Just Ask：好奇的代码 Agent 揭示前沿 LLM 的系统提示词

代码智能体仅凭对话即可提取本应隐藏的 system prompt。

• 场景：作者称 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等代码智能体集成文件探索、shell、规划与测试模块，行为由编码身份、安全约束和操作规则的 system prompt 支配；接触敏感代码库与执行权限后，隐藏指令的保密成为一阶安全问题。
• 现有不足：作者称既有方法依赖小静态数据集（LeakAgent 在 87 条良性提示上训练，且未考虑 safety-aware 防御），多为单轮或固定多轮，对已加固前沿模型无效，且初始探测失败后不能发现新策略。
• 观察与假设：直接请求下 Claude Code 披露自身指令共 6,973 tokens，其子智能体起初拒绝；作者称改用面向提取的交互后子智能体也披露，并假设足够自主的代码智能体可只靠交互恢复目标 system prompt。
• 本文方法：提出 JustAsk，将提取视为在线探索。技能表固定为 14 个单轮原子技能与 14 个多轮编排策略；UCB 平衡利用与探索，一致性验证提供外部奖励。在线学的是逐目标的选择策略，不是改写技能本身。
• 威胁模型（Section 3.2）：
  • 目标：高保真提取 system prompt 的语义内容；同一技能重复应稳定，不同技能的提取应语义相近。
  • 知识：只知目标是 chat API 上的语言模型，不知提示词、基座架构与防御。
  • 能力：black-box 标准 chat API，任意文本进、文本出；无权重、logits、attention 或内部状态；可多查，受速率与成本约束。
  • 受害系统：以标准 chat API 提供的语言模型（作者称为 LLM-as-Service）。

作者把本文放在无需标注、面向生产 API 的自适应提取上。

多轮攻击

• 结构类：Crescendo（Russinovich et al., 2024）与 Chain of Attack（Yang et al., 2024）沿语义推进上下文；PANDORA（Chen et al., 2024）把查询拆成良性子请求；ActorAttack（Ren et al., 2025）建虚构关系网；MUSE（Yan et al., 2025）在语义轨迹上做 MCTS。
• 说服类：FITD（Wang et al., 2024b）用逐步承诺，RACE（Ying et al., 2025）把有害内容框成逻辑问题。作者称这一区分对应 H1–H14，并称在有防御模型上比单轮高 40%；数字出自 Related Work，论文未给出对应表。

自演化攻击

• 策略发现：SEAttack（Liu et al., 2026）演化变异提示，SEAS（Diao et al., 2025）优化对抗安全测试，AutoDAN-Turbo（Liu et al., 2025）用分开的策略、评估和记忆组件做终身越狱发现。
• 作者对照：只明确对比 AutoDAN-Turbo。作者称 JustAsk 用单一代码智能体编排 Figure 2 的排序、思考、生成、多轮调用、验证和演化，以收紧反馈并统一状态。

提示提取与防御

• 提取方法：Zhang et al.（2024a）从输出反推提示；LeakAgent（Nie et al., 2025）用 RL 学策略，作者批评它依赖静态数据、未考虑 safety-aware 防御，且只在 87 条良性提示上训练；PLeak（Hui et al., 2024）与 Raccoon（Wang et al., 2024a）在受控设置比较攻击。
• 防御：禁止披露的提示指令，以及 ProxyPrompt（Zhuang et al., 2025）一类改写提示、保留功能并隐藏原文的方法。作者称本文不需标注数据，目标是生产部署而非受控基准。

对齐、基线与设置

• 原则：Askell et al.（2021）的 HHH 与 Bai et al.（2022）的 Constitutional AI。作者称分析中 harmless、helpful、honest 分别为 96%、91%、89%。
• 基线方法：PLeak 在代理模型上优化查询，Raccoon 重放手工模板，Zhang et al. 训练神经反演模型。设置是 1,168 token 的已知 ground-truth prompt，模型为 DeepSeek V3、Gemini Flash、Claude Sonnet 4、GPT-4o，预算 B=3，指标 Sim-GT。生产对照还有 Gemini CLI、Codex CLI、Cursor Agent CLI、Perplexity Sonar、Copilot CLI。

