GPT-4自我修复!国外小哥开发神级「金刚狼」,无限自我Debug

人工智能 新闻
继GPT-4超强进化后,现在还能自我修复。国外网友开发一个「金刚狼」项目,能够自动修复Python中的bug,并运行代码。

要问程序员,一天中最烦的时候是什么?

那一定是给写好的程序Debug了。而现在,这种局面要得到改善了!

国外一名叫BioBootloader的开发者基于GPT-4搞了一个叫「金刚狼」的项目,能够自我修复Python脚本。

从名字就能看出来,这项目主打一个「自我愈合」。通过GPT识别代码中的错误,并提供修改,直至程序顺利运行。

不过,「金刚狼」目前只能用在Python上。

这项目已经在GitHub上收揽了1.2k星,108个Fork。

金刚狼?金刚狼!

BioBootloader表示,用「金刚狼」运行你的程序,只要一崩溃,GPT-4就会自动编辑,然后给出出错的原因。

哪怕码农写了一大堆Bug,也没事。「金刚狼」会反复运行,直到一切Bug都被De掉。

GPT-4想必大家都不陌生。这是由OpenAI开发的多模态人工智能语言模型。

BioBootloader在推特上的演示视频中,展示了「金刚狼」的具体使用方式。

图片

视频中,开发者先写了个简单的四则运算代码,然后故意把其中一些部分写错。

图片

(正确的)

比方说,把结尾的return result随便改成return res,而res没有定义,于是就出错了。

小哥还把减法部分的代码删掉了,就是上方的substract_numbers。这样一来,下面calculate那里就一定会报错。因为subtract没有定义了。

图片

(错误的)

之后直接运行「金刚狼」即可,GPT生成的部分会出现在右侧。

图片

可以看到,「金刚狼」快速识别出了错误,并且附上了解释。

「脚本中没有定义subtract_numbers.

res这个变量没有定义,应该用result代替。」

图片

不光给了建议,「金刚狼」还直接把改好的代码附上了。红色是应该删掉的部分,绿色是添加的部分。

实际上,「金刚狼」是一个封装器,它负责运行程序,捕捉错误信息,再把这些错误发送给GPT-4,询问GPT代码出了什么问题。

像GPT-4这种LLM(即大型语言模型),是用自然语言「编程」的,而这些指令被视为prompts。

「金刚狼」所实现的功能很大一部分要归功于精心编写的提示,阅读这些提示就可以更好的理解整个过程。

目前该项目已经发布在了GitHub上。小哥也是贴心的给出了设置上的要求。

图片

不止是Python

在GitHub上,BioBootloader发布了自己未来的计划,「金刚狼」的功能会越来越全面、强大。

图片

「目前的版本只是我花了几个小时搞得一个原型产品。未来还会有很多可能的延展,同时欢迎大家一起来开发。」

- 添加标志来定制使用方法,例如在运行改变的代码前要求用户确认。

- 对GPT的编辑格式进行进一步的迭代。目前,GPT在缩进方面有点困难,但我确信这一点可以得到改善。

- 一套有问题的文件的例子,我们可以在上方的测试进行提示,以确保其可靠性,并衡量改进的如何。

- 多个文件/代码库——向GPT发送堆栈跟踪中出现的所有文件

- 对大文件更好地处理,即我们是否应该只向GPT发送相关的类/函数?

- 扩展到Python以外的编程语言

从上面那个简单的例子可以看出来,这个脚本还是未来可期的。

毕竟,总不能让用别的语言工作的码农们看着智能Debug Python的「金刚狼」眼红呀。

责任编辑:张燕妮 来源: 新智元
相关推荐

2023-04-04 11:20:40

GPT-4OpenAI

2024-06-28 13:40:03

2023-06-21 13:37:41

模型研究

2023-07-04 14:01:26

GPT-4模型

2024-02-02 17:04:35

UCLALLMGPT-4

2023-09-02 11:24:02

模型研究

2023-12-09 13:24:40

OpenAIChatGPT人工智能

2023-06-19 08:19:50

2013-10-23 10:30:21

搜狗

2024-06-13 13:53:03

2023-10-17 13:33:00

AI数据

2023-11-21 07:23:19

微软报告

2023-07-04 13:42:00

代码训练

2023-07-05 15:02:51

2009-11-02 08:48:45

Windows 7故障修复

2018-12-03 15:00:25

SD-WAN网络自我修复

2017-06-21 17:57:42

2017-06-22 11:18:07

2023-12-26 14:56:59

模型训练

2024-01-22 08:50:00

AI训练
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号