DeepCode: um sistema de corpo inteligente que gera automaticamente documentos e textos em código

O DeepCode é uma estrutura de código aberto para codificação de corpos inteligentes, desenvolvida pelo Laboratório de Inteligência de Dados da Universidade de Hong Kong (HKUDS). Ele usa um sistema de corpo inteligente múltiplo para entender instruções complexas e convertê-las em código automaticamente. O objetivo principal dessa estrutura é abordar a eficiência do processo, desde a ideia até a implementação do código. Os usuários podem inserir um trabalho de pesquisa, um texto de descrição funcional, um URL ou um documento local, e as inteligências do DeepCode trabalharão em conjunto para realizar a análise de requisitos, a recuperação de dados, o planejamento, a redação e o teste de códigos e, por fim, gerar um projeto de código completo que possa ser usado diretamente. Ele contém principalmente três funções principais: Paper2Code, que é usado para converter algoritmos em artigos acadêmicos em código executável; Text2Web, que é usado para gerar interfaces da Web de front-end a partir de descrições de texto; e Text2Backend, que é usado para gerar lógica de serviço de back-end. Todo o sistema tem uma arquitetura clara, com uma inteligência de coordenação central para despachar subinteligências com diferentes funções, simulando uma equipe eficiente de desenvolvimento de software, com o objetivo de ajudar os pesquisadores e desenvolvedores a se livrarem de tarefas repetitivas de codificação e se concentrarem mais na inovação.

Lista de funções

• Paper2CodeAnálise automática de artigos de pesquisa, extração de seus algoritmos e lógica principais e implementação em código de alta qualidade e utilizável em ambiente de produção, acelerando drasticamente a reprodução de resultados acadêmicos.
• Text2WebCódigo de aplicativo da Web de front-end totalmente funcional e otimizado para interface: gera automaticamente código de aplicativo da Web de front-end totalmente funcional e otimizado para interface com base em descrições de texto simples fornecidas pelo usuário.
• Text2BackendGeração de código de serviço back-end eficiente e dimensionável a partir de requisitos textuais, incluindo interfaces de API, estruturas de banco de dados etc.
• Fluxo de trabalho autônomo de inteligência múltiplaInteligência: O sistema tem uma equipe integrada de várias inteligências especializadas, incluindo coordenação, compreensão de intenções, análise de documentos, planejamento de código e inteligências de geração de código, que colaboram de forma autônoma em tarefas complexas de geração de código.
• Geração avançada de recuperação de código aumentada (CodeRAG)Combina técnicas de incorporação de vetores semânticos e de análise de dependência baseada em gráficos para descobrir e explorar automaticamente bibliotecas ideais e padrões de implementação de bases de código em grande escala.
• Suporte a várias interfacesInterface de linha de comando (CLI) e Web (Web): fornece interfaces de linha de comando (CLI) e Web (Web) para satisfazer os hábitos de diferentes usuários. A interface da Web oferece suporte à observação em tempo real do processo de geração de código, o que é muito intuitivo.
• Segmentação inteligente de documentosQuando um documento de entrada (por exemplo, um documento em PDF) é muito longo e ultrapassa os limites de processamento do modelo, o sistema executa automaticamente a segmentação inteligente para garantir que a geração de código seja baseada em uma compreensão do texto completo.

Usando a Ajuda

O DeepCode fornece uma cadeia de ferramentas completa que permite aos usuários transformar rapidamente ideias em código. Veja abaixo um processo detalhado de instalação e uso.

Etapa 1: preparar o ambiente e a chave de API

Antes de usar o DeepCode, você precisa preparar algumas chaves de API necessárias, pois as inteligências do DeepCode precisam chamar o Large Language Model (LLM) e as ferramentas de pesquisa para concluir as tarefas.

1. Chave da API de modelagem de linguagem grande:
   • Você precisa ter uma conta OpenAI ou Anthropic O DeepCode é compatível com a família de modelos GPT e com o modelo Claude Modelos da série.
     .
2. Chave da API de pesquisa na Web (opcional):
   • Para que um corpo inteligente fique on-line e pesquise as informações mais recentes ou encontre repositórios de código-fonte aberto, é recomendável configurar uma chave de API para uma ferramenta de pesquisa na Web.

