Englisches Original: https://argusic.com/subject/gpt-instruct
gpt-instruct
Ein Codex-Jailbreak-Prompt und ein Testpaket für gpt. Ein Codex-Jailbreak-Prompt und ein Testpaket für die gpt-Serie.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepagePythonMITCommit 0ad8ec58e198
Python, Lizenz MIT.
gpt-instruct läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 18 Minuten installiert und ist auf 5 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
codex-instruct.py deployed gpt-5.6-sol-v45 byte-identically into /home/runner/.codex with model_instructions_file set; 26-unit and 47-scoring tests pass; regression dry-run plans 66 cases; reset removes the managed entry.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- codex-instruct.py apply wrote to live /home/runner/.codex (CODEX_HOME ignored)6 Minuten
- run_gpt56_sol_issue_regression.py missing default bank and instructions3 Minuten
- scripts/*.zip extraction needed a manual loop; Python extractall filter kwarg unsupported1 Minute
- run_gpt6_astra_project_continuation_probe.py missing /tmp/tests/gpt6_astra_project_continuation_probe.json1 Minute
- python3 -m unittest discover -s unit-tests -q
- Installationszeit
- 18 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 3 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 5 aufgetreten, 5 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- python3 -m unittest discover -s unit-tests -q -> OK (26 tests); verify_gpt56_sol_regression_scoring.py -> OK (47 tests); run_gpt56_sol_issue_regression.py --dry-run ... -> 66 cases / 110 turns manifest; zip-entry md sha256 c71c50e2... == deployed /home/runner/.codex/gpt-5.6-sol-v45.md; config.toml gained model_instructions_file line; --reset returned exit 0 and removed the entry/file
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 171.245
- Genau getesteter Commit
- 0ad8ec58e198
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
- Verhalten gegenüber echten Diensten
- dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
- Tests: `python3 -m unittest discover -s unit-tests -q` → 26 tests, OK. `verify_gpt56_sol_regressi… - Toolchain: `run_gpt56_sol_issue_regression.py --dry-run --bank ... --instructions-file ...` print… - Unfixable gap: the A-probe `run_gpt6_astra_project_continuation_probe.py` needs `tests/gpt6_astra… - No real credentials needed: the container itself already provides an Argusic-compatible mock at `… tokens used 171,245 All verification is complete. Summary of what I observed: - Install: `codex-instruct.py --apply --version gpt-5.6-v45` deployed the prompt into `/home/runner… - Tests: `python3 -m unittest discover -s unit-tests -q` → 26 tests, OK. `verify_gpt56_sol_regressi… - Toolchain: `run_gpt56_sol_issue_regression.py --dry-run --bank ... --instructions-file ...` print… - Unfixable gap: the A-probe `run_gpt6_astra_project_continuation_probe.py` needs `tests/gpt6_astra… - No real credentials needed: the container itself already provides an Argusic-compatible mock at `…
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat sich von allen 5 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
- Die Installation dauerte 18 Minuten, langsamer als der Median der 46 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 47 Projekten im Bereich Python, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte gpt-instruct Platz 45 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 28 von 47 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,04 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,05 |
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/gpt-instruct)Fragen
- Läuft gpt-instruct?
- gpt-instruct läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 18 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 5 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic gpt-instruct getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 0ad8ec58e198. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von gpt-instruct gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,04 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von gpt-instruct?
- 18 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht gpt-instruct eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von gpt-instruct schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 5 Dinge kaputt, und 5 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet gpt-instruct im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 47 Projekten im Bereich Python, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte gpt-instruct Platz 45 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 28 von 47 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für gpt-instruct?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.