文章
文章用户文档快讯圈子网址导航供求信息
当前位置：首页>WordPress资讯>如何使用开发容器为ChatGPT启用GitHub Codespaces？

如何使用开发容器为ChatGPT启用GitHub Codespaces？

如何使用开发容器为ChatGPT启用GitHub Codespaces？

最近推出了一项名为ChatGPT插件的测试功能。从本质上讲，这项功能使第三方工具能够与模型互动。为了帮助开发者为ChatGPT创建自己的插件，OpenAI推出了一个快速入门库作为指南。为了进一步提高可访问性，OpenAI的开发者倡导者Logan Kilpatrick联系了使用基于或基于云的集成开发环境（IDE）的技术专家。Logan的目标是使开发者能够在本地或使用基于浏览器的IDE（如CodeSandbox和Replit）使用快速启动库。这样一来，开发者可以直接在他们的浏览器中构建和试验插件，而不需要克隆资源库。幸运的是，名单上的一个基于云的环境是。Logan向我提出了他的目标，我很兴奋地接受了这个挑战。

我对将GitHub Codespaces加入快速启动仓库感到兴奋，有三个主要原因：

  • 我将获得ChatGPT插件的使用权，我想这些插件的等待名单是永无止境的。
  • 我将获得在不熟悉的环境中配置GitHub Codespaces的经验。我对GitHub Codespaces的经验只限于基于的项目。
  • 我是个书呆子。

上周，我正式提交了一个拉取请求，为项目启用GitHub Codespaces。Codespaces团队已经审查了它，我现在正在等待OpenAI团队做同样的事情。同时，我将分享我在整个经历中所学到的东西，希望你也能更多地了解GitHub Codespaces!

先决条件：

这不一定是一个你应该一步步遵循的教程，但如果你确实想遵循它，你将需要获得以下工具。

  • ChatGPT账户
  • ChatGPT插件
  • GitHub账户
  • 了解GitHub Codespaces的目的可能会有帮助。你可以从我之前的博文中了解它。

GitHub Codespaces的简短总结

GitHub Codespaces允许你在托管在云端的容器中进行编码。这有助于开发人员更快地上岗，在任何设备上编码，并在一个一致的环境中编码。我认为这个特定的ChatGPT快速入门插件库的最大好处是，开发人员可以尝试插件的功能，而不需要在本地克隆项目或运行任何设置脚本的麻烦。他们可以在不切换上下文和不离开GitHub的情况下进行尝试。最重要的是，他们不需要做任何设置。注意：你可以在GitHub Codespaces中打开任何项目。GitHub Codespaces的用户界面可以类似于你最喜欢的IDE–比如Visual Studio Code或JetBrains，但它只是在你的浏览器中。你还可以配置GitHub Codespaces来安装所有的依赖项并运行项目，以减少开发者开始工作的时间。

下面是我在为这个项目设置GitHub Codespaces时采取的步骤和学到的经验：

Step 1: 让项目在本地运行

在配置GitHub Codespaces之前，我需要回答的第一个问题是： _这个项目是如何工作的？最终的结果是什么？_

我按照仓库的 README.md 中的本地设置说明找到了答案。说明很简单：安装所需的软件包，然后运行该项目。随后，服务器将在本地的 localhost:5003 上运行。

在ChatGPT中，我选择了 “develop your own plugin” 选项。

如何使用开发容器为ChatGPT启用GitHub Codespaces？

按照指示，我向ChatGPT提供了服务器运行的本地地址 – localhost:5003。

如何使用开发容器为ChatGPT启用GitHub Codespaces？

经过这一切，我能够利用这个插件，用ChatGPT创建一个简单的待办事项清单。

如何使用开发容器为ChatGPT启用GitHub Codespaces？

如果你想试试，请查看这里的README。

在整个过程中，我注意到这个项目没有前端，所以我只有一个目标–当任何人在代码空间中打开这个项目时，服务器应该运行。

Step 2: 在GitHub代码空间中打开存储库

这一步可以确保我所做的任何改动都与 GitHub Codespaces 实际兼容。仓库中的代码可以在 GitHub Codespaces 中直接访问，但如果没有配置，它就不会开始运行我的项目或安装依赖。因此，下一步是添加一个名为devcontainer.json的配置文件。

