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自然语言编程是程序员梦寐以求的目标，Chapyter是一个很有前景的项目，它实现了在Jupyter Notebook中用自然语言直接编程。本文将介绍Chapyter的工作原理、特点以及如何使用。

简介

Chapyter是一款由MIT华人博士生Shannon Zejiang Shen开发的JupyterLab扩展，它将强大的GPT-4代码生成模型融合进编码环境，实现了人类与AI的协作，极大地提高了编码效率，同时解决了许多传统编程助手所面临的问题。

Chapyter的工作原理是连接GPT模型(默认是GPT-3.5-Turbo)，将用户用自然语言描述的需求转换为Python代码，然后在Notebook中执行代码并返回结果。

Chapyter的主要特点包括:

  • 从自然语言直接生成可执行的Python代码
  • 基于执行历史和上下文的代码生成
  • 可以调试和编辑生成的代码
  • 使用GPT的API接口，保障用户隐私

GitHub项目页：https://github.com/chapyter/chapyter/

特点与优势

从自然语言生成代码并自动执行
只需在任务自然语言描述的单元格开头添加命令「%% chat」，代码就会生成，并且用时极短，只需要几秒钟。Chapyter通过在你熟悉的IDE中启用「自然语言编程」，提高工作效率，并探索更多未尝试过的新想法。生成的代码是隐藏的，关注结果而非AI生成的代码，同时有安全模式来防止自动执行可能危险的代码。
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使用编码历史和执行输出来生成代码
Chapyter可以利用你的代码历史记录和执行输出，提供上下文感知建议，并可选择加载文件以便为进一步处理和分析提供支持。
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原位调试、编辑代码
生成的代码可能含有bug或错误，但无需离开Jupyter Notebook，你可以在IDE中轻松检查代码并修复问题。
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Prompt和AI配置透明化，并允许自定义
Chapyter公开了所使用的所有prompt，并且鼓励用户自定义prompt和设置。

使用AI时，隐私优先
Chapyter是一个极小的Python包，安装简便，并且默认情况下不会保留交互数据和代码进行训练，保护你的数据隐私。

与传统编码助手的区别

Chapyter将编码助手的优势综合起来，让开发者能够完成各种复杂的编码任务，并自动执行AI生成的代码。此外，Chapyter还允许在原位调试、自定义Prompt，保护开发者与代码的隐私性，避免数据被利用。
下图展示了Chapyter与部分现有编码助手的差别：
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轻松部署与使用

Chapyter的部署过程十分简单。在装有Python和node.js的环境下，只需在命令行模式中输入「pip install chapyter」命令，就可完成安装。需要注意的是，安装过程可能会将Jupyter升级到4.0以上版本，可能引起环境变化。安装好之后，在环境变量中设置GPT的API key和组织名称，部署就完成了。使用时在Jupyter中输入「%load_ext chapyter」就能启动Chapyter。

结语

Chapyter为Jupyter用户带来了全新的编程体验，让自然语言编程成为现实。它充分发挥了GPT-4强大的代码生成能力，让编码变得高效、简单，同时又保留了调试和编辑的自由，确保编码质量。而且，它非常注重用户隐私，让使用AI时更加安心。不难想象，Chapyter的出现必将在编程领域掀起一股创新风潮，帮助开发者更加轻松地实现自己的编码目标。赶快尝试一下吧！

参考链接：

[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/15269v8/p_chapyter_chatgpt_code_interpreter_in_jupyter/
[2]https://www.szj.io/