gpt-engineer

gpt-engineer 简介

gpt-engineer 是一个基于命令行的代码生成实验平台，由 Anton Osika 创建。你只需用自然语言描述软件需求，AI 就会自动编写代码并执行，还能根据你的指令改进现有代码。该项目是早期自主编码代理的代表，也是 lovable.dev 的前身。

核心功能

• 自然语言生成代码：在空文件夹中创建 prompt 文件，写入需求，运行 gpte <项目目录> 即可生成完整项目。
• 改进现有代码：在已有代码目录中创建 prompt 文件，运行 gpte <项目目录> -i，AI 会按指令修改代码。
• 自定义预提示：通过 --use-custom-preprompts 参数覆盖 preprompts 文件夹，让 AI 记住项目间的上下文。
• 视觉输入：支持图像作为额外上下文（如 UX 图、架构图），需指定 --image_directory 并使用支持视觉的模型。
• 多模型支持：默认支持 OpenAI、Azure OpenAI 和 Anthropic，也可配置本地开源模型。
• 基准测试：安装后提供 bench 命令，可对自定义代理在 APPS、MBPP 等数据集上进行基准测试。

快速上手

安装

稳定版：

python -m pip install gpt-engineer

开发版：

git clone https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer.git
cd gpt-engineer
poetry install
poetry shell

支持 Python 3.10 - 3.12。

配置 API Key

选择一种方式：

• 导出环境变量：export OPENAI_API_KEY=[你的密钥]
• 复制 .env.template 为 .env 并填入密钥
• 自定义模型参考官方文档

生成新代码

1. 创建空文件夹
2. 在文件夹内创建无扩展名的 prompt 文件，写入需求
3. 运行 gpte <项目目录>

改进现有代码

1. 进入已有代码文件夹
2. 创建 prompt 文件，写入改进要求
3. 运行 gpte <项目目录> -i

适用场景

• 快速生成项目原型
• 对现有代码进行 AI 辅助重构或增强
• 研究自主编码代理的行为
• 基准测试自定义编码代理

注意事项

gpt-engineer 定位为实验平台，官方推荐需要成熟托管服务时使用 gptengineer.app，需要可维护的 CLI 时使用 aider。生成代码的质量取决于所选模型，复杂项目可能需要人工调整。