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gpt engineer

その他のソースコード

v0.3.1

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gptエンジニア

OG コード生成実験プラットフォーム!

独自のマネージドサービスの進化を探している場合は、gptengineer.app をチェックしてください。

適切に管理されたハッキング可能な CLI を探している場合は、aider をチェックしてください。

gpt-engineer を使用すると、次のことが可能になります。

ソフトウェアを自然言語で指定する
AI がコードを書いて実行する様子を座って観察しましょう
AIに改善を依頼する

はじめる

gpt エンジニアをインストールする

安定版リリースの場合:

python -m pip install gpt-engineer

開発用:

git clone https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer.git
cd gpt-engineer
poetry install
仮想環境をアクティブにするためのpoetry shell

私たちは Python 3.10 ～ 3.12 を積極的にサポートしています。 Python 3.8 ～ 3.9 をサポートする最後のバージョンは 0.2.6 でした。

APIキーの設定

次のいずれかを選択します。

環境変数をエクスポートします (ターミナルを起動するたびに実行する必要がないように、これを .bashrc に追加できます)
- export OPENAI_API_KEY=[your api key]
.env ファイル:
- .env.templateのコピーを.envという名前で作成します。
- .env に OPENAI_API_KEY を追加します
カスタムモデル:
- ドキュメントを参照し、ローカルモデル、Azure などをサポートします。

Windows の使用方法については、Windows README を確認してください。

他の実行方法:

Docker を使用する (手順)
ブラウザですべてを実行します。

新しいコードを作成する (デフォルトの使用法)

コンピューター上の任意の場所にプロジェクト用の空のフォルダーを作成します
新しいフォルダー内にpromptという名前のファイル (拡張子なし) を作成し、指示を入力します。
フォルダーへの相対パスを指定してgpte <project_dir>を実行します
- 例: gpt-engineer ディレクトリのルートからのgpte projects/my-new-projectと、 projects/内の新しいフォルダー

既存のコードを改善する

コンピューター上の任意の場所で、改善したいコードが含まれるフォルダーを見つけます。
新しいフォルダー内にpromptという名前のファイル (拡張子なし) を作成し、コードを改善する方法の指示をそのファイルに記入します。
フォルダーへの相対パスを指定してgpte <project_dir> -iを実行します。
- 例: gpt-engineer ディレクトリのルートからのgpte projects/my-old-project -iとprojects/内のフォルダー

カスタムエージェントのベンチマーク

gpt-engineer はバイナリ「ベンチ」をインストールします。これにより、一般的な公開データセットに対して独自のエージェント実装をベンチマークするためのシンプルなインターフェイスが提供されます。
ベンチマークを開始する最も簡単な方法は、詳細な手順とエージェントテンプレートが含まれるテンプレートリポジトリを確認することです。
現在サポートされているベンチマーク:
- アプリ
- MBPP

この Loom ビデオで説明されているように、コミュニティはさまざまなベンチマークへの取り組みを開始しています。

研究

私たちのコミュニティのメンバーの中には、さらに発展させることができるさまざまな研究概要に取り組んでいる人もいます。興味があればこのドキュメントを参照してください。

条項

gpt-engineer を実行すると、規約に同意したことになります。

gptengineer.app (GPT エンジニア) との関係

gptengineer.app は、Web アプリを自動生成する商用プロジェクトです。 Git で制御されたコードベースに接続する非技術ユーザー向けの UI が特徴です。 gptengineer.app チームは、オープンソースコミュニティを積極的にサポートしています。

特徴

プレプロンプト

AI エージェントの「ID」を指定するには、 prepromptsフォルダーを独自のバージョンのprepromptsでオーバーライドします。 --use-custom-preprompts引数を使用してこれを行うことができます。

prepromptsを編集すると、プロジェクト間でエージェントに内容を記憶させることができます。

ビジョン

デフォルトでは、gpt-engineer はpromptファイルを介したテキスト入力を期待します。ビジョン対応モデルの画像入力も受け入れることができます。これは、GPT エンジニアの追加コンテキストとして UX またはアーキテクチャ図を追加する場合に役立ちます。これを行うには、 —-image_directoryフラグを使用してイメージディレクトリを指定し、2 番目の CLI 引数にビジョン対応モデルを設定します。

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