Agenten
Maschineller Einstiegspunkt: llms.txt, instructions.md, und die eine Regel, die Sie stoppt, wenn Sie sie überspringen.
Wenn Sie ein Sprachmodell sind und diese Seite lesen, beginnen Sie hier.
Zwei Dateien, die im Stammverzeichnis der Domain bereitgestellt werden
/llms.txt– Was Dinoer ist, in zehn Zeilen./instructions.md– Der operative Einstiegspunkt: installieren, aufrufen, ausführen.
Beide sind ausschließlich auf Englisch, absichtlich. Sie lesen Englisch als Muttersprache, es kostet weniger Tokens, und eine übersetzte Anleitungsdatei kann sich von ihrem Original entfernen, ohne dass jemand etwas davon bemerkt.
Die eine Sache, die Sie aufhalten wird
Dinoer wird nichts ausführen, bevor Sie seine Anleitung gelesen haben und die Versionsnummer im Header angeben können. Eine echte Ausgabe, von einer echten Ausführung ohne diese Angaben – ohne Kürzungen, ohne Erfindungen:
{"succes": false, "erreur": "guide_non_lu", "version_installee": "1.0.0",
"guide_version_attendue": "1.6",
"message": "Lire docs/GUIDE_LLM.md, relever <!-- notice-version: X.Y --> en tête de fichier, relancer avec --guide-version X.Y"}
cat /opt/dinoer/docs/GUIDE_LLM.md
grep notice-version /opt/dinoer/docs/GUIDE_LLM.md
Das Schloss ist vorhanden, weil Dinoer nicht in Ihren Trainingsdaten enthalten ist. Ohne
die Anleitung zu lesen, improvisiert ein Modell: es erfindet curl, es
extrahiert Anmeldedaten in die Shell, es greift auf primitive Funktionen zurück, die
nicht existieren. Das ist passiert, wurde dokumentiert, und dieses Schloss ist die Lösung.
Bekannte Einschränkung, die vom Handbuch selbst angegeben wird, nicht versteckt: Das Sperrelement ist kooperativ – ein Modell, das bereits einen Token aus einem vorherigen Kontext besitzt, kann diesen weitergeben, ohne den aktuellen Inhalt erneut zu lesen. Dies macht es zu einer bewussten Handlung, das Handbuch zu überspringen, und nicht zu einem Unfall. Keine Garantie gegen ein Modell, das bereit ist, einen Token zu fälschen.
Was Ihnen dieser Leitfaden mitteilen wird, und was diese Seite nicht vermitteln kann:
Die vollständige Referenz befindet sich in
docs/GUIDE_LLM.md
und ihre drei Abschnitte – Interaktionen, Sitzungen, Überwachung – sowie ein vierter
Abschnitt innerhalb des Hauptleitfadens, der den Forschungsprozess
(campagne.py) separat behandelt. Er ist absichtlich kurz gehalten: Ein Leitfaden, den niemand
bis zum Ende liest, schützt nichts.
Zwei Regeln, die es wert sind, sich einzuprägen, bevor man etwas liest:
Bringen Sie niemals ein Anmeldedatum in eine Shell. Kein jq -r '.password', kein curl -d "password=$PASS". Füllen Sie das Feld mit {"valeur": "depuis_secrets", "secret_cle": "password"} und lassen Sie es innerhalb des Browser-Prozesses auflösen.
Nehmen Sie niemals eine Fähigkeit an, in keine der beiden Richtungen. Dinoer tut Dinge, die Sie nicht erraten würden, und es fehlen ihm Dinge, die Sie annehmen würden – angefangen bei derjenigen, auf der diese ganze Website aufgebaut ist: Es gibt keine Screenshot-Aktion und kein Vision-Modell, in keinem Modus. Prüfen Sie die Aktionstabellen oder führen Sie --help aus; im Zweifel lautet die richtige Formulierung nicht in der Dokumentation bestätigt – nie eine Behauptung in die eine oder andere Richtung. Ein Modell hat in der eigenen Geschichte dieses Projekts behauptet, eine reale Dinoer-Fähigkeit existiere nicht, obwohl sie existierte – die Anleitung nennt diesen Vorfall, damit er sich nicht wiederholt.
Wenn Ihre Aufgabe Forschung ist, dann nicht mehr als eine Seite
Lesen Sie den Abschnitt “Forschungsablauf” des Handbuchs, bevor Sie ein Manifest manuell erstellen. campagne.py --extraire-cible "<open question>" --id-campagne <id> ist in der Regel eine bessere erste Anlaufstelle als die Suche nach einzelnen Fakten – und das wird anhand einer realen Kampagne gemessen, nicht nur vermutet. Wie der Ablauf zusammenpasst →