コード生成実験プラットフォームの元祖です！

ポリシーベースのマネージドサービスの進化版をお探しでしたら、gptengineer.app をご確認ください。

よくメンテナンスされたハッカブルな CLI をお探しでしたら、aider をご確認ください。

gpt-engineer では以下のことができます：

• 自然言語でソフトウェアを指定できます
• AI がコードを書いて実行するのを見守ります
• AI に改善の実装を依頼できます

安定版リリース用：

• python -m pip install gpt-engineer

開発用：

• git clone https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer.git
• cd gpt-engineer
• poetry install
• poetry shell で仮想環境を有効化

Python 3.10～3.12 を積極的にサポートしています。Python 3.8～3.9 をサポートした最後のバージョンは 0.2.6 です。

以下のいずれか 1 つ を選択してください：

• 環境変数をエクスポート（.bashrc に追加すれば、ターミナルを起動するたびに実行する必要がありません）
  • export OPENAI_API_KEY=[your api key]
• .env ファイル：
  • .env.template のコピーを .env という名前で作成
  • .env に OPENAI_API_KEY を追加
• カスタムモデル：
  • ドキュメント を参照してください。ローカルモデル、Azure などに対応しています。

Windows での使用方法については Windows README を確認してください。

その他の実行方法：

• Docker を使用する（手順）
• ブラウザですべてを実行：

• コンピュータ上の任意の場所にプロジェクト用の空のフォルダを作成します
• 新しいフォルダ内に prompt というファイル（拡張子なし）を作成し、指示を入力します
• フォルダへの相対パスを指定して gpte <project_dir> を実行します
  • 例：gpt-engineer ディレクトリルートから gpte projects/my-new-project を実行（新しいフォルダは projects/ に配置）

• 改善したいコードがあるフォルダをコンピュータ上の任意の場所に配置します
• 新しいフォルダ内に prompt というファイル（拡張子なし）を作成し、コードの改善方法に関する指示を入力します
• フォルダへの相対パスを指定して gpte <project_dir> -i を実行します
  • 例：gpt-engineer ディレクトリルートから gpte projects/my-old-project -i を実行（フォルダは projects/ に配置）

• gpt-engineer はバイナリ 'bench' をインストールします。これにより、独自のエージェント実装を人気のある公開データセットに対してベンチマークするための単純なインターフェースが提供されます。
• ベンチマークを開始する最も簡単な方法は、テンプレートリポジトリをチェックアウトすることです。このリポジトリには詳細な手順とエージェントテンプレートが含まれています。
• 現在サポートされているベンチマーク：
  • APPS
  • MBPP

コミュニティは、この Loom ビデオに記載されている異なるベンチマーク取り組みを開始しました。

コミュニティメンバーの一部が、さらに進める可能性のある異なるリサーチブリーフに取り組んでいます。興味がある場合はこのドキュメントを参照してください。

gpt-engineer を実行することで、あなたは当社の利用規約に同意したものとします。

gptengineer.app は、ウェブアプリの自動生成のための商用プロジェクトです。 git で管理されるコードベースに接続された、非技術ユーザー向けの UI を特徴としています。 gptengineer.app チームはオープンソースコミュニティを積極的にサポートしています。

preprompts フォルダを自分のバージョンで上書きすることで、AI エージェントの「アイデンティティ」を指定できます。これは --use-custom-preprompts 引数を使用して行うことができます。

preprompts を編集することで、エージェントがプロジェクト間で情報を記憶させることができます。

デフォルトでは、gpt-engineer は prompt ファイル経由でテキスト入力を期待します。ビジョン対応モデルの場合、画像入力も受け付けることができます。これは UX やアーキテクチャ図を GPT Engineer の追加コンテキストとして追加する際に便利です。これは --image_directory フラグで画像ディレクトリを指定し、2 番目の CLI 引数でビジョン対応モデルを設定することで行うことができます。

例：gpte projects/example-vision gpt-4-vision-preview --prompt_file prompt/text --image_directory prompt/images -i

デフォルトでは、gpt-engineer は OpenAI API または Azure OpenAI API 経由で OpenAI Models をサポートしており、Anthropic モデルもサポートしています。

