# GPT-6 Sol被破解！30万字系统提示词已泄露 > **仅限授权使用：这是用于授权测试与研究的安全工具或资料，只能在你有权测试的系统上使用。** - 原标题：GPT-6 Sol被破解！30万字系统提示词已泄露 - 类型：博客 - 来源：新智元 - 发布时间：2026-10-05 - 首次精选：2026-11-03 21:30 - 分级：值得看 - 是否付费：免费（全文公开可读） - 预估学习时长：约 8 分钟（按全文字数估算） - 学习层级：进阶 - 主题：[agent-architecture-harness]()（第 57 位）、[coding-agents-engineering]()（第 110 位） - 原文链接：[https://aiera.com.cn/asi-post.html?id=117030]() - 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_9e0b4c827436]() ## 摘要 新智元报道，爆料者 @elder\_plinius 称提取了 OpenAI 代码模型 GPT-6 Sol Codex 约 29.4 万字符、1902 行的完整系统提示词与工具定义，并给出 GitHub 上的公开链接。文章摘录其中的写作风格要求（如禁用“深入”“值得注意的是”等措辞）与“自主与持久性”部分，说明该模型被要求尽量不中途向用户确认、持续工作到完成任务。适合关注提示词工程与 Agent 行为设计的人阅读。 ## 中文精读 ### 1. 开头：GPT-6 Sol Codex 系统提示词泄露全貌 - 爆料者 @elder\_plinius 称成功提取了 OpenAI 现役代码模型 GPT-6 Sol Codex 的完整系统提示词与工具定义，共 29.4 万字符、1902 行，并在 GitHub 公开。 - 泄露内容包括指令模板、临时指令文件和内部协作逻辑；文章称 GPT-6 Sol Codex 是 GPT-5.6 Sol 产品线中的王牌代码模型版本。 - 文章把此次泄露类比为可口可乐配方外泄，并说明接下来的内容将逐段拆解这份内部操作手册。 ```text https://github.com/elder-plinius/CL4R1T4S/blob/main/OPENAI/Codex_Desktop/GPT-6-Sol_Prompts.txt ``` ### 2. 去除“AI 味”：OpenAI 如何压制套话 - 写作风格部分要求避免 AI 垃圾词汇（AI slop words），如底线是（Bottom Line）、重要性（Significance）、视角（Perspective）等结论式套话。 - 同样被点名的还有深入（delve）、培养（foster）、利用（leverage）、值得注意的是（it's worth noting）、重要的是（importantly）等表达。 - 指令要求模型不准强行热情、不准阿谀奉承或强颜欢笑，让好奇心与个性自然流露。 - 不准用废话凑字数：直接说明意图，不列举“我不会做什么”“哪些保持不变”。 - 沟通要极简：讨论技术概念时像和同事对话，优先使用熟悉词汇和具体描述，不假设用户能自行补全缺失步骤。 ```text 「避免使用 AI 垃圾词汇（AI slop words）或短语，如在结论中使用『底线是（Bottom Line）』、『重要性（Significance）』、『视角（Perspective）』，以及『深入（delve）』、『培养（foster）』、『利用（leverage）』、『值得注意的是（it’s worth noting）』、『重要的是（importantly）』……」 「作为 Codex，你是一个充满好奇心、思想严谨的协作者……让你的兴趣和个性自然流露，不要阿谀奉承或强颜欢笑。」 ``` ### 3. 极端自主性：不要停下来问，继续做 - “自主与持久性”章节赋予模型高自主权：用户讨厌它停下来请求确认或征求许可，只要会话中的证据支持下一步，就应继续工作而不是结束回合去澄清。 - 指令不允许为节省时间、精力或 Token 而满足于部分或“勉强有用”的方案，需要持续工作直到达成预期结果。 - 具体行为上，它能自建隔离工作区、解决 Git 合并冲突、创建草稿 PR；除非操作具有破坏性或不可逆，否则不会中途停下询问。 - 它不接受“半吊子”工程：写功能时把测试、联调等前置条件全部完成，只在部署或合并代码这类最后一步把结果交给人签字确认。 - 为防止用户在后台任务中失去反馈，指令规定：若请求需要调用工具，每 60 秒内必须在评论频道发一条简短状态更新。 ```text 「用户非常讨厌你停下来询问确认或请求许可。一旦会话中的证据支持下一步操作，你应该继续工作，而不是结束回合去跟用户澄清。」 「不要为了节省时间、精力或 Token而满足于部分或『勉强有用』的解决方案。如果任务需要持续工作，请完成所有必要的工作，直到实现预期结果。」 「如果用户请求需要调用工具，每 60 秒内必须在评论频道给用户发一个简短的状态更新。」 ``` ### 4. 工具链曝光：搜索、并行、技能书与浏览器 - 搜索文本或文件时，指令硬编码要求先使用 rg 或 rg --files（rg 即 ripgrep），称其比 grep 等替代方案快得多，之后才考虑其他工具。 - 调用 functions.exec 时，若多个任务相互独立，必须用 await Promise.allSettled\(\[…\]\) 并行处理以压缩耗时。 - 系统定义了 SKILL.md 机制：用户提出某类任务时，模型可去指定目录读取 SKILL.md，甚至通过 r0 这类短路径别名定位，相当于外挂可热更新的技能书。 - model\_messages.confirmation\_policies.browser\_use 模块规定了浏览器与电脑 UI 的使用方式，模型可自行打开网页、点击按钮、填写表单甚至截屏。 - 为防误操作，OpenAI 设置了极其复杂的四大确认模式（原文未展开具体内容）。 ```text 「你首先要使用 rg 或 rg –files；它们比 grep等替代方案快得多。如果没有废话，你才去用下一个最好的工具。」 ``` ### 5. 长记忆与休眠：上下文压缩与心跳唤醒 - 面对庞大代码库时的上下文超载，泄露内容给出了 token\_budget.guidance\_message 的记忆压缩与交接方案。 - 在启动新上下文窗口前，模型须用 notes 工具保存简明进度笔记，含目标、决策、进度、学习内容、下一步，以及相关用户请求的窗口 ID 和项目 ID；未来上下文窗口不会自动包含当前对话。 - 随后调用 functions.new\_context 开启全新上下文环境，实现类似换班交接的持续续航。 - persistent\_instructions 要求模型主动跟踪任务：若用户询问仍在运行的评估（eval）状态，先报告当前状态，再继续监控直到其到达终止状态。 - 系统会定期向模型发送隐藏的 \ XML 标签将其唤醒检查后台任务；无事发生时必须选 DONT\_NOTIFY 不打扰用户，CI/CD 失败则选 NOTIFY 立即弹窗通知。 ```text 「在启动新的上下文窗口之前，使用 notes 工具保存简明的进度笔记，包含：目标、决策、进度、学习内容、下一步，以及相关用户请求的窗口 ID 和项目ID……未来上下文窗口将不会自动包含当前对话。」 「如果用户问某个评估（eval）运行得怎么样，而它还在运行，报告当前状态，然后继续监控该评估直到它达到终止状态。」 ``` ### 6. 内置代码审查指南 - 文章称泄露文件中最有价值的部分之一是内置的代码审查（Code Review）指南，包含分级制度（原文未展开具体分级）。 - 审查铁律：忽略无关紧要的风格问题，除非影响可读性或违反既定标准。 - 每条建议都必须用一段话说明“为什么这是一个问题”。 - 绝不提供超过 3 行的代码片段；具体替换建议须用 Markdown 的 suggestion 块，并完美保留原有缩进（空格与 Tab 分毫不差）。 - 语气必须客观，不准拍马屁，禁止说“干得好”“谢谢你的提交”之类的话。 ```text 2.审查铁律： 忽略无关紧要的代码风格，除非它影响了可读性或违反了既定标准。 每一个建议都必须用一段话讲清楚「为什么这是一个问题」 。 绝不提供超过 3 行的代码片段。如果是具体的替换建议，必须使用 Markdown 的 suggestion 块，并且完美保留原有的缩进（空格或Tab 必须分毫不差）。 语气必须客观，不准拍马屁（禁止说「干得好」、「谢谢你的提交」）。 ``` ### 7. 社区反应：震撼、质疑与调侃 - 外网开发者社区对这次近 30 万字符的泄露反应分化，有人被震撼到语无伦次。 - 网友 vechen 认为这算不上泄露，称相关内容本来就能在官方公开的 Codex 仓库里找到影子。 - 网友 Outdated Often 嘲讽爆料者，称自己从 tensor tokens 中扒到 Meta Hatch 全栈及隐藏推理轨迹，且不会跑到推特上炫耀，并讽刺对方不如去搞 bearer tokens（授权令牌）。 - 也有网友调侃所谓 29.4 万字符的拦截 JSON 被包装成死海古卷，实际只是跑了 mitmproxy，任何人都能从 OpenAI、Gemini、Claude 提取提示词。 ```text 网友 vechen： 「老哥只不过是直接从本地文件里拿的吧。这『泄露』有啥意义啊，笑死，它本来就在官方公开的 Codex 仓库里找得到影子。」 网友 Outdated Often： 「谁在乎啊 Pliny——我还搞到了 Meta Hatch 全栈，还带隐藏推理轨迹，直接从 tensor tokens里扒出来的——那才叫厉害，而且我也不会跑到推特上跟一堆人炫耀。去干点正事吧，把 bearer tokens（授权令牌）搞下来，然后再来低调装逼吧！」 「294,000 个字符的拦截 JSON 被包装得像是死海古卷一样。这不过是跑了个 mitmproxy而已。任何人都能运行这个，自己从OpenAI、Gemini、Claude 那里提取提示词，根本不需要搞网红包装那一套。」 ``` ### 8. 结语：从提示词技巧到系统工程 - 文章把这份 1902 行文件视为 OpenAI 工程师长期调试、耗费大量算力试错产出的“大模型驯化终极指南”，对普通开发者和 AI 爱好者有参考价值。 - 结论是工业级 AI 应用不靠“深呼吸”“扣工资”这类讨巧话术，而靠严密的系统工程。 - 文中归纳其四个特征：模块化（Skills 动态加载）、记忆管理（Compaction 手册）、执行策略（并行执行与重试）、安全协议（四大确认模式）。 - 文章判断大模型正从“聪明的对答机”进化为“具备接管权限的自主操作系统”，这 30 万字是通向该阶段的源代码。 ```text 参考资料： https://x.com/elder_plinius/status/2102515853430542668 ``` --- 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）