GPT Engineer｜代码项目自动生成工具

该插件比较强大，可以快速生成Github代码库，并且可以学习你的编码风格。指定您想要构建的内容，AI会根据你的要求进行构建。

这个项目独特地方在于，开发者在文本文件中提交需求，GPT-Engineer 不是无条件接受这些要求，而是提出许多详细的问题来让程序员澄清缺失的细节。

翻译成人话：可以自己写你想要什么，然后让AI来帮你写代码，期间如果需要调整什么之类的，AI会问你，你根据他的问题进行回复即可生成完整的代码仓库。

项目原理

整个过程分两个阶段执行，即需求细化促进阶段和软件构建阶段。

需求细化促进

用户提供的包含软件需求的文本文件被提交给 GPT-Engineer，并被放置在 OpenAI 的 GPT 的初始消息中，同时还包括确定澄清问题的指示。

GPT-Engineer 系统接收来自 OpenAI GPT-4 的反馈，了解哪些需求需要澄清，并回应提示用户澄清的问题。

GPT-Engineer 会将这一过程循环，直到所有问题澄清到 OpenAI GPT-4 满意为止。

软件构建

前一阶段提炼的需求被打包，并与 OpenAI 的 GPT 指令（即系统提示）和另外一套 GPT-Engineer 希望看到的输出指令（即用户提示）一起包装起来。

GPT-Engineer 收到来自 OpenAI GPT-4 的响应，然后…

GPT-Engineer 为用户提供指令的软件项目创建源代码文件。

项目理念

• 简单获得价值
• 灵活且易于添加新的“AI步骤”。
• 逐步建立以下用户体验：
  • 高级提示
  • 向AI提供反馈，它会随着时间的推移记住
• AI与人类之间快速交接
• 简单，所有计算都是“可恢复”的，并持久化到文件系统。

项目仓库

GitHub：AntonOsika/gpt-engineer

网络问题

在安装过程中，你可能即便开启了魔法上网也无法下载一些编程依赖库，关于魔法上网的相关配置问题不方便在站内讲解，请自行查看【魔法上网】的教程内容。

安装教程

如果您是初学者，对于命令行不太理解，那么请按下键盘上的Win键+R键后，在弹出的新窗口内输入CMD并按下回车，打开CMD窗口，按顺序执行如下的每一条命令。

首先我们需要确认一个工作目录，用来存放该项目的相关环境依赖文件。本站所选择的目录为D盘的根目录下openai.wiki文件夹，完整路径为：D:\openai.wiki。

