MonkeyCode: Intelligente Programmier- und Code-Sicherheitsmanagement-Tools für Unternehmen

MonkeyCode AI ist eine KI-Plattform für Softwareentwicklung und F&E-Zusammenarbeit auf Unternehmensebene, die von dem bekannten Sicherheitsanbieter Changting Technology entwickelt wurde. Im Gegensatz zu den auf dem Markt erhältlichen Plug-ins, die nur die Code-Vervollständigung bieten, hat sich MonkeyCode zum Ziel gesetzt, den gesamten Softwareentwicklungs-Workflow umzugestalten, so dass KI wirklich zu einem “Entwicklungspartner” werden kann, der in die gesamte Kette von Anforderungsanalyse, Architekturdesign, Code-Entwicklung und automatischer Code-Überprüfung (Code Review) eingebunden ist. Die Plattform verfügt über ein einzigartiges, integriertes SDD-Konzept (specification-driven development), das die KI dazu zwingt, die Spezifikation vor dem Schreiben des Codes zu sortieren und das “Erfinden” von Dingen zu vermeiden. Um den strengen Sicherheitsanforderungen auf Unternehmensebene gerecht zu werden, verwendet MonkeyCode eine isolierte Cloud-Sicherheitsumgebung auf Sandbox-Ebene, in der alle KI-Operationen in einer eigenständigen virtuellen Maschine ausgeführt werden, die nach dem Lesen gebrannt werden kann, und unterstützt die private Ein-Klick-Bereitstellung im 100%-Intranet, wodurch das Risiko eines undichten Kerncodes vollständig beseitigt wird. Es lässt sich tief in gängige Git-Plattformen integrieren und ist mit den wichtigsten nationalen und internationalen Sprachmodellen kompatibel, so dass sowohl einzelne Entwickler als auch anspruchsvolle F&E-Teams voll auf ihre Kosten kommen.

neue Version

Ältere Versionen: basierend auf Roo Code Entwicklung.

Funktionsliste

• Aufgaben zur Entwicklung natürlicher SprachintelligenzDie KI übernimmt automatisch den gesamten Prozess von der Technologieauswahl über den Architekturentwurf bis hin zur endgültigen Codierung, wobei sie die Beschreibung der ursprünglichen Geschäftsanforderungen in einfacher natürlicher Sprache unterstützt.
• Integrierter SDD-spezifikationsgesteuerter ArbeitsablaufDie erste besteht darin, das traditionelle Chaos großer Modelle, die Code ausspucken, zu durchbrechen und die KI zu zwingen, dem technischen Standard zu folgen, der darin besteht, die ursprünglichen Anforderungen zu zerlegen, Produktdesign und technische Lösungen zu entwickeln und dann ausführbaren Code zu erzeugen.
• Sandboxing, Cloud-isolierte EntwicklungsumgebungDas System erstellt jedes Mal, wenn eine Code-Aufgabe ausgeführt wird, automatisch eine unabhängige virtuelle Maschinen-Sandbox, die eine mehrsprachige, hervorgehobene Online-IDE, ein Multisession-Webterminal und Dateiverwaltungsfunktionen bietet, und zerstört die Umgebung sofort nach Abschluss der Aufgabe, wodurch die absolute Sicherheit der Daten gewährleistet wird.
• Tiefgreifende Integration in gängige Git-KollaborationsökosystemeNative Unterstützung für die nahtlose Verbindung mit GitHub, GitLab und Gitee macht es für Entwickler überflüssig, aus ihrer gewohnten Workbench in den Kommentarbereich eines Issue oder PR zu springen. @MonkeyCode-AI Die KI-Reaktion wird ausgelöst.
• Vollständig automatisierte intelligente Codeüberprüfung (Code Review)Als Git-Bot konfiguriert, prüft er automatisch PR/MR-Einträge von Teammitgliedern auf Syntaxprüfung, Leistungsoptimierungsanalyse und eingehende Blockierung potenzieller Sicherheitslücken.
• Freiheit, zwischen nationalen und internationalen Mainstream-Modellen zu wechselnDie Plattform ist mit den wichtigsten nationalen und internationalen Sprachmodellen wie DeepSeek, Kimi, Qwen, Claude, Codex usw. kompatibel und unterstützt den Wechsel zwischen ihnen, um sich an verschiedene komplexe Szenarien anzupassen.
• 100% kann privat und offline eingesetzt werdenSie unterstützt die lokale Bereitstellung von Docker-Containern mit nur einem Klick und ermöglicht es Unternehmen, große Modelle und Projektdaten in einer reinen Intranet-Umgebung ohne Extranet auszuführen und so die höchsten Compliance-Anforderungen auf finanzieller und staatlicher Ebene zu erfüllen.
• Verwaltung von Team- und Ressourcenrechten auf UnternehmensebeneDas Unternehmen bietet professionelle Daten-Dashboards und Management-Panels, die es Unternehmensadministratoren ermöglichen, Mitgliederberechtigungen auf granularer Ebene zu verwalten, Audit-Protokolle in Echtzeit einzusehen und die Zuweisung von Hosting-, Mirroring- und KI-Modellierungsressourcen zu vereinheitlichen.

