DeveloperGPT
v0.7.5
DeveloperGPT 是一款由 LLM 支援的命令列工具，可使用自然語言來進行終端命令和終端內聊天。 DeveloperGPT 預設由Google Gemini 1.5 Flash 提供支持，但也支援Google Gemini 1.0 Pro、OpenAI GPT-3.5 和GPT-4、Anthropic Claude 3 Haiku 和Sonnet、託管在Hugging Face 上的開放法學碩士（Zephyr、Gemma、Mistral）以及量化Mistral-7B-指示在設備上離線運作。
截至 2024 年 6 月，當使用 Google Gemini 1.5 Pro（預設使用）或 Google Gemini 1.0 Pro 時，DeveloperGPT 完全免費，每分鐘最多 15 個請求。
使用--model標誌在不同的 LLM 之間切換： developergpt --model [llm_name] [cmd, chat]
| 型號 | 來源 | 細節 |
|---|---|---|
| Gemini Pro 、 Gemini Flash （預設） | Google Gemini 1.0 Pro、Gemini 1.5 Flash | 免費（最多 15 個請求/分鐘），需要 Google AI API 金鑰 |
| GPT35、GPT4 | 開放人工智慧 | 按使用量付費，需要 OpenAI API 金鑰 |
| 俳句、十四行詩 | 人擇（克勞德 3） | 按使用量付費，需要 Anthropic API 金鑰 |
| 和風 | Zephyr7B-測試版 | 免費、開放的法學碩士、擁抱人臉推理 API |
| 傑瑪，傑瑪基地 | Gemma-1.1-7B-指令，Gemma-基礎 | 免費、開放的法學碩士、擁抱人臉推理 API |
| 米斯特拉爾-Q6、米斯特拉爾-Q4 | 量化 GGUF Mistral-7B-指令 | 免費、開放式法學碩士、離線、設備上 |
| 米斯特拉爾 | Mistral-7B-指令 | 免費、開放的法學碩士、擁抱人臉推理 API |
mistral-q6和mistral-q4是使用 llama.cpp 在裝置上本地運行的量化 GGUF Mistral-7B-Instruct LLM（分別為 Q6_K 量化模型和 Q4_K 量化模型）。這些 LLM 可以在沒有專用 GPU 的機器上運行 - 有關更多詳細信息，請參閱 llama.cpp。DeveloperGPT 有 2 個主要功能。
用法： developergpt cmd [your natural language command request]
# Example
$ developergpt cmd list all git commits that contain the word llm
使用developergpt cmd --fast可以更快地取得指令，無需任何解釋（使用--fast平均約 1.6 秒，而使用常規指令平均約 3.2 秒）。 DeveloperGPT 在--fast模式下提供的命令可能不太準確 - 有關更多詳細信息，請參閱 DeveloperGPT 自然語言到終端命令的準確性。
# Fast Mode: Commands are given without explanation for faster response
$ developergpt cmd --fast [your natural language command request]使用developergpt --model [model_name] cmd來使用不同的LLM而不是Gemini Flash（預設使用）。
# Example: Natural Language to Terminal Commands using the GPT-3.5 instead of Gemini Flash
$ developergpt --model gpt35 cmd [your natural language command request]用法： developergpt chat
# Chat with DeveloperGPT using Gemini 1.5 Flash (default)
$ developergpt chat
使用developergpt --model [model_name] chat來使用不同的LLM。
# Example
$ developergpt --model mistral chat未實施聊天審核 - 您的所有聊天訊息均應遵循所用法學碩士的使用條款。
DeveloperGPT不得用於所用法學碩士使用條款禁止的任何目的。此外，DeveloperGPT 本身（除了法學碩士）是一個概念驗證工具，並不打算用於任何嚴肅或商業工作。
pip install -U developergpt # see available commands
$ developergpt DeveloperGPT 的準確性會根據所使用的 LLM 以及模式（ --fast與常規）而有所不同。下面顯示的是不同 LLM 在一組 85 個自然語言命令請求上的 Top@1 準確率（這不是嚴格的評估，但它給出了粗略的準確度）。 CLI v1.0.1 中的 Github CoPilot 也包含在內以進行比較。
預設情況下，DeveloperGPT 使用 Google Gemini 1.5 Flash。要使用 Gemini 1.0 Pro 或 Gemini 1.5 Flash，您需要一個 API 金鑰（每分鐘最多可免費使用 15 次查詢）。
GOOGLE_API_KEY環境變數。您只需執行一次此操作。 # set Google API Key (using zsh for example)
$ echo ' export GOOGLE_API_KEY=[your_key_here] ' >> ~ /.zshenv
# reload the environment (or just quit and open a new terminal)
$ source ~ /.zshenv若要使用 Hugging Face 上託管的開放式 LLM（例如 Gemma 或 Mistral），您可以選擇將 Hugging Face Inference API 令牌設定為HUGGING_FACE_API_KEY環境變數。有關更多詳細信息，請參閱 https://huggingface.co/docs/api-inference/index。
要使用量化的 Mistral-7B-Instruct，只需使用--offline標誌來執行 DeveloperGPT。這將在首次運行時下載模型，並在以後的任何運行中在本地使用它（首次使用後不需要互聯網連接）。無需特殊設定。
developergpt --offline chat要使用 GPT-3.5 或 GPT-4，您將需要 OpenAI API 金鑰。
OPENAI_API_KEY環境變數。您只需執行一次此操作。 要使用 Anthropic Claude 3 Sonnet 或 Haiku，您將需要 Anthropic API 金鑰。
ANTHROPIC_API_KEY環境變數。您只需執行一次此操作。截至 2024 年 6 月，Google Gemini 1.0 Pro 和 Gemini 1.5 Flash 可免費使用每分鐘最多 15 個查詢。欲了解更多信息，請參閱：https://ai.google.dev/pricing
截至 2024 年 6 月，使用 Hugging Face Inference API 託管的法學碩士是免費的，但費率有限。有關更多詳細信息，請參閱 https://huggingface.co/docs/api-inference/index。
Mistral-7B-Instruct 可免費使用並在裝置上本地運行。
您可以在此處監控您的 OpenAI API 使用情況：https://platform.openai.com/account/usage。使用 GPT-3.5 的每個查詢的平均成本 < 0.1 美分。不建議使用 GPT-4，因為 GPT-3.5 更具成本效益，並且對於大多數命令都可以實現非常高的準確度。
您可以在此處監控您的 Anthropic API 使用情況：https://console.anthropic.com/settings/plans。使用 Claude 3 Haiku 的每次查詢的平均成本 < 0.1 美分。有關定價詳細信息，請參閱 https://www.anthropic.com/api。
閱讀 CONTRIBUTING.md 檔案。
