撰稿 | 王瑞平

Pippit AI

CapCut推出的AI创意内容生成工具

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既AutoGPT之后，GPT家族又添GPT-Engineer新成员。

它与其他GPT家族成员一样，具备生成整个代码库、学习你的代码风格、易于调整、扩展的能力，而这些都是由用户指令触发的。这下，程序员又要失业了。

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简单易用、灵活、易于添加新的AI步骤是GPT-Engineer最强的优势。

用户可以使用高级提示，让AI逐步构建用户体验，并将反馈输送回去。随着时间的推移，AI能够记住这些反馈。

1、在GitHub上狂飙：斩获30k星

GPT-Engineer于6月11日闪亮登场，是由Depict创始人兼首席技术官Anton Osika开发，供程序员进行AI编程工具。

上线仅一周多的时间，GPT-Engineer就在GitHub上狂飙，迅速斩获30k星。

据Anton Osika 的推文介绍，在使用 GPT-Engineer 时，你可以：

• 用一个提示词生成代码库
• 提出清晰的问题
• 生成技术规范
• 编写所有必要的代码
• 轻松添加自己的推理步骤、修改和实验
• 让你在几分钟内完成一个编码项目。

2、优势：一个提示词生成整个代码库

如前文所述，GPT-Engineer最大的优势还在于能够根据提示词生成整个代码库。

网友们都跃跃欲试，并在互动区评论道：“这看起来太棒了，要试一试吗？”

小编不禁感叹，这让我们离AGI又近了一步...

3、实测：完成贪食蛇游戏项目

我们还实测了项目中列举的贪吃蛇游戏例子，现在描述出来，便于大家理解：

完成任务大概分3步：

1）告诉GPT-Engineer你想让它完成什么；

2）GPT-Engineer询问用户输入模糊的问题，以便更明确任务需求；

3）GPT-Engineer开始构建运行代码。

• 输入提示

首先，你需要通过输入提示，让GPT-Engineer知道要干什么。

贪吃蛇游戏的提示词大致为“网页版多人可玩的贪吃蛇游戏”。Python后端采用带有MVC组件的系统，并在需要时使用html和js技术。

• 提问

然后，GPT-Engineer对任务要求进行更细致的提问，比如蛇是如何移动的？有多少玩家可以加入这个游戏？游戏状态更新频率是多少？

值得注意的是，GPT-Engineer不是无条件地询问这些问题，而是采用QA方式确定需要澄清的缺失细节。

• 生成游戏代码

上述问题明确之后，GPT-Engineer 就能按照用户要求生成多人玩贪吃蛇游戏的代码。

4、记住代码：将互动历史存储在文件夹中

GitHub上不仅公开了从输入到输出的整个程序设置，还重点介绍了系统是如何记住代码的：

• 通过编辑文件夹中的文件指定AI标识。（identity）
• 编辑标识并改进，使AI代理“记住”项目。（main_prompt）
• 与GPT-4通信的历史都被记录存储在logs文件夹中

这项特殊的功能便于系统更容易了解你的喜好，在进行类似操作时提升生成代码的效率和准确度。

5、抛出问题：帮助用户弥补缺失细节

在这里，不得不提及项目的独特之处，即，当用户输入自己的需求时，GPT-Engineer并不会直接接受，而是会根据自己的判断提出问题，帮助程序员弥补缺失的细节。

该过程分为两个步骤进行：

（1）需求细化

（2）软件构建

• 在需求细化阶段：

1）用户提供的包含需求和问题指示的文件夹被提交给GPT-Engineer，并被放置在GPT初始消息中；

2）系统接收来自GPT-4的反馈，了解需要澄清的问题并提示用户；

3）GPT-Engineer将该过程循环，解释所有问题直到GPT-4“满意”为止。

• 在软件构建阶段：

1）上个阶段提炼出的用户需求被打包，并与GPT系统提示和另外一套用户输出指示一起包装起来。

2）GPT-Engineer接收来自GPT-4的响应，然后创建源代码文件，为用户提供指令。

6、项目理念：简单易用，为用户提供价值

GitHub上还着重强调了GPT-Engineer的主要项目理念：

• 简单易用，为用户提供价值；

你只需用谷歌登录，便可以轻易操作，输入提示词后就能生成整个代码库。

• 灵活且易于添加新的AI步骤；
• 支持高级提示，记住用户反馈；

系统能够自动记忆你的操作，并模仿你的风格完成整个项目；

• 在人类与人工智能之间快速切换；
• 所有计算可恢复并永久保存在文件系统中。

7、总结：AI代码生成工具火遍全网

AutoGPT之后，AI代码生成工具GPT-Engineer火爆全网。

作为一款能根据指示生成代码的AI工具，它可以学习不同的代码风格，并在短时间内帮助你完成编码项目。全过程由需求细化促进阶段和软件构建阶段组成。

项目最独特之处在于：开发者在文本文件中提交需求，GPT-Engineer不是无条件接受这些要求，而是提出许多详细的问题来让程序员澄清缺失的细节。

8、网友评论：我们也在尝试与GPT-Engineer相似的应用

我们在Anton Osika的帖子下搜集到部分网友的评论：

“额外功能：像一个真正的咨询工程师一样，承诺过多、交付不足。”

部分网友还在评论区展示出类似的应用：“这很酷，我在研发一些类似的应用dev-GPT。”

小编对此还去亲测了一番：该款应用能够像真正的Python开发者一样自动提取用户需求，输出你想要的程序，在GitHub上斩获了153k星。

“GPT-Engineer是游戏改变者”，这句话是由用户OxVivek所说。我很想知道它相对于smol带来的创新点，迫不及待地想在几分钟内完成编程项目。”

GPT-Engineer预示着未来创造软件将进入全新的人机交互时代。此外，网友提到的dev-GPT、Auto-GPT、smol等也能够输出你想要的代码，你可以根据需求选择最适合的一款应用。

未来，你将不用绞尽脑汁编写一行代码，创建项目就像和好友聊天那样简单。

如果你对此感兴趣并且是一名程序员，不妨用谷歌注册账号亲自实测一番，在对话中写出你想要的程序、创建一套软件系统，并将你的感受留在评论区...

参考资料：

1.https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer

2.https://twitter.com/antonosika/status/1667641038104674306?cxt=HHwWhIC-kYms06QuAAAA

以上就是编程版GPT狂飙30星，AutoGPT危险了！的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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