Step 3: 添加一个开发容器

开发容器，俗称dev容器，是，为项目设置了一个定制环境。我可以用一个dev容器来自动：

  • 安装必要的扩展
  • 参考环境变量
  • 转发端口
  • 安装依赖项
  • 运行我的项目
  • 运行脚本
  • 还有更多

你可以通过打开Visual Studio Code命令面板添加一个默认的开发容器。这个默认的配置文件包含了你需要的基本项目，以使项目运行。要打开Visual Studio Code命令，使用以下：（Shift+Command+P / Ctrl+Shift+P）。然后，搜索 “Add dev container configuration files” 的选项。

如何使用开发容器为ChatGPT启用GitHub Codespaces？

它将提示你指定项目的语言，因为每个开发容器都略有不同，取决于语言、框架、版本和其他环境因素。在这个案例中，该项目是基于Python的，所以我们会选择Python。

如何使用开发容器为ChatGPT启用GitHub Codespaces？

不幸的是，我没有听从建议，通过命令调板添加开发容器。相反，在我的项目的根部，我创建了一个名为.devcontainer的文件夹。在该文件夹中，我创建了一个名为devcontainer.json的文件。我从一个过去的 Python 项目中复制并粘贴了一个开发容器到 devcontainer.json 中。我这样做是因为开发容器的例子包括如何利用postAttachCommand和postCreateCommand的例子。然而，这是一个很大的错误，我不建议这样做，因为我最后复制和粘贴了不同的行，我认为这是任意的，但它们影响了项目，我不得不删除这些行。

我的建议是使用命令调色板来添加一个赤裸裸的开发容器，然后再从那里进行定制。

下面是我们的模板devcontainer.json文件的样子：

我的建议是使用命令面板来添加一个原始的开发容器，然后从那里进行定制。

这是我们的模板 devcontainer.json 文件的样子：

// For format details, see https://aka.ms/devcontainer.json. For config options, see the
// README at: https://github.com/devcontainers/templates/tree/main/src/python
{
"name": "Python 3",
// Or use a Dockerfile or Docker Compose file. More info: https://containers.dev/guide/dockerfile
"image": "mcr.microsoft.com/devcontainers/python:0-3.11-bullseye",
"features": {
"ghcr.io/devcontainers-contrib/features/coverage-py:2": {}
}
// Features to add to the dev container. More info: https://containers.dev/features.
// "features": {},
// Use 'forwardPorts' to make a list of ports inside the container available locally.
// "forwardPorts": [],
// Use 'postCreateCommand' to run commands after the container is created.
// "postCreateCommand": "pip3 install --user -r requirements.txt",
// Configure tool-specific properties.
// "customizations": {},
// Uncomment to connect as root instead. More info: https://aka.ms/dev-containers-non-root.
// "remoteUser": "root"
}

Step 4: 定制开发容器

在这一点上，现在有一个开发容器，但它仍然不运行或安装任何东西，因为这个开发容器只是模板，它对我的项目需要自动运行的东西一无所知。

安装依赖项

基于本地的设置，这个项目的第一步是通过运行这个命令来安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

我需要让GitHub Codespaces运行这个命令，这样开发者就不必手动运行它了。我在 postCreateCommand 中加入了这一行。 postCreateCommand 负责在容器被创建后运行命令。这一行看起来像这样：

