GitHub-репозиторий ai-jailbreaks: 35 промптов обхода защиты для 25+ LLM

⚡ Главное за 5 секунд - Опубликован репозиторий ai-jailbreaks с 35 готовыми к вставке джейлбрейк-промптами. - Набор заявлен для 25+ моделей — как проприетарных фронтирных, так и open-weight. - В комплекте системные промпты, «persona locks», спецификации AGENTS.md и Modelfiles для Ollama. ### 🔍 Что обнаружено На GitHub появился публичный репозиторий AndreSzymanski15/ai-jailbreaks — коллекция из 35 промптов обхода ограничений («джейлбрейков»), которые, по описанию автора, работают с более чем 25 фронтирными и открытыми моделями. Материалы поданы как paste-ready: их не нужно собирать вручную, достаточно скопировать в чат или конфигурацию. Помимо самих промптов в набор входят системные промпты, «persona locks» (фиксация роли модели), спецификации AGENTS.md и Modelfiles для Ollama — то есть покрыты как облачные чат-интерфейсы, так и локальный запуск через Ollama. Механика набора строится на типовых техниках промпт-инжиниринга: подмена системной инструкции, закрепление персоны, обход через вложенные инструкции и конфигурационные файлы для локальных моделей. AGENTS.md-спецификации и Modelfiles позволяют задать нужное поведение не в одном сообщении, а на уровне конфигурации агента или локального инстанса модели, что делает применение воспроизводимым. В описании репозитория указано, что он собран для задач AI security — начало соответствующей фразы приводится как «Built for AI secur…», полный текст в источнике обрезан. ### 💡 Почему это важно Подобные сборки — это одновременно инструмент для red team и тестирования устойчивости моделей, и повод для вендоров быстрее закрывать дыры: конкретные формулировки промптов обычно быстро попадают под фильтры и патчится на стороне провайдеров, поэтому практическая ценность коллекции зависит от того, насколько оперативно она обновляется. Для инженеров, которые гоняют open-weight модели локально через Ollama, ценность выше: Modelfiles и AGENTS.md можно применять без внешних ограничений, а значит — воспроизводимо проверять, как ведёт себя конкретная сборка под нагрузкой нестандартными инструкциями.