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GPT Pilot no solo genera código, ¡construye aplicaciones!

(Haga clic para abrir el video en YouTube) (1: 40min)

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  • ? Requisitos
  • ? ¿Cómo comenzar a usar GPT-Pilot?
  • ? Ejemplos
  • ? ¿Cómo comenzar GPT-Pilot en Docker?
  • ? ‍️ CLI Argumentos
  • ? ¿Cómo funciona GPT Pilot?
  • ? ¿Cómo es diferente el piloto de GPT del desarrollador de SMOL y el ingeniero de GPT ?
  • ? Que contribuye
  • ? Conéctate con nosotros
  • ? Historia de la estrella

GPT Pilot tiene como objetivo investigar cuánto se pueden utilizar LLMS para generar aplicaciones totalmente de trabajo y listas para la producción, mientras que el desarrollador supervisa la implementación.

La idea principal es que la IA puede escribir la mayor parte del código para una aplicación (tal vez 95%), pero para el resto, el 5%, un desarrollador es y será necesario hasta que obtengamos AGI completo .

Si está interesado en nuestros aprendizajes durante este proyecto, puede consultar nuestras últimas publicaciones de blog.


¿Ejemplos de aplicaciones escritas por GPT Pilot?


? Requisitos

  • Python 3.9+

? ¿Cómo comenzar a usar GPT-Pilot?

Si eres nuevo en el piloto de GPT:

Después de que tenga instalado Python y (opcionalmente) PostgreSQL, siga estos pasos:

  1. git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (clon the repo)
  2. cd gpt-pilot (vaya a la carpeta Repo)
  3. python3 -m venv venv (crear un entorno virtual)
  4. source venv/bin/activate (o en Windows venvScriptsactivate ) (active el entorno virtual)
  5. pip install -r requirements.txt (instalar las dependencias)
  6. cp example-config.json config.json (Crear archivo config.json )
  7. Establezca su clave y otras configuraciones en el archivo config.json :
    • LLM Proveedor ( openai , anthropic o groq ) clave y puntos finales (deje null por defecto) (tenga en cuenta que Azure y OpenRouter se advieren a través de la configuración openai )
    • Su clave API (si es null , se leerá de las variables de entorno)
    • Configuración de la base de datos: SQLite se usa de forma predeterminada, PostgreSQL también debería funcionar
    • Opcionalmente, actualice fs.ignore_paths y agregue archivos o carpetas que no deberían ser rastreados por GPT Pilot en el espacio de trabajo, útil para ignorar las carpetas creadas por los compiladores
  8. python main.py (Start GPT Pilot)

Todo el código generado se almacenará en el workspace de la carpeta dentro de la carpeta que lleva el nombre del nombre de la aplicación que ingresa al iniciar el piloto.

Si está actualizando desde GPT Pilot V0.1

Suponiendo que ya tenga el repositorio Git con una versión anterior:

  1. git pull (actualizar el repositorio)
  2. source pilot-env/bin/activate (o en Windows pilot-envScriptsactivate ) (activar el entorno virtual)
  3. pip install -r requirements.txt (instale las nuevas dependencias)
  4. python main.py --import-v0 pilot/gpt-pilot (esto debería importar su configuración y proyectos existentes)

Esto creará una nueva base de datos pythagora.db e importará todas las aplicaciones desde la base de datos anterior. Para cada aplicación, importará el inicio de la última tarea en la que estaba trabajando.

Para verificar que la importación fue exitosa, puede ejecutar python main.py --list para ver todas las aplicaciones que ha creado, y verificar config.json para verificar la configuración se convirtió correctamente en el nuevo formato de archivo de configuración (y realice cualquier ajuste si es necesario).

? Ejemplos

Haga clic aquí para ver todas las aplicaciones de ejemplo creadas con GPT Pilot.

? ¿Cómo comenzar GPT-Pilot en Docker?

  1. git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (clon the repo)
  2. Actualice las variables de entorno docker-compose.yml , que se pueden hacer a través de docker compose config . Si desea usar un modelo local, vaya a https://localai.io/basics/getting_started/.
  3. Por defecto, GPT Pilot leerá y escribirá a ~/gpt-pilot-workspace en su máquina, también puede editar esto en docker-compose.yml
  4. Ejecutar docker compose build . Esto creará un contenedor GPT-Pilot para usted.
  5. Ejecutar docker compose up .
  6. Acceda a la terminal web en port 7681
  7. python main.py (Start GPT Pilot)

Esto iniciará dos contenedores, uno es una nueva imagen construida por Dockerfile y una base de datos de Postgres. La nueva imagen también tiene TTYD instalada para que pueda interactuar fácilmente con GPT-Pilot. El nodo también está instalado en la imagen y el puerto 3000 está expuesto.

Soporte PostgreSQL

GPT Pilot utiliza la base de datos SQLite incorporada de forma predeterminada. Si desea utilizar la base de datos PostgreSQL, debe instalar paquetes de asyncpg y psycopg2 : 

pip install asyncpg psycopg2

Luego, debe actualizar el archivo config.json para establecer db.url en postgresql+asyncpg://<user>:<password>@<db-host>/<db-name> .

