DeepCode: ein intelligentes Körpersystem, das automatisch Papiere und Text in Code umwandelt

DeepCode ist ein Open-Source-Framework zur Codierung intelligenter Körper, das vom Data Intelligence Laboratory der Universität Hongkong (HKUDS) entwickelt wurde. Es nutzt ein multi-intelligentes Körpersystem, um komplexe Anweisungen zu verstehen und sie automatisch in Code umzuwandeln. Das Hauptziel dieses Frameworks ist es, die Effizienz des Prozesses von der Idee bis zur Code-Implementierung zu verbessern. Benutzer können ein Forschungspapier, einen Funktionsbeschreibungstext, eine URL oder ein lokales Dokument eingeben, und die Intelligenzen von DeepCode arbeiten zusammen, um die Anforderungsanalyse, die Datenbeschaffung, die Codeplanung, das Schreiben und Testen durchzuführen und schließlich ein vollständiges Codeprojekt zu erzeugen, das direkt verwendet werden kann. Es enthält hauptsächlich drei Kernfunktionen: Paper2Code, mit dem Algorithmen in akademischen Arbeiten in ausführbaren Code umgewandelt werden, Text2Web, mit dem Front-End-Webschnittstellen aus Textbeschreibungen generiert werden, und Text2Backend, mit dem Back-End-Dienstlogik generiert wird. Das gesamte System hat eine klare Architektur mit einer zentralen koordinierenden Intelligenz, die Unterintelligenzen mit verschiedenen Funktionen einsetzt und so ein effizientes Software-Entwicklungsteam simuliert, das Forschern und Entwicklern helfen soll, sich von sich wiederholenden Codierungsaufgaben zu befreien und sich mehr auf Innovationen zu konzentrieren.

Funktionsliste

• Paper2CodeAutomatische Analyse von Forschungsarbeiten, Extraktion ihrer Kernalgorithmen und -logik und deren Implementierung in hochwertigen, in der Produktionsumgebung verwendbaren Code, wodurch die Reproduktion wissenschaftlicher Ergebnisse erheblich beschleunigt wird.
• Text2WebDie Software generiert automatisch voll funktionsfähigen, schnittstellenoptimierten Front-End-Webanwendungscode auf der Grundlage einfacher Textbeschreibungen, die vom Benutzer bereitgestellt werden.
• Text2BackendGenerierung von effizientem, skalierbarem Code für Backend-Dienste aus textlichen Anforderungen, einschließlich API-Schnittstellen, Datenbankstrukturen usw.
• Autonomer Multi-Intelligenz-WorkflowDas System verfügt über ein eingebautes Team aus mehreren spezialisierten Intelligenzen, darunter Intelligenzen für die Koordination, das Verstehen von Absichten, das Parsen von Dokumenten, die Codeplanung und die Codegenerierung, die bei komplexen Codegenerierungsaufgaben autonom zusammenarbeiten.
• Fortgeschrittener Codeabruf Augmented Generation (CodeRAG)Kombiniert semantische Vektoreinbettung und graphenbasierte Abhängigkeitsanalyseverfahren, um automatisch optimale Bibliotheken und Implementierungsmuster aus großen Codebasen zu entdecken und zu nutzen.
• Multi-Interface-Unterstützung:: Bietet sowohl Befehlszeilen- (CLI) als auch Webschnittstellen (Web), um den unterschiedlichen Gewohnheiten der Benutzer gerecht zu werden. Die Webschnittstelle unterstützt die Echtzeitbeobachtung des Codegenerierungsprozesses, was sehr intuitiv ist.
• Intelligente DokumentensegmentierungWenn ein Eingabedokument (z. B. ein PDF-Dokument) zu lang ist und die Verarbeitungsgrenzen des Modells überschreitet, führt das System automatisch eine intelligente Segmentierung durch, um sicherzustellen, dass die Codegenerierung auf dem Verständnis des vollständigen Textes beruht.

