·GPT Pilot 与开发者一起工作，创建一个完全可运行、准备上线的应用程序——我认为AI至少在不久的将来无法在不涉及开发者的情况下创建应用。因此，GPT Pilot 就像现实生活中的开发者一样一步一步编写应用程序。这样，它可以在开发过程中随时调试问题。如果遇到困难，你——负责的开发者——可以复查代码并解决问题。其他类似的工具一次性给你整个代码库——这样，对AI和你作为开发者而言，修复错误要困难得多。

·适用于大规模工作 - GPT Pilot 的目标不是创建简单的应用程序，而是能够在任何规模上工作。它有过滤代码的机制，在每次LLM对话中，它不需要在上下文中存储整个代码库，但它仅向LLM展示当前任务相关的代码。一旦应用完成，你可以继续在其上工作，通过写下你想添加的功能的指令。

GPT Pilot 如何工作？以下是GPT Pilot创建应用程序的步骤：

1.你输入应用名称和描述。 

2.产品负责人Agent，就像现实生活中一样，不做任何事。

3.如果项目描述不够好，规范编写agent会提出一些问题以更好地理解需求。 

4.架构师agent列出将用于应用的技术，并检查机器上是否安装了所有技术，如果没有，则进行安装。 

5.技术领导agent制定开发任务，开发者必须实施。 

6.开发者代理接手每个任务，并写出实施它所需的具体步骤。描述是以人类可读的形式呈现的。 

7.Code Monkey Agent根据开发者的描述和现有文件实施更改。 

8.审查者agent审查任务的每个步骤，如果有错误，审查者会将其退回给Code Monkey。 

9.故障排除agent帮助你向GPT Pilot提供良好反馈，当出现问题时。 

10.调试代理不喜欢见到他，但当事情出问题时，他是你最好的朋友。 

11.技术写作Agent为项目编写文档。

? 如果你正在使用VS Code作为你的IDE，最简单的开始方式是下载GPT Pilot VS Code扩展。?

否则，你可以使用CLI工具。

在你已经安装了Python和（可选的）PostgreSQL之后，按照以下步骤进行：

1.git clone https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git (克隆仓库) 

2.cd gpt-pilot 

3.python -m venv pilot-env (创建虚拟环境) 

4.source pilot-env/bin/activate (或在Windows上使用 pilot-env\Scripts\activate) (激活虚拟环境) 

5.pip install -r requirements.txt (安装依赖) 

6.cd pilot 

7.mv .env.example .env (或在Windows上使用 copy .env.example .env) (创建.env文件) 

8.向.env文件添加你的环境变量： 

·LLM提供者（OpenAI/Azure/Openrouter） 

·你的API密钥 

·数据库设置：SQLite/PostgreSQL（要从SQLite更改为PostgreSQL，只需设置DATABASE_TYPE=postgres） 

·可选地设置IGNORE_PATHS来忽略GPT Pilot工作区中不应该被跟踪的文件夹，这对于忽略由编译器创建的文件夹很有用（例如 IGNORE_PATHS=folder1,folder2,folder3） 

9.python main.py (启动GPT Pilot) 

之后，你可以按照终端中的指令进行操作。

所有生成的代码将被存储在以你输入的应用名称命名的文件夹内的workspace文件夹中。