检测D盘是否在openai.wiki目录，没有则创建该文件夹。

if not exist D:\openai.wiki mkdir D:\openai.wiki

强制切换工作路径为D盘的openai.wiki文件夹。

cd /d D:\openai.wiki

拉取该项目的Github仓库文件，将其下载至openai.wiki文件夹内。

git clone https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer.git

环境部署

在CMD中执行下面的命令行，创建Conda虚拟环境至该项目的目录中，方便日后重装系统也能够正常使用，无需重新部署环境。

conda create -y -p D:\openai.wiki\gpt-engineer\ENV

初始化Conda环境，防止后续操作可能存在报错等问题。

conda init cmd.exe

激活已创建的Conda环境，这样我们可以将我们后续所需要的所有环境依赖都安装至此环境下。

conda activate D:\openai.wiki\gpt-engineer\ENV

执行如下命令，安装访项目的相关依赖库。

pip install gpt-engineer

详细安装过程如下：

(D:\openai.wiki\GPT_Engineer\ENV) D:\openai.wiki\GPT_Engineer>pip install gpt-engineer
Collecting gpt-engineer
  Downloading gpt_engineer-0.0.6-py3-none-any.whl (13 kB)
Collecting ruff==0.0.272
  Downloading ruff-0.0.272-py3-none-win_amd64.whl (5.7 MB)
     |████████████████████████████████| 5.7 MB 726 kB/s
Collecting typer==0.9.0
  Downloading typer-0.9.0-py3-none-any.whl (45 kB)
     |████████████████████████████████| 45 kB 192 kB/s
Collecting termcolor==2.3.0
  Using cached termcolor-2.3.0-py3-none-any.whl (6.9 kB)
Collecting pytest==7.3.1
  Downloading pytest-7.3.1-py3-none-any.whl (320 kB)
     |████████████████████████████████| 320 kB 204 kB/s
Collecting black==23.3.0
  Downloading black-23.3.0-cp39-cp39-win_amd64.whl (1.3 MB)
     |████████████████████████████████| 1.3 MB ...
Collecting mypy==1.3.0
  Downloading mypy-1.3.0-cp39-cp39-win_amd64.whl (8.9 MB)
     |████████████████████████████████| 8.9 MB 656 kB/s
Collecting pre-commit==3.3.3
  Downloading pre_commit-3.3.3-py2.py3-none-any.whl (202 kB)
     |████████████████████████████████| 202 kB 409 kB/s
Collecting openai==0.27.8
  Downloading openai-0.27.8-py3-none-any.whl (73 kB)
     |████████████████████████████████| 73 kB 1.8 MB/s
Collecting platformdirs>=2
  Downloading platformdirs-3.8.0-py3-none-any.whl (16 kB)
Collecting pathspec>=0.9.0
  Downloading pathspec-0.11.1-py3-none-any.whl (29 kB)
Collecting typing-extensions>=3.10.0.0
  Using cached typing_extensions-4.6.3-py3-none-any.whl (31 kB)
Collecting packaging>=22.0
  Using cached packaging-23.1-py3-none-any.whl (48 kB)
Collecting tomli>=1.1.0
  Using cached tomli-2.0.1-py3-none-any.whl (12 kB)
Collecting mypy-extensions>=0.4.3
  Downloading mypy_extensions-1.0.0-py3-none-any.whl (4.7 kB)
Collecting click>=8.0.0
  Using cached click-8.1.3-py3-none-any.whl (96 kB)
Collecting aiohttp
  Downloading aiohttp-3.8.4-cp39-cp39-win_amd64.whl (323 kB)
     |████████████████████████████████| 323 kB 261 kB/s
Requirement already satisfied: requests>=2.20 in c:\users\opena\miniconda3\lib\site-packages (from openai==0.27.8->gpt-engineer) (2.25.1)
Requirement already satisfied: tqdm in c:\users\opena\miniconda3\lib\site-packages (from openai==0.27.8->gpt-engineer) (4.61.2)
Collecting pyyaml>=5.1
  Downloading PyYAML-6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl (151 kB)
     |████████████████████████████████| 151 kB 328 kB/s
Collecting nodeenv>=0.11.1
  Downloading nodeenv-1.8.0-py2.py3-none-any.whl (22 kB)
Collecting identify>=1.0.0
  Downloading identify-2.5.24-py2.py3-none-any.whl (98 kB)
     |████████████████████████████████| 98 kB 544 kB/s
Collecting cfgv>=2.0.0
  Downloading cfgv-3.3.1-py2.py3-none-any.whl (7.3 kB)