Hilfe verwenden

DeepCode bietet eine vollständige Toolkette, mit der Benutzer Ideen schnell in Code umwandeln können. Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Beschreibung der Installation und Verwendung.

Schritt 1: Vorbereiten der Umgebung und des API-Schlüssels

Bevor Sie DeepCode verwenden, müssen Sie einige notwendige API-Schlüssel vorbereiten, da die DeepCode-Intelligenzen das Large Language Model (LLM) und die Suchwerkzeuge aufrufen müssen, um Aufgaben zu erfüllen.

1. API-Schlüssel für die Modellierung großer Sprachen:
   • Sie benötigen eine OpenAI oder Anthropisch DeepCode unterstützt die GPT-Familie von Modellen und die Claude Modelle der Serie.
     .
2. Websuche-API-Schlüssel (optional):
   • Damit ein intelligenter Körper online nach den neuesten Informationen suchen oder Open-Source-Code-Repositories finden kann, wird empfohlen, einen API-Schlüssel für ein Websuchwerkzeug zu konfigurieren. DeepCode empfiehlt standardmäßig Brave Search.

Halten Sie die erhaltenen Schlüssel bereit, sie werden in den folgenden Konfigurationsschritten verwendet.

Schritt 2: DeepCode installieren

Der Installationsprozess von DeepCode ist sehr einfach und es wird empfohlen, die pip Führen Sie die Installation durch, damit sichergestellt ist, dass Sie die stabile Version verwenden.

1. Öffnen Sie Ihr Terminal (Befehlszeilentool).
2. Installieren Sie das DeepCode-Paket:
   Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Hauptpaket zu installieren.

   pip install deepcode-hku
   

3. Konfigurationsdatei herunterladen:
   Sobald die Installation abgeschlossen ist, müssen Sie zwei zentrale Konfigurationsdateien herunterladen. Diese beiden Dateien bestimmen das Verhalten und die Tasten des Programms.

   curl -O https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/DeepCode/main/mcp_agent.config.yaml
   curl -O https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/DeepCode/main/mcp_agent.secrets.yaml
   

   Diese beiden Befehle laden mcp_agent.config.yaml(Hauptkonfigurationsdatei) und mcp_agent.secrets.yaml(Schlüsseldatei) in Ihr aktuelles Verzeichnis.

Schritt 3: Konfigurieren Sie den API-Schlüssel

Dies ist der wichtigste Schritt. Sie müssen die entsprechende Konfigurationsdatei mit dem Schlüssel ausfüllen, den Sie im ersten Schritt vorbereitet haben.

1. Bearbeiten Sie die Schlüsseldatei:
   Öffnen Sie ihn in Ihrem bevorzugten Texteditor (z. B. VS Code, Sublime Text oder Notepad). mcp_agent.secrets.yaml Dokumentation.
2. Füllen Sie den großen Sprachmodellschlüssel aus:
   Der Inhalt der Datei ist wie folgt aufgebaut, und Sie müssen nur die your_key_here Ersetzen Sie ihn einfach durch Ihren eigenen Schlüssel. Wenn Sie eine benutzerdefinierte OpenAI-Schnittstellenadresse verwenden, können Sie auch die base_url.

   # 示例:
   # - openai:
   #     api_key: "sk-..."
   #     base_url: "https://api.openai.com/v1"
   # - anthropic:
   #     api_key: "sk-ant-..."
   

3. Netzwerksuchschlüssel konfigurieren (optional):
   zeigen (eine Eintrittskarte) mcp_agent.config.yaml Datei. Finden Sie die brave.env Zum Teil wird sie BRAVE_API_KEY Wert ist auf Ihren Brave Search API-Schlüssel festgelegt.

   # 在 mcp_agent.config.yaml 文件中，大约在第28行
   brave:
   command: "npx"
   args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"]
   env:
   BRAVE_API_KEY: "your_brave_api_key_here" # <--- 在这里填入你的密钥
   

Schritt 4: Starten Sie die DeepCode-Anwendung

Sobald die Konfiguration abgeschlossen ist, können Sie die Weboberfläche von DeepCode aufrufen.

