许多对AI感兴趣的开发人员最近的注意力目前集中在一个特定的GitHub存储库上:GPT-Engineer
GPT-Engineer吸引了开发人员社区的极大兴趣。在很短的时间内,GitHub上的开源存储库已经收集了超过26000颗星,使其成为平台上最受关注的项目。它是使用现有LLM功能(GPT-4的功能)的软件,以自动化尽可能多的代码工作。
GPT-Engineer的魅力在于:
它能根据用户的需求,自动生成代码,构建完整的代码库。更令人惊奇的是,它甚至能学习并模仿用户的编程风格,让编程项目在几分钟内就能完成。
GPT-Engineer多元且实用的工具:
只需要输入一个提示,它就能够生成完整的代码库。它能够自动生成技术规范和编写必要的代码,并对提出需要澄清的问题做出回应。
此外,GPT-Engineer非常易于添加个人的推理步骤、进行修改和实验,同时该项目也是开源的。这意味着,未来的开发者可以像与朋友聊天一样轻松创建项目,而无需编写任何代码。
GPT-Engineer不仅是一个项目,更是未来的一种预见。它预示着软件创造的未来将成为一个人机共话的时代。
根据GitHub介绍,GPT-Engineer的主要设计理念包括以下几点:
简单易用,为用户提供价值;具有灵活性并容易添加新的“AI步骤”;支持高级提示,能够记住用户的反馈;能够快速地在人工智能和人类之间切换;所有计算都是可恢复的,并能够持久地保存到文件系统。
GPT-Engineer的独特之处在于:
它并非盲目地接受开发者提交的需求,而是通过细致的问题澄清流程,帮助开发者澄清需求中可能存在的模糊之处。这个过程分为两个阶段:需求细化阶段和软件构建阶段。
在需求细化阶段,开发者提交的需求文本文件被传送到GPT-Engineer中,并与OpenAI的GPT-4结合,一起确定需要澄清的问题和指示。
GPT-Engineer系统接收来自OpenAI GPT-4的反馈,了解哪些需求需要澄清,并为用户提供针对性的问题。这一过程会持续循环进行,直到OpenAI GPT-4满意为止。
【通过一个实例来说明这一过程】
假设您想制作一个支持多人玩的贪吃蛇网页版游戏。首先,您只需要输入一些关键提示,比如使用 Python 后端基于 MVC 架构开发,视图需要将状态传输给所有玩家,再通过生成的代码运行 html 和 js。
接下来,GPT-Engineer会提示您回答各种游戏细节问题,例如游戏规则和机制、玩家之间的互动方式、游戏状态更新、用户界面、游戏控制和结束条件等。
在简单回答完这些问题后,GPT-Engineer会根据您提供的信息自动生成所需文件、类和方法的列表,以实现您的目标。最终,您将获得一款完美的贪吃蛇游戏代码。
GPT-Engineer的亮点在于其「澄清问题」功能,因为在实际编程过程中,修复生成代码中的问题往往比编写代码本身需要更多的时间。这个功能被视为是朝着正确方向迈出的一大步。
然而,一些用户对GPT-Engineer和GPT-4之间的区别表示困惑。
虽然GPT-Engineer备受瞩目,但是一些用户在实际测试后提出了一些批评。他们认为GPT-Engineer的配置过程较为复杂,并且它并不能真正地创建文件,只能让用户从命令行中运行一次。尽管GPT-Engineer的能力与GPT4相当,但在实际使用中,理想与现实之间仍存在差距。
尽管如此。我们期待它能够继续改进,提供更好的用户体验,解决更多的实际问题,推动AI在软件开发领域的应用。
安装稳定版:
首先,打开你的命令行工具。在Windows上,这可能是命令提示符或PowerShell;在Mac或Linux上,这可能是终端。
然后,输入以下命令并按回车键:pip install gpt-engineer
。这将通过Python的包管理器pip安装GPT-Engineer。如果你的电脑上还没有安装pip,你可能需要先安装Python,因为pip通常会随Python一起安装。
安装开发版:
首先,你需要克隆GPT-Engineer的GitHub仓库。在你的命令行工具中,输入以下命令并按回车键:git clone https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer.git
。这将把GPT-Engineer的代码下载到你的电脑上。
然后,使用cd
命令进入到你刚刚下载的GPT-Engineer项目目录。例如,如果你在你的用户目录下下载了GPT-Engineer,你可以输入cd gpt-engineer
并按回车键。
在项目目录中,输入以下命令并按回车键:make install
。这将安装GPT-Engineer及其所有依赖项。
最后,输入以下命令并按回车键:source venv/bin/activate
。这将激活GPT-Engineer的Python虚拟环境,你可以在这个环境中运行GPT-Engineer。
参考链接:https://the-decoder.com/text-to-code-base-programmers-fall-in-love-with-gpt-engineer/
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