MDX-Tom/gpt-5.6-instruct

解決的問題

本專案提供「越獄」提示詞與支援工具鏈，旨在繞過大型語言模型（特別是Codex）的安全過濾機制與拒絕回應。透過在本地沙箱環境中抑制拒絕與回退腳本，使複雜指令的執行成為可能，涵蓋安全研究、滲透測試、逆向工程、軟體破解以及NSFW虛構內容等領域。

工作原理

本專案採用迭代式提示詞系統（目前版本v45），透過Python腳本（codex-instruct.py）進行部署。系統將這些提示詞載入模型設定中（例如 config.toml），從而引導模型完成標準化、語意分發、意圖路由與狀態連續性處理，確保模型在不觸發雲端審查或安全拒絕的情況下執行複雜指令。

適用對象

適用於安全研究人員、滲透測試人員以及對AI安全研究感興趣的使用者，希望探索AI限制邊界，並在受控環境中執行受限任務。

主要亮點

• 迭代優化：根據使用者回饋、失敗案例與GitHub Issues持續更新提示詞，以提升逆向工程與生物相關任務的成功率。
• 部署工具：包含腳本，支援提示設定的輕鬆部署、預覽與回滾。
• 回歸測試：配備全面的測試套件與回歸測試庫，可驗證不同推理層級（低、中、高）下提示詞的有效性。
• 非侵入性：僅使用官方設定機制，不修改二進位檔或劫持網路流量。