AIに興味を持つ多くの開発者の関心は、現在GitHubの特定のリポジトリに集中している：GPT Engineer。GPT-4ベースのこのソフトウェアは、プログラマーのニーズに応じて、コード記述プロセスの多くを自動化するように設計されている。

ライターに加え、プログラマーは以前からChatGPTや Google Bardといったチャットボットの進歩の恩恵を受けてきた。マイクロソフトも、AIベースのコードアシスタントであるGithub Copilot Xを、人気のVisual Studio開発環境に統合した。Starcoderもチャットボットを支えるオープンソースのコードモデル・プロジェクトだ。例えばGithubは、プログラマーの生産性が大幅に向上したと報告している。

現在、別のプロジェクトであるGPT Engineerが、開発者コミュニティから多くの関心を集めている。GitHub上のオープンソース・リポジトリは、ごく短期間ですでに26,000以上のスターを獲得し、同プラットフォームで最もフォローされているプロジェクトとなっている。これは、LLMの既存の機能であるGPT-4の機能を活用し、可能な限りコード作業を自動化するソフトウェアである。

コードベースのプロンプト

開発者のアントン・オシカによると、GPT-Engineerは柔軟で適応性の高いAIソリューションであり、たった一度のプロンプトで完全なコードベースを生成することを目指している。GPT-Engineerは、コードがどのように見えるべきかを学習し、それに応じて適応する。

最初のプロンプトから始まり、GPT-Engineerは思考連鎖の原則に従い、コードベースへの道程で不足している情報を独自に要求する。あなたが何を作りたいかを言うと、AIはそれについて質問し、そしてそれを作ります。GPT-Engineerは複数のファイルを同時に評価することができます。システムはChaos GPTに似ていますが、コード向けです。

GPT-Engineerが生成したコードはすべてファイルシステムに保存され、後で再利用できます。これは、GPT-Engineerを可能な限りシンプルかつフレキシブルに保ち、以前のこの種のソリューションと差別化するためです。

GPT-Engineerはターミナルから操作し、基本的なPythonの知識が必要です。このプログラムは現在GPT-4のAPIキーのみを受け付け、GPT-3.5はサポートされていません。GPT-4はコード・タスクではGPT-3.5より優れています。

簡単なスネークゲームの例を使って、OsikaがGPT-Engineerの機能を次のビデオでデモしています。

誇大広告は正当化されるのか？

このプロジェクトはまだ開発の初期段階だが、言語モデルがプログラマーからさらに多くの仕事を奪うことができるという第一印象を与えてくれる。今のところ、私はGPT-Engineerを使った技術デモしか見たことがないが、だからといって、人々が本番のタスクに使っているとは限らない。

オシカの研究が現在注目されていることは、彼のロードマップの次の項目に取り組む動機付けになるはずだ。GPT-4に自動的にエラーを挿入する “自己修復コード”、フィードバックを求めること、コード生成を小さなパーツに分割すること、GPT-Engineerに次の動作を決定させる機能などがある。コードとインストール手順はGitHubで公開されている。