1. Führen Sie den Startbefehl in einem Terminal aus:

   deepcode
   

2. Zugang zum Webinterface:
   Nachdem der Befehl ausgeführt wurde, wird das Programm automatisch im Browser geöffnet http://localhost:8501. Jetzt sehen Sie die DeepCode-Schnittstelle.

Schritt 5: Erzeugen von Code mit DeepCode

Die Weboberfläche ist sehr intuitiv und gliedert sich in einen Eingabebereich, einen Konfigurationsbereich und einen Ausgabebereich.

1. Aufgabenmodus auswählen:
   In der Schnittstelle können Sie die Paper2Code, Text2Web, Text2Backend und andere Optionen. Wählen Sie zunächst einen Modus, der Ihren Bedürfnissen entspricht.
2. Informationen zur Eingabe bereitstellen:
   • Hochladen von DateienWenn Sie ein Papier in Code umwandeln möchten, können Sie die PDF-Datei direkt hochladen.
   • EingabetextWenn Sie eine Webseite oder einen Back-End-Dienst erstellen möchten, können Sie Ihre Anforderungen in einem Textfeld detailliert beschreiben. Zum Beispiel: "Bitte helfen Sie mir bei der Erstellung einer Seite für die Benutzeranmeldung, die über Eingabefelder für den Benutzernamen und das Passwort sowie eine Schaltfläche für die Anmeldung verfügen muss."
   • URL bereitstellenSie können auch eine Webadresse mit detaillierten Informationen angeben.
3. beginnen zu erzeugen:
   Klicken Sie auf "Generieren" oder eine ähnliche Schaltfläche, und das Multi-Intelligenz-System von DeepCode beginnt zu arbeiten. Sie können den Denkprozess und die Arbeitsprotokolle jeder Intelligenz in Echtzeit sehen, z. B. "Intelligenz zum Verstehen von Absichten analysiert Anforderungen", "Intelligenz zur Codeplanung entwirft Projektstruktur" usw. Dieser Prozess ist völlig transparent. Dieser Prozess ist vollkommen transparent.
4. Abrufen der Ausgabe:
   Nach Abschluss der Aufgabe stellt DeepCode ein vollständiges Codeprojekt bereit. In der Regel erhalten Sie eine herunterladbare ZIP-Datei, die den Quellcode, die Abhängigkeitsdateien, die Testdateien und die zugehörige Dokumentation in einem lauffähigen Projekt enthält.

Mit diesen Schritten können Sie die leistungsstarke Fähigkeit von DeepCode nutzen, viele komplexe Codierungsaufgaben zu automatisieren.

