プロンプトからコードを生成する AI モデル 。 コードダッシュ ＜Code Dash＞ with Gradio

プロンプトからコードを生成し実行結果とコードを出力します。
コードは正常な動作が確認されています。

APIキーの取得（無料）

Code Dash　コードダッシュ　
プロンプトから、即実行結果を表示。（Google gemini-pro を使用。corab　でもローカルでも実行可能。)

生成されたコードにエラーがある場合自動で修正されます！

!pip install gradio

import subprocess
import google.generativeai as genai
import gradio as gr
from PIL import Image

# APIキーの設定
GOOGLE_API_KEY = "API_KEY"
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)

# Generative AIモデルの初期化
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')

# Pythonコードを実行する関数
def execute_python_code(python_code):
    try:
        # Pythonコードをサブプロセスとして実行
        result = subprocess.run(["python", "-c", python_code], capture_output=True, text=True, check=True)
        return result.stdout, None  # コマンドの出力を返す
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        # エラーメッセージを返す
        return None, str(e)

# プロンプトからPythonコードを生成し、実行して結果を表示する
def generate_and_execute_code(inputs):
    # ユーザーからのプロンプトを受け取る
    user_prompt = inputs
    prompt = user_prompt + "Pythonコードを生成し、生成されたPythonコードのみをプリント"
    
    # 言語モデルによるコード生成
    generated_code = model.generate_content(prompt).text

    # Markdown形式のコードを削除
    generated_code = generated_code.replace("```python", "").replace("```", "")

    # コードを実行し、結果を取得
    output, error_message = execute_python_code(generated_code)

    if error_message:
        print(f"エラーが発生しました: {error_message}")

        # エラーがあれば、言語モデルに修正を促す
        prompt_for_correction = f"エラーが発生しました: {generated_code}{error_message}\n修正してください。修正されたPythonコードのみをプリント:"
        corrected_code = model.generate_content(prompt_for_correction).text

        # Markdown形式のコードを削除
        corrected_code = corrected_code.replace("```python", "").replace("```", "")

        print(f"修正されたコード:\n{corrected_code}")

        # 修正されたコードを実行し、その結果を表示
        corrected_output, corrected_error_message = execute_python_code(corrected_code)
        if corrected_error_message:
            print(f"修正されたコードでもエラーがあります: {corrected_error_message}")
        else:
            print("修正されたコードの実行結果:")
            if corrected_output:
                print(corrected_output)
            else:
                print("出力がありません。")
    else:
        print("実行結果:")
        if output:
            print(output)
        else:
            print("出力がありません。")

    return generated_code, "plot.png"  # 生成されたコードとグラフの画像ファイル名を返す

# Gradio UIの構築
iface = gr.Interface(fn=generate_and_execute_code, inputs="text", outputs=["text", "image"],
                     title="Python Code Generator & Executor", description="Enter prompt to generate and execute Python code.")

iface.launch()

ChatGPT Plus で使える Code Interpreter ですね。

text出力にも対応した改良コード

import subprocess
import google.generativeai as genai
import gradio as gr
from PIL import Image

# APIキーの設定
GOOGLE_API_KEY = "API_KEY"
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)

# Generative AIモデルの初期化
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')

# Pythonコードを実行する関数
def execute_python_code(python_code):
    try:
        # Pythonコードをサブプロセスとして実行
        result = subprocess.run(["python", "-c", python_code], capture_output=True, text=True, check=True)
        return result.stdout, None  # コマンドの出力を返す
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        # エラーメッセージを返す
        return None, str(e)

# プロンプトからPythonコードを生成し、実行して結果を表示する
def generate_and_execute_code(inputs):
    # ユーザーからのプロンプトを受け取る
    user_prompt = inputs
    prompt = user_prompt + "Pythonコードを生成し、生成されたPythonコードのみをプリント"
    
    # 言語モデルによるコード生成
    generated_code = model.generate_content(prompt).text

    # Markdown形式のコードを削除
    generated_code = generated_code.replace("```python", "").replace("```", "")

    # コードを実行し、結果を取得
    output, error_message = execute_python_code(generated_code)

    if error_message:
        print(f"エラーが発生しました: {error_message}")

        # エラーがあれば、言語モデルに修正を促す
        prompt_for_correction = f"エラーが発生しました: {error_message}\n修正してください。修正されたPythonコードのみをプリント:"
        corrected_code = model.generate_content(prompt_for_correction).text

        # Markdown形式のコードを削除
        corrected_code = corrected_code.replace("```python", "").replace("```", "")

        print(f"修正されたコード:\n{corrected_code}")

        # 修正されたコードを実行し、その結果を表示
        corrected_output, corrected_error_message = execute_python_code(corrected_code)
        if corrected_error_message:
            print(f"修正されたコードでもエラーがあります: {corrected_error_message}")
        else:
            print("修正されたコードの実行結果:")
            if corrected_output:
                print(corrected_output)
            else:
                print("出力がありません。")
    else:
        print("実行結果:")
        if output:
            print(output)
        else:
            print("出力がありません。")

    return generated_code, output, "plot.png"  # 生成されたコード、実行結果、グラフの画像ファイル名を返す

# Gradio UIの構築
iface = gr.Interface(fn=generate_and_execute_code, inputs="text", outputs=["text", "text", "image"],
                     title="Python Code Generator & Executor", description="Enter prompt to generate and execute Python code.")

iface.launch()

text出力にも対応