动嘴写代码指日可待!AI 代码生成明星项目 GPT-Engineer 一夜爆火,短短几天狂揽 19k 星。
AutoGPT 之后,又一个明星项目诞生了!
GPT-Engineer 一夜之间火遍全网,GitHub 项目已经狂揽 19k 星。
这是一个根据指示生成代码的 AI 工具,你只需要「动动嘴」,就能直接构建整个代码库。
甚至,它能学习你的代码风格,短短几分钟就能让你搞定编码项目。
网友表示,我们离 AGI 又进了一步。
程序猿又要被淘汰一波了。
一句提示创建代码库
短短一周,GPT-Engineer 在 GitHub 热度狂飙,引众多开发者围观。
究竟有多大的魅力?
项目主要作者 Anton Osika 在 6 月 11 日首次推出 GPT-Engineer,并介绍了这款 AI 工具最大的特点:
- 一个提示就能生成一个代码库
- 提出需要澄清的问题
- 生成技术规范
- 编写所有必要代码
- 易于添加自己的推理步骤、修改和实验
- 项目开源
- 分分钟让你完成编码
畅想下,未来无需编写一行代码,开发者创建一个项目就像和好友聊天那样简单。
这不仅仅是一个项目,而是对未来的一瞥。
GPT-Engineer 预示着未来软件创造将是一个人机共话的时代。
另外,根据 GitHub 介绍了 GPT-Engineer 主要项目理念:
- 简单易用,能够为用户提供价值;
- 灵活且易于添加新的「AI 步骤」;
- 支持高级提示,可以记住用户反馈;
- 能快速在 AI 和人类之间快速切换;
- 所有计算都是「可恢复的」,并持久地保存到文件系统。
这个项目独特地方在于,开发者在文本文件中提交需求,GPT-Engineer 不是无条件接受这些要求,而是提出许多详细的问题来让程序员澄清缺失的细节。
整个过程分两个阶段执行,即需求细化促进阶段和(2)软件构建阶段。
第一阶段的步骤是:
用户提供的包含软件需求的文本文件被提交给 GPT-Engineer,并被放置在 OpenAI 的 GPT 的初始消息中,同时还包括确定澄清问题的指示。
GPT-Engineer 系统接收来自 OpenAI GPT-4 的反馈,了解哪些需求需要澄清,并回应提示用户澄清的问题。
GPT-Engineer 会将这一过程循环,直到所有问题澄清到 OpenAI GPT-4 满意为止。
第二阶段的步骤是:
前一阶段提炼的需求被打包,并与 OpenAI 的 GPT 指令和另外一套 GPT-Engineer 希望看到的输出指令(即用户提示)一起包装起来。
GPT-Engineer 收到来自 OpenAI GPT-4 的响应,然后…
GPT-Engineer 为用户提供指令的软件项目创建源代码文件。
贪吃蛇上手实操
说了这么多,不如上手试练一番。做一个多人可玩的贪吃蛇网页版游戏。
你只需要输入一些关键提示:
使用有 MVC 组件的 Python 后端,视图需要将状态流传输给所有玩家,用你所生成的代码直接直接运行 html 和 js。
对于这个游戏代码生成,GPT-Engineer 就会让你继续回答一些细节的问题。
游戏规则和机制:确切给出贪吃蛇如何移动、生长,以及与其他玩家如何交互,有没有什么 power-ups,或者特殊游戏元素?
玩家互联:有多少玩家能加入游戏,是否有游戏大厅或者匹配?
游戏状态更新:多久更新一次游戏状态,多久把状态流传输给玩家,延迟率是?
用户界面:游戏界面长什么样?有任何特别设计需求和喜好吗?
游戏控制:玩家如何控制蛇?是否有其他控制或设置?
游戏结束状况:游戏如何结束?是否有评分体系或排行榜?
代码结构:对 Python 后端、HTML 和 JavaScript 代码的组织有什么具体要求吗?
当你简单回答完这些问题后,GPT-Engineer 就根据这些信息,给出了能够实现目标所需的文件、类和方法的列表。
具体步骤唰唰唰地来了。
最后一款完美的贪吃蛇游戏代码就完成了。
网友热评
网友表示,「澄清问题」是真正使 GPT-Engineer 脱颖而出的原因,因为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。这似乎是朝着正确方向迈出的一大步。
真希望我上学时候就有这样利器了。
还有网友对 GPT-Engineer 和 GPT-4 的区别感到困惑。
然而,这个项目火虽火,一位网友测试了 GPT-Engineer,给出了体验:
难设置
实际上不是创建文件,只是让你从命令行中运行一次
与 ChatGPT4 的能力相当
最后总结,理想很丰满,现实很骨感。
还有网友对基准指出了问题,
gpt-engineer 做了几个简单的编程任务,并将它们作为基准。它可以为你快速开发一个 currency_converter,但不能正确编码一个 pomodoro_timer
安装方法
要么选择稳定版,要么选择开发版(development)。
对于稳定版本:
- pip install gpt-engineer
对于开发版:
- cd gpt-engineer
- make install
- source venv/bin/activate
设置
使用 GPT4 访问权限的 API 密钥运行:
- export OPENAI_API_KEY=
运行
创建一个空文件夹。如果在 repo 中,你可以运行:
- cp -r projects/example/ projects/my-new-project
- 在新文件夹中填写 main_prompt 文件
- 运行:gpt-engineer projects / my-new-project
结果
- 检查 projects / my-new-project / workspace 中生成的文件
限制
使用额外的思想链提示,如 Reaffon,应该能够让其更可靠,并且不会错过主要提示中请求的功能。
特点
你可以通过编辑 identity 文件夹中的文件来指定 AI 智能体的「身份」。
编辑「身份」和改进 main_prompt 是让智能体记住项目之间的事情的方法。
steps.py 中的每个步骤都将其与 GPT4 的对话历史记录存储在 logs 文件夹中,并且可以使用 scripts / rerun_edited_message_logs.py 重新运行。
项目主要作者
Anton Osika
Anton Osika 是 Depict.ai 的首席技术官。这是一家创建机器学习推荐系统的初创公司,通过尖端的机器学习、计算机视觉和自然语言处理来理解产品。
就在 4 小时前,他还发了一条动态称,GPT-Engineer 已经跃升到 17k 星,一点也没有减速迹象。
参考资料: