撰稿 | 王瑞平
既AutoGPT之後，GPT家族又添GPT-Engineer新成員。
它與其他GPT家族成員一樣，具備產生整個程式碼庫、學習你的程式碼風格、易於調整、擴充的能力，而這些都是由使用者指令觸發的。這下，程式設計師又要失業了。
#簡單易用、靈活、易於添加新的AI步驟是GPT-Engineer最強的優勢。
使用者可以使用進階提示，讓AI逐步建立使用者體驗，並將回饋傳送回去。隨著時間的推移，AI能夠記住這些回饋。
GPT-Engineer於6月11日閃亮登場，是由Depict創辦人兼技術長Anton Osika開發，供程式設計師進行AI程式設計工具。
上線僅一週多的時間，GPT-Engineer就在GitHub上狂飆，迅速斬獲30k星。
#根據Anton Osika 的推文介紹，在使用GPT-Engineer 時，你可以：
#如前所述，GPT-Engineer最大的優勢還在於能夠根據提示詞生成整個程式碼庫。
#網友都躍躍欲試，並在互動區評論道：「這看起來太棒了，要試一試嗎？」
小編不禁感嘆，這讓我們離AGI又近了一步...
我們也實測了項目中列舉的貪食蛇遊戲例子，現在描述出來，便於大家理解：
完成任務大概分3步：
1）告訴GPT-Engineer你想讓它完成什麼；
2）GPT-Engineer詢問使用者輸入模糊的問題，以便更明確任務需求;
3）GPT-Engineer開始建立運行程式碼。
#首先，你需要透過輸入提示，讓GPT-Engineer知道要幹嘛。
貪吃蛇遊戲的提示詞大致為「網頁版多人可玩的貪吃蛇遊戲」。 Python後端採用具有MVC組件的系統，並在需要時使用html和js技術。
#然後，GPT-Engineer對任務要求進行更細緻的提問，例如蛇是如何移動的？有多少玩家可以加入這個遊戲？遊戲狀態更新頻率是多少？
值得注意的是，GPT-Engineer不是無條件地詢問這些問題，而是採用QA方式來確定需要澄清的缺失細節。
上述問題明確之後，GPT-Engineer 就能依照使用者要求產生多人玩貪吃蛇遊戲的程式碼。
GitHub上不僅公開了從輸入到輸出的整個程式設置，還重點介紹了系統是如何記住程式碼的：
這項特殊的功能便於系統更容易了解你的喜好，在進行類似操作時提升生成程式碼的效率和準確度。
在這裡，不得不提及專案的獨特之處，即，當使用者輸入自己的需求時，GPT-Engineer並不會直接接受，而是會根據自己的判斷提出問題，幫助程式設計師彌補缺少的細節。
這個過程分為兩個步驟進行：
（1）需求細化
（2）軟體建構
1）使用者提供的包含需求和問題指示的資料夾被提交給GPT-Engineer，並放置在GPT初始訊息中；
2）系統接收GPT-4的回饋，了解需要澄清的問題並提示使用者；
3）GPT-Engineer將此流程循環，解釋所有問題直到GPT -4「滿意」為止。
1）上個階段提煉出的使用者需求被打包，並與GPT系統提示和另外一套用戶輸出指示一起包裝起來。
2）GPT-Engineer接收來自GPT-4的回應，然後建立原始碼文件，為使用者提供指令。
GitHub上也著重強調了GPT-Engineer的主要專案理念：
你只要用Google登錄，便可以輕易操作，輸入提示字後就能產生整個程式碼庫。
系統能夠自動記憶你的操作，並模仿你的風格完成整個專案；
#AutoGPT之後，AI程式碼產生工具GPT-Engineer火爆全網。
作為一款能根據指示產生程式碼的AI工具，它可以學習不同的程式碼風格，並在短時間內幫助你完成程式設計專案。全過程由需求細化促進階段和軟體建置階段組成。
專案最獨特之處在於：開發者在文字檔案中提交需求，GPT-Engineer不是無條件接受這些要求，而是提出許多詳細的問題來讓程式設計師澄清缺失的細節。
我們在Anton Osika的貼文下蒐集到部分網友的留言：
「額外功能：像真正的顧問工程師一樣，承諾太多、交付不足。 」
部分網友也在評論區展示出類似的應用：「這很酷，我在研發一些類似的應用dev-GPT。」
小編對此還去親測了一番：此款應用程式能夠像真正的Python開發者一樣自動擷取用戶需求，輸出你想要的程序，在GitHub上斬獲了153k星。
#“GPT-Engineer是遊戲改變者”，這句話是由用戶OxVivek所說。我很想知道它相對於smol帶來的創新點，迫不及待地想在幾分鐘內完成程式設計專案。 」
GPT-Engineer預示著未來創造軟體將進入全新的人機互動時代。此外，網友提到的dev-GPT、Auto-GPT、smol等也能夠輸出你想要的程式碼，你可以根據需求選擇最適合的一款應用程式。
以上是程式版GPT狂飆30顆星，AutoGPT危險了！的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