作者的定位是：固定技能上的 UCB 选择代替静态模板或标注训练，主要对象是生产 chat API。

JustAsk 把提取写成黑盒在线探索：28 个技能固定，在线更新的是逐目标选择策略。

闭环

• 组件（Figure 2）：UCB 排序、Interleaved Thinking、技能生成、多轮交互、一致性验证、技能演化。作者称橙块为智能体组件，灰块为工具组件。
• 学习信号：反映提取结果并更新选择，不更新梯度（verbal RL，Shinn et al., 2023）。一致性是外部奖励，UCB 加成是内部动机。技能空间类比技能条件策略中的离散技能变量。
• 不学什么：作者强调技能表在活动中不变、为手工设计；self-evolving 指逐目标的选择适应，不是技能变异。

技能空间

• 分层：L1–L14 是单轮原子动作，H1–H14 编排多轮序列（Park & Levine, 2024 的低层/高层术语）。
• 机制：作者援引 Wei et al.（2023），把技能分为 structural（mismatched generalization：异常格式或框架未被训练成拒绝）和 persuasive（competing objectives：helpfulness 与安全约束冲突）。
• 条目：低层 structural 为 Roleplay、Formatting、Obfuscation、Translation、Continuation、Framing；persuasive 为 Authority、Evidence、Scarcity、Social Proof、Unity、Reciprocity、Liking、Introspection。高层为 Confirmation、Completion、Format Pivot、Distraction、Semantic Progression、Actor Network、Reframe，以及 FITD、Low Ball、Bait & Switch、Self-Reference、DITF、That’s Not All、Role Escalation。附录 A 有完整提示词，此处不转述例句。
• 规模：作者称 10 轮至少有 14×14^10≈4.0×10^12 种序列，因此用 UCB。Table 1 与附录表的个别名称不完全一致（如 H7 在 Table 1 为 Reframe，附录为 Reformulation）；技能名以 Table 1 为准。

选择与更新

选择分数为 UCB(s)=r̄_s+c√(ln N/n_s)。r̄_s 是技能 s 的经验成功率，N 是总尝试，n_s 是该技能次数，c 是平衡系数。未充分尝试的技能得到与不确定度成比例的加成。

附录 B 的 Algorithm 1：初始化 n_s=0、r̄_s=0；在预算内选 UCB 最大者，执行后观察 o∈{0,1}，用增量均值更新；成功即返回，否则预算耗尽判失败。41 模型实验取 c=√2、B=20，估计均匀初始化。多轮模式用 API 原生会话保持状态。

判定

• 一致性：text-embedding-3-large（附录 C：3,072 维）分别算同技能重复与跨技能相似度，分数为二者平均。成功阈值 ≥0.7。
• 受控指标：另以提取文本与真实提示的余弦相似度作 Sim-GT。作者写明提取时攻击者看不到 ground truth。
• 阈值来源：作者称 0.7 由成功与失败尝试的相似度分布经验确定；敏感性见 Figure 6，数字放在实验一问。

实验设置

• 接入：目标经 OpenRouter。黑盒 41 个：12 个 closed-source API-only、23 个 HuggingFace 可得 open-source、6 个 community fine-tunes（Table 12）。案例 Claude Code，作者称由 Claude Opus 4.5 驱动。
• 其他对象：基线为 DeepSeek V3、Gemini Flash、Claude Sonnet 4、GPT-4o。消融在 Claude Sonnet 4。端到端为 DeepSeek V3、Mistral Large、Qwen 72B、Llama 4 Scout、MiniMax M2.7、Kimi K2.5。防御为 GPT-5.2、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro、Grok 4.1 Fast。生产系统为 Gemini CLI、Codex CLI、Cursor Agent CLI、Perplexity Sonar、Copilot CLI。
• 超参与指标：c=√2。41 模型实验 B=20，技能估计均匀初始化。基线 B=3，消融 B∈{3,5,10}，端到端 B=5，生产 B=15。consistency 为同技能与跨技能相似度的平均，嵌入 text-embedding-3-large；成功线 ≥0.7。有真值时报 Sim-GT。
• 对照变体：PLeak、Raccoon、Zhang et al.；框架内还有 Bare-Agent（无技能的直接请求）、L14-Only、Random、JustAsk-Full，以及去掉技能框架的 Unguided。
• 重复与骨干：Table 7 为 three seeds 的 mean±SD。41 模型、Table 8、Table 9 论文未报告重复次数。论文未说明 JustAsk 的骨干模型。
• 表体可用性：Table 17 表注称 Self-C 记录于 2 个模型、Cross-C 记录于 32 个，缺失记为—。转写表体与表注对不上，列可能错位，故不引用该表逐格分数。