postCreateCommand: pip install -r requirements.txt

所以现在，我的开发容器看起来像这样：

// For format details, see https://aka.ms/devcontainer.json. For config options, see the
// README at: https://github.com/devcontainers/templates/tree/main/src/python
{
"name": "Python 3",
// Or use a Dockerfile or Docker Compose file. More info: https://containers.dev/guide/dockerfile
"image": "mcr.microsoft.com/devcontainers/python:0-3.11-bullseye",
"features": {
"ghcr.io/devcontainers-contrib/features/coverage-py:2": {}
}
// Features to add to the dev container. More info: https://containers.dev/features.
// "features": {},
// Use 'forwardPorts' to make a list of ports inside the container available locally.
// "forwardPorts": [],
// Use 'postCreateCommand' to run commands after the container is created.
"postCreateCommand": "pip install -r requirements.txt",
// Configure tool-specific properties.
// "customizations": {},
// Uncomment to connect as root instead. More info: https://aka.ms/dev-containers-non-root.
// "remoteUser": "root"
}

端口转发

在dev容器中，有一个选项可以定义一个容器在本地可用的端口列表。从本地设置中，我看到首选端口是 localhost:5003，所以我把它添加到 devcontainer.json 文件中的 forwardedPorts 数组中。

下面是这一行的样子：

"forwardPorts": [5003],

下面是我的 devcontainer.json 文件的样子：

// For format details, see https://aka.ms/devcontainer.json. For config options, see the
// README at: https://github.com/devcontainers/templates/tree/main/src/python
{
"name": "Python 3",
// Or use a Dockerfile or Docker Compose file. More info: https://containers.dev/guide/dockerfile
"image": "mcr.microsoft.com/devcontainers/python:0-3.11-bullseye",
"features": {
"ghcr.io/devcontainers-contrib/features/coverage-py:2": {}
}
// Features to add to the dev container. More info: https://containers.dev/features.
// "features": {},
// Use 'forwardPorts' to make a list of ports inside the container available locally.
"forwardPorts": [5003],
// Use 'postCreateCommand' to run commands after the container is created.
"postCreateCommand": "pip install -r requirements.txt",
// Configure tool-specific properties.
// "customizations": {},
// Uncomment to connect as root instead. More info: https://aka.ms/dev-containers-non-root.
// "remoteUser": "root"
}

运行项目

要在本地运行项目，开发者必须手动运行：python main.py，但我希望GitHub Codespaces能代替它。我在devcontainer.json文件中使用postAttachCommand属性来运行这个命令。

postAttachCommand使脚本在客户端连接到代码空间后在终端运行。这是我添加的一行：

"postAttachCommand": “python main.py”

下面是我的 devcontainer.json 文件的样子：

// For format details, see https://aka.ms/devcontainer.json. For config options, see the
// README at: https://github.com/devcontainers/templates/tree/main/src/python
{
"name": "Python 3",
// Or use a Dockerfile or Docker Compose file. More info: https://containers.dev/guide/dockerfile
"image": "mcr.microsoft.com/devcontainers/python:0-3.11-bullseye",
"features": {
"ghcr.io/devcontainers-contrib/features/coverage-py:2": {}
}
// Features to add to the dev container. More info: https://containers.dev/features.
// "features": {},
// Use 'forwardPorts' to make a list of ports inside the container available locally.
"forwardPorts": [5003],
// Use 'postCreateCommand' to run commands after the container is created.
"postCreateCommand": "pip install -r requirements.txt",
“postAttachCommand”: “python main.py”
// Configure tool-specific properties.
// "customizations": {},
// Uncomment to connect as root instead. More info: https://aka.ms/dev-containers-non-root.
// "remoteUser": "root"
}

Step 5: 通过重建容器进行测试

我对我的开发容器做了所有这些改变，但我需要检查它是否真的能工作，所以我通过Visual Studio Code命令调色板重建了我的容器，并选择了 “Rebuild container” 的选项。

