大模型应用

gpt-engineer

作者头像
项目作者gpt-engineer-org

Platform to experiment with the AI Software Engineer. Terminal based. NOTE: Very different from https://gptengineer.app

gpt-engineer 预览图

gpt-engineer 介绍

了解项目的详细信息和使用方法

最初的代码生成实验平台!

如果你在寻找一个有明确主张、且提供托管服务的演进版本,请查看 gptengineer.app

如果你想要一个维护良好、可供自定义的 CLI,请查看 aider

gpt-engineer 能为你做什么:

  • 通过自然语言来指定软件需求
  • 观看 AI 编写并执行代码
  • 要求 AI 实现进一步的改进

快速入门

安装 gpt-engineer

稳定版本

  • python -m pip install gpt-engineer

开发版本

  • git clone https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer.git
  • cd gpt-engineer
  • poetry install
  • poetry shell 以激活虚拟环境

目前我们正式支持 Python 3.10 - 3.12。最后支持 Python 3.8 - 3.9 的版本为 0.2.6

设置 API Key

可从以下方式中选择 一种

  • 设置环境变量(也可在 .bashrc 中添加,避免每次打开终端都要手动输入):
    bash
    1export OPENAI_API_KEY=[你的 API Key]
  • 使用 .env 文件:
    1. 复制 .env.template 并重命名为 .env
    2. .env 中添加你的 OPENAI_API_KEY
  • 自定义模型:

如需在 Windows 上使用,请查看 Windows 说明

其他运行方式

  • 使用 Docker(说明
  • 直接在浏览器中进行: Open in GitHub Codespaces

创建新代码(默认用法)

  1. 在计算机任意位置创建一个空文件夹,用于存放新项目。
  2. 在该文件夹内创建一个名为 prompt(没有后缀名)的文件,并在其中写下你的需求说明。
  3. 在 gpt-engineer 的根目录下运行 gpte <project_dir>,其中 <project_dir> 为你项目文件夹的相对路径。
    • 例如:如果新文件夹放在 projects/ 中,可以使用:
      bash
      1gpte projects/my-new-project

改进已有代码

  1. 找到一个包含现有代码的文件夹(它可以在计算机任意位置)。
  2. 在该文件夹中创建一个名为 prompt(没有后缀名)的文件,写下你想如何改进该代码的说明。
  3. 在 gpt-engineer 的根目录下运行 gpte <project_dir> -i,其中 <project_dir> 为你项目文件夹的相对路径。
    • 例如:
      bash
      1gpte projects/my-old-project -i

自定义 Agent Benchmark

  • gpt-engineer 会安装一个名为 bench 的可执行文件,它可以提供一个简洁的界面,用于在公共数据集上对自定义的 Agent 实现进行基准测试。
  • 如果你想要开始基准测试,可以查看 模板仓库,其中包含了详细的说明及一个 Agent 模板。
  • 目前已支持的基准测试数据集:

社区目前正针对不同的基准测试开展工作,具体可参考这段 Loom 视频

研究 (Research)

一些社区成员已围绕特定方向撰写了研究概要,并可进一步深化。感兴趣的同学可以查看这份文档


使用条款

运行 gpt-engineer 即表示你同意我们的使用条款


与 gptengineer.app 的关系

gptengineer.app 是一个针对自动生成 Web 应用的商业项目,面向非技术用户提供前端界面,并且与 Git 管控的代码库相连。
gptengineer.app 团队也在积极支持开源社区。


功能特性

预设提示 (Pre Prompts)

你可以通过替换 preprompts 文件夹来覆盖默认的 preprompts,并使用 --use-custom-preprompts 参数来指定。
通过编辑 preprompts 使得 Agent 能够在不同项目之间“记住”一些内容。

Vision(图像支持)

默认情况下,gpt-engineer 仅读取文本输入(通过 prompt 文件)。如果你使用支持图像输入的模型,你可以为 gpt-engineer 传入图像。
这对于在给 GPT Engineer 提供额外上下文时相当有用(比如 UX 或架构图)。
可使用 --image_directory 参数指定图片文件夹,再使用第二个 CLI 参数指定一个具备视觉能力的模型。

例如:

bash
1gpte projects/example-vision gpt-4-vision-preview --prompt_file prompt/text --image_directory prompt/images -i

开源、本地及其他替代模型

gpt-engineer 默认使用 OpenAI 模型(通过 OpenAI API 或 Azure OpenAI API)以及 Anthropic 模型。
通过简单的额外设置,也可以配合类似 WizardCoder 等开源模型使用。具体示例请查看相关文档


示例

视频预览

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版本 v0.3.1
MIT License
更新于 2024年11月17日
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