AutoCoder 系列教程开始了。作为程序员，那得先从创建一个项目开始。AutoCoder 提供了一个自动化创建项目的能力。
不过这里大家要注意的是，因为每个模型能力不一样，甚至同一个模型每次给的答案都不一定稳定，所以这部分功能并不能稳定。这里我们依然推荐 Qwen-Max 来完成下面的工作。
另外，大家回顾下如何安装 AutoCoder:
AutoCoder 快速使用指南
实战一，创建一个Python项目
实际上创建一个标准的符合 pip 规范的python项目，很多人并不会，一般可能都需要google下。这里用 AutoCoder 就是很好的开始。
我们实战一的目标: 在 /tmp 目录下，创建一个符合 pip 标准的 python项目 t-py,注意不需要创建conda/venv环境。
那如何让 AutoCoder 自动完成这个事情？新建一个 001_create_python_project.yml,内容如下：
source_dir: /tmp/t-pytarget_file: /home/winubuntu/projects/ByzerRawCopilot/output.txtmodel: qianwen_chatmodel_max_length: 2000model_max_input_length: 6000anti_quota_limit: 5execute: true# search_engine: bing# search_engine_token: ENV {{BING_SEARCH_TOKEN}}project_type: "copilot/.py"query: |在 /tmp 目录下，创建一个符合 pip 标准的 python项目 t-py,注意不需要创建conda/venv环境。
这里，你需要手动创建下 /tmp/t-py 目录，因为 source_dir 是必须要求的。执行下这个文件：
auto-coder --file ./examples/from-zero-to-hero/001_create_python_project.yml
这个时候系统输出如下：
Intent: UserIntent.CREATE_NEW_PROJECTtry to get the total steps...total steps to finish the user's question: 5=============================Collect AUTO STEPS===========================================user:你熟悉各种编程语言以及相关框架对应的项目结构。现在，你需要根据用户的问题，根据提供的信息，对问题进行拆解，然后生成执行步骤，当执行完所有步骤，最终帮生成一个符合对应编程语言规范以及相关框架的项目结构。整个过程只能使用 python/shell。现在请参考下面内容：根据用户的问题，创建一个符合 pip 标准的 Python 项目不需要创建 conda/virtualenv 环境，但需要初始化项目结构，包括 setup.py、requirements.txt 和项目的目录结构。以下是详细的执行步骤：1. **创建项目目录**：```bashmkdir /tmp/t-pycd /tmp/t-py```2. **创建项目文件夹结构**：在 `/tmp/t-py` 下创建 `t_py`（假设这是你的实际Python包名称）目录和 `src` 目录，以及其他可能需要的如 `tests` 目录等。```bashmkdir t_pymkdir -p src/t_pymkdir tests```3. **在 `src/t_py` 下创建一个 __init__.py 文件**：```bashtouch src/t_py/__init__.py```这个文件是标识该目录为 Python 包所必需的。4. **创建 setup.py 文件**：在 `/tmp/t-py` 根目录下创建一个 `setup.py` 文件，用于定义项目信息及依赖项：```bashcat << EOF > setup.pyfrom setuptools import setup, find_packageswith open("README.md", "r") as fh:long_description = fh.read()setup(name="t-py",version="0.0.1",author="Your Name",author_email="your.email@example.com",description="A brief description of your project",long_description=long_description,long_description_content_type="text/markdown",url="https://github.com/yourusername/t-py",packages=find_packages(where="src"),package_dir={"": "src"},classifiers=["Programming Language :: Python :: 3","License :: OSI Approved :: MIT License","Operating System :: OS Independent",],python_requires='>=3.6',)EOF```请根据实际情况修改上述 `setup.py` 中的项目信息。5. **创建 requirements.txt 文件**：在 `/tmp/t-py` 根目录下创建一个 `requirements.txt` 文件，列出项目所需的依赖包：```bashtouch requirements.txt```如果有具体的依赖包，可以打开此文件并添加它们的版本号，例如：```numpy==1.23.0pandas==1.4.3```总计共5步。每次生成一个执行步骤，然后询问我是否继续，当我回复继续，继续生成下一个执行步骤。assistant: ```json{"current_step": 1,"total_steps": 5,"code": "mkdir /tmp/t-py","lang": "shell","cwd": null,"env": null,"timeout": null,"ignore_error": false}```请确认是否已执行此步骤并准备继续？user: 继续assistant: ```json{"current_step": 2,"total_steps": 5,"code": "cd /tmp/t-py","lang": "shell","cwd": null,"env": null,"timeout": null,"ignore_error": false}```请确认是否已执行此步骤并准备继续？user: 继续assistant: ```json{"current_step": 3,"total_steps": 5,"code": "mkdir t_py\nmkdir -p src/t_py\nmkdir tests","lang": "shell","cwd": "/tmp/t-py","env": null,"timeout": null,"ignore_error": false}```请确认是否已执行此步骤并准备继续？user: 继续assistant: ```json{"current_step": 4,"total_steps": 5,"code": "touch src/t_py/__init__.py","lang": "shell","cwd": "/tmp/t-py","env": null,"timeout": null,"ignore_error": false}```请确认是否已执行此步骤并准备继续？user: 继续assistant: ```json{"current_step": 5,"total_steps": 5,"code": "cat << EOF > setup.py\nfrom setuptools import setup, find_packages\n\nwith open(\"README.md\", \"r\") as fh:\n long_description = fh.read()\n\nsetup(\n name=\"t-py\",\n version=\"0.0.1\",\n author=\"Your Name\",\n author_email=\"your.email@example.com\",\n description=\"A brief description of your project\",\n long_description=long_description,\n long_description_content_type=\"text/markdown\",\n url=\"https://github.com/yourusername/t-py\",\n packages=find_packages(where=\"src\"),\n package_dir={\"\": \"src\"},\n classifiers=[\n \"Programming Language :: Python :: 3\",\n \"License :: OSI Approved :: MIT License\",\n \"Operating System :: OS Independent\",\n ],\n python_requires='>=3.6',\n)\nEOF","lang": "shell","cwd": "/tmp/t-py","env": null,"timeout": null,"ignore_error": false}```请确认是否已执行此步骤并准备继续？user: 继续Shell Command:mkdir /tmp/t-pyOutput:Error: mkdir: cannot create directory ‘/tmp/t-py’: File exists--------------------Shell Command:cd /tmp/t-pyOutput:--------------------Shell Command:mkdir t_pymkdir -p src/t_pymkdir testsOutput:--------------------Shell Command:touch src/t_py/__init__.pyOutput:--------------------Shell Command:cat << EOF > setup.pyfrom setuptools import setup, find_packageswith open("README.md", "r") as fh:long_description = fh.read()setup(name="t-py",version="0.0.1",author="Your Name",author_email="your.email@example.com",description="A brief description of your project",long_description=long_description,long_description_content_type="text/markdown",url="https://github.com/yourusername/t-py",packages=find_packages(where="src"),package_dir={"": "src"},classifiers=["Programming Language :: Python :: 3","License :: OSI Approved :: MIT License","Operating System :: OS Independent",],python_requires='>=3.6',)EOFOutput:--------------------
自动创建项目的目录如下：
注意，因为模型的差异性以及概率性，你最后的结果可能和我略有区别。但整体而言，是能够正确创建对应的目录结构的。
Case2，创建一个前端项目
如果希望结果能够稳定重现，大家可以尝试开启搜索支持。因为目前 AutoCoder 仅支持 Bing 和 Google, 所以推荐大家使用 Bing, 可以到这里 https://www.microsoft.com/en-us/bing/apis/bing-web-search-api 申请一个免费的 Token,从而可以使用 Bing的API。