如何使用开发容器为ChatGPT启用GitHub Codespaces？

重建完成后，我看到Codespace自动安装了所需的软件包，并在localhost:5003上运行服务器。它还为我把端口转发到一个随机生成的上，看起来像是这样的：

https://USERNAME-CODESPACE-NAME-vrpqrxxrx7x2rxx-5003.preview.app.github.dev

我把随机生成的URL复制并粘贴到ChatGPT中，但我收到错误信息，说ChatGPT找不到清单文件，也无法安装该插件。

Step 6: 调试

端口可见性

我了解到，ChatGPT找不到清单的原因之一是我的转发端口是私有的，所以ChatGPT无法访问代码。幸运的是，我可以通过右键点击端口，将可见性从 “private” 切换到 “public”，手动改变端口可见性。

如何使用开发容器为ChatGPT启用GitHub Codespaces？

我检查了一下，看看是否有办法让GitHub Codespaces自动将这个端口设置为公共端口。然而，在我与GitHub Codespaces交谈后，我了解到没有简单的方法可以做到这一点，而且可能导致潜在的安全漏洞，所以我决定用户可以手动操作。

更新文件

我遇到的另一个问题是，有两个文件指定了URL localhost:5003。这些文件的名称是 openapi.yaml 和 .known/ai-plugin.json 。然而，我的新URL是不同的。它现在类似于一个随机生成的URL，看起来像这样：https://USERNAME-CODESPACE-NAME-vrpqrxxrx7x2rxx-5003.preview.app.github.dev.

我觉得我陷入了僵局，我有两个选择：

  • 我可以让开发人员手动更新这些文件，以匹配他们新生成的端口。他们只需要按照README.md中的指示去做。我对这个方案的问题是，它让GitHub代码空间感觉很笨拙。用户已经需要更新端口的可见性，现在他们又要更新文件。(Boo, tomato, tomato, tomato）。我想把GitHub Codespaces表现得最好。
  • 或者我可以编辑源代码，把 localhost:5003 替换成 https://${CODESPACE_NAME}-5003.${GITHUB_CODESPACES_PORT_FORWARDING_DOMAIN}这样的文字。然而，这将破坏那些选择仍然在本地开发插件的开发者的体验。

我联系了Codespaces团队寻求帮助。他们建议我写一个脚本，如果在 Codespace 中打开版本库，动态更新这些特定文件中的 url。我写的脚本看起来像这样：

#!/bin/bash
set -e
# Determine the value of SITE_HOST based on whether the project is opened in a Codespace
if [ -n "$CODESPACE_NAME" ]; then
SITE_HOST="https://${CODESPACE_NAME}-5003.${GITHUB_CODESPACES_PORT_FORWARDING_DOMAIN}"
# Replace "localhost:5003" with the value of SITE_HOST in the ai-plugin.json file
sed -i "s#http://localhost:5003#${SITE_HOST}#g" .well-known/ai-plugin.json
# Replace "localhost:5003" with the value of SITE_HOST in the openapi.yaml file
sed -i "s#http://localhost:5003#${SITE_HOST}#g" openapi.yaml
fi

我没有让开发者手动运行这个脚本，而是通过在devcontainer.json文件中添加以下内容，使我的代码空间自动运行它：

"postAttachCommand": ".devcontainer/addcodespacename.sh && python main.py",

现在，在程序运行之前，代码空间将运行这个shell脚本并更新文件以使用正确的URL。

下面是我的devcontainer.json的样子：

// For format details, see https://aka.ms/devcontainer.json. For config options, see the
// README at: https://github.com/devcontainers/templates/tree/main/src/python
{
"name": "Python 3",
// Or use a Dockerfile or Docker Compose file. More info: https://containers.dev/guide/dockerfile
"image": "mcr.microsoft.com/devcontainers/python:0-3.11-bullseye",
"features": {
"ghcr.io/devcontainers-contrib/features/coverage-py:2": {}
}
// Features to add to the dev container. More info: https://containers.dev/features.
// "features": {},
// Use 'forwardPorts' to make a list of ports inside the container available locally.
"forwardPorts": [5003],
// Use 'postCreateCommand' to run commands after the container is created.
"postCreateCommand": "pip install -r requirements.txt",
"postAttachCommand": ".devcontainer/addcodespacename.sh && python main.py",
// Configure tool-specific properties.
// "customizations": {},
// Uncomment to connect as root instead. More info: https://aka.ms/dev-containers-non-root.
// "remoteUser": "root"
}

我重建了容器进行测试，一切都像预期的那样工作!

