GPT-Engineer一夜爆火！一个提示生成整个代码库，GitHub狂飙19k星
【导读】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。
项目地址：https://github.com/antonosika/gpt-engineer
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（1）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（即系统提示）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（即不能调试）
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（还没有！）
安装方法
要么选择稳定版（stable），要么选择开发版（development）。
对于稳定版本：
- pip install gpt-engineer
对于开发版：
- git clone git@github.com:antonosika/gpt-engineer.git
- 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=[your 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。
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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。
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- 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
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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。
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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。
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整个过程分两个阶段执行，即（1）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（即系统提示）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。
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