Chapyter 作为一个 JupyterLab 的扩展插件，它能把GPT-4完美地融入到你的开发环境中，并配备了一个代码解释器，能将自然语言快速转换为Python代码并自动执行。

Chapyter通过在你经常使用的IDE中实行 “自然语言编程” ，有助于提高你的工作效率，让你有更多的机会去探索和实践一些新的创意。

项目链接：https://github.com/chapyter/chapyter

Chapyter 特点与优势

从自然语言生成代码并自动执行

你只需要在任务的自然语言描述的单元格开始处添加 「%% chat」 命令，代码就会被生成，而且完成速度特别快，只需几秒钟。

Chapyter 通过提供单元格级别的代码生成和自动执行功能解决了这些问题。

你只需输入自然语言描述的操作指令，Chapyter便可借助GPT-X模型为你编写并执行代码。

这与Copilot等自动化代码填充系统有显著的区别：它们主要是在一些小范围内工作，例如完成与当前工作紧密相关的几行代码或者函数调用。

然而，Chapyter的目标则是接管整个任务，有时甚至可能会产生与现有代码不同的代码。

使用编码历史和执行输出来生成代码

Chapyter可以通过对你的代码执行历史和结果进行引用，提供具有上下文感知的建议。

此外，它也支持文件的加载，从而针对进一步的处理和分析给出建议。

如下所示，在代码生成时，通过增加 –history 或者 -h 参数，Chapyter能够利用以往的执行历史和输出，生成对已加载的IRIS数据集的相应的可视化代码。

原位调试、编辑代码

生成的代码可能存在一些瑕疵，可能包含一些 bug 或错误。

但因为Chapter已经和Jupyter Notebook完全结合，所以你无需离开 IDE，就能轻松地审核代码并纠正任何错误或 bug（例如，安装本次情况下缺失的依赖项）。

Chapyter 的构成

Chapyter 主要由两个部分组成：

- 实现了ipython magic指令，以处理提示并调用GPT-X模型；

- 还有一个是负责监听Chapyter单元格执行状况的前端，它能自动执行新生成的单元格并更新其样式。

以下文本展示了执行 Chapyter 单元格后前端与 ipython 内核的协同操作方式。

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