Hilfe verwenden

Willkommen MonkeyCode AIMonkeyCode ist eine von Changting Technology entwickelte KI-Plattform zur Unterstützung der Programmierung auf Unternehmensebene! MonkeyCode ist eine von Changting Technology entwickelte Plattform zur Unterstützung der KI-Programmierung auf Unternehmensebene. Sie überwindet die Grenzen der herkömmlichen KI, die nur Codefragmente vervollständigen kann, und ermöglicht es der KI, sich wirklich am gesamten Lebenszyklus der Projektentwicklung zu beteiligen. In diesem Leitfaden finden Sie detaillierte Informationen darüber, wie Sie alle Kernfunktionen der Plattform von Grund auf konfigurieren und nutzen können. Ganz gleich, ob Sie ein unabhängiger Entwickler, ein F&E-Teammanager oder ein privater Unternehmensnutzer sind, der absolute Datensicherheit anstrebt, hier finden Sie einen Betriebsprozess auf Nanny-Niveau.

🚀 Modus 1: Online Cloud SaaS Version (geeignet für schnelle persönliche Erfahrung und agile Teamentwicklung)

Wer seine lokale Umgebung nicht gefährden möchte, kann die Online-Cloud-Plattform am schnellsten nutzen, indem er direkt die MonkeyCode-Website besucht.

1. anmelden und kostenlose Rechenleistungen erhalten

• Besuchen Sie die offizielle WebsiteÖffnen Sie die URL in Ihrem Browser. https://monkeycode-ai.com/。
• Anmeldung autorisierenKlicken Sie auf die Schaltfläche “Anmelden”. Wir empfehlen, das "Bai Zhi Yun-Konto" oder ein anderes von der Plattform unterstütztes Drittanbieterkonto zu verwenden, um die Anmeldung direkt zu autorisieren.
• Überprüfen Sie das Rechnen.Während des offiziellen Aktionszeitraums wird neuen Teilnehmern bei der Anmeldung automatisch ein großzügiges Startguthaben (in der Regel etwa 20.000 Punkte, was 200 RMB entspricht) ausgestellt. Sie können Ihr Guthaben im “Account Center” in der linken unteren Ecke der Konsole überprüfen. Das ist mehr als genug, um einen hochrangigen Cloud-Entwickler zu mieten und mehrere reale, vollständige Projekttests mit den intelligentesten verfügbaren Modellen durchzuführen.

2. starten Sie Ihre erste “intelligente Entwicklungsaufgabe”.”
Die beste Funktion von MonkeyCode ist die eingebaute SDD (Spezifikationsgetriebene Entwicklung) Arbeitsabläufe, die sicherstellen, dass KI Code schreibt, der hochentwickelt ist und eine hohe Zuverlässigkeit aufweist.

