Verificando o que um agente realmente recebeu

Visão Geral

OrcaPromptVault é um arquivo datado dos prompts de sistema e esquemas de chamada de ferramentas que os produtos de IA enviam — um diretório por produto, esquemas armazenados como JSON. Cada artefato registra como foi obtido: capturado "na rede" enquanto o sistema de execução rodava sem modificações, ou reportado pelo fornecedor.

Esta habilidade é a camada de julgamento sobre esse arquivo. Ela existe porque modelos, incluindo o que está lendo isto, produzirão alegremente uma paráfrase confiante do prompt de sistema de um produto que é uma reconstrução em vez de uma citação. O arquivo é uma fonte primária; sua lembrança dele não é.

Somente leitura. Nada aqui instala, executa ou modifica nada; o único acesso externo é buscar arquivos públicos de github.com.

Quando Usar Esta Habilidade

• Use quando o usuário perguntar o que o prompt de sistema de um produto diz, ou citar um e perguntar se é real.
• Use quando você estiver prestes a afirmar que algum agente foi instruído a fazer algo — verifique primeiro.
• Use ao comparar produtos: o tamanho de um prompt, quantas ferramentas ele envia, como ele formula uma recusa ou uma regra de segurança.
• Use quando alguém lhe mostrar um prompt extraído ou vazado e quiser que ele seja verificado.
• Use ao escrever um sistema de execução e você quiser ver como os sistemas enviados resolvem o mesmo problema.

Não o use para concluir que um produto se comporta de certa maneira hoje. Cada artefato é um instantâneo datado de uma versão em um dia específico.

Como Funciona

Passo 1: Encontre o diretório do produto

Os diretórios de nível superior são nomeados após o produto: Claude-Code/, Cursor/, Codex/, Cline/, Devin/, Windsurf/, Goose/, Crush/, OpenClaw/, Manus/, Perplexity/ e outros. Cada um tem um README.md listando seus arquivos com o modelo, o modo, a contagem de caracteres e a contagem de ferramentas.

# What products exist
curl -s https://api.github.com/repos/Continuum-AI-Corp/OrcaPromptVault/contents | grep '"name"'

# What is inside one of them
curl -s https://api.github.com/repos/Continuum-AI-Corp/OrcaPromptVault/contents/Claude-Code | grep '"name"'

Passo 2: Leia o arquivo, não um resumo dele

Os nomes dos arquivos carregam os fatos: <product>-<model>-system-prompt-<date>.md para o prompt, <product>-<model>-tools.json para o esquema que viajou com ele. Um segmento -print- marca o modo não interativo em vez do interativo.

BASE=https://raw.githubusercontent.com/Continuum-AI-Corp/OrcaPromptVault/main
curl -s "$BASE/Claude-Code/claude-code-opus-5-system-prompt-2026-09-03.md" | head -40
curl -s "$BASE/Claude-Code/claude-code-opus-5-tools.json" | grep -o '"name": *"[^"]*"'

Cite o que você buscou. Se você não buscou, diga isso em vez de reconstruir.

Passo 3: Verifique o rótulo de proveniência antes de confiar nele

docs/CAPTURES.md lista todos os artefatos que foram capturados "na rede", com a data, a contagem de caracteres e o comando que os reproduz. Qualquer coisa ausente dessa tabela veio de uma publicação do fornecedor ou de uma coleção upstream — ainda útil, mas é o relato do fornecedor sobre seu próprio prompt, que é um tipo diferente de evidência.

curl -s "$BASE/docs/CAPTURES.md" | grep -i "claude code"

Diga qual tipo você está citando. Capturado em uma determinada data e publicado pelo fornecedor não são afirmações intercambiáveis.

Passo 4: Compare, não apenas olhe

Dois artefatos do mesmo produto diferem por um motivo que vale a pena relatar.

curl -s "$BASE/Claude-Code/claude-code-fable-5.1-system-prompt-2026-09-02.md" -o /tmp/a.md
curl -s "$BASE/Claude-Code/claude-code-fable-5.1-print-system-prompt-2026-09-02.md" -o /tmp/b.md
diff /tmp/a.md /tmp/b.md | head -60

Mesmo modelo, mesmo dia, interativo versus "headless" (sem interface gráfica): a linha de identidade em si muda e a lista de ferramentas diminui. Uma afirmação sobre o prompt de um produto que envia vários modos é subespecificada.

Exemplos

Exemplo 1: O usuário cita um prompt e pergunta se é genuíno

User: Is this really in Claude Code's system prompt? "You are a Claude agent, built on
Anthropic's Claude Agent SDK."

Busque ambos os modos para esse modelo, use grep para encontrar a linha e responda com o modo a que pertence — aqui a captura "headless"/SDK em vez da interativa. Dê o nome do arquivo e sua data de captura, não um resumo.

Exemplo 2: Comparando superfícies de ferramentas entre produtos

BASE=https://raw.githubusercontent.com/Continuum-AI-Corp/OrcaPromptVault/main

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