Original en anglais: https://argusic.com/subject/gpt-instruct
gpt-instruct
A Codex jailbreak prompt and test pack for gpt. 针对 gpt 系列的 Codex 破甲提示词与测试包。
Fonctionne avec des mockssource : GitHubpage d'accueilPythonMITcommit 0ad8ec58e198
Python, sous licence MIT.
gpt-instruct fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 18 minutes et a rencontré 5 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
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.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 92 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- codex-instruct.py apply wrote to live /home/runner/.codex (CODEX_HOME ignored)6 minutes
- run_gpt56_sol_issue_regression.py missing default bank and instructions3 minutes
- 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
- Temps d'installation
- 18 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 3 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 5 rencontrées, 5 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- 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
- Tokens de modèle utilisés
- 171 245
- Commit exact testé
- 0ad8ec58e198
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
- Comportement face aux vrais services
- cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
- 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 `…
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- S'est remis des 5 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
- Installation en 18 minutes, plus lente que la médiane des 46 projets comparables mesurés par Argusic.
Sur les 47 projets Python qu'Argusic a installés et chronométrés, gpt-instruct a été le 45e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 28 sur 47 en ont atteint un.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,04 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,05 |
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/gpt-instruct)Questions
- gpt-instruct fonctionne-t-il ?
- gpt-instruct fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 18 minutes, en rencontrant 5 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé gpt-instruct ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 0ad8ec58e198. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de gpt-instruct ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,04 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer gpt-instruct ?
- 18 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- gpt-instruct a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de gpt-instruct ?
- 5 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 5 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment gpt-instruct se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 47 projets Python qu'Argusic a installés et chronométrés, gpt-instruct a été le 45e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 28 sur 47 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour gpt-instruct ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.