Collecting virtualenv>=20.10.0
  Downloading virtualenv-20.23.1-py3-none-any.whl (3.3 MB)
     |████████████████████████████████| 3.3 MB 364 kB/s
Collecting pluggy<2.0,>=0.12
  Downloading pluggy-1.2.0-py3-none-any.whl (17 kB)
Collecting iniconfig
  Downloading iniconfig-2.0.0-py3-none-any.whl (5.9 kB)
Collecting exceptiongroup>=1.0.0rc8
  Using cached exceptiongroup-1.1.1-py3-none-any.whl (14 kB)
Collecting colorama
  Using cached colorama-0.4.6-py2.py3-none-any.whl (25 kB)
Requirement already satisfied: setuptools in c:\users\opena\miniconda3\lib\site-packages (from nodeenv>=0.11.1->pre-commit==3.3.3->gpt-engineer) (52.0.0.post20210125)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\opena\miniconda3\lib\site-packages (from requests>=2.20->openai==0.27.8->gpt-engineer) (2021.5.30)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in c:\users\opena\miniconda3\lib\site-packages (from requests>=2.20->openai==0.27.8->gpt-engineer) (1.26.6)
Requirement already satisfied: chardet<5,>=3.0.2 in c:\users\opena\miniconda3\lib\site-packages (from requests>=2.20->openai==0.27.8->gpt-engineer) (4.0.0)
Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in c:\users\opena\miniconda3\lib\site-packages (from requests>=2.20->openai==0.27.8->gpt-engineer) (2.10)
Collecting filelock<4,>=3.12
  Using cached filelock-3.12.2-py3-none-any.whl (10 kB)
Collecting distlib<1,>=0.3.6
  Downloading distlib-0.3.6-py2.py3-none-any.whl (468 kB)
     |████████████████████████████████| 468 kB 312 kB/s
Collecting frozenlist>=1.1.1
  Downloading frozenlist-1.3.3-cp39-cp39-win_amd64.whl (34 kB)
Collecting charset-normalizer<4.0,>=2.0
  Downloading charset_normalizer-3.1.0-cp39-cp39-win_amd64.whl (97 kB)
     |████████████████████████████████| 97 kB 1.1 MB/s
Collecting aiosignal>=1.1.2
  Using cached aiosignal-1.3.1-py3-none-any.whl (7.6 kB)
Collecting async-timeout<5.0,>=4.0.0a3
  Using cached async_timeout-4.0.2-py3-none-any.whl (5.8 kB)
Collecting yarl<2.0,>=1.0
  Downloading yarl-1.9.2-cp39-cp39-win_amd64.whl (61 kB)
     |████████████████████████████████| 61 kB 241 kB/s
Collecting attrs>=17.3.0
  Using cached attrs-23.1.0-py3-none-any.whl (61 kB)
Collecting multidict<7.0,>=4.5
  Downloading multidict-6.0.4-cp39-cp39-win_amd64.whl (28 kB)
Installing collected packages: multidict, frozenlist, yarl, platformdirs, filelock, distlib, colorama, charset-normalizer, attrs, async-timeout, aiosignal, virtualenv, typing-extensions, tomli, pyyaml, pluggy, pathspec, packaging, nodeenv, mypy-extensions, iniconfig, identify, exceptiongroup, click, cfgv, aiohttp, typer, termcolor, ruff, pytest, pre-commit, openai, mypy, black, gpt-engineer
Successfully installed aiohttp-3.8.4 aiosignal-1.3.1 async-timeout-4.0.2 attrs-23.1.0 black-23.3.0 cfgv-3.3.1 charset-normalizer-3.1.0 click-8.1.3 colorama-0.4.6 distlib-0.3.6 exceptiongroup-1.1.1 filelock-3.12.2 frozenlist-1.3.3 gpt-engineer-0.0.6 identify-2.5.24 iniconfig-2.0.0 multidict-6.0.4 mypy-1.3.0 mypy-extensions-1.0.0 nodeenv-1.8.0 openai-0.27.8 packaging-23.1 pathspec-0.11.1 platformdirs-3.8.0 pluggy-1.2.0 pre-commit-3.3.3 pytest-7.3.1 pyyaml-6.0 ruff-0.0.272 termcolor-2.3.0 tomli-2.0.1 typer-0.9.0 typing-extensions-4.6.3 virtualenv-20.23.1 yarl-1.9.2

