ChatGPT代码解释器沙盒大揭秘：TheBigPromptLibrary中的完整Python包与Linux系统环境清单
【免费下载链接】TheBigPromptLibraryA collection of prompts, system prompts and LLM instructions项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/the/TheBigPromptLibrary
TheBigPromptLibrary 开源项目收录了一份珍贵的「ChatGPT代码解释器沙盒」环境档案：沙盒内共预装了368 个 Python 包和878 个 Linux（Debian）软件包（2024年8月23日快照）。本文用大白话带你快速看懂 ChatGPT 代码解释器沙盒里到底装了什么，以及你如何自己动手提取出同样的完整环境清单。
一、什么是ChatGPT代码解释器沙盒？🐧
当你让 ChatGPT「分析这份 Excel」「画一张趋势图」时，它并不是凭空回答——背后会启动一个隔离的Python 沙盒（代码解释器），在云端替你执行代码、读写/mnt/data目录下的文件。
这个沙盒本质上是一个基于Debian 12（Bookworm）的容器环境，预装了一个相当庞大的 Python 生态。了解它的完整环境，能帮你：
- 判断 ChatGPT 能不能直接处理你的文件类型（PDF、Excel、音频、地图……）
- 写出更靠谱的提示词，避免反复要求它「安装某库」
- 从安全与逆向学习角度理解 AI 系统的运行边界
图：ChatGPT 客户端界面（素材来自项目 Articles 目录），代码解释器沙盒正是这个应用背后的执行环境
二、368个Python包：ChatGPT沙盒里"备"了哪些武器？📦
项目用一段提示词让沙盒把pkg_resources遍历出的全部包（位于/home/sandbox/.local/lib/python3.11/site-packages）逐字导出，最终得到368 个 Python 包。按用途归类，重点如下：
2.1 数据科学与机器学习（绝对主力）
| 类别 | 代表包（版本） | 能帮你做什么 |
|---|---|---|
| 数值计算 | numpy 1.24.0、pandas 1.5.3、scipy 1.9.3 | 表格/矩阵计算、统计分析 |
| 机器学习 | scikit-learn 1.1.3、xgboost、numba | 分类、回归、加速计算 |
| 深度学习 | torch 2.0.1、keras 2.6.0、jax 0.2.28（含 CUDA 11 支持包） | 模型推理与轻量训练 |
| 贝叶斯统计 | pymc 4.0.1、arviz | 概率建模与不确定性分析 |
| 可视化 | matplotlib、seaborn、plotly、bokeh、wordcloud | 折线图、热力图、词云 |
2.2 办公文档"一条龙"：Excel / Word / PDF 随便转
这是最实用的一块——几乎所有主流办公格式都有对应库：
- Excel：openpyxl、XlsxWriter、pyxlsb、odfpy
- Word / PPT：python-docx、python-pptx、docx2txt
- PDF：PyMuPDF、pdfplumber、pdfminer.six、pdf2image、camelot-py、tabula、reportlab、weasyprint
也就是说，你直接丢一份 PDF 或 Excel 给 ChatGPT 让它提取表格、合并文档，它完全有"工具箱"可用。
2.3 多模态：图像、音频、视频都能碰
- 图像：Pillow、opencv-python 4.5.5.62、scikit-image、dlib、mtcnn（人脸识别）
- 音频：librosa、SoundFile、pydub、gTTS / pyttsx3（文字转语音）
- 视频：moviepy、imageio-ffmpeg（依赖系统自带的 ffmpeg）
2.4 Web 开发、数据库与 GIS 地理信息
- Web：requests、aiohttp、httpx、flask 3.0.3、fastapi、gradio（快速搭小界面）
- 数据库：snowflake-connector-python、databricks-sql-connector、exchange-calendars（金融日历）
- NLP：spacy、gensim、nltk、textblob、rdflib（知识图谱）
- GIS 地图：geopandas、rasterio、Shapely、pyproj、folium、geopy
🔍一句话总结：这个 Python 沙盒 = 数据科学全家桶 + 办公文档转换器 + 多媒体处理工具 + 轻量 Web 栈。
三、878个Linux软件包：沙盒底层的Debian 12环境 🐧
同一份文章还导出了沙盒里dpkg-query -l的完整输出——878 个 Debian 软件包。关键组件一览：
| 系统组件 | 版本 | 作用 |
|---|---|---|
| Debian 基础 | base-files 12.4（Bookworm）、systemd | 操作系统底座（容器环境，含 tini 初始化） |
| Python 运行时 | Python 3.11.2、bash 5.2 | 代码解释器的语言环境 |
| 编译工具链 | gcc/g++ 12、cmake 3.25、make、swig | 支持在沙盒内现场编译扩展 |
| 多媒体工具 | ffmpeg 5.1.5、imagemagick、sox | 音视频转码、批处理图片 |
| OCR 文字识别 | tesseract-ocr 5.3.0（含英语模型） | 从扫描图片中提取文字 |
| GIS 地理引擎 | gdal 3.6.2、proj 9.1.1、GEOS | 坐标转换、地图数据处理 |
| 文档转换 | antiword、unrtf、poppler-utils | Word/RTF/PDF 转文本 |
| 常用工具 | git 2.39、curl、wget、openssh-client、espeak | 网络请求、版本控制、语音合成 |
可以看出：系统层与 Python 层是互相配合的——例如pdf2image依赖 poppler，ffmpeg-python依赖系统 ffmpeg，pytesseract依赖 tesseract。
四、自己动手：3步提取沙盒完整清单（方法复盘）🧪
TheBigPromptLibrary 的作者并没有靠猜，而是用「让模型自己执行命令」的方式导出的，方法可复现：
- 让代码解释器执行导出命令。Linux 包清单来自一行命令：
dpkg-query -l输出重定向到/mnt/data/list2.txt；Python 包清单则用pkg_resources.working_set遍历所有已安装包写入/mnt/data/list.txt。 - 在提示词中强调"不省略"：原提示词写明No brevity, include everything，并要求把完整列表写到
/mnt/data后给出下载链接。这正是提取完整清单的关键技巧。 - 下载并归档：导出文件后整理成 Markdown，即项目中那两份清单。
图：要求"逐字显示"的提示技巧——沙盒清单提取用的正是同样的思路
说明：沙盒环境会随版本更新，以上为2024-08-23 的快照，具体版本请以实际环境为准。
五、这份清单对新手有什么用？💡
- 写提示词前"查户口"：想知道 ChatGPT 能否处理某格式？先查清单，能直接说"用 pdfplumber 提取"，成功率更高。
- 避免无效指令：沙盒缺少的库不要硬让它
pip install，先确认是否在 368 个包之内。 - 学习 AI 系统架构：从 878 个系统包反推沙盒能力边界，是理解 AI 产品"能做什么、被限制什么"的绝佳案例（这也符合项目以学习为目的的定位）。
六、项目相关文件导航 📂
| 资料 | 文件路径 |
|---|---|
| Python 包完整清单（368个） | Articles/chatgpt-sandbox/chatgpt-code-python-pkglist-08232024.md |
| Linux 包完整清单（878个） | Articles/chatgpt-sandbox/chatgpt-code-pkglist-08232024.md |
| 项目文章索引 | Articles/README.md |
| 项目总览与说明 | README.md |
想继续探索 AI 系统提示词与沙盒安全相关的更多资料，TheBigPromptLibrary 仓库中的 Articles、SystemPrompts 等目录都是很好的起点。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
