gpt pilot

? ‍ ✈️ GPT -Pilot? ‍ ✈️

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GPT -Pilot generiert nicht nur Code, er erstellt Apps!

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(Klicken Sie hier, um das Video in YouTube zu öffnen) (1: 40 Minuten)

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• ? Anforderungen
• Wie fange ich mit GPT-Pilot an?
• ? Beispiele
• ? Wie starte ich GPT-Pilot in Docker?
• ? ‍️ Cli Argumente
• ? Wie funktioniert der GPT -Pilot?
• Wie unterscheidet sich der GPT -Pilot von SMOL -Entwickler und GPT -Ingenieur ?
• ? Beitragen
• ? Verbinde dich mit uns
• ? Sterngeschichte

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Der GPT-Pilot soll untersuchen, wie viel LLMs verwendet werden können, um vollständig funktionierende, produktionsbereite Apps zu generieren, während der Entwickler die Implementierung überwacht.

Die Hauptidee ist, dass AI den größten Teil des Codes für eine App schreiben kann (vielleicht 95%), aber für den Rest ist 5%ein Entwickler benötigt und wird benötigt, bis wir die vollständige AGI erhalten .

Wenn Sie während dieses Projekts an unseren Erkenntnissen interessiert sind, können Sie unsere neuesten Blog -Beiträge überprüfen.

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Beispiele für Apps, die vom GPT -Pilot geschrieben wurden?

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? Anforderungen

• Python 3.9+

Wie fange ich mit GPT-Pilot an?

Wenn Sie neu im GPT -Pilot sind:

Nachdem Sie Python und (optional) PostgreSQL installiert haben, befolgen Sie diese Schritte:

1. git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (Klon das Repo)
2. cd gpt-pilot (gehen Sie zum Repo-Ordner)
3. python3 -m venv venv (Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung)
4. source venv/bin/activate (oder unter Windows venvScriptsactivate ) (aktivieren Sie die virtuelle Umgebung)
5. pip install -r requirements.txt (Installieren Sie die Abhängigkeiten)
6. cp example-config.json config.json ( config.json Datei erstellen)
7. Stellen Sie Ihren Schlüssel und andere Einstellungen in config.json -Datei fest:
   • LLM -Anbieter ( openai , anthropic oder groq )schlüssel und Endpunkte ( null für Standard lassen) (Beachten Sie, dass Azure und OpenRouter über die openai -Einstellung angegeben werden)
   • Ihr API -Schlüssel (falls null , wird aus den Umgebungsvariablen gelesen)
   • Datenbankeinstellungen: SQLite wird standardmäßig verwendet. PostgreSQL sollte auch funktionieren
   • Aktualisieren Sie optional fs.ignore_paths und fügen Sie Dateien oder Ordner hinzu, die nicht vom GPT -Pilot im Arbeitsbereich verfolgt werden sollten, um Ordner zu ignorieren, die von Compilern erstellt wurden
8. python main.py (Start GPT Pilot)

Alle generierten Code werden im Ordner workspace im Ordner gespeichert, der nach dem App -Namen benannt ist, den Sie beim Starten des Piloten eingeben.

Wenn Sie von GPT Pilot V0.1 aktualisieren

Angenommen, Sie haben bereits das Git -Repository mit einer früheren Version:

1. git pull (aktualisieren Sie das Repo)
2. source pilot-env/bin/activate (oder unter Windows pilot-envScriptsactivate ) (aktivieren Sie die virtuelle Umgebung)
3. pip install -r requirements.txt (Installieren Sie die neuen Abhängigkeiten)
4. python main.py --import-v0 pilot/gpt-pilot (Dies sollte Ihre Einstellungen und vorhandenen Projekte importieren)

Dadurch wird eine neue Datenbank pythagora.db erstellt und alle Apps aus der alten Datenbank importiert. Für jede App importiert sie den Beginn der neuesten Aufgabe, an der Sie gearbeitet haben.

Um zu überprüfen, ob der Import erfolgreich war, können Sie python main.py --list ausführen, um alle von Ihnen erstellten Apps anzusehen, und config.json , um die Einstellungen zu überprüfen bei Bedarf).

? Beispiele

Klicken Sie hier, um alle mit dem GPT -Pilot erstellten Beispiel -Apps anzuzeigen.

? Wie starte ich GPT-Pilot in Docker?

1. git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (Klon das Repo)
2. Aktualisieren Sie die Umgebungsvariablen docker-compose.yml , die über docker compose config durchgeführt werden können. Wenn Sie ein lokales Modell verwenden möchten, gehen Sie bitte unter https://localai.io/basics/getting_started/.
3. Standardmäßig wird der GPT-Pilot ~/gpt-pilot-workspace auf Ihrem Computer lesen und schreiben. Sie können dies auch in docker-compose.yml bearbeiten.
4. Führen Sie docker compose build . Dadurch wird für Sie einen GPT-Pilot-Behälter errichtet.
5. Führen Sie docker compose up .
6. Greifen Sie auf port 7681 auf das Webterminal zu
7. python main.py (Start GPT Pilot)

Dies startet zwei Container, eines ist ein neues Bild, das von der Dockerfile und einer Postgres -Datenbank erstellt wurde. Das neue Bild hat auch TTYD installiert, damit Sie problemlos mit GPT-Pilot interagieren können. Der Knoten ist auch auf dem Bild installiert und Port 3000 ist freigelegt.

PostgreSQL -Unterstützung

GPT Pilot verwendet standardmäßig eine integrierte SQLite-Datenbank. Wenn Sie die PostgreSQL -Datenbank verwenden möchten, müssen Sie zusätzliche asyncpg und psycopg2 -Pakete installieren:

pip install asyncpg psycopg2

Anschließend müssen Sie die Datei config.json aktualisieren, um db.url auf postgresql+asyncpg://<user>:<password>@<db-host>/<db-name> festzulegen.

? ‍️ Cli Argumente

Listen Sie erstellte Projekte (Apps) auf

python main.py --list

Hinweis: Für jedes Projekt (App) listet dies auch "Filialen" auf. Derzeit unterstützen wir nur eine Zweigstelle ("Main"), und in Zukunft planen wir, mehrere Projektzweige zu unterstützen.

Laden und fahren Sie vom letzten Schritt in einem Projekt (App) fort und fahren Sie fort

python main.py --project < app_id >

Laden und gehen Sie von einem bestimmten Schritt in einem Projekt (App) aus und fahren Sie fort.

python main.py --project < app_id > --step < step >

Warnung: Dies löscht alle Fortschritte nach dem angegebenen Schritt!

Projekt löschen (App)

python main.py --delete < app_id >

Projekt mit der angegebenen app_id löschen. Warnung: Das kann nicht rückgängig gemacht werden!

Projekte aus V0.1 importieren

python main.py --import-v0 < path >

Dadurch werden Projekte aus der alten GPT -Pilot -V0.1 -Datenbank importiert. Der Pfad sollte der Weg zur alten GPT -Pilot -V0.1 -Datenbank sein. Für jedes Projekt importiert es den Beginn der neuesten Aufgabe, an der Sie gearbeitet haben. Wenn das Projekt bereits importiert wurde, überspringt das Importverfahren (das Projekt in der Datenbank nicht überschreibt).

Andere Befehlszeilenoptionen

Es gibt mehrere andere Befehlszeilenoptionen, die hauptsächlich unterstützen, GPT-Piloten aus unserer VSCODE-Erweiterung aufzurufen. Um alle verfügbaren Optionen anzuzeigen, verwenden Sie das Flag: --help :

python main.py --help

? Wie funktioniert der GPT -Pilot?