• Neue AufgabenÖffnen Sie das Modul [Smart Tasks] und klicken Sie auf “Neue Entwicklungsaufgabe”.
• Beschreibung der AnforderungenIn der Dialogbox geben Sie Ihre Anforderungen detailliert in natürlicher Sprache ein. Zum Beispiel:“Entwicklung einer Backend-Schnittstelle für die Anmeldung mit dem Verifizierungscode der Mobiltelefonnummer des Benutzers unter Verwendung des Python FastAPI-Frameworks und einer Schnittstelle zur MySQL-Datenbank, die einen vollständigen Mechanismus zur Fehlerbehandlung enthalten muss.”
• Auswahl der Umgebungen und ModelleWählen Sie in der rechten Leiste das große Sprachmodell aus, das Sie gewohnt sind (z. B. das inländische kostengünstige DeepSeek, Kimi oder Overseas). Claude usw.) und wählen Sie das gewünschte Entwicklungsimage aus.
• Durchsetzung des normativen AbbausNachdem Sie auf Ausführen geklickt haben, wird die KI wird nicht (handeln, geschehen usw.)Schreiben Sie sofort Code. Es beginnt mit dem “Produktdesign” und dem “Design der technischen Lösung” und erstellt ein gut begründetes Dokument zur Zerlegung der Anforderungen.
• Manuelle Validierung und EntwicklungSie überprüfen die von AI generierte technische Lösung, bestätigen deren Richtigkeit oder nehmen manuelle Feinabstimmungen vor und klicken dann auf Entwicklung starten. Zu diesem Zeitpunkt erstellt die KI automatisch eineSeparate Sandbox für virtuelle MaschinenDer Prozess der Installation der zugrunde liegenden Abhängigkeiten, des Schreibens von Code und sogar der Ausführung von Testskripten wird vollständig visualisiert und zerstört niemals Ihre lokale Computerumgebung, und das alles innerhalb einer Sandbox.

3. die Verwendung von Online-Web-IDEs und Cloud-Umgebungen

• Wenn die Entwicklungsaufgabe im Gange oder abgeschlossen ist, können Sie jederzeit die [Online-Entwicklungsumgebung] aufrufen, um den Fortschritt zu übernehmen.
• Schnittstelle VerteilungLinks istDateimanager(Sie können Ihre Kerncodedateien online durchsuchen, hochladen und herunterladen); die Mitte wird durch mehrsprachige Syntaxhervorhebung unterstütztOnline IDE Core EditorDas Erlebnis ist vergleichbar mit der nativen Desktop-Version von VS Code; darunter befindet sich dieMulti-Session-WebterminalIm Folgenden finden Sie ein Beispiel für einen Linux-Befehl, der die direkte Ausführung von Linux-Befehlen unterstützt.
• Vorschau mit einem KlickWenn Sie ein Front-End- oder Full-Stack-Webprojekt entwickeln, führen Sie einfach den Startbefehl für das Projekt im Terminal aus (z. B. npm run dev), klicken Sie auf die Schaltfläche “Online-Vorschau” oben auf der Benutzeroberfläche. Das System erstellt dann automatisch eine temporäre Zugangsverbindung zum öffentlichen Netz für Sie, so dass Sie die interaktive Wirkung der Benutzeroberfläche direkt testen können.

Modell 2: Vollautomatische Git-Roboter-Integration (für F&E-Teams, die mit bestehenden Spezifikationen zusammenarbeiten)

MonkeyCode fügt sich nahtlos in Ihre bestehenden F&E-Prozesse ein und arbeitet direkt für Sie in Ihren Code-Repositories, mit vollständiger Unterstützung für die Plattformen GitHub, GitLab und Gitee.

1. generieren und binden von Zugriffstokens (Beispiel GitLab)

• Loggen Sie sich in Ihr GitLab ein, gehen Sie auf die Seite mit den Projekteinstellungen und klicken Sie auf die Schaltfläche 设置 -> 访问令牌。
• Erstellen Sie ein neues Projekt-Token (vorgeschlagener Name ist monkeycode-ai-bot (zur Unterscheidung), markieren Sie die Rolle "Entwickler" und öffnen Sie die api, read_repository, write_repository Drei Bereichsberechtigungen, Kopieren der erzeugten Token Schnur und bewahre sie sicher auf.
• Gehen Sie zurück zur MonkeyCode-Konsole, rufen Sie das Modul [Team Collaboration] oder [AI Staff Management] auf, klicken Sie auf "New AI Staff", geben Sie die Adresse Ihres Git-Repositorys ein und fügen Sie den Token ein, den Sie gerade kopiert haben, um die Kontobindung abzuschließen.