执行如下命令，强制切换至项目路径内。

cd /d D:\openai.wiki\gpt-engineer

执行如下代码，自动安装该项目的相关依赖。

pip install .

通过CMD添加关于OPENAI的环境变量API Key密钥。

setx OPENAI_API_KEY "你的API Key"

比如本站使用的Key后的格式如下，请根据自身需求修改：

setx OPENAI_API_KEY "sk-0zzJlU3PmmSy*****WVxT3BlbkFJsNoPyJuo0Yf1E8XxzuZl"

补充说明：官方建议填写GPT-4的API，这样一般来说生成的代码是可以直接跑通的，如果你使用GPT-3.5的API可能无法跑通，需要反正改BUG调试很多次，毕竟GPT-3.5是没有GPT-4智能的。

使用教程｜准备阶段

因为这个项目的主要功能是用来写代码，所以我们需要先设置一个目录，用来生成代码，以及设置相关文件，以下是详细的使用方法。

首先我们执行如下代码，将会自动在该目录下创建一个名为Snake的文件夹，用来存放代码贪吃蛇项目的相关文件。

mkdir D:\openai.wiki\gpt-engineer\projects\Snake

在创建完成项目的文件夹之后，我们还需要在该文件夹内创建一个名为prompt的空文件，里面没有任何内容。

fsutil file createnew D:\openai.wiki\gpt-engineer\projects\Snake\prompt 0

运行如下命令，打开我们刚刚创建的空白prompt文件。

start D:\openai.wiki\gpt-engineer\projects\Snake\prompt

此时我们可以在文件内编写想要用代码来完成的内容，越为具体越好，写完之后记得保存文件。

用Python写一个贪吃蛇游戏，游戏规则如下：
1.贪吃蛇由一条蛇组成，最初是由三个方块组成，每个方块都有一个小点。
2.蛇可以通过键盘控制向上、下、左、右方向移动。
3.游戏区域内会有一些食物，当蛇吃到食物时，它就会变长一格，同时得分也会增加。
4.如果蛇撞到墙壁或者它自己的身体，那么游戏就会结束。
5.蛇的长度越长，游戏难度就越大，因为蛇会越来越难控制。 希望这些规则能够帮助你更好地了解贪吃蛇游戏。

好了，我们已经完成了所有的准备工作，下面是生成代码的部分。

使用教程｜代码生成

执行以下命令，将会使用gpt-engineer自动按要求生成代码。

gpt-engineer projects/Snake

理论上是直接就可以生成了的，但站长遇到以下报错。大概率是因为类型的问题，但是查了一下官方的仓库问题解决，没有人遇到过这个问题，那站长就手动修改一下吧，将collect.py的feedback: str | None更改为feedback: str试一下。

(D:\openai.wiki\gpt-engineer\ENV) D:\openai.wiki\gpt-engineer>gpt-engineer projects/Snake
Traceback (most recent call last):
  File "c:\users\opena\miniconda3\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main
    return _run_code(code, main_globals, None,
  File "c:\users\opena\miniconda3\lib\runpy.py", line 87, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "C:\Users\openA\miniconda3\Scripts\gpt-engineer.exe\__main__.py", line 4, in <module>
  File "c:\users\opena\miniconda3\lib\site-packages\gpt_engineer\main.py", line 11, in <module>
    from gpt_engineer.collect import collect_learnings
  File "c:\users\opena\miniconda3\lib\site-packages\gpt_engineer\collect.py", line 19, in <module>
    class Learning:
  File "c:\users\opena\miniconda3\lib\site-packages\gpt_engineer\collect.py", line 25, in Learning
    feedback: str | None
TypeError: unsupported operand type(s) for |: 'type' and 'NoneType'

可以跑通了，但是又遇到了新问题，可能因为站长用的是GPT-3.5的API Key的关系，所以出现如下报错。唉，这个实在是没有办法了，站长具有GPT-4权限的API账号被封了，还在发邮件交涉。

(D:\openai.wiki\gpt-engineer\ENV) D:\openai.wiki\gpt-engineer>gpt-engineer projects/Snake
INFO:openai:error_code=model_not_found error_message="The model 'gpt-4' does not exist" error_param=model error_type=invalid_request_error message='OpenAI API error received' stream_error=False
Model gpt-4 not available for provided API key. Reverting to gpt-3.5-turbo. Sign up for the GPT-4 wait list here: https://openai.com/waitlist/gpt-4-api

如果你能够正常跑的通，那么将会在项目文件夹下生成相关的代码了，继续往后跑就行，没有什么难度。

总结

其实站长的GPT-4权限账号被封了半个月了，真的烦，好多东西都用不了。正规花钱买充值的，却不能用，真让人心寒啊。

关于这个项目，其实跑个Demo还行，如果用来真的搞项目，可能并不是很好用，而且GPT-4的API额度还挺贵的。本来没想写这个东西的，但是架不住这个项目太火了。几天不见，这个项目已经32K的Star了，这个数字还是非常恐怖的。

以后关于用AI来编程肯定是个趋势，就像这个项目一样，只需要不断对话，告诉项目你想要的是什么就可以了，但这只是趋势，不是现在。