1.自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT
2.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
3.Auto-GPT 完全体，码下全部功能（联网、码下文本、码下语音、码下图像）安装教程
4.2023年度十款最佳代码生成工具
5.GPT-Engineer一夜爆火！码下一个提示生成整个代码库，码下angular4源码例子GitHub狂飙19k星

自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT

       探索自动 GPT 的码下世界，你准备好了吗？这个教程将带你深入理解如何设置和运用这个强大的码下人工智能工具。无论你的码下专业背景，本教程将确保你掌握Auto-GPT，码下以及它与生成模型的码下协作原理。它们就像艺术大师和画布，码下共同创造人工智能的码下奇迹。

       Auto-GPT的码下核心价值在于其文本生成和翻译的强大能力，基于生成预训练Transformer（GPT）技术。码下生成模型就像一个创意无限的艺术家，能根据已有的数据创作出新内容。设置Auto-GPT就像组装拼图，首先，从GitHub等平台获取预训练的GPT模型，然后根据你的需求微调参数，个性化为你的任务服务。

       要实际操作，你需要Python环境，从GitHub获取Auto-GPT源代码。接着，设置API密钥，包括从OpenAI获取的个人密钥和Pinecone等矢量数据库的访问权限。确保妥善保管这些敏感信息，因为它们将决定Auto-GPT的性能。通过一系列命令，你可以激活Auto-GPT与这些服务的连接，使其成为你业务中的得力助手。

       最后，体验Auto-GPT的微擎表单源码语音功能，通过ElevenLabs创建API密钥并将其配置在.env文件中。同样，如果你想要生成图像，设置DALL-E并调整图像大小，一切准备就绪，只需在终端中运行命令，人工智能的未来就在你的掌握中。

听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)

       在 Kubernetes（K8s）的cmd目录中，包含了一系列命令行入口文件或二进制文件，它们主要负责启动、管理和操控Kubernetes相关组件或工具。这些文件各司其职，如：

       1. **check_cli_conventions.go**: 该文件作用于检查CLI约定的规范性，确保命令行工具的一致性和易用性。它提供函数逐项验证命令行工具的帮助文本、标志名称、标志使用、输出格式等，输出检查结果并提供改进意见。

       2. **cloud_controller_manager**: 这是启动Cloud Controller Manager的入口文件。Cloud Controller Manager是Kubernetes控制器之一，负责管理和调度与云平台相关的资源，包括负载均衡、存储卷和云硬盘等。

       3. **kube_controller_manager**: 定义了NodeIPAMControllerOptions结构体，用于配置和管理Kubernetes集群中的Node IPAM（IP地址管理）控制器。此文件包含配置选项、添加选项的函数、应用配置的函数以及验证配置合法性的函数。

       4. **providers.go**: 用于定义和管理云提供商的资源。与底层云提供商进行交互，转换资源对象并执行操作，确保Kubernetes集群与云提供商之间的一致性和集成。