2. den Webhook konfigurieren, um eine zweiseitige Echtzeit-Verbindung herzustellen

• Nach der erfolgreichen Erstellung eines KI-Mitarbeiters auf der MonkeyCode-Seite erhalten Sie vom System eine Reihe von Webhook-URLs und ein exklusives Geheimnis.
• Zurück zum GitLab-Projekt 设置 -> Webhook Seite, geben Sie die URL und Secret an den entsprechenden Stellen ein. Aktivieren Sie im Feld Trigger Event die Optionen “Comments” und “Merge Requests” und klicken Sie auf Save. Der Bot befindet sich nun in Ihrer Codebasis und ist einsatzbereit.

3. der Prozess des Szenenbetriebs

• Problem der automatisierten EntwicklungDokumentieren Sie die Funktionsanfrage in einem neuen Issue in Ihrem Git-Repository. Tweeten Sie darüber im Text der Beschreibung:@monkeycode-ai-bot 请帮我实现这个 Issue 描述的功能逻辑AI liest automatisch den Analysekontext, schreibt den Code im Hintergrund und sendet innerhalb von Minuten proaktiv einen Pull Request (PR) mit dem vollständigen aktualisierten Code für Ihr Projekt.
• Überprüfung des intelligenten CodesWenn ein Teammitglied mit dem Schreiben von Code fertig ist und einen neuen PR/MR einreicht, hinterlassen Sie als Supervisor einfach eine Nachricht im Kommentarbereich! @monkeycode-ai-bot 请对本次提交的代码进行全量审查，找出潜在的性能瓶颈与安全漏洞Der KI-Roboter reagiert sofort, scannt und analysiert jede Codezeile und gibt professionelle Änderungs- und Optimierungsvorschläge direkt neben dem Code in Form von Inline-Kommentaren, was den Druck der manuellen Überprüfung erheblich reduziert.

🔒 Modell 3: Rein private lokale Bereitstellung für Unternehmen (für Organisationen mit extrem hohen Anforderungen an den Datenschutz und die Sicherheit des Codes)

Wenn Sie für ein Finanz-, Regierungs- oder großes Internetunternehmen arbeiten, das strikt verbietet, dass Codedaten das Intranet verlassen, bietet MonkeyCode eine äußerst benutzerfreundliche Lösung für den privaten Einsatz.

1. die Vorbereitung der Serverumgebung

• Ein Server mit einem regulären Linux-Betriebssystem (wie Ubuntu 20.04+ oder CentOS 7+) wird empfohlen.
• Stellen Sie sicher, dass auf dem Server Docker- und Docker Compose-Umgebungen installiert sind, um einen reibungslosen Betrieb von containerisierten Ein-Klick-Bereitstellungen zu gewährleisten.

2. das Ein-Klick-Installationsskript ausführen

• ausnutzen root Berechtigung zur Anmeldung am Kommandozeilen-Terminal Ihres Linux-Servers.
• Führen Sie die offizielle Schnellinstallationsanleitung aus:

  curl -sSL https://install.monkeycode.baizhi.cloud | bash
  

• Das Skript zieht automatisch die erforderlichen individuellen Container-Images und vervollständigt die Konfiguration der Front- und Back-End-Dienste und der Datenbankverknüpfung. Am Ende des Installationsvorgangs gibt die Terminalkonsole die Adresse des lokalen Verwaltungspanels deutlich aus (normalerweise etwa http://您服务器的IP:8080 Format) sowie das anfängliche Administratorkonto und das Kennwort, die das System für Sie generiert hat (falls Sie sie versehentlich vergessen haben, können Sie sie jederzeit im Installationsverzeichnis unter dem .env (Aus der Akte entnommen).