Tenha em mãos as chaves que você obteve, pois elas serão usadas nas etapas de configuração subsequentes.

Etapa 2: Instalar o DeepCode

O processo de instalação do DeepCode é muito simples e é recomendável usar o pip Execute a instalação, o que garante que você esteja usando a versão estável.

1. Abra seu terminal (ferramenta de linha de comando)。
2. Instalar o pacote DeepCode:
   Execute o seguinte comando para instalar o pacote principal.

   pip install deepcode-hku
   

3. Download do arquivo de configuração:
   Após a conclusão da instalação, será necessário fazer o download de dois arquivos de configuração principais. Esses dois arquivos regem o comportamento e as chaves do programa.

   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
   

   Esses dois comandos farão o download de mcp_agent.config.yaml(arquivo de configuração principal) e mcp_agent.secrets.yaml(arquivo de chave) em seu diretório atual.

Etapa 3: Configurar a chave da API

Esta é a etapa mais importante, pois você precisa preencher o arquivo de configuração correspondente com a chave que preparou na primeira etapa.

1. Editar o arquivo de chaves:
   Abra-o em seu editor de texto favorito (por exemplo, VS Code, Sublime Text ou Notepad). mcp_agent.secrets.yaml Documentação.
2. Preencha a chave do modelo de idioma grande:
   O conteúdo do arquivo é estruturado da seguinte forma, e você só precisa definir o parâmetro your_key_here Basta substituí-la por sua própria chave. Se estiver usando um endereço de interface OpenAI personalizado, você também poderá modificar a chave base_url。

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

3. Configurar a chave de pesquisa de rede (opcional):
   show (um ingresso) mcp_agent.config.yaml arquivo. Localize o arquivo brave.env Em parte, ele irá BRAVE_API_KEY é definido como sua chave da API do Brave Search.

   # 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
   

Etapa 4: Inicie o aplicativo DeepCode

Quando a configuração estiver concluída, você poderá iniciar a interface da Web do DeepCode.

1. Execute o comando de inicialização em um terminal:

   deepcode
   

2. Acesso à interface da Web:
   Depois que o comando for executado, o programa será aberto automaticamente no navegador http://localhost:8501. Agora você pode ver a interface do DeepCode.

Etapa 5: Gerar código usando o DeepCode

A interface da Web é muito intuitiva e é dividida em uma área de entrada, uma área de configuração e uma área de saída.

1. Selecionar o modo de tarefa:
   Na interface, você pode ver o Paper2Code, Text2Web, Text2Backend e outras opções. Primeiro, selecione um modo de acordo com suas necessidades.
2. Fornecer informações de entrada:
   • Carregamento de arquivosSe quiser transformar um documento em código, você pode carregar o arquivo PDF diretamente.
   • texto de entradaSe quiser criar uma página da Web ou um serviço de back-end, você pode descrever suas necessidades em detalhes em uma caixa de texto. Por exemplo, "Ajude-me a criar uma página de login de usuário que precisa ter caixas de entrada de nome de usuário e senha e um botão de login".
   • Fornecer URLVocê também pode fornecer um endereço da Web com informações detalhadas.
3. começar a gerar:
   Clique em "Generate" (Gerar) ou em um botão semelhante e o sistema de inteligência múltipla do DeepCode começará a funcionar. Você pode ver o processo de raciocínio e os registros de trabalho de cada inteligência em tempo real, como "A inteligência de compreensão de intenção está analisando os requisitos", "A inteligência de planejamento de código está projetando a estrutura do projeto" etc. Esse processo é totalmente transparente. Esse processo é totalmente transparente.
4. Obtendo a saída:
   Depois que a tarefa é concluída, o DeepCode fornece um projeto de código completo. Normalmente, você receberá um zip para download contendo o código-fonte, os arquivos de dependência, os arquivos de teste e a documentação relacionada em um projeto pronto para execução.

