DeepSeek-coder + llama 3 如何用一个提示构建应用程序

我想知道Maestro是否能制作视频游戏。于是，我让它为我创建一个游戏，规则是：我不会写任何一行代码。Maestro将编写所有代码。我只需运行HTML文件。这可能会出错，也可能非常精彩。

我写了一个提示，描述了贪吃蛇游戏所需的所有组件。很快，它生成了制作贪吃蛇游戏的代码。代码完成后，会在一个以时间戳命名的文件夹中创建HTML、CSS和JavaScript文件。工作日志保存为Markdown文档文件。

然后，我运行了生成的结果。我点击了扩展应用程序，写了一个实时服务器，启用它，右键点击生成的index.html文件，并选择“用实时服务器打开”。让我们看看这是否有效。

它没有运行。我不确定问题出在哪里，但出于某种原因，尽管所有UI元素看起来都很棒，它就是无法运行。也许DeepSeek编码器不像Claude那样针对代理任务进行了优化。或者可能是Maestro执行得不够好。

在解决问题之前，让我向你介绍一下Maestro，这是一个可以通过简单文本输入创建各种应用程序的自动化工具。Maestro是一个创新的框架，使用Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o和Gemini 1.5 Pro等AI模型。它将用户请求的目标分解为子任务，执行每个任务，并自动化合成结果的过程。

在这个视频中，我将介绍Maestro是什么，它的主要功能，以及它是如何工作的。我会展示如何安装Maestro，最后，我们将解决贪吃蛇游戏的问题，创建一个备忘录应用并生成一个登陆页面。

什么是 Maestro？

Maestro 是一个基于 Python 的框架，它将给定的目标分解为可管理的子任务，细化每个子任务的执行结果，并将它们整合成连贯的最终输出。它使用通过 Anthropic、OpenAI、Google AI 和 Ollama 等多种 API 指定的 Orchestrator 模型、Sub-agent 模型和 Refiner 模型来执行编排任务、子任务和细化任务。

Maestro 的主要功能包括：

a. 目标分解：利用 Orchestrator 模型将用户请求的目标分解为详细任务。

b. 任务执行：使用 Sub-agent 模型执行每个子任务并生成每个任务的输出。

c. 结果精炼：Refiner 模型综合子任务结果以生成最终输出，并检查输出是否令人满意。

d. 详细日志：将整个过程的交流记录保存为 Markdown 文件。

e. 代码生成：创建代码项目所需文件和文件夹，并附带时间戳。

安装 Ollama

如果您还没有安装 Ollama，请访问 Ollama.ai，点击下载按钮，选择您的操作系统，并进行安装。

安装并部署

在本视频中，我使用的是 DeepSeek-Coder-V2。我们进入 Ollama 库，点击 DeepSeek Coder V2，复制粘贴到终端中，然后按回车键。

ollama run deepseek-coder-v2

Ollama 现在将下载 DeepSeek Coder，这可能需要几分钟时间，具体取决于您的网络速度。安装完成后，我们进入下一步。

GitHub 仓库

克隆 GitHub 仓库。使用以下命令克隆仓库。

git clone https://github.com/Doriandarko/maestro.git

打开 Visual Studio 创建虚拟环境并激活它。

一旦环境激活，使用以下命令安装依赖项。

pip install litellm rich tavily-python

安装完成后，我们进入 maestro-any API 文件并为每个阶段定义模型。我们使用本地模型，因为它既经济又高效，您可以在本地完成所有操作，无需支付 API 费用。

我将使用 DeepSeek-Code V2 模型进行所有阶段。将模型复制粘贴到 Sub-agent 和 Refiner 中，然后保存文件。

ORCHESTRATOR_MODEL = "ollama/deepseek-coder-v2"
SUB_AGENT_MODEL = "ollama/deepseek-coder-v2"
REFINER_MODEL = "ollama/deepseek-coder-v2"

完成后，进入 Maestro 文件夹并运行文件。

cd maestro
python maestro-anyapi.py

创建一个笔记应用

让我们来创建一个笔记应用。你可以这样提示：

使用HTML、CSS和JavaScript创建一个笔记应用，具备添加、删除和时间戳记笔记的功能。确保应用保存笔记，以便在浏览器关闭后不会被删除，并在重新打开时可以重新加载。

当你进入聊天机器人时，它会询问是否要添加文本文件，我们不需要。然后，它会问你是否要使用Tavily API，我们也不需要。按回车生成任务并等待代码生成。如你所见，

它首先创建多个子任务，然后将这些任务分配给子代理。它们会将任务传递给我们设置的模型，该模型将花费几分钟时间生成应用的文件夹。

如果我们进入Maestro目录，可以看到一个新生成的文件夹。在这个文件夹中，我们有HTML、CSS和JavaScript文件。将所有内容放在文件夹中以便更好地导航，这非常酷。

让我们运行它并检查一下，看起来非常酷，这种方式看起来很不错，我还没见过任何平台能够像这样生成整个应用，它完全功能齐全，运行得非常好，100%可用，甚至看起来也很酷。

创建着陆页

让我们创建一个着陆页。我们将请求 Maestro 生成代码。

使用 Html、ccs 和 Js 即时创建完美的着陆页，借助完整的网站生成器。

让我们看看是否能做到这一点，生成代码需要几分钟时间。

这需要几分钟时间。如您所见，首页上的文字清晰简洁，使用项目符号突出产品的关键特性。然而，网站上的图片没有显示。

网站看起来还可以，但需要改进。这可能是创建您的 AI SaaS 的起点。如果您回顾一下提示，它只是一个示例。您可以改进提示以获得所需的结果。

解决贪吃蛇问题 :

我们通过添加一个名为 Llama 3 的新模型来解决这个问题，Llama 3 是由 Meta 创建的 LLM。它可以用于创建生成式 AI，包括能够以自然语言回应各种查询的聊天机器人。

我们需要安装 Llama 3。前往 Ollama 库，搜索 Llama 3，点击它，并选择您想要的版本。在本视频中，我使用的是最新版本。复制模型，粘贴到终端中，并等待几分钟完成安装。

前往 Maestro_any_API 文件，将 Orchestrator 模型更改为 Llama 3。我们改为 Llama 3，因为它比 DeepSeek Code 更理解自然语言。结合模型可以获得更好的结果。

返回终端并给出提示。

使用 html、Css 和 js 创建带有开始按钮的贪吃蛇游戏

按下回车并等待几分钟，因为 Llama 3 是一个大型模型，需要时间给出输出。

现在我们有了代码。前往 Snake 文件，点击 HTML，并用实时服务器打开它。如您所见，游戏看起来很酷，具有简单的 UI 元素。让我们检查游戏是否正常运行。这太棒了。它运行良好，一切看起来都很棒。

结论

Maestro 是一个通过 AI 技术降低编程门槛的创新框架。它帮助任何人轻松创建各种应用程序。这使您无需复杂编码即可创建所需的应用程序，并通过结合多种 AI 模型实现最佳效果。利用 Maestro 实现各种创意。

以下是一些关于 Maestro 的评价：

任何人只需输入描述目标功能的文本即可轻松创建程序。
一旦程序创建后，无法对其进行修改。
程序的完整性取决于 AI 模型的性能。

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