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Github已弃用：请改用 Mentat！https://github.com/AbanteAI/mentat
Wolverine
关于
为您的 Python 脚本赋予再生愈合能力！
使用 Wolverine 运行您的脚本，当它们崩溃时，GPT-4 会编辑它们并解释出错的原因。即使存在多个 bug，它也会反复重新运行直到修复为止。
如需快速演示，请查看我在 Twitter 上的演示视频。
设置
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.sample .env
将您的 OpenAI API 密钥添加到 .env 文件中
警告！默认情况下，Wolverine 使用 GPT-4 并可能多次重复调用 API。
使用示例
使用 GPT-4 运行（默认选项，经过测试）：
python -m wolverine examples/buggy_script.py "subtract" 20 3
您也可以使用其他模型运行，但请注意它们可能不会严格遵循编辑格式：
python -m wolverine --model=gpt-3.5-turbo examples/buggy_script.py "subtract" 20 3
如果您想默认使用 GPT-3.5 而不是 GPT-4，请取消注释 .env 文件中的默认模型行：
DEFAULT_MODEL=gpt-3.5-turbo
您还可以使用 --confirm=True 标志，这将在对文件进行更改之前询问您"是否"。如果不使用该标志，则会直接应用更改到文件
python -m wolverine examples/buggy_script.py "subtract" 20 3 --confirm=True
环境变量
| 环境变量名 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
| OPENAI_API_KEY | OpenAI API 密钥 | 无 |
| DEFAULT_MODEL | 使用的 GPT 模型 | "gpt-4" |
| VALIDATE_JSON_RETRY | 请求 OpenAI API 的重试次数（-1 表示无限重试） | -1 |
未来计划
这只是我花了几个小时快速制作的原型。有许多可能的扩展，欢迎贡献：
- 添加标志以自定义使用，例如在运行更改后的代码之前请求用户确认
- 进一步迭代 GPT 响应的编辑格式。目前它在缩进方面存在一些问题，但我相信可以改进
- 一套用于测试提示可靠性和衡量改进的示例错误文件
- 多个文件/代码库：向 GPT 发送堆栈跟踪中出现的所有内容
- 优雅处理大文件 - 我们是否应该只向 GPT 发送相关的类/函数？
- 扩展到 Python 以外的其他语言
