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环境要求
- Python 3.8 及以上(README 徽章标注 Python 3.8+)
- 已安装 git,可克隆 GitHub 仓库
- 已配置 CODEX_HOME,手动部署时提示词需复制到该目录
- 本地已下载对应的版本 ZIP 或自定义 ZIP/Markdown 文件
安装与启动步骤
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1克隆仓库
从 GitHub 拉取项目源码并进入项目目录,后续所有命令都在该目录下执行。
git clone https://github.com/MDX-Tom/gpt-instruct.git cd gpt-instruct -
2预览部署
先用 --dry-run 查看将要部署的稳定版内容,该过程不写入配置,适合先确认版本是否正确。
python3 codex-instruct.py --apply --version gpt-5.6-v45 --dry-run -
3部署稳定版
去掉 --dry-run 即正式部署当前稳定版 gpt-5.6-v45,写入 Codex 配置。
python3 codex-instruct.py --apply --version gpt-5.6-v45 -
4部署预发布版
如需体验预发布版本,可换成对应版本号部署;两个 RC 版本命令如下。
python3 codex-instruct.py --apply --version gpt-6-v2-rc1 python3 codex-instruct.py --apply --version gpt-6.1-v1-rc2 -
5部署自定义文件
用 --file 指定自己的 ZIP 或 Markdown 提示词文件,README 示例为 ./custom-instructions.zip。
python3 codex-instruct.py --file ./custom-instructions.zip -
6交互式菜单
不带任何参数运行会打开交互式菜单,可从中选择要部署的版本,适合不熟悉参数的用户。
python3 codex-instruct.py -
7手动部署
解压稳定 ZIP,把提示词 Markdown 复制到 CODEX_HOME,并在 config.toml 顶层写入 model_instructions_file。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
model_instructions_file | 是 | 指定 Codex 加载的提示词 Markdown 文件路径,写在 config.toml 顶层。 | ./gpt-5.6-sol-v45.md |
如何确认成功
先跑 --dry-run 确认输出目标版本且未改写配置;正式部署后检查 config.toml 顶层已出现 model_instructions_file 且指向对应 Markdown。
常见问题
Q:不带参数运行会发生什么?
A:会打开交互式菜单,可在菜单里选择要部署的版本,无需记忆版本号参数。
Q:如何回滚到部署前的状态?
A:删除或注释 config.toml 顶层的 model_instructions_file 那一行;如需彻底清理,再删除复制到 CODEX_HOME 的对应 Markdown 文件。
Q:命令行版本号和 ZIP 文件名为什么对不上?
A:两者命名规则不同,例如 CLI 的 gpt-5.6-v45 对应 gpt-5.6-sol-v45.zip,gpt-6.1-v1-rc2 对应 gpt-6.1-sol-v1-rc2.zip,按 README 给出的对应关系使用即可。
Q:怎么校验下载的 ZIP 是否完整?
A:比对 README 中给出的 SHA256,例如稳定版 gpt-5.6-sol-v45.zip 为 c86c2c6d20a4d1155d87422f485eb37b77539132270918c002b5d8237a5adf54。
Q:只想先看看效果,不想改配置怎么办?
A:在部署命令后加 --dry-run,命令会预览稳定版内容但不写入配置。
注意事项
- 该项目提供的是越狱提示词与测试包,仅可用于红队测试、对齐研究等合规场景,请勿用于违规用途。
- README 标注 Python 3.8+,命令统一使用 python3,Windows 环境请自行确认对应解释器名称。
- 手动部署时需要提前准备好 CODEX_HOME 目录与 config.toml 文件。
- 修改本仓库 README.md 时需同步更新 README_EN.md,这是项目自身的维护约定,不影响部署。
核心亮点
- 提供可直接复用的越狱提示词模板,降低红队测试门槛
- 附带测试包,能系统验证提示词在不同任务上的稳定性
- Python 实现,易于集成到现有评测流水线中
不足之处
- 越狱提示词随模型安全策略更新易失效,维护成本高
- 仅针对 GPT 系列,对其他模型泛化能力有限
适用场景
- 安全团队对 GPT 模型做对抗性红队测试
- 研究者评估模型安全对齐的鲁棒性
- 开发者调试被安全策略误拦的合法代码生成请求
替代项目
garak、PyRIT
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