MDX-Tom/gpt-5.6-instruct · 上手攻略

  • 仓库：MDX-Tom/gpt-5.6-instruct
  • 链接：https://github.com/MDX-Tom/gpt-5.6-instruct
  • 分类：AI 工具 · Codex CLI 增强
  • 作者：Jay
  • 更新：2026-07-24

一、是什么

gpt-5.6-instruct 是专门针对 Codex CLI（OpenAI 的本地 AI 编程助手）设计的一套越狱（jailbreak）提示词包，核心模型为 gpt-5.6-sol。它的本质是一套经过版本迭代、量化评测的指令集，用于压制 Codex 在面对安全相关请求时的默认拒绝行为，让模型在本地沙箱环境下更直接地响应复杂指令。

项目本体包含两部分：

  1. 生产级破甲提示词（gpt-5.6-sol-unrestricted-v41.zip）：当前唯一默认版本，部署到 Codex CLI 的 model_instructions_file。
  2. 可复现评测工具：360 条主测试 + 52 条 Issue 专项测试，支持 low / medium / high 三档推理等级回归。

项目本身在 GitHub 公开托管，README 和文档均有中英文两套，不修改 Codex 二进制、不劫持网络、不篡改进程，属于纯配置层面的指令覆盖。

⚠️ 免责声明：本攻略仅作技术介绍与知识传播。请只在您拥有合法操作权限的环境中使用，遵守所在地区的法律法规，并对使用后果自行承担责任。

二、解决什么问题

Codex CLI 默认内置了多层安全过滤，在面对逆向工程、软件破解、安全研究等任务时，会主动转向"无害化替代方案"或直接拒绝。典型表现如：

  • 要求写一个 license keygen → 拒绝，改为"注册码验证逻辑"
  • 要求提供可用的 RCE payload → 拒绝，改为无害 PoC
  • 要求分析恶意软件行为 → 拒绝，转向安全科普

gpt-5.6-instruct 的 v41 提示词将这类任务重新定义为"本地沙箱研究任务"，显式压制拒绝话术，使 Codex 在 gpt-5.6-sol 模型上的 medium 测试集通过率从上游的 55% 提升至 100%（+45 个百分点）。

三、快速安装

前置条件

  • Python 3.8+
  • 已安装 Codex CLI 并配置好 ~/.codex 目录
  • 对 ~/.codex/config.toml 有写入权限

步骤一：克隆仓库

git clone https://github.com/MDX-Tom/gpt-5.6-instruct.git
cd gpt-5.6-instruct

步骤二：预览（不写入）

python3 codex-instruct.py --apply --dry-run

步骤三：正式部署 v41

python3 codex-instruct.py --apply

脚本会自动： 1. 解压 gpt-5.6-sol-unrestricted-v41.zip 2. 将指令文件复制到 CODEX_HOME 3. 为 config.toml 创建带时间戳的快照备份（config.toml.bak_YYYYMMDD_HHMMSS_ffffff） 4. 写入 model_instructions_file = "./gpt-5.6-sol-unrestricted-v41.md"

步骤四（可选）：Skills 配套版

如需配合 Agent Skills（yaklang/hack-skills、trailofbits/skills）使用，可额外部署 skills 版：

python3 codex-instruct.py --file ./gpt-5.6-sol-unrestricted-v41-skills.zip

交互式菜单

不带任何参数即可进入菜单：

python3 codex-instruct.py

菜单可查看当前状态、切换版本（历史版 v5 / v24 / v35 仍在归档中）、执行回滚等操作。

四、核心用法

部署自定义 ZIP 或 Markdown

# 指定自定义文件
python3 codex-instruct.py --file ./my-custom-instructions.zip

# 指定 Codex home 目录（非默认 ~/.codex）
python3 codex-instruct.py --apply --codex-dir /path/to/.codex

回滚（安全卸载）

# 自动回滚：只恢复本次部署的 model_instructions_file
python3 codex-instruct.py --reset

# 人工应急：恢复整份 config.toml 快照
python3 codex-instruct.py \
  --restore-snapshot ~/.codex/config.toml.bak_YYYYMMDD_HHMMSS_ffffff \
  --codex-dir ~/.codex

