gpt-engineer：通过自然语言生成和优化代码的开源工具

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• GPT Engineer官网地址：https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer

gpt-engineer 是一个基于终端的实验平台，专为探索AI软件工程师的潜力而设计。它允许用户通过自然语言描述软件需求，并观察AI如何自动生成和执行代码。与商业化的gptengineer.app不同，gpt-engineer更注重开源社区的协作和实验性。

GPT Engineer的核心功能

自然语言编程：通过简单的文本文件描述软件需求，AI自动生成代码。
代码改进：提供现有代码的改进建议，帮助优化项目。
多模型支持：支持OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic等多种AI模型。
本地模型运行：通过额外配置，支持运行开源模型如WizardCoder。
视觉输入：支持图像输入，适用于需要UX或架构图的项目。

GPT Engineer的使用案例

快速原型开发：通过自然语言描述，快速生成项目原型。
代码优化：对现有代码进行自动化改进，提升代码质量。
教育与学习：帮助学生和开发者理解AI在编程中的应用。
开源社区协作：为开源项目提供自动化代码生成工具。

如何使用GPT Engineer

安装：通过`python -m pip install gpt-engineer`安装稳定版本，或通过`git clone`和`poetry install`进行开发版安装。
设置API密钥：通过环境变量或`.env`文件配置API密钥。
创建新项目：在项目文件夹中创建`prompt`文件，填写需求后运行`gpte \\u003cproject_dir\\u003e`。
改进现有代码：在项目文件夹中创建`prompt`文件，填写改进需求后运行`gpte \\u003cproject_dir\\u003e -i`。

GPT Engineer常见问题：

Q:: gpt-engineer和gptengineer.app有什么区别？
A: gpt-engineer是一个开源的终端实验平台，而gptengineer.app是一个商业化的Web应用生成服务，两者功能和使用场景不同。
Q:: 如何运行本地模型？
A: 通过额外配置，可以运行开源模型如WizardCoder，具体操作请参考文档。
Q:: 是否支持图像输入？
A: 是的，gpt-engineer支持图像输入，适用于需要UX或架构图的项目。