AutoGPT 之后，又一個明星項目誕生了！

GPT-Engineer 一夜之間火遍全網(wǎng)，GitHub 項目已經(jīng)狂攬 19k 星。

這是一個根據(jù)指示生成代碼的 AI 工具，你只需要「動動嘴」，就能直接構(gòu)建整個代碼庫。

甚至，它能學習你的代碼風格，短短幾分鐘就能讓你搞定編碼項目。

網(wǎng)友表示，我們離 AGI 又進了一步。

程序猿又要被淘汰一波了。

一句提示創(chuàng)建代碼庫

短短一周，GPT-Engineer 在 GitHub 熱度狂飆，引眾多開發(fā)者圍觀。

究竟有多大的魅力？

項目主要作者 Anton Osika 在 6 月 11 日首次推出 GPT-Engineer，并介紹了這款 AI 工具最大的特點:

- 一個提示就能生成一個代碼庫

- 提出需要澄清的問題

- 生成技術(shù)規(guī)范

- 編寫所有必要代碼

- 易于添加自己的推理步驟、修改和實驗

- 項目開源

- 分分鐘讓你完成編碼

暢想下，未來無需編寫一行代碼，開發(fā)者創(chuàng)建一個項目就像和好友聊天那樣簡單。

這不僅僅是一個項目，而是對未來的一瞥。

GPT-Engineer 預示著未來軟件創(chuàng)造將是一個人機共話的時代。

另外，根據(jù) GitHub 介紹了 GPT-Engineer 主要項目理念:

- 簡單易用，能夠為用戶提供價值；

- 靈活且易于添加新的「AI 步驟」；

- 支持高級提示，可以記住用戶反饋；

- 能快速在 AI 和人類之間快速切換；

- 所有計算都是「可恢復的」，并持久地保存到文件系統(tǒng)。

這個項目獨特地方在于，開發(fā)者在文本文件中提交需求，GPT-Engineer 不是無條件接受這些要求，而是提出許多詳細的問題來讓程序員澄清缺失的細節(jié)。

整個過程分兩個階段執(zhí)行，即需求細化促進階段和(2)軟件構(gòu)建階段。

第一階段的步驟是:

用戶提供的包含軟件需求的文本文件被提交給 GPT-Engineer，并被放置在 OpenAI 的 GPT 的初始消息中，同時還包括確定澄清問題的指示。

GPT-Engineer 系統(tǒng)接收來自 OpenAI GPT-4 的反饋，了解哪些需求需要澄清，并回應(yīng)提示用戶澄清的問題。

GPT-Engineer 會將這一過程循環(huán)，直到所有問題澄清到 OpenAI GPT-4 滿意為止。

第二階段的步驟是:

前一階段提煉的需求被打包，并與 OpenAI 的 GPT 指令和另外一套 GPT-Engineer 希望看到的輸出指令(即用戶提示)一起包裝起來。

GPT-Engineer 收到來自 OpenAI GPT-4 的響應(yīng)，然后…

GPT-Engineer 為用戶提供指令的軟件項目創(chuàng)建源代碼文件。

貪吃蛇上手實操

說了這么多，不如上手試練一番。做一個多人可玩的貪吃蛇網(wǎng)頁版游戲。

你只需要輸入一些關(guān)鍵提示:

使用有 MVC 組件的 Python 后端，視圖需要將狀態(tài)流傳輸給所有玩家，用你所生成的代碼直接直接運行 html 和 js。

對于這個游戲代碼生成，GPT-Engineer 就會讓你繼續(xù)回答一些細節(jié)的問題。

游戲規(guī)則和機制:確切給出貪吃蛇如何移動、生長，以及與其他玩家如何交互，有沒有什么 power-ups，或者特殊游戲元素？

玩家互聯(lián):有多少玩家能加入游戲，是否有游戲大廳或者匹配？

游戲狀態(tài)更新:多久更新一次游戲狀態(tài)，多久把狀態(tài)流傳輸給玩家，延遲率是？

用戶界面:游戲界面長什么樣？有任何特別設(shè)計需求和喜好嗎？

游戲控制:玩家如何控制蛇？是否有其他控制或設(shè)置？

游戲結(jié)束狀況:游戲如何結(jié)束？是否有評分體系或排行榜？

代碼結(jié)構(gòu):對 Python 后端、HTML 和 JavaScript 代碼的組織有什么具體要求嗎？

當你簡單回答完這些問題后，GPT-Engineer 就根據(jù)這些信息，給出了能夠?qū)崿F(xiàn)目標所需的文件、類和方法的列表。

具體步驟唰唰唰地來了。

最后一款完美的貪吃蛇游戲代碼就完成了。

網(wǎng)友熱評

網(wǎng)友表示，「澄清問題」是真正使 GPT-Engineer 脫穎而出的原因，因為修復生成代碼中的問題往往比編寫代碼本身需要更多的時間。這似乎是朝著正確方向邁出的一大步。

真希望我上學時候就有這樣利器了。

還有網(wǎng)友對 GPT-Engineer 和 GPT-4 的區(qū)別感到困惑。

然而，這個項目火雖火，一位網(wǎng)友測試了 GPT-Engineer，給出了體驗:

難設(shè)置

實際上不是創(chuàng)建文件，只是讓你從命令行中運行一次

與 ChatGPT4 的能力相當

最后總結(jié)，理想很豐滿，現(xiàn)實很骨感。

還有網(wǎng)友對基準指出了問題，

gpt-engineer 做了幾個簡單的編程任務(wù)，并將它們作為基準。它可以為你快速開發(fā)一個 currency_converter，但不能正確編碼一個 pomodoro_timer

安裝方法

要么選擇穩(wěn)定版，要么選擇開發(fā)版(development)。

對于穩(wěn)定版本:

- pip install gpt-engineer

對于開發(fā)版:

- cd gpt-engineer

- make install

- source venv/bin/activate

設(shè)置

使用 GPT4 訪問權(quán)限的 API 密鑰運行:

- export OPENAI_API_KEY=

運行

創(chuàng)建一個空文件夾。如果在 repo 中，你可以運行:

- cp -r projects/example/ projects/my-new-project

- 在新文件夾中填寫 main_prompt 文件

- 運行:gpt-engineer projects / my-new-project

結(jié)果

- 檢查 projects / my-new-project / workspace 中生成的文件

限制

使用額外的思想鏈提示，如 Reaffon，應(yīng)該能夠讓其更可靠，并且不會錯過主要提示中請求的功能。

特點

你可以通過編輯 identity 文件夾中的文件來指定 AI 智能體的「身份」。

編輯「身份」和改進 main_prompt 是讓智能體記住項目之間的事情的方法。

steps.py 中的每個步驟都將其與 GPT4 的對話歷史記錄存儲在 logs 文件夾中，并且可以使用 scripts / rerun_edited_message_logs.py 重新運行。

項目主要作者

Anton Osika

Anton Osika 是 Depict.ai 的首席技術(shù)官。這是一家創(chuàng)建機器學習推薦系統(tǒng)的初創(chuàng)公司，通過尖端的機器學習、計算機視覺和自然語言處理來理解產(chǎn)品。

就在 4 小時前，他還發(fā)了一條動態(tài)稱，GPT-Engineer 已經(jīng)躍升到 17k 星，一點也沒有減速跡象。

參考資料: