機器之心報道
編輯：陳萍
(資料圖片)
想象一下這樣一個場景：創建一個軟件項目就像和好友聊天一樣簡單，你要做的就是提出需求，AI 就能幫你實現，而你不需要編寫一行代碼。
近日，一個爆火 GitHub 的項目實現了這一愿景，項目上線短短幾天，星標量已經達到 20k 左右。這個項目的名字叫 GPT-Engineer，和代碼生成類工具差不多，其能根據提示生成代碼庫（codebase）。就像前面講到的，只要你提出合理的要求，GPT-Engineer 都能完成。
項目地址：https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer
根據項目作者 Anton Osika 說法，GPT-Engineer 具有以下特點：
可以根據一個提示生成代碼庫；
提出針對任務的詳細問題；
生成的技術非常規范；
幫你編寫必要的代碼；
用戶可以添加推理步驟，進行修改，還可以在此基礎上進行實驗；
項目是開源的；
讓你在幾分鐘內完成編碼。
另外，項目主頁介紹了 GPT-Engineer 理念：
簡單易用；
靈活且易于添加新的 AI 步驟；
可以逐步構建用戶體驗：用戶可以使用高級提示，此外，用戶還可以將反饋輸送給 AI，隨著時間的推移，AI 能夠記住這些反饋；
人類和 AI 可以快速的切換，相互接手對方的任務；
所有計算都是可恢復的，并持久化到文件系統中。
為了讓大家更好的理解 GPT-Engineer，項目中還列舉了貪吃蛇游戲的例子。完成這項任務大致分為三步：第一步，告訴 GPT-Engineer 你想讓它完成的任務是什么；第二步，GPT-Engineer 會詢問一些用戶輸入的比較模糊的問題，以便更明確任務需求；第三步，GPT-Engineer 開始構建運行代碼。
首選你需要通過輸入提示，讓 GPT-Engineer 知道它自己要干什么，貪吃蛇游戲的提示大致為網頁版多人可玩的貪吃蛇游戲；使用帶有 MVC 組件的 Python 后端；請按照上述要求實現，必要時可以使用 html、js。
然后，GPT-Engineer 對任務要求進行更細致的提問，比如蛇是如何移動的？有多少玩家可以加入這個游戲？游戲狀態更新的頻率應該是多少？對于 Python 后端、HTMl 和 JavaScript 代碼的組織是否有任何特定的要求等等。
值得注意的是，GPT-Engineer 不是無條件地詢問這些問題，而是采用 QA 的方式來確定需要澄清的缺失細節。
上述問題明確之后，GPT-Engineer 就能按照用戶要求生成多人玩貪吃蛇游戲的代碼：
整個過程可概括為：（1）需求細化階段和（2）軟件構建階段，這兩個階段的流程圖如下所示：
需求細化階段
軟件構建階段
項目一出，網友不禁贊嘆：GPT-Engineer 真是殺瘋了，用戶只需使用提示指定自己想要構建的內容，AI 智能體就會構建整個代碼庫。
不過也有網友上手體驗了一番，表示 GPT-Engineer 可以快速為用戶開發一個 currency_converter，但是不能正確地編寫一個 pomodoro_timer。
不管怎樣，想要嘗試的小伙伴，可以上手一試了。更多使用、配置信息，可參考原項目。
參考鏈接：https://www.linkedin.com/pulse/conversational-code-exploration-gpt-engineer-tom-glaser/
關鍵詞：
營業執照公示信息
