gpt-engineer

GPT-Engineer 是什么？

GPT-Engineer 是一个创新的开源命令行界面 (CLI) 平台，专为使用 AI 驱动的代码生成进行实验而设计。它最初作为 lovable.dev 的前身创建，这个工具允许开发者用自然语言指定软件需求，并观看像 GPT-4 这样的人工智能系统自动编写和执行代码。

GPT-Engineer 如何工作？

GPT-Engineer 通过一个简单的流程运作：

1. 项目设置：用户创建一个项目目录，其中包含一个带有自然语言指令的 prompt 文件
2. AI 处理：该工具将这些指令发送到 AI 模型（主要是 GPT-4 或替代模型）
3. 代码生成：AI 根据提供的规格生成完整的代码库
4. 执行：系统可以自动执行和测试生成的代码
5. 迭代：用户可以通过额外的提示请求改进和细化

核心功能

• 自然语言到代码：将纯英文描述转化为功能性代码
• 多模型支持：兼容 OpenAI GPT-4、Azure OpenAI、Anthropic 模型以及开源替代方案
• 视觉能力：支持视觉模型的图像输入（UX/架构图）
• 自定义预提示：允许自定义 AI 代理的身份和行为
• 基准测试工具：包含 'bench' 二进制文件，用于测试自定义代理与公共数据集
• 跨平台兼容性：支持 Python 3.10-3.12，并提供 Docker 选项

安装和设置

稳定版本安装

python -m pip install gpt-engineer

开发安装

git clone https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer.git
cd gpt-engineer
poetry install
poetry shell

API 密钥配置

用户必须通过环境变量或 .env 文件设置他们的 OpenAI API 密钥：

export OPENAI_API_KEY=[your api key]

使用场景

创建新代码

1. 创建一个空的项目文件夹
2. 添加一个带有指令的 prompt 文件
3. 运行：gpte projects/my-new-project

改进现有代码

1. 定位现有代码文件夹
2. 在 prompt 文件中添加改进指令
3. 运行：gpte projects/my-old-project -i

视觉增强开发

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

支持的基准测试

GPT-Engineer 目前支持针对以下基准测试：

• APPS 数据集
• MBPP (Mostly Basic Python Problems)

社区还启动了额外的基准测试努力，如其研究材料中所述。

目标受众

• 软件开发者 希望加速原型设计和开发
• AI 研究人员 实验代码生成模型
• 技术团队 寻求自动化重复编码任务
• 教育工作者 教授编程和 AI 概念
• 开源贡献者 对推进 AI 辅助开发工具感兴趣

实际价值

GPT-Engineer 通过以下方式提供重大价值：

• 减少开发时间 通过自动化代码生成
• 降低非专家创建软件的入门门槛
• 启用快速原型设计 和实验
• 促进学习 通过展示 AI 如何将自然语言解释为代码
• 支持研究 在 AI 辅助软件开发领域

社区和治理

GPT-Engineer 项目由长期贡献者的董事会治理，并积极鼓励社区参与。主要贡献者包括 @ATheorell、@similato87、@TheoMcCabe 和 @captivus 等。

与 GPTEngineer.app 的关系

虽然 GPT-Engineer 是原始的开源实验平台，但 GPTEngineer.app 代表其商业演进——一个具有 UI 功能的托管服务，针对非技术用户连接到 git 控制的代码库。商业团队积极支持开源社区。

技术要求

• Python：3.10-3.12（最后支持 3.8-3.9 的版本是 0.2.6）
• API 访问：OpenAI、Azure OpenAI 或替代模型访问
• 存储：足够的生成项目和依赖空间

为什么选择 GPT-Engineer？

GPT-Engineer 以其突出特点脱颖而出：

• 开源性质 允许完全自定义和透明度
• CLI 导向方法 迎合开发者工作流程
• 可扩展性 通过自定义预提示和模型支持
• 活跃社区 持续开发和研究
• 经过验证的记录 在 GitHub 上有 54.9k 星标和 7.3k 分叉

对于对 AI 辅助编码前沿感兴趣的开发者和研究人员，GPT-Engineer 提供了一个健壮、可黑客攻击的平台，用于代码生成技术的实验和创新。