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

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