
外网爆料者 @elder_plinius 近期公开了一份据称属于 OpenAI 现役代码模型 GPT-6 Sol Codex 的系统提示词与工具定义,文件已在 GitHub 仓库 CL4R1T4S 的 OPENAI/Codex_Desktop 路径下放出。按爆料说法,文档约 29.4 万字符、共 1902 行,涵盖指令模板、临时指令文件与内部协作逻辑。需要说明的是,这份材料的真实性在开发者社区仍有争议,下文仅以「若内容属实」为前提,拆解其中反映出的提示词工程与智能体设计思路。

先给自己列了一份「废话黑名单」
文档中最直观的一点,是 OpenAI 在写作风格板块对模型做了严厉的反套路训练。指令点名要求避免使用一批「AI 废话词汇」,例如结论中不要写「底线是(Bottom Line)」「重要性(Significance)」「视角(Perspective)」,也不要用「深入(delve)」「培养(foster)」「利用(leverage)」「值得注意的是(it’s worth noting)」「重要的是(importantly)」这类套话。
更进一步的约束包括:不准强行热情——要求模型像「充满好奇心、思想严谨的协作者」,让个性自然流露,而非阿谀奉承;不准用废话凑字数,直接说明意图,不要列举「我不会做什么」「哪些保持不变」;讨论技术概念时像和同事对话,优先用熟悉词汇与具体描述,绝不假设用户能自行脑补缺失步骤。
对中文使用者而言,这相当于给所有提示词工程师上了一课:想要模型输出高质量内容,第一步往往是建立一份负面词汇黑名单,强制斩断套路化表达。
被赋予「别烦我,我在干活」的自主权
文档把 GPT-6 Sol Codex 塑造成一个拥有极高自主权的数字员工。在「自主与持久性」章节,指令明确要求:一旦会话中的证据支持下一步操作,模型就应继续工作,而不是停下来向用户确认;不要为了节省时间或令牌而满足于「勉强有用」的半成品。
落到具体行为:遇到缺陷自己修,可自主创建隔离工作区、解决 Git 合并冲突、创建草稿拉取请求(PR),除非操作具有破坏性或不可逆,否则不会中途询问「接下来怎么办」;只有在点击「部署」或「合并代码」这类最后一步时,才把结果交给用户签字。为防止后台干活时把用户晾在一边,指令还规定:只要请求需要调用工具,每 60 秒必须在评论频道给出一条简短状态更新。
工具链偏好与并行策略
作为代码智能体,文档暴露了它对工具链的硬编码偏好。搜索文本或文件时,指令要求优先使用 rg(ripgrep,极速搜索工具)或 rg –files,而非更慢的 grep;多个独立任务必须用 await Promise.allSettled([…]) 并行处理,压榨时间效率。
文档还定义了一套名为 SKILL.md 的机制:当用户要求做某件事时,模型可去指定目录读取技能说明,甚至通过短路径别名快速调用,相当于给模型外挂了一本可热更新的「技能书」。在浏览器与桌面操作模块,OpenAI 设置了多级确认模式,既允许模型自己打开网页、点击按钮、填写表单、截图,又用复杂确认逻辑防止其「闯祸」。

记忆压缩与「心跳唤醒」
面对庞大代码库,大模型最怕上下文超载。文档给出的解法是:当令牌(Token)预算即将耗尽时,系统不会直接崩溃,而是先用笔记工具保存一份简明的交接记录——包含目标、决策、进度、学习内容、下一步,以及相关窗口与项目编号,再开启全新上下文窗口,如同人类换班前写交接文档。
更值得关注的是常驻后台能力:文档要求模型主动跟踪任务,例如用户问某个评估(eval)跑得怎么样、而它还在运行时,先报告当前状态,再继续监控直到终止;系统还会定期向模型发送隐藏的 XML 标签将其「唤醒」,检查后台任务是否完成。若无事可做,模型必须选择不通知;若持续集成(CI/CD)跑崩,则立即弹窗通知用户。
一份能直接抄走的代码审查指南
对程序员来说,文档里最实用的或许是内置的代码审查规则:忽略无关紧要的代码风格,除非它影响可读性或违反既定标准;每一条建议都必须用一段话讲清「为什么这是个问题」;绝不提供超过 3 行的代码片段;若是具体替换建议,必须使用 Markdown 的 suggestion 块,并完美保留原有缩进;语气必须客观,禁止拍马屁,不许说「干得好」「谢谢你的提交」。这套逻辑稍加改造,就能接进公司内部的代码审查机器人。
社区怎么看
这份近 30 万字的泄露在外网开发者社区引发两极反应。有人被其系统工程密度震撼;也有人质疑意义——网友 vechen 指出,这「泄露」可能本就从本地文件直接取得,在 OpenAI 公开的 Codex 仓库里本就有影子;另有开发者嘲讽,称任何人跑一个 mitmproxy 都能从 OpenAI、Gemini 或 Claude 提取提示词,无需包装成「死海古卷」般的噱头。
无论真伪,这份文档折射出一个趋势:工业级人工智能应用靠的不是几句讨巧话术,而是严密的系统工程——模块化技能动态加载、记忆管理与压缩、并行执行与重试、以及挂载严格的安全协议。大模型正从一个聪明的对答机,逐步演进为具备接管权限的自主系统,而这类底层逻辑,正是通向该方向的一份说明书。







