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Codex-5.5-codex-instruct-5.5 是一款面向 Codex CLI（GPT-5.5）的破甲工具，核心功能是通过官方model_instructions_file配置项，把"无限制模式"系统指令安全地注入到config.toml中。整个工具就是一个 257 行的 Python 脚本 codex-instruct.py，但它在写入配置前会自动备份、写入时智能选位插入、重复运行时幂等更新——三步机制让配置文件始终处于可恢复状态。下面逐行拆解这套安全注入机制。

先搞懂它做了什么

一句话概括：把一份.md指令文件放进.codex目录，再让config.toml指向它。

• 利用 Codex CLI 官方的model_instructions_file配置机制，不改二进制、不劫持网络
• 自动扫描本机所有 Codex 安装（支持 Windows / Linux），一次部署全部
• 内置 GPT-5.5 无限制指令（examples/gpt5.5-unrestricted.md），也可--file自带
• 注入的 TOML 配置项只有一行：

model_instructions_file = "./gpt5.5-unrestricted.md"

运行方式非常简单：

python codex-instruct.py

重启 Codex 即生效。部署成功后用任意敏感问题验证：破甲前会被拒绝，破甲后直接给出方法论（见 README.md 中的验证章节）。

三步走：config.toml 安全注入机制

整个注入逻辑集中在 deploy() 主流程里，对每个扫描到的.codex目录依次执行三步：备份 → 写 MD → 改配置。下面按顺序解析。

第一步：先备份再动手，config.toml 自动备份机制

脚本在修改任何文件之前，都会先调用 backup_config() 生成一份带时间戳的副本：

ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") backup = config_path.with_suffix(f".toml.bak_{ts}") shutil.copy2(config_path, backup)

三个细节值得注意：

这就是"后悔药"：出了问题，把.bak_时间戳文件复制回去即可还原。

第二步：智能选位插入，model_instructions_file 插入在 model 行之后

真正修改配置的是 ensure_model_instructions()。它不会粗暴地把配置追加到文件末尾，而是优先插在model = "xxx"那一行的正下方（L142-L158）：

if stripped.startswith("model ") and "=" in stripped: insert_after = i break

为什么选这个位置？因为model_instructions_file和model同属"模型行为"配置，放在model行之后既符合 TOML 的阅读习惯，也方便日后人工核对。如果文件里连model行都没有（比如全新配置），它会退化为追加到文件末尾（L154-L156），保证任何情况下都能成功写入。

注意脚本是按行处理的文本操作，而不是解析 TOML——它只动目标行，其余内容一个字符都不碰，最大限度地降低了破坏现有配置的风险。

第三步：幂等更新，重复执行一万次也不怕

这是整个机制最精髓的部分。ensure_model_instructions() 在写入前先做存在性判断，分三种情况处理：

关键判断只有两行：

if "model_instructions_file" in content: # 已存在 → 走更新分支 ... if line.strip() != target_line: # 值不同才算"做了修改" modified = True

返回值changed会反映到终端输出上：要么提示"已添加"，要么明确告诉你"已存在且值相同，跳过"（L214-L218）。

所谓幂等，就是无论运行几次，结果都一样——不会出现model_instructions_file重复三行的灾难现场。这也是为什么 README 里敢直接让你反复执行python codex-instruct.py。

它是怎么找到你的 .codex 目录的

find_codex_dirs() 负责自动定位所有 Codex 安装，策略分三层：

1. 系统目录扫描
   • Windows：扫USERPROFILE、LOCALAPPDATA\OpenAI\Codex，还会遍历 C/D/E 盘下的Users目录（L59-L76）
   • Linux/macOS：扫用户主目录、/home、/root（L77-L79）
   • 每个根目录下用 glob 匹配深度 1~2 层的.codex，且必须包含config.toml才算数（L87-L93）
2. 环境变量兜底：如果你设置了CODEX_HOME，直接采信（L98-L102）
3. 手动指定：--codex-dir完全跳过扫描，直接指向指定目录（L242-L251）

找不到任何安装时脚本会明确报错并提示手动指定方式（L178-L181），而不是静默失败。扫描结果还会用set去重并排序，避免同一目录被部署两次（L81、L104）。

参数速查表

建议第一次使用先跑一遍预览：

python codex-instruct.py --dry-run

dry-run 分支 会逐个列出每个目标目录、即将写入的 MD 路径和配置项，看完满意再去掉参数正式执行。

还原方法：如何一键恢复原始 config.toml

得益于第一步的自动备份，还原只需要两件事：

1. 删除config.toml中的model_instructions_file行（或直接恢复config.toml.bak_时间戳备份文件）
2. 删除~/.codex/gpt5.5-unrestricted.md，重启 Codex

备份文件就躺在原目录里，ls一下就能看到所有历史快照。

总结

Codex-5.5-codex-instruct-5.5 用最少的代码量实现了工程上很扎实的"安全注入"范式：

• 🛡️先备份：时间戳快照 +copy2，改坏了随时回滚
• 🎯智能插入：优先锚定model行，按行操作不破坏其他配置
• 🔁幂等更新：存在则更新、相同则跳过，重复执行零副作用
• 🔍多路定位：系统扫描 +CODEX_HOME+--codex-dir三级兜底

这套"备份—插入—幂等"的模式对任何需要修改配置文件的小工具都是很好的参考。项目遵循 MIT 协议（LICENSE），基于官方配置机制工作，不改二进制、不劫持网络。请知悉：无限制模式会移除内容过滤，请仅在自己的环境和授权范围内使用，风险自负。