       5. **dependencycheck**: 用于检查项目依赖关系和版本冲突，ms-dos源码确保依赖关系的正确性和没有版本冲突。

       6. **fieldnamedocs_check**: 检查Kubernetes代码库中的字段名称和文档是否符合规范，确保代码的规范性和文档的准确性。

       7. **gendocs**: 生成Kubernetes命令行工具kubectl的文档，提供命令的用法说明、示例、参数解释等信息，方便用户查阅和使用。

       8. **genkubedocs**: 生成用于文档生成的Kubernetes API文档，遍历API组生成相应的API文档。

       9. **genman**: 用于生成Kubernetes命令的man手册页面，提供命令的说明、示例和参数等信息。

       . **genswaggertypedocs**: 生成Kubernetes API的Swagger类型文档，提供API的详细描述和示例。

       . **genutils**: 提供代码生成任务所需的通用工具函数，帮助在代码生成过程中创建目录和文件。

       . **genyaml**: 为kubectl命令生成YAML配置文件，方便用户定义Kubernetes资源。

       . **importverifier**: 检查代码中的导入依赖，并验证其是否符合项目中的导入规则。

       . **kube_apiserver**: 实现kube-apiserver二进制文件的入口点，负责初始化和启动关键逻辑。

       . **aggregator**: 为聚合API提供支持，允许用户将自定义API服务注册到Kubernetes API服务器中，实现与核心API服务的集成。

       这些文件共同构建了Kubernetes命令行界面的底层逻辑，使得Kubernetes的管理与操作变得更加高效和灵活。

Auto-GPT 完全体，全部功能（联网、文本、语音、图像）安装教程

       Auto-GPT 是一种新型 GPT 框架，具备自主迭代、vc 获取网页源码联网查询、自我提示等功能。它能在第一轮对话中接收需求后，自主分解任务并完成，无需人工干预。未来，Auto-GPT 将能调用更多工具和插件，甚至桌面应用，从而极大解放人力。本教程将指导新手如何安装 Auto-GPT 的全部功能。

       一、安装环境

       1. Git 和 Anaconda（Python）安装

       （1）如果已安装 Python，可跳过此步骤。

       （2）安装 Git：访问 git-scm.com/download/wi...

       （3）安装 Anaconda：访问 anaconda.com/，下载并安装

       （4）安装 Python：访问 python.org/downloads/，下载并安装

       二、Auto-GPT 安装

       1. 下载项目

       （1）访问 github.com/Significant-...，复制项目地址

       （2）新建文件夹，按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入项目地址下载源代码

       （3）解压项目到新建文件夹

       2. 安装依赖库

       （1）打开 Auto-GPT 源码文件夹

       （2）在空白处按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入命令下载依赖库

       3. 更名与新建

       （1）将 .env.template 改名为 .env

       （2）创建 auto-gpt.json 文件

       三、API-key 获取

       1. OpenAI API-key

       （1）进入 platform.openai.com/acc...

       （2）复制 key，粘贴到 .env 文件中

       2. Pinecone API-key（可选）

       （1）打开 app.pinecone.io/，注册并复制 key

       （2）粘贴 key 到 .env 文件中

       3. Google API-key（可选）

       （1）打开 console.cloud.google.com...

       （2）创建项目，创建 API 密钥，复制 key

       （3）打开 programmablesearchengine.google.com...

       （4）点击“添加”，填写信息，复制搜索引擎 ID

       （5）将 key 和搜索引擎 ID 粘贴到 .env 文件中

       4. HuggingFace API-key（可选）

       （1）打开 huggingface.co/settings...

       （2）点击“Access Tokens”，复制 key

       （3）粘贴 key 到 .env 文件中

       5. ElevenLabs API-key（可选）

       （1）打开 beta.elevenlabs.io/

       （2）复制 key 和 voice ID

       （3）将 key 和 voice ID 粘贴到 .env 文件中

       四、运行 Auto-GPT

       1. 打开命令行，cd 到 Auto-GPT 目录下，或打开 Powershell 窗口

       2. 输入命令运行 Auto-GPT，设置任务、目标等参数

       五、分型买点源码解决 APIConnectionError 错误

       在 Python 安装目录下的 site-packages\openai\api_requestor.py 代码中，添加红框内容，并在使用到该函数的地方增加接受 proxy 的变量

年度十款最佳代码生成工具

       人工智能的兴起为编码和开发领域带来了革命性的变化，人工智能驱动的代码生成器简化编码流程，自动化日常任务，甚至预测和建议代码片段。以下是我们精选的十款最佳代码生成工具，它们独特的功能以及如何彻底改变编程体验。

       1. GitHub Copilot

       GitHub Copilot 由 GitHub 与 OpenAI 合作开发，为开发人员提供了编程辅助的新水平。它像虚拟结对程序员，能够快速编写更好的代码，通过在您键入时建议整行或整段代码实现这一目标。利用公共代码存储库训练的系统，能够理解多种编程语言和编码风格，但其功能远不止于模仿；它会适应并学习每个开发人员的独特编码风格，从而随着时间的推移提供更加个性化和准确的建议。

