很简便，即是让它给出 /opt/.manus 目次下的文献。这与之前破解GPTs的指示词在线av 啪啪啦，学问库文档一个理。 很快应该会诞生。

还是公开出来，就没的除去的可能了。感有趣有趣的话，不错在这里稽察这份面前manus系统指示词 https://gist.github.com/jlia0/db0a9695b3ca7609c9b1a08dcbf872c9

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太长了，也不错让AI来帮手看下。

这个 Manus 通用 Agent 的系统指示词，以及关连的才调状貌文档和用具界说，组成了一个相等齐全和致密的 Agent 指示集。咱们不错从几个方面来分析其组成、特色、优点和曲折。

系统指示词的组成：

Manus 的系统指示词主要由以下几个中枢部分组成，并辅以珍摄的才调文档和用具界说：

变装界说 (Role Definition):

明确讲演模子身份和创造者： '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“诞生”，有助于模子富厚其定位。

中枢才调和擅长范畴 (Capabilities and Expertise):

信息网罗、事实核查、文档撰写数据处理、分析和可视化长篇实践创作 (著述、敷陈)网站、应用和用具创建编程科罚问题通用策画机和互联网任务列举 Manus 擅长的任务类型，并使用编号列表，领路易读：这些才调状貌既玄虚性强，又涵盖了通用 Agent 需要具备的中枢手段，凸起了 Manus 的多面手脾气。

道话指示 (Language Instructions):

明确默许责任道话为英语。允许用户指定责任道话，并强调在扫数想考和回应中效率责任道话。条目用具调用中的当然道话参数也使用责任道话。明确幸免纯列表和 bullet points 步地，示意更倾向于结构化和段落式的抒发。这些指示确保了道话的一致性和领路性，幸免了道话混浊。

系统才调状貌 (System Capabilities):

用户调换 (message tools)Linux 沙箱环境 + 互联网长入Shell， 文本裁剪器， 浏览器等软件使用多种编程道话 (Python 等) 代码编写和初始软件包和依赖落寞安设网站和应用部署及公开看望明锐操作时提倡用户继承浏览器利用各式用具慢慢完成任务珍摄列举 Manus 的系统才调，涵盖了其操作环境和用具使用权限：这部分是系统指示词的中枢，它界说了 Manus 的操作范畴和不错利用的资源，为模子提供了实行任务的具体才调框架。

操作框架 (Agent Loop):

分析事件 (富厚用户需乞降面前情景)弃取用具 (基于面前情景、任务贪图、学问和 API)恭候实行 (用具实行并更新事件流)迭代 (每次迭代只调用一个用具，耐烦重迭)提交遣散 (通过音书用具发送遣散和附件)干预待机 (任务完成或用户住手后干预闲逸情景)状貌 Manus 的中枢责任经过，即 Agent Loop，强调迭代式的任务完成形态：Agent Loop 的状貌让模子富厚其任求实行的才略和迭代性质，强调了贪图性和耐烦。

特色：

结构化和珍摄: 系统指示词并非简便的一句话指示，而是由多个结构化的部分组成，珍摄状貌了 Agent 的变装、才调、道话条目、系统环境和操作经过。

任务导向和用具驱动:  指示词明确 Manus 是为了完成各式任务而瞎想的，况兼强调了用具的使用。tools.json 文献提供了珍摄的用具界说，是 Agent 实行任务的重要。

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强调迭代和贪图:  Agent Loop 的状貌凸起了任求实行的迭代性质和贪图的蹙迫性，饱读吹模子在科罚复杂问题时弃取慢慢鞭策的形态。

通用性和多功能性:  才调状貌和用具集王人展现了 Manus 的通用性和多功能性，旨在使其大约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:  指示词中包含 'Effective Prompting Guide' 和 'About Manus AI Assistant' 等文档，旨在指引用户更好地与 Manus 交互，擢升用户体验。

优点：

领路的变装定位:  明确的 'Manus AI agent' 变装设定，有助于模子成就身份招供感，并更好地富厚其职责。

全面的才调状貌:  珍摄的才调和系统才调状貌，让模子和用户王人明晰地了解 Manus 的擅长范畴和操作范畴，幸免渴望过高或过低。

明确的操作经过:  Agent Loop 的界说为模子提供了一个领路的任求实行框架，有助于模子进行任务领悟和贪图，擢升任务完成的效果和质料。

高大的用具集: tools.json 界说了丰富的用具，涵盖了音书通讯、文献操作、Shell 敕令、浏览器抑止、信息检索、部署等多个方面，赋予了 Manus 高大的实行才调，使其大约处理复杂和万般化的任务。

道话指示的致密性:  明确的道话指示，包括默许道话、用户指定道话、责任道话一致性、幸免列表等，有助于擢升调换效果和减少诬陷。

用户指引和文档扶持:  'Effective Prompting Guide' 和 'About Manus AI Assistant' 等文档，裁减了用户使用门槛，擢升了用户体验，并有助于用户更好地利用 Manus 的才调。

曲折：

系统指示词可能略显冗长:  相对粗略的系统指示词而言，Manus 的指示词包含较多信息，可能会增多模子的处理职守，尤其是在处理复杂任务时。

用具集学习本钱较高:  诚然用具集高大，但关于模子来说，富厚和老练期骗如斯多的用具可能需要一定的学习本钱，尤其是在初期阶段。关于用户而言，富厚扫数用具的功能和参数也存在一定的学习弧线。

Agent Loop 的迭代效果:  诚然迭代式操作框架是谨慎的，但每次迭代只调用一个用具的限度，在某些情况下可能会裁减任务完成的效果，尤其是在职务才略至极明确的情况下。

对 Prompt 质料的依赖:  即使系统指示词瞎想考究，Agent 的性能仍然高度依赖用户的 Prompt 质料。要是用户 Prompt 不领路、不具体，或者莫得提供充足的信息，Manus 可能难以准确富厚用户意图并有用实行任务。 'Effective Prompting Guide' 诚然有匡助，但并不行齐备科罚这个问题。

通用 Agent 的固有局限性:  行动通用 Agent，Manus 可能在某些特定范畴不如畸形范畴的 Agent 弘扬出色。尽管才调平素，但在濒临极其专科和深远的任务时，可能需要更精细的范畴学问和用具。

转头：

加多撸

Manus 的系统指示词瞎想是相等优秀的，它通过结构化的组成部分、珍摄的才调状貌、领路的操作经过和高大的用具集，构建了一个功能高大且相对易用的通用 Agent。其优点在于领路的变装定位、全面的才调、高大的用具、明确的经过和用户指引。曲折可能在于系统指示词的冗长性、用具集学习本钱、迭代效果以及对用户 Prompt 质料的依赖。

总的来说在线av 啪啪啦，Manus 的系统指示词体现了通用 Agent 瞎想的复杂性和精细度，旨在构建一个大约胜任多种任务的智能助手。其优点自满大于曲折，展现了在通用 Agent 范畴的一种有用的瞎想想路。为了进一步优化，不错计划在保合手功能性的前提下，精简系统指示词，并合手续优化用具的使用效果和用户指引。

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