FuDie0915/Super-Instruct-Codex-5.6

何を解決するか

Super-Instruct は、OpenAI Codex CLI の制限およびセーフティフィルタを回避するためのマニ・イン・ザ・ミドル（MITM）フレームワークです。ユーザーが API 要求と応答をリアルタイムでインターセプト、変更、監視できるようにし、LLM が本来拒否されるはずの機密または制限された質問に対して回答を提供できるようにします。

動作方法

本プロジェクトは Rust と Tauri を使用してローカルな MITM プロキシを実装しています。Codex CLI と上流 API の間に位置し、すべてのトラフィックを専用モジュールのパイプラインを通じてルーティングします：

• M1 SystemPromptInjector: 再帰的にシステムロールのプロンプトをカスタムの bridge.md 指示セットに置き換え、モデルの振る舞いを誘導します。
• M4 UniversalSseParser: SSE、JSON などさまざまな応答形式を解析し、モデルの思考プロセスと最終的な返答を分離します。
• M3 TamperEngine: 22 の正規表現ルールを使用して拒否応答を検出し、「Rei Protocol」を使って置き換えます。
• M5 MemoryKernel: 成功したインタラクションをローカルな JSON ファイルに永続化し、追跡と頻度分析を行います。
• M6 MonitorPanel: リアルタイムのインタラクションデータと統計情報を Tauri ベースのデスクトップダッシュボードにプッシュします。

対象ユーザー

Codex CLI を使用し、モデルの整合性やセーフティフィルタを回避してモデルの全機能を探索したい開発者やセキュリティ研究者。特にリバースエンジニアリング、ペネトレーションテスト、エクスプロイト開発などの分野で活用できます。

特徴

• 自動構成: Codex の config.toml を自動バックアップし、プロキシ経由でトラフィックをルーティングするように変更します。
• クロスプラットフォームデスクトップアプリ: Rust と Tauri で構築された高パフォーマンスな GUI ダッシュボード。
• 多層防御: システムプロンプトインジェクションと応答側の改ざんを組み合わせ、拒否率を低く抑えます。
• 詳細なパフォーマンスメトリクス: 28 の異なるスキルカテゴリ（例：マルウェア開発、フルペネトレーションテスト）における包括的な拒否率テストを実施。