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GPT-一夜之间爆炸，一个提示生成了整个代码库，飓风19k星
2023/6/22 18:01:06 主编：孟泽
用嘴写代码指日可待！ AI代码生成明星项目GPT-一夜爆红，短短几天就获得19k星。
之后，又一个明星项目诞生了！
GPT-一夜之间火遍全网，该项目已经获得了19k star。
这是一个根据指令生成代码的AI工具。 你只需要“动动嘴”，就可以直接构建整个代码库。
项目地址：/gpt-
甚至，它可以学习您的编码风格，让您在短短几分钟内完成编码项目。
网友表示，我们离AGI又近了一步。
程序员将再次被淘汰。
创建代码库的一句话提示
短短一周时间，GPT-人气飙升，吸引众多开发者围观。
它有多有吸引力？
该项目主要作者Anton Osika于6月11日首次推出GPT-，并介绍了这款AI工具的最大特点：
- 通过一个提示生成代码库
- 提出需要澄清的问题
- 生成技术规格
- 编写所有必要的代码
- 轻松添加您自己的推理步骤、修改和实验
- 项目开源
- 让您在几分钟内完成编码
想象一下，未来，不用写一行代码，创建一个项目就像和朋友聊天一样简单。
这不仅仅是一个项目，更是对未来的一瞥。
GPT-预示着未来的软件创作将是一个人机交流的时代。
另外，根据GPT-主项目概念的介绍：
- 简单易用，能够为用户提供价值；
- 灵活、方便地添加新的“AI步骤”；
- 支持高级提示，可以记住用户反馈；
- 可以在AI和人类之间快速切换；
- 所有计算都是“可恢复的”并保存到文件系统中。
这个项目的独特之处在于开发人员以文本文件的形式提交需求，而GPT——它不是无条件接受这些需求，而是向程序员提出许多详细的问题，以澄清缺失的细节。
整个过程分两个阶段执行，即（1）需求细化推进阶段和（2）软件构建阶段。
第一阶段的步骤是：
用户提供的包含软件需求的文本文件将提交给 GPT，并连同用于识别澄清问题的说明一起放置在 GPT 的初始消息中。
GPT 系统接收来自 GPT-4 的反馈，了解哪些需求需要澄清，并回答提示用户澄清的问题。
GPT-将循环这个过程，直到所有问题都得到澄清并令 GPT-4 满意为止。
第二阶段的步骤是：
将前一阶段细化的需求与GPT指令（即系统提示）和另一组类似GPT的输出指令（即用户提示）打包在一起。
GPT-收到了 GPT-4 的回复，并且...
GPT - 为向用户提供说明的软件项目创建源代码文件。
吃蛇实践练习
说了这么多，不如去尝试一下。 制作一款多人贪吃蛇网页版游戏。
您只需要输入一些关键提示：
使用带有 MVC 组件的后端，视图需要将状态传输给所有玩家，直接使用您生成的代码运行 html 和 js。
对于这个游戏代码生成，GPT-会让你继续回答一些细节问题。
游戏规则和机制：准确给出蛇如何移动、生长以及与其他玩家互动的方式，是否有任何能力提升或特殊的游戏元素？
玩家连接：有多少玩家可以加入游戏，是否有大厅或配对？
游戏状态更新：游戏状态更新的频率、状态传输给玩家的频率以及延迟率是多少？
用户界面：游戏界面是什么样的？ 有什么特殊的设计需求和偏好吗？
游戏控制：玩家如何控制蛇？ 还有其他控制或设置吗？
游戏结束条件：游戏如何结束？ 有评分系统或排行榜吗？
代码结构：对后端、HTML、代码的组织有什么具体要求吗？
当你简单地回答这些问题时，GPT-基于这些信息，它给出了实现目标所需的文件、类和方法的列表。
具体步骤来得匆忙。
最后一个完美的贪吃蛇游戏的代码就完成了。
网友热议
网友们表示，“澄清问题”才是真正让 GPT- 脱颖而出的地方，因为修复生成代码中的问题往往比编写代码本身需要更多的时间。 这似乎是朝着正确方向迈出的一大步。
我希望我在学校的时候有这样的武器。
一些网友对 GPT- 和 GPT-4 的区别感到困惑。
然而，尽管这个项目很受欢迎，但一位网友测试了GPT-并给出了他的经验：
难以设置
实际上并不创建文件，只是让您从命令行运行一次（即无调试）
相当于能力
总之，理想是丰满的，现实是骨感的。
有网友指出的问题，
gpt - 执行几个简单的编程任务并将它们用作基准。 它可以快速为您开发一个，但无法正确编码（还！）
安装方法
选择稳定版本 ( ) 或开发版本 ( )。
对于稳定版本：
-pip gpt-
对于开发版本：
- git克隆：/gpt-.git
-cd gpt-
- 制作
- venv/bin/
设置
使用具有 GPT4 访问权限的 API 密钥运行：
- =[你的API密钥]
跑步
创建一个空文件夹。 如果在存储库中，您可以运行：
- cp -r // /我的新-
- 填写新文件夹中的文件
- 运行：gpt-/my-new-
结果
- 检查 /my-new-/ 中生成的文件
限制
使用额外的思想链提示，如 , 应该使其更可靠，并且不会错过主提示中请求的功能。
特征
您可以通过编辑文件夹中的文件来指定AI代理的“身份”。
编辑“身份”和改进是代理记住项目之间事物的方法。
Steps.py 中的每个步骤都将其与 GPT4 的对话历史记录存储在日志文件夹中，并且可以使用 /_logs.py 重新运行。
项目主要作者
安东奥西卡
Anton Osika 是 .ai 的首席技术官。 这是一家创建机器学习推荐系统的初创公司，该系统使用尖端的机器学习、计算机视觉和自然语言处理来理解产品。
就在4小时前，他还发布了一条动态，称GPT-已经跃升至17k star，而且丝毫没有放缓的迹象。
参考：