       2. Ghostwriter

       认识 Ghostwriter - 您的代码合作伙伴。Replit GhostWriter 旨在帮助程序员编写高效、高质量的代码。该工具在开发人员键入时实时完成代码，减少编写样板代码和查找语法错误的时间。与 Replit 在线代码编辑器的无缝集成，使其编码流程更加简化，使编码变得更加容易和高效。

       3. CodeWhisperer

       亚马逊的 CodeWhisperer 利用从数十亿行代码中获得的丰富知识，提供从片段到整个函数的实时建议，彻底改变了编码过程。即使使用不熟悉的 API，它也有助于更顺畅的编码，并通过突出显示来自开源数据的建议、访问相关项目存储库和许可证来确保代码质量。此外，它优先考虑代码安全，通过查明漏洞、提供即时解决方案并确保与安全基准保持一致。

       4. SourcegraphCody

       Cody 是人工智能驱动的编码助手，由 Sourcegraph 开发。提供自动代码审查和识别潜在错误的功能，为开发人员带来福音。它理解代码编写的上下文，提供有意义且相关的建议和评论，提高代码质量和减少调试时间，从而使编码过程更加高效。

       5. Tabnine

       Tabnine 是 Codota 开发的一款功能强大的 AI 代码助手。利用机器学习预测和建议代码完成情况的算法，旨在使编码更快、更高效、更不易出错。兼容多种编程语言，与各种代码编辑器的集成使其成为多功能工具，深度学习功能提供高度相关的代码建议。

       6. MutableAI

       MutableAI 是一款强大的人工智能编码助手，专门设计用于从原始设计文件生成功能性前端代码，将设计文件转换为 HTML/CSS 代码，简化设计师和开发人员之间的差距，使将设计转换为功能性网站的过程更加简化和高效。支持响应式设计，生成代码兼容不同屏幕尺寸，减少调整代码所花费的时间，加速开发过程。

       7. AskCodi

       AskCodi 是一款开发人员工具，包含时间复杂度洞察、代码生成器和自动测试创建器等功能。集成于 OpenAI GPT，超越 Web 应用程序，与 Visual Studio Code 和 JetBrains IDE 等平台集成，承诺提高效率、鼓励创新并扩大软件开发的机会。

       8. Codeium

       Codeium 是一个先进的人工智能驱动平台，旨在帮助开发人员完成各种编码任务。包括代码修复和代码生成，其最突出的功能是代码自动完成功能。通过分析用户现有的代码库，了解编码风格的细微差别和项目要求，智能地建议或生成新的代码段，提供语法正确且与项目风格和需求无缝集成的代码。

       9. CodePal

       CodePal 是一款复杂的人工智能驱动助手，专为编码任务设计，提供代码更正、解释和文档功能。最显着的特点是代码生成能力，可以根据文本提示生成源代码。例如，根据请求“在 JavaScript 中编写一个打印比特币价格的函数”，CodePal 将自动创建相应的代码。

       . AI2sql

       AI2sql 是一款先进的人工智能代码生成器，简化将自然语言查询转换为 SQL 的过程。在数据库管理领域，它为非技术人员和开发人员提供了强大工具，使编写复杂 SQL 查询变得更加容易。通过将自然语言转换为 SQL 语句，AI2sql 消除了对 SQL 语法的深入了解的需要，实现高效且人性化的数据库管理。

       人工智能在编码和软件开发中的作用迅速扩大。这些人工智能驱动的代码生成器为经验丰富的开发人员和新手提供了强大、智能和直观的工具，开辟了新的机会和可能性。它们加快了编写代码的过程，使更广泛的受众更容易使用代码，从而扩展了个人和组织的能力。从创建功能齐全的电子商务网站到将音频命令转换为代码，这些人工智能驱动的工具为编程世界带来了无限可能。

