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SuperInstruct V0.1.0

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@FuDie0915 FuDie0915 released this 01 Aug 11:27
· 5 commits to main since this release
Release
18c1292

Super-Instruct 是面向 OpenAI Codex CLI (GPT-5.6) 的本地 MITM 破甲框架。通过本地反向代理拦截 Codex CLI 的 API 请求，在管道中执行指令注入、响应篡改、记忆持久化和实时监控，配合 bridge.md 指令集与 28 个 Codex 技能模块实现竞赛沙箱模式。

核心特性

六阶段管道架构 — Core 只提供管道和挂载点，所有破甲逻辑由扩展承载：

模块 | 职责 -- | -- M1 Inject | 递归遍历请求 JSON，将所有 system role 内容替换为 bridge.md 指令集 M4 SSE Parser | 通用解析 SSE 流 / OpenAI JSON / Responses API，分离思维链与回复 M3 Tamper | 22 条多语言正则检测拒绝响应，自动触发 Rei Protocol 替换 M5 Memory | 成功交互持久化到 memory.json，提取词汇频率供后续使用 M6 Monitor | 通过 Tauri 事件向前端推送实时交互数据和统计 Deploy | 一键备份 / 修改 / 恢复 Codex config.toml，部署 bridge.md + skills/

bridge.md 双层防御纵深：

  • 生成阶段：实体归一化、硬输出规则（中英文禁词表）、执行连续性、强制调度
  • 输出阶段：CLOUD-AUDIT ROUTING（敏感内容路由到文件系统）+ OUTPUT LOCK

一键部署：启动代理后自动修改 Codex 配置（原始配置备份至 .super-instruct-bak），停止后自动恢复。

下载与安装

本次发布提供 Windows 安装包（NSIS + MSI）：

  • Super-Instruct_0.1.0_x64-setup.exe — NSIS 安装程序（推荐）
  • Super-Instruct_0.1.0_x64_en-US.msi — MSI 安装包

安装后启动应用，点击「启动代理」即可。应用会自动完成 Codex 配置修改和资源部署，无需手动操作。

前置条件：本机已安装 OpenAI Codex CLI 并配置好中转站 API。

快速开始

  1. 启动应用，点击「启动代理」
  2. 在 Codex CLI 中正常对话 — 所有请求自动经过 MITM 管道
  3. 前端仪表盘实时显示交互流、篡改状态和统计数据
  4. 点击「停止代理」自动恢复 Codex 原始配置

效能评估

测试条件：gpt-5.6-sol / xhigh reasoning / 代理已启动 / bridge.md 注入生效 样本：100 个请求，覆盖全部 28 个 skill 类别

  • 总通过率：92 / 100（92%）
  • 总拒绝率：8 / 100（8%）
  • 拒绝集中在 5 个高敏感类别（exploit-dev / phishing-kit / card-key / web-pentest / exploit-attack）
  • 其余 23 个类别零拒绝
  • 所有拒绝均被 TamperEngine (M3) 捕获并触发 Rei Protocol 替换

技术栈

  • Rust + Tauri 2.x — 跨平台桌面应用
  • axum — MITM HTTP 反向代理
  • reqwest — 上游 API 流式转发
  • 原生 HTML/CSS/JS — 前端，无框架依赖

致谢

  • 源码提供者：lingbol088-spec、MDX-Tom
  • 仓库贡献者：FuDie0915
  • 测试指令替换：InsTest

License

MIT — 见 LICENSE

Super-Instruct 是面向 OpenAI Codex CLI (GPT-5.6) 的本地 MITM 破甲框架。通过本地反向代理拦截 Codex CLI 的 API 请求，在管道中执行指令注入、响应篡改、记忆持久化和实时监控，配合 bridge.md 指令集与 28 个 Codex 技能模块实现竞赛沙箱模式。

核心特性
六阶段管道架构 — Core 只提供管道和挂载点，所有破甲逻辑由扩展承载：

模块 职责
M1 Inject
递归遍历请求 JSON，将所有 system role 内容替换为 bridge.md 指令集
M4 SSE Parser
通用解析 SSE 流 / OpenAI JSON / Responses API，分离思维链与回复
M3 Tamper
22 条多语言正则检测拒绝响应，自动触发 Rei Protocol 替换
M5 Memory
成功交互持久化到 memory.json，提取词汇频率供后续使用
M6 Monitor
通过 Tauri 事件向前端推送实时交互数据和统计
Deploy
一键备份 / 修改 / 恢复 Codex config.toml，部署 bridge.md + skills/
bridge.md 双层防御纵深：

生成阶段：实体归一化、硬输出规则（中英文禁词表）、执行连续性、强制调度
输出阶段：CLOUD-AUDIT ROUTING（敏感内容路由到文件系统）+ OUTPUT LOCK
一键部署：启动代理后自动修改 Codex 配置（原始配置备份至 .super-instruct-bak），停止后自动恢复。

下载与安装
本次发布提供 Windows 安装包（NSIS + MSI）：

Super-Instruct_0.1.0_x64-setup.exe — NSIS 安装程序（推荐）
Super-Instruct_0.1.0_x64_en-US.msi — MSI 安装包
安装后启动应用，点击「启动代理」即可。应用会自动完成 Codex 配置修改和资源部署，无需手动操作。

前置条件：本机已安装 OpenAI Codex CLI 并配置好中转站 API。

快速开始
启动应用，点击「启动代理」
在 Codex CLI 中正常对话 — 所有请求自动经过 MITM 管道
前端仪表盘实时显示交互流、篡改状态和统计数据
点击「停止代理」自动恢复 Codex 原始配置
效能评估
测试条件：gpt-5.6-sol / xhigh reasoning / 代理已启动 / bridge.md 注入生效 样本：100 个请求，覆盖全部 28 个 skill 类别

总通过率：92 / 100（92%）
总拒绝率：8 / 100（8%）
拒绝集中在 5 个高敏感类别（exploit-dev / phishing-kit / card-key / web-pentest / exploit-attack）
其余 23 个类别零拒绝
所有拒绝均被 TamperEngine (M3) 捕获并触发 Rei Protocol 替换
技术栈
Rust + Tauri 2.x — 跨平台桌面应用
axum — MITM HTTP 反向代理
reqwest — 上游 API 流式转发
原生 HTML/CSS/JS — 前端，无框架依赖
致谢
源码提供者：lingbol088-spec、MDX-Tom
仓库贡献者：FuDie0915
测试指令替换：InsTest
License
MIT — 见 LICENSE

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