文本到代码库：开发人员爱上 GPT-Engineer

目前，许多对 AI 感兴趣的开发人员的注意力都集中在一个特定的 GitHub 存储库上:GPT-Engineer。基于 GPT-4的软件旨在根据程序员的需求自动化大部分代码编写过程。

除了作家之外，程序员也长期以来受益于类似于ChatGPT和Google Bard这样的聊天机器人的进步。微软还将AI代码助手Github Copilot X集成到其流行的Visual Studio开发环境中。Starcoder是另一个支持聊天机器人的开源代码模型项目。这些似乎非常有用;例如，Github报告称，这些机器人大幅提高了程序员的生产力。

现在，另一个项目-GPT-Engineer吸引了开发者社区的极大兴趣，该开源存储库在很短的时间内获得了超过26，000个星标，成为该平台上最受关注的项目。它的软件使用现有的LLM功能（GPT-4的功能）来自动化尽可能多的代码工作。

据开发人员Anton Osika介绍，GPT-Engineer是一种灵活且适应性强的AI解决方案，旨在通过一个提示即可生成完整的代码库。它了解代码应该是什么样子并进行相应的调整。从最初的提示开始，它遵循思维链原则，独立询问通往代码库的缺失信息。你告诉它你想要构建什么，它会生成代码。GPT-Engineer可以同时评估多个文件。该系统类似于Chaos GPT，但针对的是代码。

GPT-Engineer生成的所有代码都存储在文件系统中，以后可以重复使用。这是为了使GPT-Engineer尽可能简单和灵活，并将其与以前的一些此类解决方案区分开来。GPT-Engineer需要Python基础知识，可从终端操作。该程序目前仅接受GPT-4的API密钥，不支持GPT-3.5。对于代码任务，GPT-4优于GPT-3.5。

Osika还以简单的贪吃蛇游戏为例演示了GPT-Engineer的功能。尽管该项目仍处于早期开发阶段，但它让人联想到语言模型如何从程序员手中夺走更多工作。目前，我只看到过GPT-Engineer的技术演示，但这并不意味着它可以用于生产任务。

Osika的工作目前受到了很大的关注，这应该会激励他解决路线图上的下一个项目。有些东西，例如“自我修复代码”，可以让GPT-4自动插入错误并寻求反馈，也可以将代码生成分解成小块，或者让GPT工程师决定下一步该做什么。用户可以从GitHub获取代码和安装说明。