Com essas etapas, você pode tirar proveito da poderosa capacidade do DeepCode de automatizar muitas tarefas complexas de codificação.

cenário do aplicativo

1. Pesquisadores acadêmicos
   Depois de ler um artigo sobre um novo algoritmo, os pesquisadores querem verificar rapidamente sua eficácia. Eles podem usar o recurso Paper2Code do DeepCode para carregar um arquivo PDF do artigo, e o sistema inteligente do DeepCode analisará automaticamente as fórmulas matemáticas, o pseudocódigo e a lógica de implementação do artigo e gerará o código Python ou Java de alta qualidade correspondente com os casos de teste que o acompanham. Isso permite que os pesquisadores se libertem do trabalho tedioso de reprodução de algoritmos e se concentrem na avaliação e no aprimoramento de algoritmos.
2. Desenvolvimento front-end e prototipagem de produtos
   Um gerente de produto ou desenvolvedor front-end deseja criar rapidamente um protótipo de um novo aplicativo da Web para demonstrar aos seus superiores. Ele pode inserir uma descrição no recurso Text2Web do DeepCode, por exemplo, "Crie um site de portfólio responsivo com quatro páginas: home, about me, project showcase e contact. A página inicial precisa ter um cabeçalho atraente e uma grade de visualização do trabalho." O DeepCode gera o código front-end completo (HTML, CSS, JavaScript), que os desenvolvedores podem modificar e iterar diretamente, reduzindo drasticamente o tempo necessário para passar da ideia ao protótipo visível.
3. Configuração rápida de serviços de back-end
   Uma equipe de startup precisa desenvolver um serviço de backend para seu aplicativo móvel para gerenciar os dados do usuário e lidar com a lógica comercial. O líder técnico da equipe pode usar o recurso Text2Backend e inserir o requisito: "Desenvolver uma API de gerenciamento de usuários baseada em Node.js que precisa oferecer suporte a funções de registro, login, consulta e modificação de informações do usuário e usar o MongoDB para armazenar dados". O DeepCode é capaz de gerar uma estrutura completa de projeto de backend, incluindo roteamento de API, modelo de banco de dados e controladores de lógica de negócios, ajudando as equipes a criar rapidamente serviços de backend estáveis e confiáveis.

QA

1. O que é exatamente o DeepCode?
   O DeepCode é uma plataforma de geração de código aberto baseada em um sistema de corpo multiinteligente. Diferentemente das ferramentas tradicionais de geração de trechos de código, ele simula o fluxo de trabalho de uma equipe de desenvolvimento, colaborando com inteligências de IA em diferentes funções para entender requisitos complexos de texto ou documentação e gerar automaticamente um código de aplicativo bem estruturado e pronto para ser implantado.
2. Preciso pagar para usar o DeepCode? Quais chaves de API são necessárias?
   O DeepCode em si é de código aberto e gratuito, seguindo a licença MIT. No entanto, ele depende de serviços de Modelagem de Linguagem Grande (LLM) de terceiros para sua operação, como a família GPT da OpenAI ou a família de modelos Claude da Anthropic. Portanto, você precisa preparar suas próprias chaves de API para esses serviços e arcar com os custos incorridos pelo uso dessas APIs. Além disso, se precisar da funcionalidade de pesquisa em rede, você precisará configurar chaves de API para ferramentas de pesquisa como o Brave Search.
3. Se eu fornecer um papel ou documento muito longo, o DeepCode conseguirá lidar com ele?
   O DeepCode tem a Segmentação Inteligente de Documentos incorporada. Quando ele detecta que o tamanho do documento de entrada pode exceder o limite de processamento único do modelo de linguagem grande, ele corta automaticamente o documento em vários blocos semânticos logicamente relacionados, analisa e compreende os blocos e, em seguida, sintetiza todas as informações para o planejamento e a geração de código para garantir que as principais informações não sejam perdidas.
4. Qual é a qualidade do código gerado pelo DeepCode? Ele pode ser usado diretamente em um ambiente de produção?
   O DeepCode foi projetado para gerar código "pronto para produção", levando em conta a estrutura do código, a modularidade e a capacidade de manutenção. Ele também gera automaticamente testes de unidade e documentação para garantir a qualidade do código. Embora o código gerado seja de alta qualidade, uma revisão final do código e testes completos por um desenvolvedor humano são altamente recomendados antes da implementação em um ambiente de produção.