GPT Engineer Como Fazer
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O GPT Engineer é uma ferramenta de desenvolvimento de software movida a IA que permite que qualquer pessoa construa aplicações web conversando com um engenheiro de IA.
Ver MaisComo Usar o GPT Engineer
Instalar o GPT Engineer: Clone o repositório do GPT Engineer do GitHub ou baixe e descompacte-o. Execute 'pip install -r requirements.txt' para instalar as dependências.
Configurar a chave da API do OpenAI: Obtenha uma chave da API do OpenAI com acesso ao GPT-4. Defina-a como uma variável de ambiente chamada OPENAI_API_KEY.
Criar uma pasta de projeto: Crie uma nova pasta para seu projeto dentro do diretório do GPT Engineer.
Escrever um arquivo de prompt: Crie um arquivo chamado 'prompt' na pasta do seu projeto. Descreva a aplicação que você deseja construir em linguagem natural.
Executar o GPT Engineer: Abra um terminal e execute o comando 'gpt-engineer projects/seu_nome_do_projeto' para gerar código com base no seu prompt.
Revisar o código gerado: O GPT Engineer criará vários arquivos com código e explicações na sua pasta de projeto. Revise a saída.
Iterar e refinar: Se necessário, modifique seu prompt e execute novamente o GPT Engineer para refinar o código gerado e a estrutura do projeto.
Implantar e testar: Siga quaisquer instruções de implantação fornecidas pelo GPT Engineer para executar e testar sua aplicação gerada.
Perguntas Frequentes do GPT Engineer
GPT Engineer é uma ferramenta alimentada por IA desenvolvida pela Lovable que pode gerar bases de código inteiras e construir aplicações com base em comandos em linguagem natural. Ela utiliza grandes modelos de linguagem como GPT-3.5/GPT-4 para permitir o desenvolvimento rápido de software.
Tendências de Tráfego Mensal do GPT Engineer
O GPT Engineer alcançou 2,5 milhões de visitas com um crescimento de 460,8% em julho. O financiamento de $7,5 milhões e a integração perfeita com Supabase e Edge Functions aumentaram significativamente suas capacidades, atraindo ampla atenção e cobertura na mídia tecnológica. A capacidade da plataforma de gerar código pronto para produção em tempo real e acelerar ciclos de desenvolvimento em até 20 vezes provavelmente contribuiu para o aumento no tráfego.
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