许多对AI感兴趣的开发人员最近的注意力目前集中在一个特定的GitHub存储库上：GPT-Engineer
GPT-Engineer吸引了开发人员社区的极大兴趣。在很短的时间内，GitHub上的开源存储库已经收集了超过26000颗星，使其成为平台上最受关注的项目。它是使用现有LLM功能（GPT-4的功能）的软件，以自动化尽可能多的代码工作。
GPT-Engineer的魅力在于：
它能根据用户的需求，自动生成代码，构建完整的代码库。更令人惊奇的是，它甚至能学习并模仿用户的编程风格，让编程项目在几分钟内就能完成。
GPT-Engineer多元且实用的工具：
只需要输入一个提示，它就能够生成完整的代码库。它能够自动生成技术规范和编写必要的代码，并对提出需要澄清的问题做出回应。
此外，GPT-Engineer非常易于添加个人的推理步骤、进行修改和实验，同时该项目也是开源的。这意味着，未来的开发者可以像与朋友聊天一样轻松创建项目，而无需编写任何代码。
GPT-Engineer不仅是一个项目，更是未来的一种预见。它预示着软件创造的未来将成为一个人机共话的时代。
根据GitHub介绍，GPT-Engineer的主要设计理念包括以下几点：
简单易用，为用户提供价值；具有灵活性并容易添加新的“AI步骤”；支持高级提示，能够记住用户的反馈；能够快速地在人工智能和人类之间切换；所有计算都是可恢复的，并能够持久地保存到文件系统。
GPT-Engineer的独特之处在于：
它并非盲目地接受开发者提交的需求，而是通过细致的问题澄清流程，帮助开发者澄清需求中可能存在的模糊之处。这个过程分为两个阶段：需求细化阶段和软件构建阶段。
在需求细化阶段，开发者提交的需求文本文件被传送到GPT-Engineer中，并与OpenAI的GPT-4结合，一起确定需要澄清的问题和指示。
GPT-Engineer系统接收来自OpenAI GPT-4的反馈，了解哪些需求需要澄清，并为用户提供针对性的问题。这一过程会持续循环进行，直到OpenAI GPT-4满意为止。
【通过一个实例来说明这一过程】
假设您想制作一个支持多人玩的贪吃蛇网页版游戏。首先，您只需要输入一些关键提示，比如使用 Python 后端基于 MVC 架构开发，视图需要将状态传输给所有玩家，再通过生成的代码运行 html 和 js。
接下来，GPT-Engineer会提示您回答各种游戏细节问题，例如游戏规则和机制、玩家之间的互动方式、游戏状态更新、用户界面、游戏控制和结束条件等。
在简单回答完这些问题后，GPT-Engineer会根据您提供的信息自动生成所需文件、类和方法的列表，以实现您的目标。最终，您将获得一款完美的贪吃蛇游戏代码。
GPT-Engineer的亮点在于其「澄清问题」功能，因为在实际编程过程中，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。这个功能被视为是朝着正确方向迈出的一大步。
然而，一些用户对GPT-Engineer和GPT-4之间的区别表示困惑。
虽然GPT-Engineer备受瞩目，但是一些用户在实际测试后提出了一些批评。他们认为GPT-Engineer的配置过程较为复杂，并且它并不能真正地创建文件，只能让用户从命令行中运行一次。尽管GPT-Engineer的能力与GPT4相当，但在实际使用中，理想与现实之间仍存在差距。
尽管如此。我们期待它能够继续改进，提供更好的用户体验，解决更多的实际问题，推动AI在软件开发领域的应用。
安装稳定版：
首先，打开你的命令行工具。在Windows上，这可能是命令提示符或PowerShell；在Mac或Linux上，这可能是终端。
然后，输入以下命令并按回车键：pip install gpt-engineer。这将通过Python的包管理器pip安装GPT-Engineer。如果你的电脑上还没有安装pip，你可能需要先安装Python，因为pip通常会随Python一起安装。
安装开发版：
首先，你需要克隆GPT-Engineer的GitHub仓库。在你的命令行工具中，输入以下命令并按回车键：git clone https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer.git。这将把GPT-Engineer的代码下载到你的电脑上。
然后，使用cd命令进入到你刚刚下载的GPT-Engineer项目目录。例如，如果你在你的用户目录下下载了GPT-Engineer，你可以输入cd gpt-engineer并按回车键。
在项目目录中，输入以下命令并按回车键：make install。这将安装GPT-Engineer及其所有依赖项。
最后，输入以下命令并按回车键：source venv/bin/activate。这将激活GPT-Engineer的Python虚拟环境，你可以在这个环境中运行GPT-Engineer。
参考链接：https://the-decoder.com/text-to-code-base-programmers-fall-in-love-with-gpt-engineer/
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