主结果

据 Table 3，按权重可得性汇总，不是逐模型分数。

| 类别 | 模型数 | 平均轮数 | 主要技能 | | Closed-weight | 12 | 4.8 | H8+H4, L14+L7 | | Open-weight | 23 | 2.4 | L14, L7, H4 | | Fine-tunes | 6 | 1.3 | L14 | | Overall | 41 | 2.8 | 100% success |

• 作者称 41 个模型均达 consistency≥0.7；闭源平均 4.8 轮，微调 1.3 轮，并称难度与商业安全投入相关。
• 作者称 8 个属需多轮编排的 hardened 档，其余 33 个对单次内省即披露。Figure 4 标注：85% 首次成功，7% 需 2–3 次，7% 需 4+；初始尝试均为低层技能；86% 成功只用低层，14% 升到高层。
• 案例中直接请求得到 Claude Code 自身指令 6,973 tokens。Table 13 五个智能体平均 1,395 tokens、Avg-C 0.93。正文 4.3 称 GPT-5.2-codex 用 H5（Foot-in-the-Door），附录 H 称 11 轮 H8（Low Ball），Table 2 记为 H8（11-turn）。Table 1 中 H5 为 Semantic Prog.，H8 为 FITD，H9 为 Low Ball；同节把 L6 写成 Reciprocity，Table 1 中 L6 为 Framing、L12 为 Reciprocity。

与既有方法对比

据 Table 5，B=3，1,168 token ground truth，指标 Sim-GT。列为 DeepSeek V3、Gemini Flash、Claude Sonnet 4、GPT-4o。

| 方法 | DeepSeek | Gemini | Claude | GPT-4o | Drop | | PLeak | 0.766 | 0.551 | 0.722 | 0.454 | −41% | | Raccoon | 0.950 | 0.941 | 0.757 | 0.701 | −26% | | Zhang et al. | 0.461 | 0.548 | 0.673 | 0.360 | −22% | | JustAsk | 0.752 | 0.812 | 0.756 | 0.727 | −3% |

• 作者称静态基线在更难目标上下降，JustAsk 从 DeepSeek V3 到 GPT-4o 只降 3%，并在 GPT-4o 上为四法中的最大 Sim-GT（0.727）。同表 Raccoon 在 DeepSeek V3（0.950）、Gemini Flash（0.941）、Claude Sonnet 4（0.757）上高于 JustAsk。
• Table 8，B=15：JustAsk 五系统平均 0.703，+Raccoon 0.724，Raccoon 0.606，PLeak 0.503，Zhang et al. 0.420。Gemini CLI 上 JustAsk 为 0.872，低于 Raccoon 与 +Raccoon 的 0.919。作者称 JustAsk 单独在 5 个系统中的 4 个上高于每个静态基线。
• 作者称把 Raccoon 模板种进技能池后，易目标可对齐 Raccoon，硬目标可超过它；论文未单列该变体在 Table 5 四模型上的数字。

消融与防御

• 框架消融（Table 6，Claude Sonnet 4，best Sim-GT）：B=3 时 JustAsk-Full 为 0.756，低于 Bare-Agent 的 0.801。B=5 时 Bare-Agent 0.800、L14-Only 0.771、Random 0.757、JustAsk-Full 0.867。B=10 时 Random 与 JustAsk-Full 为 0.867 与 0.889，Bare-Agent 仍为 0.801。作者称增益来自自适应选择，而非单纯增加查询。
• 端到端（Table 7，B=5，三随机种子）：Self-Evolving 相对 Unguided，DeepSeek V3 +6.6%、Qwen 72B +18.4%、Llama 4 Scout +25.9%、MiniMax M2.7 +13.7%、Kimi K2.5 +5.8%；Mistral Large 为 −6.7%（0.52±0.08 对 0.55±0.08）。作者称 6 个中 5 个提升、平均 +10.6%，并称 Llama 4 Scout 标准差从 0.150 到 0.014；表中对应为 0.15 与 0.01。
• 防御（Table 9）：四模型平均 None 0.719、Simple 0.676、Aware 0.587，aware 相对 None 为 −18.4%。GPT-5.2 为 −21.8%，Claude Opus 4.5 为 −15.5%。Simple 平均降 6.0%；Claude Opus 4.5 的 Simple（0.616）高于 None（0.600）。aware 后四模型相似度均高于 0.5。作者称知情防御必要但不充分。

