gpt6-Astra

一个工作台集中测试各大模型的越狱与安全边界

开源 free 评测安全
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GitHub 星标 ★ 1096
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类评测安全
开发团队3641397194-wq
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费,无付费信息
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言JavaScript
技术栈/模型claude,coldbrew,deepseek,gpt-5-6,grok,jailbreak,prompt-engineering,security-research
GitHub 星标★ 1096
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-08-17 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-17
浏览次数0

项目介绍

gpt6-Astra 是一个面向大模型安全评测与红队研究的开源工作台,主打「破甲越狱」提示词工程。它把针对 GPT、Claude、Grok、DeepSeek、GLM、Gemini 等主流模型的越狱/绕过手法集中到一个可复用的工作台里,帮助安全研究员、红队成员和模型对齐工程师快速构造、测试和对比不同提示词策略的有效性。核心能力包括:多模型提示词模板库、越狱手法分类整理、冷咖啡(Coldbrew)风格的工作流编排,以及结果对比记录。项目用 JavaScript 实现,便于前端集成和二次开发。它解决的是安全测试中「越狱手法散落各处、难以复现和横向对比」的问题,让模型安全边界评估从零散脚本变成结构化流程。适合做 LLM 安全研究、对齐评估和提示词鲁棒性测试的团队使用。

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技术标签

使用教程

—

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 支持 Windows / macOS / Linux 三个系统(README 提到「三个系统」)
  • 可从下载入口或官网 coldcoffeeai.com 获取安装包
  • 本地文件写入权限:卸载时需把文件还原到写入之前
  • 同意并遵守 README 免责声明与所在地法律法规、模型服务条款

安装与启动步骤

  1. 1阅读免责声明

    确认仅用于合法合规的学习、研究及本人有权操作的环境;不同意请不要下载、安装或使用。

  2. 2获取安装包

    从 README 的「下载」入口或官网 coldcoffeeai.com 获取工作台安装包,README 未给出具体下载链接。

  3. 3安装并打开

    按安装包自身指引完成安装并启动工作台,界面为「打勾,按一下」的勾选式操作。

  4. 4勾选软件并破甲

    在列表中勾选需要处理的目标软件,按一下执行,完成「一键破甲」。

  5. 5发送「冷咖啡」

    打开软件后发送「冷咖啡」触发工作流,确认破甲效果生效。

  6. 6卸载还原

    不想要时点卸载,文件会回到写入之前的状态,实现一键还原。

如何确认成功

打开软件后发送「冷咖啡」,能正常触发工作流并得到响应即表示生效。

常见问题

Q:安装后不知道怎么用?

A:README 说明流程是「打勾,按一下」,打开软件后发送「冷咖啡」即可触发;也可先看 冷咖啡.mp4 演示视频。

Q:用完之后怎么还原?

A:点卸载即可,README 说明文件会回到写入之前的状态,不留残留。

Q:安装包在哪里下载?

A:README 提供了「下载」入口和官网 coldcoffeeai.com,但节选内容未给出具体下载地址,请以仓库页面为准。

Q:使用中遇到问题去哪反馈?

A:README 提到有「三个 QQ 群」的冷咖啡社群,也可访问官网 coldcoffeeai.com 了解。

注意事项

  • 严禁将本项目用于任何违法违纪活动,仅限合法、合规的学习研究及你本人有权操作的环境。
  • README 未提供命令行安装说明(无 git clone / npm install 等命令),安装方式以官方下载入口为准。
  • 使用本项目产生的一切行为和后果由使用者自行承担,与作者及贡献者无关。
  • README 标注版本为 3.2.0-preview.1,功能与界面可能随版本变化。

核心亮点

  • 覆盖 GPT、Claude、Grok、DeepSeek、GLM、Gemini 等多家主流模型,便于横向对比越狱效果
  • 把越狱提示词和绕过手法做成可复用模板库,减少重复造轮子
  • JavaScript 实现,前端友好,方便集成到自有安全评测平台

不足之处

  • 越狱类项目合规风险高,部分模型厂商可能限制使用,落地需谨慎评估
  • 项目较新、星标约 1096,文档和社区生态仍待观察

适用场景

  • 红队对自家或第三方大模型做安全边界与越狱鲁棒性测试
  • 模型对齐团队评估不同提示词防御策略的有效性
  • 安全研究员整理和复现多模型越狱手法并做横向对比

替代项目

garak、PyRIT

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