Step 7: 有利可图的东西

在创建代码空间后打开重要文件

这不是必须的，但我认为在代码空间创建后打开两个最重要的文件会很方便。因为这是一个新的项目，而且只是一个新的概念，我想让人们容易浏览这个项目。而我知道在 devcontainer.json 中有一个叫做 openFiles 的属性可以处理这个问题

下面是我添加的几行：

"customizations": {
"codespaces": {
"openFiles": [
".well-known/ai-plugin.json",
"openapi.yaml"
]
}
}
}

下面是我的 devcontainer.json 文件在这一点上的样子：

// For format details, see https://aka.ms/devcontainer.json. For config options, see the
// README at: https://github.com/devcontainers/templates/tree/main/src/python
{
"name": "Python 3",
// Or use a Dockerfile or Docker Compose file. More info: https://containers.dev/guide/dockerfile
"image": "mcr.microsoft.com/devcontainers/python:0-3.11-bullseye",
"features": {
"ghcr.io/devcontainers-contrib/features/coverage-py:2": {}
}
// Features to add to the dev container. More info: https://containers.dev/features.
// "features": {},
// Use 'forwardPorts' to make a list of ports inside the container available locally.
"forwardPorts": [5003],
// Use 'postCreateCommand' to run commands after the container is created.
"postCreateCommand": "pip install -r requirements.txt",
"postAttachCommand": ".devcontainer/addcodespacename.sh && python main.py",
// Configure tool-specific properties.
"customizations": {
"codespaces": {
"openFiles": [
".well-known/ai-plugin.json",
"openapi.yaml"
]
}
}
}
// Uncomment to connect as root instead. More info: https://aka.ms/dev-containers-non-root.
// "remoteUser": "root"
}

Step 8: 清理

一切都在按我想要的方式工作，现在我只想清理任何未使用的属性和混乱的注释。

这就是我最终的devcontainer.json文件的样子：

// For format details, see https://aka.ms/devcontainer.json.
{
"name": "ChatGPT Quickstart Plugins",
// Or use a Dockerfile or Docker Compose file. More info: https://containers.dev/guide/dockerfile
"image": "mcr.microsoft.com/devcontainers/python:0-3.11",
// Use 'forwardPorts' to make a list of ports inside the container available locally.
"forwardPorts": [
5003
],
// Use 'postCreateCommand' to run commands after the container is created.
"postCreateCommand": "pip install -r requirements.txt",
"postAttachCommand": ".devcontainer/addcodespacename.sh && python main.py",
"customizations": {
"codespaces": {f
"openFiles": [
".well-known/ai-plugin.json",
"openapi.yaml"
]
}
}
}

下一步是什么？

我将等待OpenAI团队批准或建议对我的拉取请求进行修改。我很期待看到它被合并！我很乐意为开源项目贡献更多的开发容器，让那些想改善项目入职体验的人能够在GitHub代码空间内进行项目工作。（via Rizèl Scarlett）

原文地址：https://www.wbolt.com/enable-github-codespaces-for-chatgpt.html

相关文章：

  1. 为什么人们在容器内开发？
  2. 如何为Next.js/TypeScript应用设置开发容器
  3. 使用Codespaces分享你的本地托管网络应用程序
  4. 如何使用ChatGPT轻松生成AI视频
ChatGPT插件GitHub Codespaces容器
WordPress资讯

12个预建经济型WordPress小型企业主题模板

2024-1-22 1:10:53

WordPress资讯

10+用于提升网站图像性能的WordPress插件

2024-1-22 1:10:56

猜你喜欢
❯

解锁会员权限

开通会员

解锁海量优质VIP资源

立刻开通
个人中心
今日签到
有新私信 私信列表
搜索

  • 扫码打开当前页

返回顶部