3. die Konfiguration des Privatisierungsmodells und der internen Teamverwaltung

• Modell Privater ZugangMelden Sie sich mit einem Administratorkonto bei Ihrem lokal erstellten Backend an und öffnen Sie das Menü [Modellverwaltung]. Sie können den API-Schlüssel der zentral erworbenen kommerziellen großen Modelle Ihres Unternehmens eingeben und, was noch wichtiger ist, Sie können die Schnittstelle direkt auf die großen Open-Source-Modelle (z. B. Qwen-Coder, Llama-Serie usw.) richten, die lokal in Ihrem Unternehmensintranet bereitgestellt werden, um eine echte physische Isolierung zu erreichen.
• Ressourcenzuweisung und TeamarbeitIm Modul [Team Management] können Administratoren die Konten von F&E-Mitgliedern innerhalb des Unternehmens im Stapelverfahren importieren und bei Bedarf Cloud-Host-Ressourcen und Quoten für arithmetische Modellaufrufe für Entwickler in verschiedenen Positionen zuweisen. Alle F&E-Dateninteraktionen werden im unternehmenseigenen Serverraum gesperrt, so dass der Geschäftscode 100% im Intranet beibehalten wird, was ein Durchsickern verhindert und die Konformität erhöht.

💡 Kernförderungstipp: Wie kann man Schlagwörter verwenden, um die besten Fähigkeiten zu fördern?
Bei der Verwendung von MonkeyCode für die Aufgabenentwicklung wird die“Betrachten Sie KI als einen neuen Kollegen, der gerade erst anfängt.” Dies ist der Schlüssel zur Verbesserung des Erfolgs Ihrer Kommunikation. Versuchen Sie, in Ihren Anforderungsbeschreibungen für “intelligente Aufgaben” strukturierte Aufforderungen zu verwenden. Anstatt z. B. einfach zu sagen: “Schreiben Sie einen Anmeldebildschirm”, geben Sie an:“1. funktionaler Hintergrund: ein Portal für C-Benutzer; 2. technologischer Stack: Verwendung von React+Tailwind auf dem Frontend, Verwendung von Go auf dem Backend; 3. spezifische Anforderungen: Notwendigkeit, eine SMS-Plattform-API mit Anti-Scrubbing-Mechanismus aufzurufen, und die Schnittstelle liefert das Standard-RESTful-JSON-Format.”Je umfassender und klarer die Beschreibung der Anforderungen in der Anfangsphase ist, desto genauer ist die KI in der Demontagephase der technischen Lösungen von SDD, und der am Ende erzeugte technische Code kann den verblüffenden Effekt von “Null Modifikation und direkt online” erzielen!

Anwendungsszenario

1. Entwicklung von Kerngeschäften und sensiblen Geschäftsbereichen
   F&E-Teams in großen Unternehmen sehen sich oft mit strengen Sicherheitskontrollen und dem Risiko von Code-Lecks bei gewöhnlichen Cloud-basierten KI-Assistenten konfrontiert. Durch die vollständig private Bereitstellung von MonkeyCode und die Verknüpfung mit einem großen lokalen Modell im Intranet können Teams einen vollständigen KI-gestützten Entwicklungsablauf in einer reinen Intranetumgebung einrichten. Unter der Prämisse des “Zero Leakage” von Kerngeschäftsgeheimnissen kann KI sicher beim Schreiben von Kerngeschäftslogik oder beim Refactoring von Millionen von Zeilen alter Systeme helfen und so eine Win-Win-Situation in Bezug auf Compliance und Effizienz schaffen.
2. Agile Projektentwicklung und MVP-Anforderungen Schnelle Validierung
   Wenn Produktmanager, Unternehmer oder unabhängige Entwickler eine neue Projektidee haben und diese schnell auf dem Markt validieren müssen, können sie direkt die SDD-spezifikationsgesteuerten Funktionen von MonkeyCode nutzen. Indem sie die Produktidee detailliert in natürlicher Sprache beschreiben und die KI die Arbeit vom Produktdesign über die Auswahl der technischen Architektur bis hin zur ersten Generation des Anwendungscodes in der Sandbox automatisch erledigen lassen, wird der Zyklus von der Idee bis zur lauffähigen Demo (MVP) drastisch verkürzt - von Wochen auf wenige Tage oder sogar ein paar Stunden.
3. Automatisieren Sie anspruchsvolle Code-Reviews und Projektqualitätsprüfungen
   Leitende technische Direktoren oder Architekten haben nur wenig Zeit und finden es schwierig, die riesige Menge an Code zu überprüfen, die von jüngeren Teammitgliedern Zeile für Zeile eingereicht wird. Nach der stillen Integration des MonkeyCode-Roboters in GitLab/GitHub greift der KI-Roboter jedes Mal, wenn ein neuer Pull Request eingereicht wird, sofort ein, um statisches Syntax-Scanning, die Überprüfung unregelmäßiger Variablennamen, die Analyse von Leistungsengpässen und das Aufspüren tiefer Sicherheitsschwachstellen (z. B. potenzielle SQL-Injection- oder Override-Risiken) durchzuführen und automatisch Änderungen zu generieren, um die Qualität des Backbone-Codes zu gewährleisten. Code-Qualität.

