GPT Pilot 0.2 : 概要

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GPT Pilot 0.2 : 概要

作成 : クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 07/16/2024

* 本ページは、github : Pythagora-io/gpt-pilot の以下のページを参考にまとめ直したものです :

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

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◆ お問合せ : 本件に関するお問合せは下記までお願いします。

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  • sales-info@classcat.com
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GPT Pilot 0.2 : 概要

GPT Pilot doesn’t just generate code, it builds apps!
GPT Pilot は単にコードを生成するだけでなく、アプリケーションを構築します！

GPT Pilot は、最初の本格的な (real) AI 開発者コンパニオン を提供することを目標とした、Pythagora VS Code extension (拡張機能) のコア技術です。ただの自動補完や PR メッセージ用のヘルパーではなく、完全な機能を実装し、デバッグし、issues について貴方に語り、レビューを求めることができる、本格的な AI 開発者です。

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GPT パイロットは、開発者が実装を監督しながら、完全に動作し実運用可能なアプリケーションを生成するために LLM がどの程度使用できるかを研究することを目標としています。

主要なアイデアは、AI がアプリケーション用のほとんどのコード (多分 95%) を書くことができるものの、残りの 5% については、完全な AGI を取得するまでは開発者が必要であるということです。

このプロジェクトの学習について興味があれば、最新のブログ投稿 を確認できます。

 

👉 Examples of apps written by GPT Pilot 👈

 

🔌 要件

Python 3.9+

 

🚦gpt-pilot を使い始めるには？

👉 IDE として VS コードを使用している場合、始める最も簡単な方法は GPT Pilot VS Code 拡張機能をダウンロードすることです。 👈

それ以外は、CLI ツールを使用できます。

 
GPT Pilot を始めて使用する場合 :

Python と (オプションで) PostgreSQL をインストールした後、これらのステップに従います :

  1. git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (レポジトリの複製)

  2. cd gpt-pilot (レポジトリ・フォルダーに移動)

  3. python3 -m venv venv (仮想環境の作成)

  4. source venv/bin/activate (or on Windows venv\Scripts\activate) (仮想環境の activate)

  5. pip install -r requirements.txt (依存関係のインストール)

  6. cp example-config.json config.json (config.json ファイルの作成)

  7. config.json ファイルのキーとその他の設定を行います :
    • LLM プロバイダー (openai, anthropic または groq) のキーとエンドポイント (デフォルトのためには null のまま) (Azure と OpenRouter は openai 設定によってサポートされることに注意)
    • API キー (null の場合、環境変数から読まれます)
    • データベース設定: デフォルトでは sqlit が使用され、PostgreSQL もまた動作するはずです
    • オプションで fs.ignore_paths を更新して、ワークスペース内で GPT Pilot により追跡される必要がないファイルかフォルダーを追加します、これはコンパイラにより作成されるフォルダーを無視するのに役立ちます

  8. python main.py (GPT Pilot の開始)

すべての生成されたコードは、pilot 開始時に入力したアプリケーション名にちなんで命名されたフォルダー内のフォルダー workspace にストアされます。

 

🔎 サンプル

GPT Pilot により作成されたサンプルアプリケーションのすべてを見るには ここをクリック してください。

 

🧑‍💻️ CLI 引数

作成されたプロジェクト (apps) の一覧

python main.py --list

Note: for each project (app), this also lists “branches”. Currently we only support having one branch (called “main”), and in the future we plan to add support for multiple project branches.

 
プロジェクト (app) の最新ステップからロードして続行する

python main.py --project <app_id>

 
プロジェクト (app) の特定のステップからロードして続行する

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

Warning: this will delete all progress after the specified step!

 
プロジェクト (app) の削除

python main.py --delete <app_id>

Delete project with the specified app_id. Warning: this cannot be undone!

 

🏗 How GPT Pilot works?

以下がアプリケーションを作成するために GPT Pilot がとるステップです :

  1. アプリケーション名と説明を入力します。

  2. プロジェクト Owner エージェント は、現実世界のように、何もしません。:)

  3. 仕様作成 (Specification Writer) エージェント は、プロジェクト説明が十分でない場合、幾つかの質問をして要件をより良く理解しようとします。

  4. アーキテクト・エージェント は、アプリケーション用に使用される技術を書き上げて、すべての技術がマシンにインストールされているか確認し、必要ならそれらをインストールします。

  5. テクリード・エージェント は、開発者が実装する必要がある開発タスクを詳述します。

  6. 開発者エージェント は各タスクを受け取りそれを実装するために必要とされるとものを書き上げます。説明は人間が可読な形式です。

  7. Code Monkey エージェント は開発者の説明と既存のファイルを受け取り、変更を実装します。

  8. レビュアー・エージェント はタスクのすべてのステップをレビューして、何かが間違っていればレビュアーはそれを　Code Monkey に送り返します。

  9. トラブルシューター・エージェント は、何かが間違っている場合、良いフィードバックを GPT Pilot に提供するのに役立ちます。

  10. デバッガー・エージェント は彼に会うのは嫌ですが、上手くいかないときには貴方のベストフレンドです。

  11. テクニカルライター・エージェント はプロジェクトのドキュメントを作成します。

 

🕴GPT Pilit は Smol developer や GPT engineer とどのように異なるのでしょう？

  • GPT Pilot は開発者と協力して完全に動作する実運用可能なアプリケーションを作成します – 私は、AI が (少なくとも近い将来では) 開発者が関わることなくアプリケーションを作成できるとは考えていません。そのため開発者が現実世界で行うように、GPT Pilot はステップ毎にアプリケーションをコーディングします。このようにして、それは開発過程を通して発生する問題をデバッグできます。行き詰まった場合には、担当の開発者である貴方がコードをレビューして問題を修正できます。他の類似のツールは一度にコードベース全体を提供します – そのため、AI と開発者としての貴方にとってバグは修正がはるかに困難です。

  • 大規模で動作 – GPT Pilot は単純なアプリケーションを作成することが目的ではなく、どのようなスケールでも動作できます。それはコードをフィルタリングするメカニズムを持ちますので、各 LLM との会話において、コンテキストにコードベース全体をストアする必要はなく、作業している現在のタスクに対する関連コードだけを LLM に示します。アプリケーションが完成しても、追加したい機能がどのようなものか指示を書くことにより作業を継続できます。

 

以上