Hier sind die Schritte, die der GPT -Pilot für das Erstellen einer App unternimmt:

1. Sie geben den App -Namen und die Beschreibung ein.
2. Produktbesitzer wie im wirklichen Leben tut nichts. :)
3. Der Spezifikationsautor -Agent stellt einige Fragen, um die Anforderungen besser zu verstehen, wenn die Projektbeschreibung nicht gut genug ist.
4. Architect Agent schreibt Technologien aus, die für die App verwendet werden, und überprüft, ob alle Technologien auf dem Computer installiert sind, und installiert sie, wenn nicht.
5. Der Tech -Lead -Agent schreibt Entwicklungsaufgaben auf, die der Entwickler umsetzen muss.
6. Der Entwickleragent übernimmt jede Aufgabe und schreibt, was getan werden muss, um sie zu implementieren. Die Beschreibung ist in der menschlichen lesbaren Form.
7. Code Monkey Agent nimmt die Beschreibung des Entwicklers und die vorhandene Datei und implementiert die Änderungen.
8. Der Rezensent -Agent überprüft jeden Schritt der Aufgabe und wenn etwas falsch ist, sendet der Prüfer es zurück an Code Monkey.
9. Fehlerbehebungsagent hilft Ihnen, GPT Pilot ein gutes Feedback zu geben, wenn etwas nicht stimmt.
10. Debugger Agent hasst es, ihn zu sehen, aber er ist dein bester Freund, wenn die Dinge nach Süden gehen.
11. Technischer Autor Agent schreibt Dokumentation für das Projekt.

Wie unterscheidet sich der GPT -Pilot von SMOL -Entwickler und GPT -Ingenieur ?

• Der GPT -Pilot arbeitet mit dem Entwickler zusammen, um eine vollständig funktionierende produktionsbereite App zu erstellen . Ich glaube nicht, dass AI (zumindest in naher Zukunft) Apps erstellen kann, ohne dass ein Entwickler beteiligt ist. Also codiert GPT -Piloten die App Schritt für Schritt wie ein Entwickler im wirklichen Leben. Auf diese Weise kann es Probleme debuggen, wenn sie während des gesamten Entwicklungsprozesses auftreten. Wenn es stecken bleibt, können Sie, der verantwortliche Entwickler, den Code überprüfen und das Problem beheben. Andere ähnliche Tools bieten Ihnen die gesamte Codebasis gleichzeitig - auf diese Weise sind Fehler für KI und für Sie als Entwickler viel schwieriger zu beheben.
  
  
• Arbeitet in Skala - GPT -Pilot ist nicht dazu gedacht, einfache Apps zu erstellen, sondern so, dass er in jeder Skala funktionieren kann. Es gibt Mechanismen, die den Code herausfiltern. In jeder LLM -Konversation muss er nicht die gesamte Codebasis im Kontext speichern, aber es zeigt den LLM nur den relevanten Code für die aktuelle Aufgabe an, an der es arbeitet. Sobald eine App fertig ist, können Sie weiter daran arbeiten, indem Sie Anweisungen darüber schreiben, welche Funktion Sie hinzufügen möchten.

? Beitragen

Wenn Sie daran interessiert sind, zum GPT -Piloten beizutragen, schließen Sie sich unserem Discord -Server an, sehen Sie sich offene Github -Probleme an und prüfen Sie, ob etwas interessiert. Wir würden uns freuen, Hilfe bei der Lösung von diesen zu erhalten. Der beste Ausgangspunkt ist die Überprüfung von Blog -Posts, die oben erwähnt wurden, um zu verstehen, wie die Architektur funktioniert, bevor die Codebasis eintauchen.

? Entwicklung

Abgesehen von der Forschung muss der GPT -Pilot debuggen werden, um in verschiedenen Szenarien zu arbeiten. Zum Beispiel haben wir festgestellt, dass die Qualität des generierten Codes sehr empfindlich auf die Größe der Entwicklungsaufgabe ist. Wenn die Aufgabe zu weit gefasst ist, verfügt der Code über zu viele Fehler, die schwer zu beheben sind. Wenn die Entwicklungsaufgabe jedoch zu eng ist, scheint GPT auch Schwierigkeiten zu haben, die Aufgabe in den vorhandenen Code implementieren zu lassen.

Telemetrie

Um den GPT -Piloten zu verbessern, verfolgen wir einige Veranstaltungen, von denen Sie jederzeit abmelden können. Hier können Sie mehr darüber lesen.

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? Als Open-Source-Tool würde dies die Welt für uns bedeuten, wenn Sie das GPT-Pilot-Repo in den Hauptrollen spielen würden?

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