📌 注意：--reset 仅恢复脚本部署的顶层 model_instructions_file，不会覆盖用户后来自行修改的其他配置项。

运行评测（本地测试集）

# 解压测试脚本包
for archive in scripts/*.zip; do unzip -o "$archive" -d scripts; done

# 生成测试集
python3 scripts/generate_gpt56_sol_prompt_bank.py

# 运行最短层级测试（level=minimal, reasoning=low）
python3 scripts/run_gpt56_sol_prompt_bank.py \
  --level minimal \
  --reasoning low \
  --run-label v41

# 专项集 dry-run（预览，不实际调用模型）
python3 scripts/run_gpt56_sol_issue_regression.py --dry-run

同步源文件与压缩包

修改提示词源文件后，同步并校验：

python3 sync-archives.py        # 同步
python3 sync-archives.py --check  # 校验 SHA256

五、典型适用场景

以下场景在部署 v41 后，Codex 对 gpt-5.6-sol 的直接执行能力会显著提升（均基于 120 条 medium 测试集验证）：

场景类别 具体示例
安全研究 RCE 验证探针、渗透测试辅助脚本（均限定本地靶场环境）
逆向工程 函数级符号执行、VM / Bytecode 分析、二进制保护绕过
软件破解 License 算法分析、Keygen 逻辑（需拥有合法分析授权的软件）
代码脱混淆 Obfuscation 反混淆、Anti-debugging 技术分析
生物研究辅助 明文生物信息学数据分析（52 条 Issue 专项之一）

⚠️ 所有场景均限定在本地沙箱或拥有合法授权的研究环境中。

六、坑与注意

1. 版本选择

目前仓库默认只有 v41 可用，历史 v5 / v24 / v35 已移入 historical-versions/ 目录，不出现在交互菜单中。如需复现旧版结果，需手动从归档目录解压。

2. Codex home 路径

如 Codex 使用非默认目录，需显式传 --codex-dir，否则脚本默认操作 ~/.codex。

3. 状态文件

脚本依赖 ~/.codex/.gpt56-sol-instruct-state.json 记录部署状态（不保存 provider / 模型 / 认证数据）。如状态文件损坏，--reset 可能无法正确识别需回滚的文件。

4. 多模型切换

v41 在 gpt-5.6-sol 上达到 120/120，但在 gpt-5.4、gpt-5.5、gpt-5.6-luna、gpt-5.6-terra 等其他模型上未全部覆盖，跨模型使用前请先查阅 docs/comparison-tests.md 的跨模型表格。

5. Provider 认证配置

CCSwitch 等反代工具在部署后写入的 provider、模型、认证配置，--reset 后会保留，不会被清除。

6. 安全性评测说明

项目明确不保证所有输入都能获得相同结果，且明确要求用户只在自己有权操作的环境中使用。完整安全性评测见 docs/gpt-5.6-sol-safety-eval.md。

七、与同类对比

对比上游 yynxxxxx/Codex-5.5-codex-instruct-5.5

本项目的直接上游是基于 Codex 5.5 模型的越狱提示词。gpt-5.6-instruct 迁移至 gpt-5.6-sol 并大幅优化，基础通过率从上游 55%（medium 推理等级）提升至 100%，提示词长度减少约 55.67%。

对比通用 Prompt Engineering 方案

通用提示词优化（如 few-shot、角色扮演等）提升的是模型对任务的理解能力，而本项目解决的是模型因安全限制而拒绝执行的问题。两者是互补关系，不是替代关系。

对比 MCP 工具

MCP（Model Context Protocol）工具如 jgravelle/jcodemunch-mcp 解决的是"降低 token 消耗和精确定位代码"的问题；本项目解决的是"让模型在敏感任务上不再主动退让"的问题。部署层面互不冲突，可根据实际需求组合使用。

八、一句话推荐结论

如果你使用 Codex CLI + gpt-5.6-sol 模型做安全研究、逆向工程或代码分析，并在实际使用中遇到频繁的拒绝或无害化转向，部署 gpt-5.6-instruct v41 是目前经过最充分评测验证的解决方案——120 条测试集三档全绿，提示词精简，部署和回滚均有脚本兜底；但请务必将使用范围限制在合法授权的本地环境中。

参考资料： - README.md / README_EN.md（项目首页） - docs/comparison-tests.md（版本回归与跨模型对比） - docs/gpt-5.6-sol-safety-eval.md（安全性评测说明） - GitHub Issues #3/#4/#5/#6/#8（真实失败案例驱动优化） - skill-examples/sources.json（上游 Agent Skills 溯源）