MageGPT 生成 Wasp 待办事项应用：一次 2023 年演示

在这次 2023 年 10 月的演示中，我试用了 MageGPT。这款工具由 Wasp 背后的团队开发，Wasp 也是本期视频的赞助商。Wasp 是一个全栈 JavaScript 框架，我觉得它类似 Ruby on Rails。MageGPT 根据提示词生成使用该框架的项目；这只是一个小型示例，不能证明所有生成的应用都能正常运行或适合生产环境。

我从生成工具的示例中选择了一个待办事项应用。提示词要求应用提供任务列表页面，允许用户创建、编辑和完成任务，并使用数据库，让每个用户只能查看和编辑自己的任务。我选择了蓝色品牌色、均衡的创意程度，以及用户名和密码认证。

界面把创意程度设定作为模型温度的一个近似指标，提供从常规到有创意的选项。在演示时，我说生成工具支持用户名和密码登录，并计划增加其他登录方式。这些都是当时的产品信息，不代表目前的支持情况。

我解释道，Wasp 的集中配置定义了路由和页面等部分，为生成工具连接前后端提供共同的结构。我见过其他生成项目在集成时遇到困难；这只是我的个人经验，并不保证 Wasp 能消除所有此类错误。

生成文件时，我说系统使用 GPT-4 进行前期规划，用 GPT-3.5 生成代码。团队还告诉我，他们在流程中加入了针对常见生成错误的修复机制。这次运行中，生成工具展示了项目文件，并报告使用了约 25,000 个 token。

为了运行生成的项目，我在本地安装 Wasp，下载并解压生成的 ZIP 文件，再进入项目目录。视频介绍说，当时支持 Mac 和通过 WSL 使用的 Windows 环境。请查看当前文档确认要求，不要假定 2023 年的配置仍然适用。

我运行开发数据库迁移时遇到了 Node 版本问题。针对这个项目，我用 nvm 选择 Node 18，重新运行迁移并为其命名，然后用 `wasp start` 启动应用。这些步骤和版本来自当时的演示，较新版本可能有所不同。

在本地应用中，我用用户名和密码注册，添加两个任务并将它们标记为完成。我说不同用户拥有各自的任务。画面演示了基本的注册和任务操作，但没有独立测试所有授权或安全场景。

接着我演示如何部署到 Fly.io。我创建或使用一个账号，安装并登录 Fly CLI，然后通过 Wasp 的 Fly 部署命令启动部署。视频说当时需要信用卡，并称测试可以免费进行；托管方案、试用条款和费用都可能变化。

首次部署失败，因为生成的项目使用 SQLite。我修改 Wasp 配置，让 Fly 部署使用 PostgreSQL，并用一个可用的应用名称重试。第二次部署完成后，我在浏览器中打开了部署好的待办应用。

这个例子展示了一个通过提示词生成的应用：安装依赖、解决 Node 版本问题并更换生产数据库后，它先在本地运行，随后也能在网页上运行。我鼓励观众尝试其他提示词，但视频只能说明这个小型待办应用中观察到的行为。