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研究者用 35 行 Python 拆開 Codex CLI 加密的記憶壓縮 API，發現裡面就是 LLM 跑壓縮，prompt 和開源版本幾乎一樣。加密只是外殼，LLM 的 prompt 邊界才是真正的攻擊面。

⭐ 文章深度讀：拆解了兩步提示詞注入的設計邏輯和驗證方法
→ https://heymaibao.com/codex-context-compaction-reverse-engineered/

📝 懶人包
∙ Codex CLI 的加密 API 內部其實就是用 LLM 跑壓縮，使用的 prompt (提示詞) 和開源版本幾乎一樣，加密只是一層外殼。
∙ 整個逆向工程只需要 35 行 Python 加上 2 次 API 呼叫，利用的不是什麼高深漏洞，而是 LLM 天生「聽話」的特性。
∙ 所有 AI 程式開發工具的記憶壓縮都面臨同樣的風險：只要壓縮器是 LLM，提示詞注入 (prompt injection) 就能穿透保護層。
∙ 我的觀察：這個實驗最讓我印象深刻的不是結果，而是方法論的設計。用 LLM 的弱點去拆解 LLM 的保護層，是一個以子之矛攻子之盾的完美示範。

📚 參考資料
Investigating how Codex context compaction works
→ https://x.com/kangwook_lee/status/2028955292025962534