英語の原文: https://argusic.com/subject/gpt-instruct
gpt-instruct
gpt 向けの Codex 脱獄プロンプトとテストパック。gpt シリーズ向けの Codex 脱獄プロンプトとテストパック。
モックで動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット 0ad8ec58e198
Python、MIT ライセンス.
gpt-instruct は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 18 分でインストールし、5 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
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.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- codex-instruct.py apply wrote to live /home/runner/.codex (CODEX_HOME ignored)6 分
- run_gpt56_sol_issue_regression.py missing default bank and instructions3 分
- scripts/*.zip extraction needed a manual loop; Python extractall filter kwarg unsupported1 分
- run_gpt6_astra_project_continuation_probe.py missing /tmp/tests/gpt6_astra_project_continuation_probe.json1 分
- python3 -m unittest discover -s unit-tests -q
- インストール時間
- 18 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 3 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 5 件に遭遇、5 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- 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
- 使用したモデルのトークン
- 171,245
- テストした正確なコミット
- 0ad8ec58e198
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
- 実際のサービスに対する振る舞い
- この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
- 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 `…
セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- 5 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
- 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。
うまくいかなかった点、または不明な点
- 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
- インストールに 18 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 46 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
Argusic がインストールして時間を計測した Python のプロジェクト 47 件のうち、gpt-instruct は実行状態に達するまでの速さが 45 番目で、47 件中 28 件がそもそも実行状態に達しました。
実行履歴
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/gpt-instruct)質問
- gpt-instruct は動作しますか?
- gpt-instruct は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 18 分でインストールして起動し、途中で 5 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は gpt-instruct をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 0ad8ec58e198 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- gpt-instruct のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.04 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- gpt-instruct のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 18 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- gpt-instruct には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- gpt-instruct のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 5 件の問題が発生しました。そのうち 5 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- gpt-instruct は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した Python のプロジェクト 47 件のうち、gpt-instruct は実行状態に達するまでの速さが 45 番目で、47 件中 28 件がそもそも実行状態に達しました。
- gpt-instruct の証拠はどこにありますか?
- 記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。