來源丨51CTO技術棧
撰稿| 王瑞平
圖片來源：由無界AI工俱生成
繼AutoGPT之後，GPT家族又添GPT-Engineer新成員。
如同其它GPT家族成員一樣，它能夠根據用戶指令生成生成整個代碼庫、學習你的代碼風格，易於調整、擴展。這下，程序員又要失業了。
簡單易用、靈活、易於添加新的AI步驟是GPT-Engineer最強的優勢。
它可以逐步構建用戶體驗，用戶也可以使用高級提示，然後將反饋輸送回AI。隨著時間的推移，AI能夠記住這些反饋。
在GitHub上狂飆：斬獲30k星
GPT-Engineer於6月11日閃亮登場，是由Depict創始人兼首席技術官Anton Osika開發，供程序員進行AI編程工具。
上線僅一周多的時間，GPT-Engineer就在GitHub上狂飆，迅速斬獲30k星。
據Anton Osika 的推文介紹，在使用GPT-Engineer 時，你可以：
·用一個提示詞生成代碼庫
·提出清晰的問題
·生成技術規範
·編寫所有必要的代碼
·輕鬆添加自己的推理步驟、修改和實驗
·讓你在幾分鐘內完成一個編碼項目。
優勢：一個提示詞生成整個代碼庫
如前文所述，GPT-Engineer最大的優勢還在於能夠根據提示詞生成整個代碼庫。
網友們都躍躍欲試，並在互動區評論說：“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…
實測：完成貪食Serpent遊戲項目
我們還實測了項目中列舉的貪吃Serpent遊戲例子，現在描述出來，便於大家理解：
完成任務大概分3步：
1.告訴GPT-Engineer你想讓它完成什麼；
2.GPT-Engineer詢問用戶輸入模糊的問題，以便更明確任務需求；
3.GPT-Engineer開始構建運行代碼。
·輸入提示
首先，你需要通過輸入提示，讓GPT-Engineer知道要幹什麼。
貪吃Serpent遊戲的提示詞大致為“網頁版多人可玩的貪吃Serpent遊戲”。系統使用帶有MVC組件的Python後端，必要時可以使用html、js。
·提問
然後，GPT-Engineer對任務要求進行更細緻的提問，比如Serpent是如何移動的？有多少玩家可以加入這個遊戲？遊戲狀態更新頻率是多少？
值得注意的是，GPT-Engineer不是無條件地詢問這些問題，而是採用QA方式確定需要澄清的缺失細節。
·生成遊戲代碼
上述問題明確之後，GPT-Engineer 就能按照用戶要求生成多人玩貪吃Serpent遊戲的代碼。
記住代碼：將互動歷史存儲在文件夾中
GitHub上不僅公開了從輸入到輸出的整個程序設置，還重點介紹了系統是如何記住代碼的：
·通過編輯文件夾中的文件指定AI標識。 （identity）
·編輯標識並改進，使AI代理“記住”項目。 （main_prompt）
·與GPT-4通信的歷史都被記錄存儲在logs文件夾中
這項特殊的功能便於系統更容易了解你的喜好，在進行類似操作時提升生成代碼的效率和準確度。
拋出問題：幫助用戶彌補缺失細節
在這裡，不得不提及項目的獨特之處，即，當用戶輸入自己的需求時，GPT-Engineer並不會直接接受，而是會根據自己的判斷提出問題，幫助程序員彌補缺失的細節。
該過程分為兩個步驟進行：
（1）需求細化
（2）軟件構建
·在需求細化階段：
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，並被放置在GPT初始消息中；
2.系統接收來自GPT-4的反饋，了解需要澄清的問題並提示用戶；
3.GPT-Engineer將該過程循環，解釋所有問題直到GPT-4“滿意”為止。
·在軟件構建階段：
1.上個階段提煉出的用戶需求被打包，並與GPT系統提示和另外一套用戶輸出指示一起盤點起來。
2.GPT-Engineer接收來自GPT-4的響應，然後創建源代碼文件，為用戶提供指令。
項目理念：簡單易用，為用戶提供價值
GitHub上還著重強調了GPT-Engineer的主要項目理念：
·簡單易用，為用戶提供價值；
你只需用谷歌登錄，便可以輕易操作，輸入提示詞後就能生成整個代碼庫。
·靈活且易於添加新的AI步驟；
·支持高級提示，記住用戶反饋；
系統能夠自動記憶你的操作，並模仿你的風格完成整個項目；
·在人類與人工智能之間快速切換；
·所有計算可恢復並永久保存在文件系統中。
總結：AI代碼生成工具火遍全網
AutoGPT之後，AI代碼生成工具GPT-Engineer火爆全網。
它作為一個根據指示生成代碼的AI工具，能學習到不同的代碼風格，短時間幫你搞定編碼項目。全過程由需求細化促進階段和軟件構建階段組成。
項目最獨特之處在於：開發者在文本文件中提交需求，GPT-Engineer不是無條件接受這些要求，而是提出許多詳細的問題來讓程序員澄清缺失的細節。
網友評測：我們也在嘗試與GPT-Engineer相似的應用
我們在Anton Osika的帖子下蒐集到部分網友的評測：
“額外功能：像一個真正的諮詢工程師一樣，承諾過多、交付不足。”
部分網友還在評論區展示出類似的應用：“這很酷，我在研發一些類似的應用dev-GPT。”
小編對此還去親測了一番：該款應用能夠像真正的Python開發者一樣自動提取用戶需求，輸出你想要的程序，在GitHub上斬獲了153顆星。
一位名為OxVivek的用戶說：“哇，GPT-Engineer是遊戲改變者。我很好奇它與smol相比帶來了哪些創新…迫不及待想嘗試下在幾分鐘內完成編碼項目。”
GPT-Engineer預示著未來創造軟件將邁入人機交互新時代。此外，網友提到的dev-GPT、Auto-GPT、smol等也能夠輸出你想要的代碼，你可以根據需求選擇最適合的一款應用。
未來，你將不用絞盡腦汁編寫一行代碼，創建項目就像和好友聊天那樣簡單。
如果你對此感興趣並且是一名程序員，不妨用谷歌註冊賬號親自實測一番，在對話中寫出你想要的程序、創建一套軟件系統，並將你的感受留在評論區…
參考資料：
1.https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer
2.https://twitter.com/antonosika/status/1667641038104674306?cxt=HHwWhIC-kYms06QuAAAA
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