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？‍ ✈️ GPT飛行員？‍ ✈️

（單擊YouTube中的視頻）（1：40分鐘）

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GPT Pilot旨在研究開發人員監督實施時，可以利用多少LLM來生成全面工作的應用程序。

主要的想法是，AI可以為應用程序編寫大部分代碼（也許是95％），但是對於其餘的，5％的開發人員是並且將需要在我們獲得完整的AGI之前。

如果您對我們在此項目中的學習感興趣，則可以查看我們的最新博客文章。

在安裝了Python和（可選的）PostgreSQL後，請按照以下步驟：

git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git the Repo）
cd gpt-pilot （轉到回購文件夾）
python3 -m venv venv （創建虛擬環境）
source venv/bin/activate （或在Windows venvScriptsactivate上）（激活虛擬環境）
pip install -r requirements.txt （安裝依賴項）
cp example-config.json config.json （創建config.json文件）
在config.json文件中設置您的密鑰和其他設置：
- LLM提供商（ openai ， anthropic或groq ）鍵和端點（默認為null ）（請注意，Azure和OpenRouter是通過openai設置提供的）
- 您的API鍵（如果為null ，將從環境變量中讀取）
- 數據庫設置：默認情況下使用SQLITE，PostgreSQL也應工作
- fs.ignore_paths可選
python main.py （啟動GPT飛行員）

所有生成的代碼都將存儲在文件夾workspace的文件夾中，以您在啟動試點時輸入的應用程序名稱命名。

假設您已經擁有帶有較早版本的GIT存儲庫：

這將創建一個新的數據庫pythagora.db ，並從舊數據庫中導入所有應用程序。對於每個應用程序，它將導入您正在處理的最新任務的開始。

要驗證導入成功，您可以運行python main.py --list查看您創建的所有應用程序，並檢查config.json以檢查設置已正確轉換為新的配置文件格式（並進行任何調整如果需要）。

單擊此處查看使用GPT Pilot創建的所有示例應用程序。

git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git the Repo）
更新docker-compose.yml環境變量，可以通過docker compose config進行。如果您想使用本地型號，請訪問https://localai.io/basics/getting_started/。
默認情況下，GPT Pilot將在計算機上讀寫~/gpt-pilot-workspace ，您也可以在docker-compose.yml中進行編輯
運行docker compose build 。這將為您建造一個GPT-PILOT容器。
運行docker compose up 。
訪問port 7681上的Web終端
python main.py （啟動GPT飛行員）

這將啟動兩個容器，一個是由Dockerfile和Postgres數據庫構建的新圖像。新圖像還安裝了TTYD，因此您可以輕鬆地與GPT-PILOT進行交互。節點也安裝在圖像上，端口3000暴露。

GPT Pilot默認使用內置的SQLite數據庫。如果要使用PostgreSQL數據庫，則需要其他安裝asyncpg和psycopg2軟件包：

pip install asyncpg psycopg2

然後，您需要更新config.json文件以將db.url設置為postgresql+asyncpg://<user>:<password>@<db-host>/<db-name> 。

python main.py --list

注意：對於每個項目（應用），這還列出了“分支”。目前，我們僅支持擁有一個分支（稱為“ Main”），將來我們計劃增加對多個項目分支的支持。

python main.py --project < app_id >

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

警告：這將在指定步驟之後刪除所有進度！

python main.py --delete < app_id >

用指定的app_id刪除項目。警告：這是不可能的！

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

這將從舊的GPT Pilot V0.1數據庫中導入項目。該路徑應該是舊GPT Pilot V0.1數據庫的路徑。對於每個項目，它將導入您正在處理的最新任務的開始。如果該項目已經導入，則導入過程將跳過它（不會在數據庫中覆蓋項目）。

還有其他幾種命令行選項主要支持我們的VSCODE擴展名調用GPT Pilot。要查看所有可用選項，請使用--help標誌：

python main.py --help

這是GPT Pilot創建應用程序的步驟：

GPT Pilot與開發人員合作創建一個完整的生產就緒應用程序- 我認為AI無法（至少在不久的將來）創建應用程序而無需參與開發人員。因此， GPT飛行員逐步編碼應用程序就像開發人員在現實生活中一樣。這樣，它可以在整個開發過程中調試問題。如果它被卡住了，您是負責的開發人員，可以查看代碼並解決問題。其他類似的工具會一次為您提供整個代碼庫 - 這樣，對於AI和您作為開發人員而言，錯誤很難解決。
大規模工作- GPT Pilot並不是要創建簡單的應用程序，而是可以在任何規模上工作。它具有過濾代碼的機制，因此在每個LLM對話中，它不需要將整個代碼庫存儲在上下文中，但它僅顯示LLM的相關代碼，用於當前工作的當前任務。應用程序完成後，您可以通過編寫要添加的功能的說明來繼續處理它。