機器之心報道
編輯：陳萍
項目上線短短幾天，星标量已經接近 20k。
想象一下這樣一個場景：建立一個軟體項目就像和好友聊天一樣簡單，你要做的就是提出需求，AI 就能幫你實作，而你不需要編寫一行代碼。
近日，一個爆火 GitHub 的項目實作了這一願景，項目上線短短幾天，星标量已經達到 20k 左右。這個項目的名字叫 GPT-Engineer，和代碼生成類工具差不多，其能根據提示生成代碼庫（codebase）。就像前面講到的，隻要你提出合理的要求，GPT-Engineer 都能完成。
項目位址：https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer
根據項目作者 Anton Osika 說法，GPT-Engineer 具有以下特點：
可以根據一個提示生成代碼庫；
提出針對任務的詳細問題；
生成的技術非正常範；
幫你編寫必要的代碼；
使用者可以添加推理步驟，進行修改，還可以在此基礎上進行實驗；
項目是開源的；
讓你在幾分鐘内完成編碼。
另外，項目首頁介紹了 GPT-Engineer 理念：
簡單易用；
靈活且易于添加新的 AI 步驟；
可以逐漸建構使用者體驗：使用者可以使用進階提示，此外，使用者還可以将回報輸送給 AI，随着時間的推移，AI 能夠記住這些回報；
人類和 AI 可以快速的切換，互相接手對方的任務；
所有計算都是可恢複的，并持久化到檔案系統中。
為了讓大家更好的了解 GPT-Engineer，項目中還列舉了貪吃蛇遊戲的例子。完成這項任務大緻分為三步：第一步，告訴 GPT-Engineer 你想讓它完成的任務是什麼；第二步，GPT-Engineer 會詢問一些使用者輸入的比較模糊的問題，以便更明确任務需求；第三步，GPT-Engineer 開始建構運作代碼。
首選你需要通過輸入提示，讓 GPT-Engineer 知道它自己要幹什麼，貪吃蛇遊戲的提示大緻為網頁版多人可玩的貪吃蛇遊戲；使用帶有 MVC 元件的 Python 後端；請按照上述要求實作，必要時可以使用 html、js。
然後，GPT-Engineer 對任務要求進行更細緻的提問，比如蛇是如何移動的？有多少玩家可以加入這個遊戲？遊戲狀态更新的頻率應該是多少？對于 Python 後端、HTMl 和 JavaScript 代碼的組織是否有任何特定的要求等等。
值得注意的是，GPT-Engineer 不是無條件地詢問這些問題，而是采用 QA 的方式來确定需要澄清的缺失細節。
上述問題明确之後，GPT-Engineer 就能按照使用者要求生成多人玩貪吃蛇遊戲的代碼：
整個過程可概括為：（1）需求細化階段和（2）軟體建構階段，這兩個階段的流程圖如下所示：
需求細化階段
軟體建構階段
項目一出，網友不禁贊歎：GPT-Engineer 真是殺瘋了，使用者隻需使用提示指定自己想要建構的内容，AI 智能體就會建構整個代碼庫。
不過也有網友上手體驗了一番，表示 GPT-Engineer 可以快速為使用者開發一個 currency_converter，但是不能正确地編寫一個 pomodoro_timer。
不管怎樣，想要嘗試的小夥伴，可以上手一試了。更多使用、配置資訊，可參考原項目。
參考連結：https://www.linkedin.com/pulse/conversational-code-exploration-gpt-engineer-tom-glaser/