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使用教程
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环境要求
- Python 3.7 或更高版本(源码运行方式需要)
- 已安装 SQLite(源码运行方式需要)
- 可用的 GPT Token,用于 env.yaml 配置
- Docker 环境(使用 Docker 方式运行时需要)
安装与启动步骤
-
1获取项目代码
从 GitHub 下载 Releases 发布版本,或 clone 最新代码;README 提示直接 clone 最新代码可能不稳定,建议优先用发布版本。
git clone https://github.com/kuafuai/DevOpsGPT.git -
2检查运行环境
源码方式需先确认已安装 SQLite 和 Python 3.7 以上版本,Windows 用户用 run.bat 启动。
python3 --version -
3生成配置文件
把仓库中的 env.yaml.tpl 复制一份并重命名为 env.yaml,后续所有配置都写在这个文件里。
cp env.yaml.tpl env.yaml -
4填写 GPT Token
编辑 env.yaml,填入 GPT Token 等必要信息;详细参数说明见 docs/DOCUMENT.md,不配置无法生成代码。
-
5用源码启动服务
在项目目录执行启动脚本:Linux/Mac 运行 sh run.sh,Windows 直接双击 run.bat。
sh run.sh -
6浏览器访问页面
按启动日志中给出的地址访问,默认是 http://127.0.0.1:8080,页面能打开即表示服务已就绪。
-
7Docker 方式准备目录
使用 Docker 时先创建 workspace 目录,并把仓库里的 env.yaml.tpl 复制到当前目录并改名为 env.yaml。
mkdir -p workspace -
8用 Docker 启动服务
挂载 workspace 目录与 env.yaml,映射 8080、8081 端口后运行官方镜像 kuafuai/devopsgpt:latest。
docker run -it -v$PWD/workspace:/app/workspace -v$PWD/env.yaml:/app/env.yaml -p8080:8080 -p8081:8081 kuafuai/devopsgpt:latest
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
GPT Token | 是 | 调用大模型所需的令牌,缺失或填错会导致无法生成代码 | sk-xxxxxxxx |
如何确认成功
启动日志会打印访问地址,默认 http://127.0.0.1:8080,浏览器能打开操作页面即成功。
常见问题
Q:源码运行时提示缺少依赖怎么办?
A:README 要求先确保本机已安装 SQLite 和 Python 3.7 或更高版本,安装完成后再执行 sh run.sh(Windows 用 run.bat)。
Q:页面能打开但生成不了代码?
A:通常是 env.yaml 里的 GPT Token 未填写或无效,按 docs/DOCUMENT.md 的说明补全配置后重启服务。
Q:生成的代码在哪里查看?
A:在项目或挂载的 ./workspace 目录下查看生成结果,Docker 方式对应容器内 /app/workspace。
Q:该下载发布版还是 clone 最新代码?
A:README 明确提示 clone 最新代码可能不稳定,建议从 GitHub Releases 下载发布版本使用。
Q:Docker 方式端口起不来怎么办?
A:README 示例占用了 8080 和 8081 端口,若本机已被占用需先释放端口或按自身环境调整映射参数。
注意事项
- README 提示直接 clone 最新代码可能不稳定,建议优先下载 Releases 发布版本。
- 详细文档与全部配置参数请查阅仓库 docs/DOCUMENT.md。
- 生成的代码统一输出到 workspace 目录,源码方式和 Docker 方式都一样。
核心亮点
- 多代理分工覆盖需求理解、设计、编码到部署,流程完整
- 支持任意开发语言,并能在已有代码库上扩展
- 结合 DevOps 工具链,生成结果可直接构建部署
不足之处
- 项目以 HTML 为主,工程化与可维护性信息有限
- 复杂真实项目的生成质量依赖模型与提示调优
适用场景
- 把业务需求快速转成可运行原型
- 在已有代码库上做 AI 辅助增量开发
- 搭建内部 DevOps 自动化研发流水线
替代项目
MetaGPT、AutoGen
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