Anwendungsszenario

1. Akademische Forscher
   Nach der Lektüre eines Artikels über einen neuen Algorithmus möchten Forscher dessen Wirksamkeit schnell überprüfen. Sie können die Paper2Code-Funktion von DeepCode nutzen, um eine PDF-Datei des Papers hochzuladen. Das intelligente System von DeepCode analysiert dann automatisch die mathematischen Formeln, den Pseudocode und die Implementierungslogik des Papers und generiert den entsprechenden hochwertigen Python- oder Java-Code mit den dazugehörigen Testfällen. Auf diese Weise können sich Forscher von der mühsamen Arbeit der Algorithmenreproduktion befreien und sich auf die Bewertung und Verbesserung von Algorithmen konzentrieren.
2. Front-End-Entwicklung und Produktprototyping
   Ein Produktmanager oder Front-End-Entwickler möchte schnell einen Prototyp einer neuen Webanwendung erstellen, um ihn seinen Vorgesetzten vorzuführen. Er kann eine Beschreibung in die Text2Web-Funktion von DeepCode eingeben, z. B.: "Erstellen Sie eine responsive Portfolio-Website mit vier Seiten: Startseite, Über mich, Projektvorschau und Kontakt. Die Startseite muss eine auffällige Kopfzeile und eine Arbeitsvorschau haben." DeepCode generiert den kompletten Front-End-Code (HTML, CSS, JavaScript), den die Entwickler direkt ändern und bearbeiten können, wodurch sich die Zeit von der Idee bis zum sichtbaren Prototyp drastisch verkürzt.
3. Schnelle Einrichtung von Backend-Diensten
   Ein Startup-Team muss einen Backend-Dienst für seine mobile Anwendung entwickeln, um Benutzerdaten zu verwalten und Geschäftslogik zu handhaben. Der technische Leiter des Teams kann die Text2Backend-Funktion verwenden und die Anforderung eingeben: "Entwickeln Sie eine Node.js-basierte Benutzerverwaltungs-API, die Benutzerregistrierung, Anmeldung, Informationsabfrage und Änderungsfunktionen unterstützt und MongoDB zum Speichern von Daten verwendet." DeepCode ist in der Lage, eine vollständige Backend-Projektstruktur zu generieren, einschließlich API-Routing, Datenbankmodell und Geschäftslogik-Controllern, und hilft Teams so, schnell stabile und zuverlässige Backend-Dienste zu entwickeln.

QA

1. Was genau ist DeepCode?
   DeepCode ist eine Open-Source-Plattform zur Codegenerierung, die auf einem multi-intelligenten Körpersystem basiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools zur Generierung von Codeschnipseln simuliert sie den Arbeitsablauf eines Entwicklungsteams und arbeitet mit KI-Intelligenzen in verschiedenen Rollen zusammen, um komplexe Text- oder Dokumentationsanforderungen zu verstehen und automatisch gut strukturierten, einsatzbereiten Anwendungscode zu erzeugen.
2. Muss ich für die Nutzung von DeepCode bezahlen? Welche API-Schlüssel sind erforderlich?
   DeepCode selbst ist quelloffen und kostenlos und unterliegt der MIT-Lizenz. Für seinen Betrieb ist er jedoch auf LLM-Dienste (Large Language Modelling) von Drittanbietern angewiesen, wie z. B. die GPT-Familie von OpenAI oder die Claude-Modellfamilie von Anthropic. Daher müssen Sie Ihre eigenen API-Schlüssel für diese Dienste erstellen und die Kosten tragen, die durch die Nutzung dieser APIs entstehen. Darüber hinaus müssen Sie API-Schlüssel für Suchwerkzeuge wie Brave Search konfigurieren, wenn Sie vernetzte Suchfunktionen benötigen.
3. Kann DeepCode ein sehr langes Papier oder Dokument verarbeiten?
   DeepCode verfügt über eine integrierte intelligente Dokumentensegmentierung. Wenn DeepCode feststellt, dass die Länge des Eingabedokuments die Verarbeitungsgrenze des großen Sprachmodells überschreitet, wird das Dokument automatisch in mehrere logisch zusammenhängende semantische Blöcke unterteilt, die Blöcke analysiert und verstanden und dann alle Informationen für die Codeplanung und -generierung zusammengeführt, um sicherzustellen, dass keine wichtigen Informationen verloren gehen.
4. Wie hoch ist die Qualität des von DeepCode erzeugten Codes? Kann es direkt in einer Produktionsumgebung verwendet werden?
   DeepCode wurde entwickelt, um "produktionsreifen" Code zu erzeugen, wobei die Codestruktur, die Modularität und die Wartbarkeit berücksichtigt werden. Es generiert auch automatisch Unit-Tests und Dokumentation, um die Codequalität zu gewährleisten. Obwohl der generierte Code von hoher Qualität ist, wird eine abschließende Codeüberprüfung und ein vollständiges Testen durch einen menschlichen Entwickler dringend empfohlen, bevor er in einer Produktionsumgebung eingesetzt wird.