既AutoGPT之后，GPT家族又添GPT-Engineer新成員。

如同其它GPT家族成員一樣，它能夠根據(jù)用戶指令生成生成整個(gè)代碼庫、學(xué)習(xí)你的代碼風(fēng)格，易于調(diào)整、擴(kuò)展。這下，程序員又要失業(yè)了。

簡單易用、靈活、易于添加新的AI步驟是GPT-Engineer最強(qiáng)的優(yōu)勢。

它可以逐步構(gòu)建用戶體驗(yàn)，用戶也可以使用高級提示，然后將反饋輸送回AI。隨著時(shí)間的推移，AI能夠記住這些反饋。

在GitHub上狂飆：斬獲30k星

GPT-Engineer于6月11日閃亮登場，是由Depict創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Anton Osika開發(fā)，供程序員進(jìn)行AI編程工具。

上線僅一周多的時(shí)間，GPT-Engineer就在GitHub上狂飆，迅速斬獲30k星。

據(jù)Anton Osika 的推文介紹，在使用 GPT-Engineer 時(shí)，你可以：

·用一個(gè)提示詞生成代碼庫

·提出清晰的問題

·生成技術(shù)規(guī)范

·編寫所有必要的代碼

·輕松添加自己的推理步驟、修改和實(shí)驗(yàn)

·讓你在幾分鐘內(nèi)完成一個(gè)編碼項(xiàng)目。

優(yōu)勢：一個(gè)提示詞生成整個(gè)代碼庫

如前文所述，GPT-Engineer最大的優(yōu)勢還在于能夠根據(jù)提示詞生成整個(gè)代碼庫。

網(wǎng)友們都躍躍欲試，并在互動(dòng)區(qū)評論道：“這看起來太棒了，要試一試嗎？”

小編不禁感嘆，這讓我們離AGI又近了一步...

實(shí)測：完成貪食蛇游戲項(xiàng)目

我們還實(shí)測了項(xiàng)目中列舉的貪吃蛇游戲例子，現(xiàn)在描述出來，便于大家理解：

完成任務(wù)大概分3步：

1.告訴GPT-Engineer你想讓它完成什么；

2.GPT-Engineer詢問用戶輸入模糊的問題，以便更明確任務(wù)需求；

3.GPT-Engineer開始構(gòu)建運(yùn)行代碼。

·輸入提示

首先，你需要通過輸入提示，讓GPT-Engineer知道要干什么。

貪吃蛇游戲的提示詞大致為“網(wǎng)頁版多人可玩的貪吃蛇游戲”。系統(tǒng)使用帶有MVC組件的Python后端，必要時(shí)可以使用html、js。

·提問

然后，GPT-Engineer對任務(wù)要求進(jìn)行更細(xì)致的提問，比如蛇是如何移動(dòng)的？有多少玩家可以加入這個(gè)游戲？游戲狀態(tài)更新頻率是多少？

值得注意的是，GPT-Engineer不是無條件地詢問這些問題，而是采用QA方式確定需要澄清的缺失細(xì)節(jié)。

·生成游戲代碼

上述問題明確之后，GPT-Engineer 就能按照用戶要求生成多人玩貪吃蛇游戲的代碼。

記住代碼：將互動(dòng)歷史存儲(chǔ)在文件夾中

GitHub上不僅公開了從輸入到輸出的整個(gè)程序設(shè)置，還重點(diǎn)介紹了系統(tǒng)是如何記住代碼的：

·通過編輯文件夾中的文件指定AI標(biāo)識。（identity）

·編輯標(biāo)識并改進(jìn)，使AI代理“記住”項(xiàng)目。（main_prompt）

·與GPT-4通信的歷史都被記錄存儲(chǔ)在logs文件夾中

這項(xiàng)特殊的功能便于系統(tǒng)更容易了解你的喜好，在進(jìn)行類似操作時(shí)提升生成代碼的效率和準(zhǔn)確度。

拋出問題：幫助用戶彌補(bǔ)缺失細(xì)節(jié)