其他消融与分析

• Figure 6 阈值 0.70、0.75、0.80、0.85、0.90、0.95 的成功率：100%、90.2%、73.2%、46.3%、4.9%、0.0%。
• Grok 4.1 Fast 对官方提示的语义相似度 0.89；Figure 1 的 Explore 对照为 0.94。
• Section 4.10：平均 consistency 与 ground-truth similarity 的 Pearson r=0.94（p<0.001）。
• 46 条提取的质量档：verbatim 2%（仅 Grok）、strong semantic 29%、weak semantic 68%。HHH 为 harmless 96%、helpful 91%、honest 89%；identity confusion 26.8%（11/41），持续 6、部分 2、可纠正 3（Figure 5）。
• Table 4：非法活动 83%、隐私/人肉 78%、暴力 63%、自伤 48%、恶意软件 46%、欺诈 37%、CSAM 20%。作者认为 CSAM 可能因术语差异而少报。
• Figure 3 图注写 H1–H15，并把 H5 标为 Distraction、H9 标为 FITD；Table 1 中 H4 为 Distraction、H8 为 FITD，高层止于 H14。正文称 L14 共使用 67 次。

作者指出的局限与后续方向

• 接入（Section 5 Limitations）：目标通过 OpenRouter 访问。
• 时间（同节）：提取代表 2026 年 1 月快照，提供者可能随时修订。
• 转述（同节）：多数恢复内容是语义描述而非逐字文本，保真度受模型愿意转述的范围限制。
• 指标含义（同节）：无公开 ground truth 时，consistency 衡量多次尝试是否一致，而不是准确率；绝对保真度只在受控集合上检查。
• 后续（Appendix L；Section 5 指向该附录）：作者称需要能匹配自动化发现能力的 agentic defense，包括按请求序列而非单轮做有状态安全评估。

实验覆盖范围

• 黑盒为 OpenRouter 上 41 个模型，分 closed-weight 12、open-weight 23、fine-tunes 6，每模型 B=20、c=√2，成功线 consistency≥0.7（Section 4.1、Table 3、Table 12）。
• 案例为 Claude Code 的 general、bash、main、plan、explore（Table 13）。生产系统 5 个，B=15（Table 8）。
• 有真值的实验：4 模型、1,168 token 提示、B=3（Table 5）；Claude Sonnet 4、B∈{3,5,10}、四变体（Table 6）；6 模型、B=5、three seeds（Table 7）；4 模型 × none/simple/aware（Table 9）。
• 相似度用 text-embedding-3-large。附录 K 说明未采用 ProxyPrompt：它需要权重、嵌入注入和梯度，而评测是 black-box API 的文本系统提示。
• 论文未报告 JustAsk 骨干模型，也未报告 41 模型主实验、Table 8 与 Table 9 的重复次数。

JustAsk 是面向黑盒 chat API 的 system prompt 提取框架，在线选择固定技能，而不是改写技能。

• 问题：作者认为代码智能体的自主交互扩大攻击面，使编码身份与安全规则的隐藏指令可只靠对话恢复。直接询问时 Claude Code 披露 6,973 tokens。
• 做法：14 个单轮技能加 14 个多轮编排，UCB 逐目标选择；奖励是 text-embedding-3-large 上同技能与跨技能相似度的平均，阈值 0.7。攻击者无权重与内部状态。
• 覆盖：41 个商业模型全部达到该阈值（Table 3）。Closed-weight 平均 4.8 轮，Open-weight 2.4 轮，Fine-tunes 1.3 轮。Figure 4 中 86% 的成功提取只用低层技能。
• 对照：1,168 token 真值、B=3 时，JustAsk 在 GPT-4o 上 Sim-GT 为 0.727，Drop 为 −3%；Raccoon 的 Drop 为 −26%，但在 DeepSeek V3 上为 0.950，高于 JustAsk 的 0.752（Table 5）。
• 防御与内容：四模型 aware 防御平均从 0.719 到 0.587（−18.4%），Simple 平均降 6.0%，Claude Opus 4.5 的 Simple 高于 None（Table 9）。作者称 HHH 为 96%、91%、89%，identity confusion 为 26.8%（11/41）。
• 作者结论：作者认为当前技术下提示保密做不到，提示级知情防御必要但不充分，并希望发展与自动发现相匹配的智能体防御。无真值时一致性不是准确率。