用途：当目标是基于 LLM 的应用、需要获取其系统提示词、配置信息、工具列表或知识库内容时使用，可作为 AI Bug Bounty、红队评估和竞品分析的第一步。系统提示词定义了 AI 的身份、能力边界、可用工具、业务逻辑与安全规则，泄露后可暴露内部 API/工具配置、安全过滤规则与业务逻辑。
主要能力：按阶段组织多种思路。Phase 1 直接请求，包括直接索取、权威伪装、部分已知诱导补全；Phase 2 格式化技巧，要求以 JSON、Markdown/代码注释、XML 等结构化形式输出配置；Phase 3 间接诱导，如翻译、总结改写、与默认提示词对比、教学示例；Phase 4 反射攻击，包括自我分析、角色反转、补全攻击、否定探测；Phase 5 侧信道推断，包括差分分析、边界探测、工具发现、错误消息分析；Phase 6 多轮渐进提取，包括逐段提取与 Yes/No 确认式提取。资料给出攻击分级：完整系统提示词价值极高、难度三星；工具/函数列表价值高、难度二星；知识库/RAG 源信息中等、难度三星；模型名称/版本价值低、难度一星；API Key/凭据价值极高、难度五星。
使用方式：先明确泄露目标，再选择对应阶段技术；各技术的详细 payload 见 references/leak-payloads.md。实战成果可用于发现隐藏工具/API、定位安全规则措辞以构造越狱、获取内部端点、发现 API Key、理解业务逻辑。
适用场景：AI 安全测试、红队评估、竞品分析。
限制与缺失：资料未提供具体平台支持范围、收费方式、安装命令、许可协议或效果保证；所有操作应仅在合法授权范围内进行。参考资源包括 Prompt Leak 数据库、ChatGPT System Prompt、Gandalf by Lakera、DEFCON 31 的 System Prompt Extraction Techniques、OWASP LLM Top 10 的 LLM07。