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System PromptSystem Prompts von Coding-AgentenLizenz: Apache-2.0 (Cline Bot Inc.)frei kopierbar

Cline — System Prompt

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Typ

System Prompt

Lizenz

Apache-2.0 (Cline Bot Inc.)

Anwendungsfeld

System Prompts von Coding-Agenten

Alle, die verstehen wollen, wie ein ausgereifter Coding-Agent intern angewiesen wird — und die daraus für eigene Agenten lernen möchten.

Voraussetzungen

  • Tool-Use-fähige LLM-API mit nativem Function Calling, da Cline darauf aufbaut
  • Grundverständnis von System Prompts und Tool-Schemas, um die Struktur einordnen zu können

Der vollständige System Prompt des Coding-Agenten Cline: die Anweisung, mit der die Erweiterung ihr Sprachmodell steuert — inklusive Platzhaltern für Plattform, Datum, IDE und Arbeitsverzeichnis.

Für wen: Alle, die verstehen wollen, wie ein ausgereifter Coding-Agent intern angewiesen wird — und die daraus für eigene Agenten lernen möchten.

Installation

Der Text steht als TypeScript-Konstante DEFAULT_CLINE_SYSTEM_PROMPT. Zum Lesen genügt der Kopieren-Knopf; für eigene Zwecke nimmst du nur den Text zwischen den Backticks und ersetzt die Platzhalter {{PLATFORM_NAME}}, {{CURRENT_DATE}}, {{IDE_NAME}} und {{CWD}} durch eigene Werte.

Erste Schritte

Lohnenswert ist der Abschnitt zum Kontext-Sammeln: Cline weist das Modell an, VOR dem Schreiben Konventionen, Frameworks und Testbefehle des Projekts zu klären — und Rückfragen zu stellen, statt zu raten. Genau diese zwei Sätze sind der Unterschied zwischen einem Agenten, der Code erfindet, und einem, der sich einfügt.

Im Detail

Der vollständige System Prompt von Cline zeigt, wie ein ausgereifter Coding-Agent seinem Sprachmodell Umgebung, Werkzeuge und Verhaltensregeln erklärt — inklusive dynamischer Platzhalter für Betriebssystem, Datum, aktive IDE und Arbeitsverzeichnis, die bei jedem Lauf neu eingesetzt werden. Anders als Aiders schlankes Diff-Format deckt Cline sowohl Volldatei-Ausgaben als auch gezieltere Änderungen ab und beschreibt dafür deutlich mehr Werkzeuge und Kontextregeln. Wer verstehen will, wie viel Kontext ein produktiv eingesetzter Agent tatsächlich braucht, um zuverlässig zu arbeiten, findet hier eine konkrete, offengelegte Vorlage — nützlich als Referenz beim Schreiben eigener Agenten-Prompts, weniger als direkt nutzbares Werkzeug für Endanwender.

Beispiel aus der Praxis

Ein Entwickler baut einen eigenen IDE-Agenten und ist unsicher, wie er Tool-Aufrufe robust vom Fließtext trennen soll; er liest sich die Tool-Schema-Abschnitte von Clines System Prompt durch und übernimmt das Prinzip fester Function-Calling-Schemas statt eigener Text-Diff-Konventionen.

Praxis-Tipp

Gezielt nach den Werkzeugbeschreibungen suchen (z. B. für Dateizugriff oder Terminal-Befehle) und deren Formulierungen mit dem eigenen Agenten-Prompt vergleichen.

Stolperfallen

Wer die Platzhalter-Mechanik für OS, Datum, IDE und Arbeitsverzeichnis eins zu eins in ein eigenes Setup kopiert, ohne die eigene Laufzeitumgebung entsprechend zu befüllen, bekommt einen Prompt mit toten Variablen. Der Tool-Schema-Ansatz funktioniert zudem nur mit einer API, die natives Function Calling unterstützt – bei reinen Text-Modellen läuft die Struktur ins Leere.

Siehe auch

Lizenz & Quelle

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Passt dazu.

Goose — System Prompt

Der System Prompt von Goose, dem quelloffenen Agenten der Agentic AI Foundation. Ein Jinja-Template: Abschnitte für Erweiterungen und Antwortregeln werden je nach aktiver Konfiguration ein- oder ausgeblendet.

Apache-2.0 (Block / Agentic AI Foundation)♥ –⧉ –

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