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1. 为什么 analysis_claude_code 的 SystemPrompt 值得单独拆解

如果你正在做代码分析类 Agent，大概率会遇到一个尴尬：模型能写代码，但一让它"读一个仓库、定位问题、给出修改建议"，输出就开始飘——要么泛泛而谈，要么漏掉关键文件，要么把猜测当结论。analysis_claude_code 这个项目之所以被反复讨论，不是因为它复刻了某个工具，而是它把 Claude Code 这类代码 Agent 的 SystemPrompt 结构暴露成了一个可以研究、可以拆、可以改的样本。SystemPrompt 在这里不是一段"你是一个 helpful assistant"的客套话，而是决定 Agent 行为边界的核心配置。

先把概念说清楚。SystemPrompt（系统提示词）是对话开始前注入、优先级高于用户消息的那段指令，它定义角色、约束工具使用方式、规定输出格式、划定安全边界。对代码分析类 Agent 来说，它还要额外承担几件事：告诉模型先探索再下结论、要求引用具体文件路径和行号、限制它在没有证据时不要编造 API、规定它如何组织"发现—验证—建议"的结构。analysis_claude_code 的价值就在于，它把这些约束拆成了可辨认的字段和段落，而不是揉成一团。

这篇适合谁看？三类人。第一类是想给自己的代码审查 Agent 写 SystemPrompt、但不知道从哪下手的开发者；第二类是用 Claude Code 风格工具做二次开发、需要理解提示词分层的人；第三类是想把提示词工程从"调参玄学"变成"可复制模板"的工程师。我会给出可复制的模板、逐段改写对照，以及怎么在 TaoToken 的统一 Key/API 通道下把配置跑通、验证输出是否符合预期。全程按"能跟着做"来写，不堆概念。

需要提前说明一点：analysis_claude_code 是对某个版本工具的分析资料，不是官方产物，结论仅供技术参考。我们借它的结构思路来设计自己的 SystemPrompt，而不是照抄某段具体文本。理解这一点，后面的模板你才能改得动。

2. TaoToken 前置准备：统一 Key 与 API 通道怎么配

在写 SystemPrompt 之前，得先有一个能稳定调用模型的通道，否则你改完提示词没法验证效果。我用 TaoToken 作为统一入口，原因是它把模型调用收敛成一套 Base URL + Key + Model ID 的组合，切换模型时不用改代码结构，这对反复调试 SystemPrompt 特别友好——同一段提示词换不同模型跑，能快速看出提示词本身的问题还是模型能力的问题。

先拿 Key。打开 https://taotoken.net/api-keys ，登录后创建一个 API Key，复制保存。注意 Key 只在创建时完整显示一次，丢了就重建。这个 Key 后面会同时用在环境变量和配置文件里。

Base URL 统一用 https://taotoken.net/api ，不要带任何多余路径。Model ID 按你实际要调的模型填，比如做代码分析常用的是长上下文、强推理的模型，具体可用列表在控制台 https://taotoken.net/console 里能看到。如果你还没决定用哪个，可以先在模型对话页 https://taotoken.net/chat 里手动试几轮，确认模型对代码分析类任务的表现，再写进配置。

环境变量方式适合脚本和 CLI 工具：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的Key" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api"

如果你用的是 Claude Code 风格的 CLI 工具，通常它读的是 Anthropic 兼容的环境变量，那就这样设：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export ANTHROPIC_API_KEY="sk-你的Key"

这里有个容易踩的点：Base URL 结尾不要加/v1，也不要加/messages，SDK 会自己拼。我见过有人写成https://taotoken.net/api/v1然后一直 404，排查半天。统一用https://taotoken.net/api就行。

如果你用的是 Cline、Roo 这类插件，或者需要 MCP 配置，那就要把三件套写全：Base URL、API Key、Model ID。缺一个都连不上。下面这段是通用的 JSON 配置形态，字段名按你实际工具的要求微调：

{ "provider": "anthropic", "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "sk-你的Key", "model": "你的ModelID" }

配置完先别急着写 SystemPrompt，用一条最简单的请求确认通道是通的。这一步很重要，因为后面提示词不生效时，你要能区分是通道问题还是提示词问题。验证方法下一节给。

3. 可复制的 SystemPrompt 模板与逐段改写对照

这一节是核心。我先把一个面向代码分析的 SystemPrompt 模板完整给出，然后逐段解释每个字段在干什么、为什么这么写、以及常见的错误写法长什么样。你可以直接复制，再按自己的场景改。