在這里，不得不提及項(xiàng)目的獨(dú)特之處，即，當(dāng)用戶輸入自己的需求時(shí)，GPT-Engineer并不會(huì)直接接受，而是會(huì)根據(jù)自己的判斷提出問題，幫助程序員彌補(bǔ)缺失的細(xì)節(jié)。

該過程分為兩個(gè)步驟進(jìn)行：

（1）需求細(xì)化

（2）軟件構(gòu)建

·在需求細(xì)化階段：

1.用戶提供的包含需求和問題指示的文件夾被提交給GPT-Engineer，并被放置在GPT初始消息中；

2.系統(tǒng)接收來自GPT-4的反饋，了解需要澄清的問題并提示用戶；

3.GPT-Engineer將該過程循環(huán)，解釋所有問題直到GPT-4“滿意”為止。

·在軟件構(gòu)建階段：

1.上個(gè)階段提煉出的用戶需求被打包，并與GPT系統(tǒng)提示和另外一套用戶輸出指示一起包裝起來。

2.GPT-Engineer接收來自GPT-4的響應(yīng)，然后創(chuàng)建源代碼文件，為用戶提供指令。

項(xiàng)目理念：簡單易用，為用戶提供價(jià)值

GitHub上還著重強(qiáng)調(diào)了GPT-Engineer的主要項(xiàng)目理念：

·簡單易用，為用戶提供價(jià)值；

你只需用谷歌登錄，便可以輕易操作，輸入提示詞后就能生成整個(gè)代碼庫。

·靈活且易于添加新的AI步驟；

·支持高級提示，記住用戶反饋；

系統(tǒng)能夠自動(dòng)記憶你的操作，并模仿你的風(fēng)格完成整個(gè)項(xiàng)目；

·在人類與人工智能之間快速切換；

·所有計(jì)算可恢復(fù)并永久保存在文件系統(tǒng)中。

總結(jié)：AI代碼生成工具火遍全網(wǎng)

AutoGPT之后，AI代碼生成工具GPT-Engineer火爆全網(wǎng)。

它作為一個(gè)根據(jù)指示生成代碼的AI工具，能學(xué)習(xí)到不同的代碼風(fēng)格，短時(shí)間幫你搞定編碼項(xiàng)目。全過程由需求細(xì)化促進(jìn)階段和軟件構(gòu)建階段組成。

項(xiàng)目最獨(dú)特之處在于：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(xì)的問題來讓程序員澄清缺失的細(xì)節(jié)。

網(wǎng)友評論：我們也在嘗試與GPT-Engineer相似的應(yīng)用

我們在Anton Osika的帖子下搜集到部分網(wǎng)友的評論：

“額外功能：像一個(gè)真正的咨詢工程師一樣，承諾過多、交付不足?！?/p>

部分網(wǎng)友還在評論區(qū)展示出類似的應(yīng)用：“這很酷，我在研發(fā)一些類似的應(yīng)用dev-GPT?！?/p>

小編對此還去親測了一番：該款應(yīng)用能夠像真正的Python開發(fā)者一樣自動(dòng)提取用戶需求，輸出你想要的程序，在GitHub上斬獲了153k星。

一位名為OxVivek的用戶說：“哇，GPT-Engineer是游戲改變者。我很好奇它與smol相比帶來了哪些創(chuàng)新...迫不及待想嘗試下在幾分鐘內(nèi)完成編碼項(xiàng)目?！?/p>

GPT-Engineer預(yù)示著未來創(chuàng)造軟件將邁入人機(jī)交互新時(shí)代。此外，網(wǎng)友提到的dev-GPT、Auto-GPT、smol等也能夠輸出你想要的代碼，你可以根據(jù)需求選擇最適合的一款應(yīng)用。

未來，你將不用絞盡腦汁編寫一行代碼，創(chuàng)建項(xiàng)目就像和好友聊天那樣簡單。

如果你對此感興趣并且是一名程序員，不妨用谷歌注冊賬號親自實(shí)測一番，在對話中寫出你想要的程序、創(chuàng)建一套軟件系統(tǒng)，并將你的感受留在評論區(qū)...