GPT Pilot是一项旨在协助开发人员以更高效的方式构建应用程序的项目。该工具通过询问澄清问题，创建产品和技术需求，设置环境并逐步编写应用程序的代码，让开发者监督开发流程。它可视为一种编码助手，开发者则扮演着主导角色，审查代码并在需要时提供帮助。
GPT Pilot 的主要目标是探索在开发过程中如何最大程度利用 GPT-4 生成可投入生产的应用程序，同时由开发者监督实现过程。该项目认为人工智能能够编写应用程序的大部分代码（约95%），但在接近全面人工智能之前，仍然需要开发者协助解决部分问题（约5%）。
如何使用GPT Pilot？
GPT Pilot的使用起步步骤如下：
安装Python 3.9-3.11和（可选）PostgreSQL数据库。
克隆项目的代码库。
设置Python虚拟环境，并安装依赖项。
配置环境变量，包括LLM Provider、API密钥、数据库设置等。
初始化数据库并启动GPT Pilot。
如何使用Docker启动GPT Pilot？
借助Docker运行GPT Pilot的步骤：
克隆代码库。
更新docker-compose.yml文件中的环境变量设置。
构建GPT Pilot容器并启动。
访问web终端以与GPT Pilot交互。
CLI参数介绍
GPT Pilot的命令行参数包括app_type和name、user_id、email和password等，用于设置应用类型、工作空间、用户信息等。同时，还有advanced、step、skip_until_dev_step、theme等高级参数，用于调整技术偏好、指定开发步骤等。
示例应用
GPT Pilot通过示例应用展示了其工作方式，包括实时聊天应用、Markdown编辑器和计时器应用。
GPT Pilot的主要支柱
GPT Pilot项目的主要目标是使AI编写大部分应用程序的代码，并保证开发者可以随时介入进行必要的更改，确保应用的完整性。AI编写代码需要分步进行，以便在开发过程中及时发现和调试问题。项目同时强调了AI代码编写的可扩展性，包括上下文回溯、递归对话和TDD等概念。
GPT Pilot工作原理
GPT Pilot创建应用的步骤包括：定义应用名称和描述、提出问题、编写用户故事、选择技术、检查安装环境、指定开发任务和实现代码。
GPT Pilot与其他工具的区别
GPT Pilot与其他类似工具的不同之处在于，它与开发者合作创建完全成熟的生产应用，代码步进式生成，使得可以在开发过程中调试问题。相比于一次性生成整个代码库，分步生成代码更容易调试问题。
在开发过程中，GPT Pilot需要在不同场景下进行调试，例如，发现当开发任务过宽或过窄时，生成的代码质量会受到影响，难以解决问题。
综上所述，GPT Pilot是一个旨在通过AI编写应用程序的代码，与开发者合作创建完全成熟应用的项目，同时也允许开发者介入调试和修改代码，确保应用的质量。该项目强调分步进行代码编写以便及时发现和解决问题，同时也重视代码的可扩展性和质量。
https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot
