又一個明星項目誕生了！

GPT Pilot，一個AI開發者伴侶，可以從0開始構建應用程序，可以自己編寫代碼、配置開發環境、管理開發任務、調試代碼。

甚至，你可以隨時和它聊天提問，幫你解決開發難題。

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項目地址：https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot

發布三個月，Github的熱度不斷增加，現在已經有19k星。

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代碼開發，95%交給AI

在項目主頁的介紹中，GPT Pilot的目的是研究在開發人員監督實施的同時，GPT-4 可在多大程度上用于生成可完全正常運行、可投入生產的應用程序。

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主要的想法是，人工智能可以為應用程序編寫大部分代碼（可能是95%），但對于其余的5%，在我們獲得完整的AGI之前，現在和將來都需要開發人員。

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那么它是具體如何工作的呢？開發者在一篇文章中具體介紹GPT Pilot工作流程。

GPT Pilot工作流程

首先，你需要輸入想要構建的應用程序的描述。

然后，GPT Pilot與GPT-4合作，明確應用程序的要求，最后編寫代碼。它使用許多人工智能智能體，模仿開發機構的工作流程。

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- 在您描述完應用程序后，「產品負責人」智能體會分解業務規格，并向你提問，以澄清任何不清楚的地方。

- 然后，「軟件架構師」智能體分解技術要求，并列出將用于構建應用程序的技術。

- DevOps智能體根據體系結構在機器上配置環境。

- 「技術團隊首席」智能體將應用程序開發流程分解為開發任務，每個任務需要具備：

最后，開發人員和Code Monkey智能體一個接一個地處理任務，開始編寫應用程序。

開發人員將每個任務分解為較小的步驟，這些步驟是較低級別的技術要求，可能不需要人工審查或使用自動測試（如安裝一些程序包）。

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GPT Pilot三大支柱

支柱1：開發人員需要參與應用程序的創建過程

當前，我們離可以連接到CLI，并自行創建任何應用程序的LLM還很遙遠。

因此，為了讓AI生成一個完全正常工作的應用程序，我們需要允許它與負責監督開發過程的開發人員密切合作，并在AI編寫大部分代碼的同時擔任技術團隊負責人。

因此，開發人員需要能夠隨時更改代碼，而GPT Pilot需要繼續處理這些更改。

以下是開發人員可以干預開發過程的領域：

在每個開發任務完成后，開發人員應該檢查它并確保它按預期工作。

在每次失敗的測試或命令運行之后-開發人員可能更容易調試一些東西。

支柱2：應用程序需要一步一步地進行編碼

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和人類一樣，AI編碼肯定會犯錯誤，所以為了讓它更容易地進行調試，并讓開發人員了解生成的代碼中發生了什么，AI不應該只是一次吐出整個代碼庫。

相反，應用程序應該像開發人員一樣一步一步地生成和調試。

如果GPT Pilot一步一步地創建一款應用程序，人工智能和監督它的開發人員都將能夠更容易地解決問題，整個開發過程也將更加順利。

支柱3：GPT Pilot需要具有可擴展性

GPT Pilot必須能夠創建可投入生產的大型應用程序，而不僅僅是小型應用程序，在小型應用程序中，整個代碼庫都可以融入LLM環境。

問題是，LLM 的所有學習都是在上下文中完成的。也許有一天，LLM可以針對每個具體項目進行微調，但現在看來，這將是一個非常緩慢和冗余的過程。

GPT Pilot解決這個問題的方式是使用上下文回溯（context rewinding）、遞歸對話和TDD。

上下文回溯

上下文回溯背后的想法相對簡單，對于解決每個開發任務，給LLM發送的第一條消息的上下文大小必須相對相同。

例如，在實現開發任務#5時，大模型的第一條信息上下文大小必須與開發任務#50 時的第一條信息大致相同。

因此，在執行每項任務時，對話都需要回溯到第一條信息。

從本質上講，當GPT Pilot創建代碼時，它會為編寫的每個代碼塊生成偽代碼，并為它需要創建的每個文件和文件夾創建描述。

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遞歸對話

遞歸對話是與LLM的對話，如果GPT Pilot檢測到一個錯誤，它需要對其進行調試，但假設在調試過程中發生了另一個錯誤。

然后，GPT Pilot需要停止調試第一個問題，修復第二個問題，然后重新開始修復第一個問題。

開發者認為，這是一個關鍵的概念，需要努力讓人工智能構建大型且可擴展的應用程序。它的工作原理是回溯上下文，并分別解釋遞歸中的每個錯誤。

一旦修復了最深層的錯誤，我們就在遞歸中向上移動，并繼續修復錯誤，直到整個遞歸完成。

TDD（測試驅動開發)

GPT Pilot要擴展代碼庫、改進代碼庫、更改需求和添加新功能，它需要能夠在不破壞以前編寫的代碼的情況下創建新代碼。

沒有比使用TDD方法更好的方法了。

對于GPT Pilot編寫的所有代碼，它需要編寫檢查代碼是否按預期工作的測試，以便無論何時進行新的更改，都可以運行所有回歸測試，以檢查是否有任何故障。

參考資料：

https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot