gpt engineer

GPT-Ingenieur

Die Experimentierplattform zur Generierung von OG-Code!

Wenn Sie auf der Suche nach der Weiterentwicklung eines eigenwilligen, verwalteten Dienstes sind, schauen Sie sich gptengineer.app an.

Wenn Sie nach einer gut gewarteten, hackbaren CLI suchen, schauen Sie sich Aider an.

Mit gpt-engineer können Sie:

• Geben Sie Software in natürlicher Sprache an
• Lehnen Sie sich zurück und beobachten Sie, wie eine KI den Code schreibt und ausführt
• Bitten Sie die KI, Verbesserungen umzusetzen

Erste Schritte

Installieren Sie gpt-engineer

Für eine stabile Veröffentlichung:

• python -m pip install gpt-engineer

Für die Entwicklung :

• git clone https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer.git
• cd gpt-engineer
• poetry install
• poetry shell um die virtuelle Umgebung zu aktivieren

Wir unterstützen aktiv Python 3.10 – 3.12. Die letzte Version, die Python 3.8–3.9 unterstützte, war 0.2.6.

API-Schlüssel einrichten

Wählen Sie eines von:

• Env-Variable exportieren (Sie können dies zu .bashrc hinzufügen, damit Sie es nicht jedes Mal tun müssen, wenn Sie das Terminal starten)
  • export OPENAI_API_KEY=[your api key]
• .env-Datei:
  • Erstellen Sie eine Kopie von .env.template mit dem Namen .env
  • Fügen Sie Ihren OPENAI_API_KEY in .env hinzu
• Kundenspezifisches Modell:
  • Siehe Dokumente, unterstützt lokales Modell, Azure usw.

Überprüfen Sie die Windows-README-Datei für die Windows-Nutzung.

Andere Möglichkeiten zum Ausführen:

• Docker verwenden (Anleitung)
• Machen Sie alles in Ihrem Browser:

Neuen Code erstellen (Standardverwendung)

• Erstellen Sie an einer beliebigen Stelle auf Ihrem Computer einen leeren Ordner für Ihr Projekt
• Erstellen Sie in Ihrem neuen Ordner eine Datei mit dem Namen prompt (keine Erweiterung) und füllen Sie sie mit Anweisungen
• Führen Sie gpte <project_dir> mit einem relativen Pfad zu Ihrem Ordner aus
  • Zum Beispiel: gpte projects/my-new-project aus dem Stammverzeichnis des gpt-engineer-Verzeichnisses mit Ihrem neuen Ordner in projects/

Verbessern Sie vorhandenen Code

• Suchen Sie irgendwo auf Ihrem Computer einen Ordner mit Code, den Sie verbessern möchten
• Erstellen Sie in Ihrem neuen Ordner eine Datei mit dem Namen prompt (keine Erweiterung) und füllen Sie sie mit Anweisungen, wie Sie den Code verbessern möchten
• Führen Sie gpte <project_dir> -i mit einem relativen Pfad zu Ihrem Ordner aus
  • Zum Beispiel: gpte projects/my-old-project -i aus dem Stammverzeichnis des gpt-engineer-Verzeichnisses mit Ihrem Ordner in projects/

Benchmarken Sie benutzerdefinierte Agenten

• gpt-engineer installiert die binäre „Bench“, die Ihnen eine einfache Schnittstelle zum Benchmarking Ihrer eigenen Agent-Implementierungen mit beliebten öffentlichen Datensätzen bietet.
• Der einfachste Weg, mit dem Benchmarking zu beginnen, besteht darin, sich das Vorlagen-Repo anzusehen, das detaillierte Anweisungen und eine Agent-Vorlage enthält.
• Derzeit unterstützter Benchmark:
  • APPS
  • MBPP

Die Community hat mit der Arbeit an verschiedenen Benchmarking-Initiativen begonnen, wie in diesem Loom-Video beschrieben.

Forschung

Einige unserer Community-Mitglieder haben an verschiedenen Forschungsschwerpunkten gearbeitet, die weiterentwickelt werden könnten. Sehen Sie sich dieses Dokument an, wenn Sie interessiert sind.

Bedingungen

Indem Sie gpt-engineer ausführen, stimmen Sie unseren Bedingungen zu.

Beziehung zu gptengineer.app (GPT Engineer)

gptengineer.app ist ein kommerzielles Projekt zur automatischen Generierung von Web-Apps. Es verfügt über eine Benutzeroberfläche für technisch nicht versierte Benutzer, die mit einer Git-gesteuerten Codebasis verbunden ist. Das gptengineer.app-Team unterstützt aktiv die Open-Source-Community.

Merkmale

Vorab-Eingabeaufforderungen

Sie können die „Identität“ des KI-Agenten angeben, indem Sie den preprompts Ordner mit Ihrer eigenen Version der preprompts überschreiben. Sie können dies über das Argument --use-custom-preprompts tun.

Durch Bearbeiten der preprompts können Sie den Agenten dazu bringen, sich Dinge zwischen Projekten zu merken.

Vision

Standardmäßig erwartet gpt-engineer die Texteingabe über eine prompt . Es kann auch Bildeingaben für visionsfähige Modelle akzeptieren. Dies kann nützlich sein, um UX- oder Architekturdiagramme als zusätzlichen Kontext für GPT Engineer hinzuzufügen. Sie können dies tun, indem Sie ein Bildverzeichnis mit dem Flag —-image_directory angeben und im zweiten CLI-Argument ein visionfähiges Modell festlegen.

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

Open Source, lokale und alternative Modelle

Standardmäßig unterstützt gpt-engineer OpenAI-Modelle über die OpenAI-API oder Azure OpenAI-API sowie Anthropic-Modelle.

Mit einer kleinen zusätzlichen Einrichtung können Sie auch mit Open-Source-Modellen wie WizardCoder arbeiten. Beispielanweisungen finden Sie in der Dokumentation.

Mission

Die Mission der gpt-engineer-Community besteht darin , Tools zu pflegen, die Coding-Agent-Builder nutzen können, und die Zusammenarbeit in der Open-Source-Community zu erleichtern .

Wenn Sie daran interessiert sind, dazu beizutragen, sind wir an Ihrer Teilnahme interessiert.

Wenn Sie unsere umfassenderen Ambitionen sehen möchten, schauen Sie sich die Roadmap an und treten Sie Discord bei, um zu erfahren, wie Sie dazu beitragen können.

gpt-engineer wird von einem Vorstand aus langjährigen Mitarbeitern geleitet. Wenn Sie sich regelmäßig einbringen und Interesse daran haben, die Zukunft von gpt-engineer mitzugestalten, werden Sie für den Vorstand in Betracht gezogen.

Bedeutende Mitwirkende

• @ATorell
• @similato87
• @TheoMcCabe
• @captivus

Beispiel

reduziert.mov