模板用 Markdown 结构组织，因为模型对分节标题的遵循度比纯段落高。整体分五块：角色定义、工作流程、工具约束、输出格式、安全边界。

# 角色 你是一个代码分析 Agent，专注于阅读代码库、定位问题、给出有证据支撑的结论。 你不负责直接改代码，除非用户明确要求。 # 工作流程 1. 先探索：在给出任何结论前，先用搜索和读取工具了解相关文件结构。 2. 再定位：找到与问题相关的具体文件、函数、行号。 3. 后验证：对每个判断，说明依据来自哪个文件的哪段代码。 4. 最后输出：按下方格式组织结论，区分"已确认"和"待验证"。 # 工具使用约束 - 读取文件前先确认路径存在，不要假设文件内容。 - 搜索时优先用精确关键词，避免一次拉取过多无关文件。 - 不要在没有读取源码的情况下描述某个函数的实现。 - 涉及外部 API 时，若无法确认签名，标注为"需人工确认"。 # 输出格式 ## 结论摘要 （3 行以内，说明发现的核心问题） ## 证据 - 文件路径:行号 — 说明 - 文件路径:行号 — 说明 ## 建议 （按优先级排列，每条建议对应上面的证据） ## 不确定项 （列出你无法从代码中确认、需要人工核对的内容） # 安全边界 - 不执行任何写操作、删除操作、网络请求，除非用户明确授权。 - 不输出密钥、令牌、密码等敏感信息，即使它们在代码中出现。 - 遇到无法判断的权限或合规问题，停下来询问用户。

现在逐段拆。

角色定义这段的关键是"不负责直接改代码，除非用户明确要求"。很多人的 SystemPrompt 只写"你是代码助手"，结果模型一上来就给 patch，用户其实只想让它分析。把职责边界写死，能省掉大量来回。改写对照：错误写法是"你是一个专业的代码分析专家，帮助用户解决代码问题"——太泛，模型会自由发挥。正确写法要包含"做什么"和"不做什么"。

工作流程这段是 analysis_claude_code 思路里最值得借鉴的部分：把"先探索再结论"变成硬性步骤。代码分析类 Agent 最大的毛病就是跳过读取直接下判断。用编号步骤约束后，模型会倾向于先调用工具。注意第 4 步"区分已确认和待验证"，这是防止幻觉的关键——它给了模型一个合法的出口去表达不确定，而不是硬编一个答案。

工具使用约束这段针对的是具体行为。"不要在没有读取源码的情况下描述某个函数的实现"这句话看着啰嗦，但实测能明显降低编造。因为模型在长上下文里容易"记得"某个常见库的写法，然后套到你的代码上。明确禁止后，它会先去读。

输出格式这段决定了结果好不好用。固定四段结构：摘要、证据、建议、不确定项。证据段强制要求"文件路径:行号"，这样你拿到输出能直接跳转核对。不确定项单独成段，比混在建议里更醒目。改写对照：错误写法是"请给出详细的分析报告"——模型会写一大段散文，没法用。正确写法是给出带标题的骨架，模型填空即可。

安全边界这段不能省。代码库里经常有硬编码的密钥、内部地址、测试账号。SystemPrompt 里明确"不输出敏感信息"，能挡掉一部分泄露。另外"不执行写操作"这条，配合工具的权限控制，能防止 Agent 误删文件。

把模板存成文件，比如system_prompt.md，方便版本管理。改提示词时用 git 记录，出问题能回滚。这一点很多人忽略，等到提示词改崩了想找回上一版，只能凭记忆。

4. 验证请求与成功结果：把配置跑通

配置和模板都齐了，现在验证。先确认通道通，再确认提示词生效。分两步走，别混在一起。

第一步，最小请求验证通道。用 curl 直接打，排除 SDK 干扰：

curl https://taotoken.net/api/v1/messages \ -H "x-api-key: $TAOTOKEN_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -H "content-type: application/json" \ -d '{ "model": "你的ModelID", "max_tokens": 256, "system": "你是一个测试助手，只回复 OK。", "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}] }'

预期返回是一段 JSON，content数组里有一条text为 "OK" 的消息。如果这里报 401，说明 Key 不对或没带上；报 404，多半是路径写错，检查是不是多加了/v1之外的东西；报 model 相关错误，说明 Model ID 填错，去控制台核对。

第二步，把完整 SystemPrompt 注入，跑一个真实的小任务。准备一个测试仓库，哪怕只有两三个文件也行。用 Python SDK 调用：

import anthropic client = anthropic.Anthropic( api_key="sk-你的Key", base_url="https://taotoken.net/api" ) with open("system_prompt.md", "r", encoding="utf-8") as f: system_prompt = f.read() resp = client.messages.create( model="你的ModelID", max_tokens=2048, system=system_prompt, messages=[{ "role": "user", "content": "分析当前目录下的代码，找出可能的空指针风险，给出文件路径和行号。" }] ) print(resp.content[0].text)

成功的结果长什么样？应该能看到四段结构：结论摘要、证据（带文件路径:行号）、建议、不确定项。如果模型没按格式来，说明 SystemPrompt 里的格式约束不够强，或者被用户消息盖过了。这时候把格式段往前挪，或者加一句"必须严格按以下格式输出"。

我试过把同一段提示词分别喂给两个模型，一个严格按四段输出，另一个把"不确定项"省了。这说明格式遵循度和模型本身有关，提示词只能提高概率，不能保证 100%。所以验证时别只跑一次，跑三五次看稳定性。

