GPT Engineer 项目详细介绍

项目概述

GPT Engineer 是由 Anton Osika 开发的一个开创性的AI代码生成实验平台。该项目被称为"The OG code generation experimentation platform"，是现代AI辅助编程工具的先驱者之一。

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

核心功能

GPT Engineer 让您能够：

• 自然语言编程: 用自然语言描述软件需求
• 自动代码生成: AI自动编写和执行代码
• 迭代改进: 要求AI实现改进和优化
• 多模态支持: 支持文本和图像输入（适用于支持视觉的模型）

安装方式

稳定版本安装

python -m pip install gpt-engineer

开发版本安装

git clone https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer.git
cd gpt-engineer
poetry install
poetry shell

系统要求

• Python版本: 积极支持 Python 3.10 - 3.12
• 历史兼容: Python 3.8 - 3.9 的最后支持版本为 0.2.6
• 操作系统: 支持Linux、macOS、Windows（有专门的Windows使用说明）

配置设置

API密钥配置

选择以下方式之一：

环境变量方式:

export OPENAI_API_KEY=[your api key]

配置文件方式:

• 复制 .env.template 文件并重命名为 .env
• 在 .env 文件中添加您的 OPENAI_API_KEY

自定义模型

支持本地模型、Azure等多种模型，详见项目文档。

使用方法

创建新项目

1. 在计算机上创建一个空文件夹

2. 在文件夹内创建名为 prompt 的文件（无扩展名）

3. 在文件中填写项目指令

4. 运行命令：

   gpte <project_dir>
   

   示例：

   gpte projects/my-new-project
   

改进现有代码

1. 找到包含要改进代码的文件夹

2. 在文件夹内创建 prompt 文件，填写改进指令

3. 运行命令：

   gpte <project_dir> -i
   

   示例：

   gpte projects/my-old-project -i
   

多模态输入（图像支持）

对于支持视觉的模型，可以添加图像作为上下文：

gpte projects/example-vision gpt-4-vision-preview --prompt_file prompt/text --image_directory prompt/images -i

高级功能

自定义预提示（Custom Preprompts）

可以通过覆盖 preprompts 文件夹来指定AI代理的"身份"：

--use-custom-preprompts

编辑预提示是让代理在项目间记住内容的方式。

基准测试功能

GPT Engineer 安装了 bench 二进制文件，提供简单的基准测试界面：

• 支持对流行公共数据集进行基准测试
• 提供模板仓库
• 目前支持的基准测试工具

Docker支持

提供Docker运行方式，详见项目中的Docker说明文档。

支持的模型

• OpenAI模型: 通过OpenAI API或Azure OpenAI API
• Anthropic模型: 支持Claude系列
• 开源模型: 如WizardCoder等（需要额外设置）

商业化产品

gptengineer.app

这是一个商业项目，专门用于自动生成Web应用：

• 为非技术用户提供UI界面
• 连接到git控制的代码库
• 团队积极支持开源社区

项目演进

该项目是现代AI编程工具的先驱，为后续的发展奠定了基础。目前推荐的演进版本包括：

• 托管服务: gptengineer.app
• 维护良好的CLI: aider

使用条款

运行gpt-engineer即表示同意项目的使用条款。

总结

GPT Engineer 是一个具有开创性意义的AI代码生成工具，它将自然语言与代码生成完美结合，为开发者提供了全新的编程体验。无论是初学者还是资深开发者，都能通过这个工具提高开发效率，探索AI辅助编程的无限可能。