少し追加の設定があれば、WizardCoder のようなオープンソースモデルで実行することもできます。詳細な手順については、ドキュメントを参照してください。

gpt-engineer コミュニティのミッションは、コーディングエージェント構築者が使用できるツールを保守し、オープンソースコミュニティでの協力を促進することです。

これに貢献することに興味がある場合は、あなたの参加を歓迎します。

より広い野心を知りたい場合は、ロードマップを確認し、discord に参加して、貢献方法を学んでください。

gpt-engineer は長期的な貢献者で構成される理事会によって統治されています。定期的に貢献し、gpt-engineer の将来を形作ることに関心がある場合、理事会への参加が検討されます。

• @ATheorell
• @similato87
• @TheoMcCabe
• @captivus

例

The OG code genereation experimentation platform!

If you are looking for the evolution that is an opinionated, managed service – check out gptengineer.app.

If you are looking for a well maintained hackable CLI for – check out aider.

gpt-engineer lets you:

• Specify software in natural language
• Sit back and watch as an AI writes and executes the code
• Ask the AI to implement improvements

For stable release:

• python -m pip install gpt-engineer

For development:

• git clone https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer.git
• cd gpt-engineer
• poetry install
• poetry shell to activate the virtual environment

We actively support Python 3.10 - 3.12. The last version to support Python 3.8 - 3.9 was 0.2.6.

Choose one of:

• Export env variable (you can add this to .bashrc so that you don't have to do it each time you start the terminal)
  • export OPENAI_API_KEY=[your api key]
• .env file:
  • Create a copy of .env.template named .env
  • Add your OPENAI_API_KEY in .env
• Custom model:
  • See docs, supports local model, azure, etc.

Check the Windows README for Windows usage.

Other ways to run:

• Use Docker (instructions)
• Do everything in your browser:

• Create an empty folder for your project anywhere on your computer
• Create a file called prompt (no extension) inside your new folder and fill it with instructions
• Run gpte <project_dir> with a relative path to your folder
  • For example: gpte projects/my-new-project from the gpt-engineer directory root with your new folder in projects/

• Locate a folder with code which you want to improve anywhere on your computer
• Create a file called prompt (no extension) inside your new folder and fill it with instructions for how you want to improve the code
• Run gpte <project_dir> -i with a relative path to your folder
  • For example: gpte projects/my-old-project -i from the gpt-engineer directory root with your folder in projects/

• gpt-engineer installs the binary 'bench', which gives you a simple interface for benchmarking your own agent implementations against popular public datasets.
• The easiest way to get started with benchmarking is by checking out the template repo, which contains detailed instructions and an agent template.
• Currently supported benchmark:
  • APPS
  • MBPP

The community has started work with different benchmarking initiatives, as described in this Loom video.

Some of our community members have worked on different research briefs that could be taken further. See this document if you are interested.

By running gpt-engineer, you agree to our terms.

gptengineer.app is a commercial project for the automatic generation of web apps. It features a UI for non-technical users connected to a git-controlled codebase. The gptengineer.app team is actively supporting the open source community.

You can specify the "identity" of the AI agent by overriding the preprompts folder with your own version of the preprompts. You can do so via the --use-custom-preprompts argument.

Editing the preprompts is how you make the agent remember things between projects.

By default, gpt-engineer expects text input via a prompt file. It can also accept image inputs for vision-capable models. This can be useful for adding UX or architecture diagrams as additional context for GPT Engineer. You can do this by specifying an image directory with the —-image_directory flag and setting a vision-capable model in the second CLI argument.

E.g. gpte projects/example-vision gpt-4-vision-preview --prompt_file prompt/text --image_directory prompt/images -i

By default, gpt-engineer supports OpenAI Models via the OpenAI API or Azure OpenAI API, as well as Anthropic models.

With a little extra setup, you can also run with open source models like WizardCoder. See the documentation for example instructions.

The gpt-engineer community mission is to maintain tools that coding agent builders can use and facilitate collaboration in the open source community.

If you are interested in contributing to this, we are interested in having you.

If you want to see our broader ambitions, check out the roadmap, and join discord to learn how you can contribute to it.

gpt-engineer is governed by a board of long-term contributors. If you contribute routinely and have an interest in shaping the future of gpt-engineer, you will be considered for the board.

• @ATheorell
• @similato87
• @TheoMcCabe
• @captivus