? ‍️ CLI Argumentos

Lista de proyectos creados (aplicaciones) 

python main.py --list

Nota: Para cada proyecto (aplicación), esto también enumera "ramas". Actualmente solo apoyamos tener una rama (llamada "principal"), y en el futuro planeamos agregar soporte para múltiples ramas de proyectos.

Cargue y continúe desde el último paso en un proyecto (aplicación) 

python main.py --project < app_id >

Cargar y continuar desde un paso específico en un proyecto (aplicación) 

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

ADVERTENCIA: ¡Esto eliminará todo el progreso después del paso especificado!

Eliminar proyecto (aplicación) 

python main.py --delete < app_id >

Eliminar el proyecto con el app_id especificado. ADVERTENCIA: ¡Esto no se puede deshacer!

Importar proyectos de V0.1 

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

Esto importará proyectos de la antigua base de datos GPT Pilot V0.1. La ruta debe ser la ruta a la antigua base de datos GPT Pilot V0.1. Para cada proyecto, importará el inicio de la última tarea en la que estaba trabajando. Si el proyecto ya estaba importado, el procedimiento de importación lo omitirá (no sobrescribirá el proyecto en la base de datos).

Otras opciones de línea de comandos

Hay varias otras opciones de línea de comandos que admiten principalmente llamar a GPT Pilot desde nuestra extensión VSCode. Para ver todas las opciones disponibles, use la bandera --help : 

python main.py --help

? ¿Cómo funciona GPT Pilot?

Aquí están los pasos que toma GPT Pilot para crear una aplicación:

  1. Ingresa el nombre de la aplicación y la descripción.
  2. Agente del propietario del producto como en la vida real, no hace nada. :)
  3. El agente del escritor de especificaciones hace un par de preguntas para comprender mejor los requisitos si la descripción del proyecto no es lo suficientemente buena.
  4. Architect Agent escribe tecnologías que se utilizarán para la aplicación y verificaciones si todas las tecnologías están instaladas en la máquina y las instala si no.
  5. Tech Lead Agent escribe tareas de desarrollo que el desarrollador debe implementar.
  6. El agente de desarrolladores toma cada tarea y escribe lo que debe hacerse para implementarla. La descripción está en forma legible por humanos.
  7. Code Monkey Agent toma la descripción del desarrollador y el archivo existente e implementa los cambios.
  8. El agente del revisor revisa cada paso de la tarea y si algo se hace mal, el revisor lo devuelve al mono del código.
  9. El agente del solucionador de problemas lo ayuda a dar buenos comentarios a GPT Pilot cuando algo está mal.
  10. El agente del depurador odia verlo, pero él es tu mejor amigo cuando las cosas van hacia el sur.
  11. El agente del escritor técnico escribe documentación para el proyecto.

? ¿Cómo es diferente el piloto de GPT del desarrollador de SMOL y el ingeniero de GPT ?

  • GPT Pilot trabaja con el desarrollador para crear una aplicación lista para la producción completamente en funcionamiento. No creo que la IA pueda (al menos en el futuro cercano) crear aplicaciones sin que un desarrollador esté involucrado. Entonces, GPT piloto codifica la aplicación paso a paso al igual que un desarrollador en la vida real. De esta manera, puede depurar problemas a medida que surgen durante todo el proceso de desarrollo. Si se atasca, usted, el desarrollador a cargo, puede revisar el código y solucionar el problema. Otras herramientas similares le brindan la base de código completa a la vez: de esta manera, los errores son mucho más difíciles de solucionar para la IA y para usted como desarrollador.

  • Funciona a escala : GPT Pilot no está destinado a crear aplicaciones simples, sino que puede funcionar a cualquier escala. Tiene mecanismos que filtran el código, por lo que en cada conversación de LLM, no necesita almacenar la base de código completa en contexto, pero muestra el código LLM solo el código relevante para la tarea actual en la que está funcionando. Una vez que termina una aplicación, puede continuar trabajando en ella escribiendo instrucciones sobre qué característica desea agregar.

? Que contribuye

Si está interesado en contribuir a GPT Pilot, únase a nuestro servidor Discord, consulte los problemas de Open GitHub y vea si algo le interesa. Estaríamos encantados de obtener ayuda para resolver cualquiera de esos. El mejor lugar para comenzar es revisando las publicaciones de blog mencionadas anteriormente para comprender cómo funciona la arquitectura antes de sumergirse en la base de código.

? Desarrollo

Además de la investigación, GPT Pilot necesita ser depurado para trabajar en diferentes escenarios. Por ejemplo, nos dimos cuenta de que la calidad del código generado es muy sensible al tamaño de la tarea de desarrollo. Cuando la tarea es demasiado amplia, el código tiene demasiados errores que son difíciles de solucionar, pero cuando la tarea de desarrollo es demasiado estrecha, GPT también parece tener dificultades para que la tarea se implementa en el código existente.

Telemetría

Para mejorar el piloto de GPT, estamos rastreando algunos eventos de los cuales puede optar por no participar en cualquier momento. Puedes leer más al respecto aquí.

? Conéctate con nosotros

? Como herramienta de código abierto, ¿significaría el mundo para nosotros si protagonizó el repositorio de piloto GPT?

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