QA

1. Was ist der Unterschied zwischen MonkeyCode AI und GitHub Copilot und Cursor?
   A: Kopilot und Cursor MonkeyCode ist ein intelligentes Tool zur Vervollständigung oder Bearbeitung von Code, das auf einer lokalen IDE-Umgebung basiert und das Problem “schneller schreiben” löst. MonkeyCode ist eine prozessübergreifende F&E-Kollaborationsplattform, die das Problem der “technischen Entwicklung und Verwaltung” löst. Sie führt die exklusive SDD-Spezifikation ein, die es der KI ermöglicht, Anforderungen vor der Entwicklung zu zerlegen, läuft in einer virtuellen Maschinen-Sandbox, die in der Cloud isoliert ist, ohne den lokalen Bereich zu verschmutzen, und konzentriert sich auf die private Bereitstellung und die tiefe Integration von automatisierten Robotern mit der Git-Plattform.
2. Ist es für eine Organisation kostspielig, eine private lokale Einrichtung vorzunehmen? Was sind die Hardware-Anforderungen?
   A: Die MonkeyCode-Plattform verfügt über eine eigene Open-Source-Infrastruktur und unterstützt eine völlig kostenlose private Bereitstellung. Sie können sie mit einem einfachen Skriptbefehl schnell auf einem Linux-Server installieren. Was die Hardware-Anforderungen angeht, so benötigt die MonkeyCode-Plattform selbst nur sehr wenige Ressourcen (gewöhnliche Server reichen aus). Die tatsächliche Rechenleistung hängt davon ab, auf welches Big Model Sie zugreifen möchten. Wenn Sie eine externe Cloud-basierte Big Model-API aufrufen, benötigen Sie keine teure lokale Grafikkarte; wenn Sie Open-Source Big Language-Modelle wie Qwen lokal in Ihrem Intranet ausführen möchten, benötigen Sie einen GPU-Server mit entsprechender Leistung.
3. Kann ich MonkeyCode verwenden, wenn ich nicht weiß, wie man Code schreibt?
   A: Auf jeden Fall! Die Kernfunktion “Intelligente Aufgaben” der Plattform bietet eine interaktive Schnittstelle in natürlicher Sprache. Alles, was Sie tun müssen, ist, Ihre Geschäftsziele und erforderlichen Funktionen in klarem und kohärentem Chinesisch zu beschreiben, so als würden Sie Ihren Untergebenen Aufgaben zuweisen, und die KI wird Ihnen automatisch dabei helfen, die technische Gliederung zu sortieren und automatisch die Umgebung aufzubauen, Tools auszuwählen und ein vollständiges und lauffähiges Programm in der Sandbox in der Cloud zu schreiben, so dass auch Menschen, die nicht wissen, wie man Code schreibt, zu “Super-Produktmanagern” werden können.
4. Gibt es eine kostenlose Testversion der SaaS-Plattform, die ich ausprobieren kann?
   A: Ja. Derzeit haben die Beamten von Changting eine starke Wohlfahrtspolitik während der Produktförderungsperiode eingeführt. Solange sich ein neuer Benutzer über die offizielle Plattform registriert und anmeldet, gibt das System automatisch Hunderte von RMB an Rechenpunkten (zum Beispiel die üblichen 20.000 Punkte). Diese reichlich vorhandenen Rechenressourcen sind keineswegs ein bescheidenes “Testpaket”, sondern reichen aus, um eine hoch konfigurierte Cloud-Entwicklungsmaschine einzuschalten und die besten KI-Modelle der Spitzenklasse aufzurufen, um mehrere reale, tägliche technische Projekttests durchzuführen.