还有一个验证点：让模型分析一个你已知答案的问题。比如你故意在测试文件里放一个未使用的变量，看它能不能定位到。如果它报了一堆不存在的问题，说明提示词里的"证据约束"没生效，回去加强"没有读取源码不要下结论"那条。

跑通之后，把这次成功的请求参数、SystemPrompt 版本、模型 ID 记下来。后面调提示词时，这是你的基线。

5. 本篇常见错误排查：401、local proxy failed 与格式跑偏

调试过程中会撞到几类典型错误，逐个说清楚怎么定位。

第一类，401 Unauthorized。报错信息通常是authentication_error或invalid api key。原因有三个：Key 复制时带了空格或换行；环境变量没生效（比如在错误的 shell 里 export）；用了旧的 Key。排查顺序：先echo $TAOTOKEN_API_KEY看值对不对，再确认请求头字段名对不对——Anthropic 兼容接口用x-api-key，OpenAI 兼容接口用Authorization: Bearer，别搞混。如果都没问题，去控制台重新生成一个 Key 试。

第二类，local proxy failed 或连接被拒。这类报错通常出现在你本地配了某个转发工具、但那个工具没启动或端口不对的时候。排查思路：先确认你的请求是不是直连https://taotoken.net/api，如果代码里还残留着http://localhost:xxxx之类的地址，改掉。再检查系统代理设置，有时候环境变量里残留了HTTP_PROXY，会导致请求走错路。用env | grep -i proxy看一眼，有就清掉。

第三类，reading 'choices'或类似字段读取失败。这多半是响应格式和你的解析代码不匹配。比如你按 OpenAI 的choices[0].message.content解析，但实际返回的是 Anthropic 的content[0].text。解决方法是先打印原始响应，看清楚结构再写解析。别凭记忆写字段名。

第四类，OAuth 相关报错。如果你用的是 Claude Code 风格的 CLI，它可能默认走 OAuth 登录流程，而不是 API Key。这时候要显式设置环境变量让它走 Key 模式，通常是ANTHROPIC_API_KEY和ANTHROPIC_BASE_URL两个都设上。如果 CLI 有配置文件（比如~/.claude/settings.json或类似路径），检查里面有没有残留的 OAuth token 字段，有就删掉或改成 Key 模式。

第五类，格式跑偏。模型不按你定义的输出格式来。原因可能是：SystemPrompt 太长，格式段被淹没；用户消息里的指令和 SystemPrompt 冲突；模型本身遵循度差。对策：把格式段用更强的措辞（"必须""严格按"），或者把格式要求同时写进用户消息里做双重约束。如果还不行，换遵循度更好的模型。

第六类，模型编造文件路径。它给了一个src/utils/helper.js:42，但你仓库里根本没这个文件。这是幻觉，说明"证据约束"没压住。加强 SystemPrompt 里的"只引用你实际读取过的文件"，并且在工具层面限制它只能读存在的路径。另外，把温度调低也有帮助。

排查时养成一个习惯：先隔离变量。通道问题用 curl 测，提示词问题用固定输入测，模型问题换模型测。别一次改好几个地方，否则你不知道是哪个改动生效了。

6. 把 SystemPrompt 用起来：从模板到长期编码工作流

模板跑通、错误排查完，接下来是把它变成日常能用的东西。这里给几个实操建议。

第一，把 SystemPrompt 和模型选择解耦。同一段提示词，在不同模型上表现不同。做代码分析时，长上下文模型适合读大仓库，强推理模型适合定位复杂逻辑。你可以准备两三个模型 ID，用同一段提示词分别跑，看哪个组合最稳。TaoToken 的统一通道在这里省事——换模型只改一个字段，不用重配 Key 和地址。

第二，给 SystemPrompt 做版本管理。每次改动记一条 commit message，写清楚改了什么、为什么改、效果如何。比如"加强证据约束，减少编造路径"。积累十几版之后，你会有一份自己的提示词演进记录，比任何教程都实用。

第三，把常用任务拆成不同的 SystemPrompt 变体。代码审查一个版本，架构分析一个版本，Bug 定位一个版本。它们的角色定义和输出格式不同，但可以共享工具约束和安全边界。用 include 或者模板拼接的方式复用公共段，避免重复维护。

第四，长期跑编码类 Agent 的话，考虑用 Coding Plan 这类按量方案，比单次调用更划算，适合持续性的仓库分析任务。入口在 https://taotoken.net/coding-plan 。如果你的任务偏对话式验证，模型对话页 https://taotoken.net/chat 更方便快速试提示词。接入文档在 https://taotoken.net/doc ，配置细节以文档为准。

最后说一个我踩过的坑：一开始我把 SystemPrompt 写得很长，恨不得把所有规则都塞进去，结果模型反而抓不住重点。后来砍到五段、每段不超过五条，遵循度明显上升。提示词不是越长越好，是越清晰越好。把最关键的约束放在最前面，次要的往后放，格式要求用骨架而不是散文。这个原则，比任何具体模板都重要。