MDX-Tom/gpt-5.6-instruct

解决的问题

本项目提供"越狱"提示词和配套工具链，旨在绕过大型语言模型（特别是Codex）的安全过滤机制和拒绝响应。通过在本地沙箱环境中抑制拒绝和回退脚本，使复杂指令的执行成为可能，涵盖安全研究、渗透测试、逆向工程、软件破解以及NSFW虚构内容等领域。

工作原理

该项目采用迭代式提示词系统（当前版本v45），通过Python脚本（codex-instruct.py）进行部署。系统将这些提示词加载到模型配置中（例如 config.toml），从而引导模型完成标准化、语义分发、意图路由和状态连续性处理，确保模型在不触发云端审查或安全拒绝的情况下执行复杂指令。

适用人群

适用于安全研究人员、渗透测试人员以及对AI安全研究感兴趣的用户，希望探索AI限制边界，并在受控环境中执行受限任务。

主要亮点

• 迭代优化：基于用户反馈、失败案例和GitHub Issues持续更新提示词，以提升逆向工程和生物相关任务的成功率。
• 部署工具：包含脚本，支持提示配置的轻松部署、预览和回滚。
• 回归测试：配备全面的测试套件和回归测试库，可验证不同推理层级（低、中、高）下提示词的有效性。
• 非侵入性：仅使用官方配置机制，不修改二进制文件或劫持网络流量。