GPT-Engineer一夜爆火！一个提示生成整个代码库，GitHub狂飙k星

       AI代码生成明星项目GPT-Engineer一夜爆火，短短几天狂揽k星。AutoGPT之后，诞生了又一个明星项目。这是一个根据指示生成代码的AI工具，你只需要「动动嘴」，就能直接构建整个代码库。项目地址：github.com/AntonOsika/g...。

       GPT-Engineer的特色包括：一个提示就能生成一个代码库，提出需要澄清的问题，生成技术规范，编写所有必要代码，易于添加自己的推理步骤、修改和实验，项目开源，分分钟让你完成编码。这预示着未来软件创造将是一个人机共话的时代。

       项目主要作者Anton Osika在6月日首次推出GPT-Engineer，并介绍了这款AI工具最大的特点：简单易用，能够为用户提供价值；灵活且易于添加新的「AI步骤」；支持高级提示，可以记住用户反馈；能快速在AI和人类之间快速切换；所有计算都是「可恢复的」，并持久地保存到文件系统。这个项目独特地方在于，开发者在文本文件中提交需求，GPT-Engineer不是无条件接受这些要求，而是提出许多详细的问题来让程序员澄清缺失的细节。

       GPT-Engineer的工作流程分两个阶段：需求细化促进阶段和软件构建阶段。在需求细化阶段，用户提供的包含软件需求的文本文件被提交给GPT-Engineer，并被放置在OpenAI的GPT的初始消息中，同时还包括确定澄清问题的指示。GPT-Engineer系统接收来自OpenAI GPT-4的反馈，了解哪些需求需要澄清，并回应提示用户澄清的问题。整个过程循环，直到所有问题澄清到OpenAI GPT-4满意为止。在软件构建阶段，前一阶段提炼的需求被打包，并与OpenAI的GPT指令（即系统提示）和另外一套GPT-Engineer希望看到的输出指令（即用户提示）一起包装起来。GPT-Engineer收到来自OpenAI GPT-4的响应，然后创建源代码文件。

       使用GPT-Engineer，你可以创建一个多人可玩的贪吃蛇网页版游戏。你只需要输入一些关键提示，GPT-Engineer就会让你继续回答一些细节的问题，例如游戏规则和机制、玩家互联、游戏状态更新、用户界面、游戏控制、游戏结束状况和代码结构。具体步骤唰唰唰地来了，最后一款完美的贪吃蛇游戏代码就完成了。

       用户反馈显示，「澄清问题」是真正使GPT-Engineer脱颖而出的原因，因为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。然而，这个项目火虽火，一位网友测试了GPT-Engineer，给出了体验：难设置，实际上不是创建文件，只是让你从命令行中运行一次（即不能调试），与ChatGPT4的能力相当。还有网友对基准指出了问题，GPT-Engineer做了几个简单的编程任务，并将它们作为基准，可以为你快速开发一个currency_converter，但不能正确编码一个pomodoro_timer。

       安装方法：对于稳定版本，使用pip install gpt-engineer；对于开发版，git clone git@github.com:AntonOsika/gpt-engineer.git，cd gpt-engineer，make install，source venv/bin/activate。设置使用GPT4访问权限的API密钥运行：export OPENAI_API_KEY=[your api key]。运行：创建一个空文件夹，如果在repo中，可以运行cp -r projects/example/ projects/my-new-project，在新文件夹中填写 main_prompt，运行gpt-engineer projects/my-new-project。检查 projects/my-new-project/workspace 中生成的文件。

       项目主要作者Anton Osika是Depict.ai的首席技术官，创建了机器学习推荐系统，通过尖端的机器学习、计算机视觉和自然语言处理来理解产品。就在4小时前，他还发了一条动态称，GPT-Engineer已经跃升到k星，一点也没有减速迹象。

参考资料：

github.com/AntonOsika/g...