
支持React、Python和Rust的自动化代码测试与 修复工具
devlooper为smol developer增加了沙盒环境功能,实现自动化代码诊断和修复。支持React + Jest、Python和Rust环境模板,项目会在所有测试通过之前持续迭代。用户可以通过Modal平台运行测试,并获取详细的错误诊断。未来计划包括用户反馈循环、自动获取文档和更多LLM支持。
devlooper 是一种程序合成代理工具,能够通过运行测试自动修复其输出。这个项目的目的是通过反复迭代,最终生成符合要求的软件。以一个例子来说,devlooper 经过11次迭代,成功创建了一个用于生成维诺图(Voronoi)图的 Python 库。
devlooper 项目基于 smol developer 扩展而来,并将其与 Modal 的 Sandbox 相结合,用于在隔离环境中运行测试。项目通过不断迭代,直至所有测试通过,从而逐步更新代码和修正环境(例如安装所需的软件包)。
项目中使用了环境“模板”来定义某个特定语言或框架的基本设置和测试工具。当前提供了三种模板:
然而,项目并不局限于这些语言或框架,只要能够在容器中安装即可运行。开发者欢迎任何贡献新的模板(请参阅 env_templates.py)。
项目利用 Modal 的 Sandbox 来执行测试。这使得项目能够以增量方式构建图像(类似于逐层缓存构建 Dockerfile)。
在每一轮迭代中,代理会为环境运行测试命令。如果接收到非零退出代码,代理会将来自沙盒的标准输出和错误输出传递给大模型(LLM)以诊断错误。此诊断用于生成一个 DebugPlan,包括以下三类操作:
更多类型的操作也可以被轻松实现,项目团队欢迎相关贡献。
创建 Modal 账户,如果在候补名单上可以通过邮件联系团队
在当前 Python 环境中安装 modal 软件包
pip install modal
创建 Modal 令牌
modal token new
创建 OpenAI 账户并获取 API 密钥
创建名为 openai-secret 的 Modal 密匙
准备好后,从项目的根目录运行 modal run,并选择所需的 prompt 和 template:
modal run src.main --prompt="a simple 2D graphics library" --template="rust"
modal run src.main --prompt="a todo-list app" --template="react"
modal run src.main --prompt="a webscraper that checks if there are new reservations for a given restaurant on Resy" --template="python"
所有测试通过后,输出文件默认会被写入同目录下的 output/ 文件夹,用户可以通过 --output-path 参数改写默认路径。
项目还有更多展示内容即将上线,敬请期待。
虽然 devlooper 目前还主要是一个概念验证项目,但团队计划进行许多改进:
EnvTemplate。

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