实际上 AutoCoder 最适合的场景是修改代码，因为它最原始的功能是把源码+你指定的文档+搜索引擎搜集到的资料和你的需求生成一个prompt给到大模型。

此外纠正大家一个观点， AutoCoder 不是一句话给你创建一个网站抑或一个大型的项目。我们是帮助研发或者产品更快的迭代产品。

不过我们还是从最开始项目啥都没有开始，现在，我们用 AutoCoder 创建一个 web server

source_dir: /tmp/t-py
target_file: /home/winubuntu/projects/ByzerRawCopilot/output.txt 


model: qianwen_chat
model_max_length: 2000
model_max_input_length: 6000
anti_quota_limit: 5


search_engine: bing
search_engine_token: ENV {{BING_SEARCH_TOKEN}}


## execute the prompt generated by auto-coder
execute: true
## extract the code from the prompt generated by auto-coder 
## and overwrite the source code
auto_merge: true


project_type: py


query: >
  在 /tmp/t-py/server/server.py 
  中使用 FastAPI 创建一个web服务。
  服务的根路径返回 "Hello, World!"。

注意，这里我们开启了 auto_merge 参数。这个参数会修改你的项目，所以总体来说还是慎用。如果这个参数没有开启，可以在 target_file 里找到生成的代码，可以自己手动复制黏贴下。

执行下：

auto-coder --file ./examples/from-zero-to-hero/002_fastapi_hello_word.yml

日志比较简单：

2024-03-21 17:55:08.944 | INFO     | autocoder.dispacher.actions.action:process_content:225 - Auto merge the code...
2024-03-21 17:55:08.945 | INFO     | autocoder.common.code_auto_merge:merge_code:51 - Upsert path: /tmp/t-py/server/server.py
2024-03-21 17:55:08.945 | INFO     | autocoder.common.code_auto_merge:merge_code:55 - Merged 1 files into the project.

结果：

(byzerllm-dev) (base) winubuntu@winubuntu:/tmp/t-py$ tree
.
└── server
    └── server.py


1 directory, 1 file

执行下代码：

(byzerllm-dev) (base) winubuntu@winubuntu:/tmp/t-py$ python /tmp/t-py/server/server.py
INFO:     Started server process [1333520]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO:     127.0.0.1:33516 - "GET / HTTP/1.1" 200 OK
INFO:     127.0.0.1:33516 - "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 Not Found

访问下：

成功搞定。

现在，让我们来修改下代码。

source_dir: /tmp/t-py
target_file: /home/winubuntu/projects/ByzerRawCopilot/output.txt 


model: qianwen_chat
model_max_length: 2000
model_max_input_length: 6000
anti_quota_limit: 5


search_engine: bing
search_engine_token: ENV {{BING_SEARCH_TOKEN}}


## execute the prompt generated by auto-coder
execute: true
## extract the code from the prompt generated by auto-coder 
## and overwrite the source code
auto_merge: true


project_type: py


query: >
  修改 server.py 中的端口，改成 9001

执行下：

auto-coder --file ./examples/from-zero-to-hero/002_fastapi_modify_port.yml

此时打开 server.py 后，可以看到端口已经被改成 9001了

from fastapi import FastAPI


# 创建FastAPI应用实例
app = FastAPI()


# 定义根路径的GET请求处理函数，返回 "Hello, World!"
@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello, World!"}


if __name__ == "__main__":
    # 启动web服务，端口改为9001
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=9001)

这里你可能好奇，为啥前面我可以直接说修改 server.py 而不需要写完整路径了。因为这次项目里有python文件了，有上下文，所以大模型是可以自动推测的，你不需要写那么完整。

今天内容就到这里。下一期我们看看如何解决你没有大模型API，或者你的API版大模型太弱，在只有Web版本的诸如 Kimi/GPT4 的情况下，AutoCoder如何帮助你完成编程。

这里剧透下：


1. AutoCoder 之负责生成Prompt,你可以拖拽文件到Web版大模型里去。

2. AutoCoder 在需要用到的大模型的地方，会询问你，这个时候你可以把结果贴到web版里，然后再把结果贴回来，帮助AutoCoder完成整个流程。