GPT-Engineer火爆全球，动嘴就能写代码，短短几天获得19k星！

【编者导读】还在为编码而996吗？全新的AI代码生成项目GPT-Engineer来袭，你只需要「动动嘴」，就能直接构建整个代码库。

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GPT-Engineer是什么

AI工具GPT-Engineer，让你只需动动嘴，就能生成整个代码库，甚至能够学习你的编程风格，瞬间让你完成编程项目。据项目主要作者Anton Osika介绍，这款工具还能提出需要澄清的问题、生成技术规范，并编写所有必要代码。

更值得一提的是，它还是一个开源项目！

项目地址：https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer

网友表示，离AGI又近了一步。

程序员又要失业一波了

它令全球开发者疯狂！短短几天时间，它就在GitHub上获得了惊人的19k星，让人不得不对其关注。

在之前的文章中我有讲到过AutoGPT: 一夜之间，ChatGPT被AutoGPT取代？ 可以拆分目标，逐步执行，相当智能。

而GPT-Engineer更为强大，是一个根据指示生成代码的AI工具，程序员又要失业一波了~

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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一句话创建代码

GPT-Engineer的火爆到底有何背后原因呢？让我们深入探索一下。

GPT-Engineer不仅具有强大的代码生成功能，而且能够灵活地添加新的"AI步骤"，支持高级提示，并能快速在AI和人类之间切换。

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。

除此之外，GPT-Engineer的另一大特色就是其对需求的细化和提炼。开发者只需在文本文件中提交需求，GPT-Engineer则会提出详细问题，引导开发者对需求进行澄清。这样的处理方式，大大提高了代码生成的准确性。

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快速生成一个贪吃蛇

GPT-Engineer在实际操作中如何运行呢？让我们以制作一个多人可玩的贪吃蛇网页版游戏为例。你只需输入一些关键提示，然后GPT-Engineer就会根据你的需求，生成能够实现目标所需的文件、类和方法，最终形成一款完美的贪吃蛇游戏代码。关键提示如下👇👇

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。

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并不完美

虽然GPT-Engineer获得了广泛的关注和赞誉，但也有部分用户反馈，GPT-Engineer的设定有些复杂，而且与ChatGPT4的能力相当。

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！）

当然，所有的新技术都需要经过市场的检验，GPT-Engineer的未来发展还有待观察。

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如何安装

github项目中有详细介绍，我这里简单说下。

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。

有兴趣的朋友快去玩起来吧！！