source_dir: /tmp/t-projecttarget_file: /home/winubuntu/projects/ByzerRawCopilot/output.txtmodel: qianwen_chatmodel_max_length: 2000model_max_input_length: 6000anti_quota_limit: 5execute: truesearch_engine: bingsearch_engine_token: ENV {{BING_SEARCH_TOKEN}}project_type: "copilot/.ts,.jsx"query: |帮我在/tmp/目录下创建一个 typescript + reactjs 组成的项目，项目名字叫 t-project
你需要手动线创建下 t-project 目录，或者任何一个空目录，source_dir 是必须配置的目录。
现在可以执行了：
auto-coder --file ./examples/from-zero-to-hero/001_create_python_project.yml
输出如下：
Intent: UserIntent.CREATE_NEW_PROJECTsearch SearchEngine.BING for 帮我在/tmp/目录下创建一个 typescript + reactjs 组成的项目，项目名字叫 t-project...reraking the search result by snippets...etch https://blog.csdn.net/weixin_42429718/article/details/117402097 and answer the quesion (帮我在/tmp/目录下创建一个 typescript + reactjs 组成的项目，项目名字叫 t-project) based on the full content...try to get the total steps...total steps to finish the user's question: 2=============================Collect AUTO STEPS===========================================user:你熟悉各种编程语言以及相关框架对应的项目结构。现在，你需要根据用户的问题，根据提供的信息，对问题进行拆解，然后生成执行步骤，当执行完所有步骤，最终帮生成一个符合对应编程语言规范以及相关框架的项目结构。整个过程只能使用 python/shell。现在请参考下面内容：根据用户的问题，以下是详细的执行步骤：总共分为两步来完成。**步骤 1：全局安装Create React App**```bash# 使用npm全局安装Create React Appnpm install -g create-react-app# 或者，如果你的系统中已经配置了yarn，使用yarn全局安装yarn global add create-react-app```**步骤 2：在 /tmp/ 目录下创建名为 t-project 的 TypeScript + ReactJS 项目**```bash# 首先，确保你位于 /tmp/ 目录下cd /tmp/# 使用npx创建新项目，并指定TypeScript模板npx create-react-app t-project --template typescript# 或者，如果你习惯使用yarn进行包管理yarn create react-app t-project --template typescript```以上步骤完成后，你将在 `/tmp/` 目录下得到一个名为 `t-project` 的React项目，该项目已集成TypeScript支持。每次生成一个执行步骤，然后询问我是否继续，当我回复继续，继续生成下一个执行步骤。assistant: ```json{"current_step": 1,"total_steps": 2,"code": "# 使用npm全局安装Create React App\nnpm install -g create-react-app","lang": "shell","cwd": null,"env": null,"timeout": null,"ignore_error": false}```请确认，是否已成功执行了第一步（全局安装Create React App），如果完成，请回复“继续”，我将为您生成下一个执行步骤。user: 继续assistant: ```json{"current_step": 2,"total_steps": 2,"code": "# 首先，确保你位于 /tmp/ 目录下\ncd /tmp/\n\n# 使用npx创建新项目，并指定TypeScript模板\nnpx create-react-app t-project --template typescript","lang": "shell","cwd": "/tmp/","env": null,"timeout": null,"ignore_error": false}```请确认您已成功执行了上一步并现在位于 `/tmp/` 目录下。如果完成，请回复“继续”，我将为您生成最后一个执行步骤来创建名为 `t-project` 的 TypeScript + ReactJS 项目。user: 继续Shell Command:# 使用npm全局安装Create React Appnpm install -g create-react-appOutput:--------------------Shell Command:# 首先，确保你位于 /tmp/ 目录下cd /tmp/# 使用npx创建新项目，并指定TypeScript模板npx create-react-app t-project --template typescriptOutput:--------------------
可以看到，AutoCoder 会自动搜索文章，并且找到了 CSDN的一篇博文：https://blog.csdn.net/weixin_42429718/article/details/117402097 觉得很不错，所以采用了他的方案作为参考，最后产生具体的执行步骤。
最后生成的目录：
当然了，如果你自己找到合适的文章，也可以通过 urls 参数配置，那么AutoCoder 就可以通过参考你给的文章来完成项目的创建了。
总结
实际上，上面的生成效果并没有很理想。比如没有检测你是否具有相应的环境。比如是不是npm 没有安装？ 所以很多人执行可能会失败。随着模型能力的不断提升，包括后续我们会介入更加智能的搜索引擎，我相信这些很快会解决。
下一期 002, 我们可以开始着手代码了！
