MonkeyCode: Ferramentas de programação inteligente e de gerenciamento de segurança de código de nível empresarial

O MonkeyCode AI é uma plataforma de colaboração de P&D e desenvolvimento de software de IA de nível empresarial criada pelo conhecido fornecedor de segurança Changting Technology. Diferentemente dos plug-ins existentes no mercado que fornecem apenas o recurso de conclusão de código, o MonkeyCode tem o compromisso de reformular todo o fluxo de trabalho de engenharia de software, para que a IA possa realmente se tornar um “parceiro de engenharia” envolvido em toda a cadeia de análise de requisitos, projeto arquitetônico, desenvolvimento de código e revisão automatizada de código (Code Review). A plataforma tem um conceito exclusivo de SDD (desenvolvimento orientado por especificação) incorporado, forçando a IA a classificar a especificação antes de escrever o código e eliminando a “invenção”. Enquanto isso, para atender aos rigorosos requisitos de segurança do nível corporativo, o MonkeyCode adota um ambiente de isolamento de segurança na nuvem em nível de sandbox, em que todas as operações de IA são realizadas em uma máquina virtual autônoma que está pronta para ser queimada após a leitura, e oferece suporte à implantação de um clique na intranet privada pura 100%, erradicando completamente o risco de vazamento do código principal. Ele se integra profundamente às principais plataformas Git e é compatível com os principais modelos de idiomas nacionais e internacionais, capacitando totalmente os desenvolvedores individuais e as exigentes equipes de P&D.

nova versão

Versões mais antigas: baseadas em Roo Code Desenvolvimento.

Lista de funções

• Tarefas de desenvolvimento de inteligência de linguagem naturalA IA assumirá automaticamente o controle e concluirá todo o processo, desde a seleção da tecnologia, o projeto arquitetônico até a chegada do código final, apoiando a descrição dos requisitos comerciais originais em linguagem natural simples.
• Fluxo de trabalho orientado por especificações SDD incorporadoA primeira é acabar com o caos tradicional dos grandes modelos que cospem código e forçar a IA a seguir o padrão de engenharia de desmontar os requisitos originais, desenvolver o design do produto e as soluções técnicas e, em seguida, gerar um código executável.
• Ambiente de desenvolvimento isolado da nuvem e em área restritaO sistema cria automaticamente uma sandbox de máquina virtual independente toda vez que uma tarefa de código é executada, fornecendo IDE on-line destacado em vários idiomas, terminal da Web com várias sessões e funções de gerenciamento de arquivos, além de destruir o ambiente imediatamente após a conclusão da tarefa, garantindo a segurança absoluta dos dados.
• Integração profunda com os principais ecossistemas de colaboração do GitSuporte nativo para interface perfeita com GitHub, GitLab e Gitee: elimina a necessidade de os desenvolvedores saírem de suas bancadas de trabalho habituais e irem para a seção de comentários de um problema ou PR. @MonkeyCode-AI A resposta da IA é acionada.
• Revisão de código inteligente totalmente automatizada (Code Review)Configurado como um bot do Git, ele analisa automaticamente os envios de PR/MR dos membros da equipe para verificação de sintaxe, análise de otimização de desempenho e bloqueio detalhado de possíveis vulnerabilidades de segurança.
• Liberdade para alternar entre os principais modelos nacionais e internacionaisA plataforma é compatível e suporta a alternância entre os principais modelos de idiomas nacionais e internacionais, incluindo DeepSeek, Kimi, Qwen, Claude, Codex, etc., para se adaptar a diferentes cenários complexos.
• Capacidade de implementação privada e off-line do 100%Ele suporta a implementação local em contêineres do Docker com um clique, permitindo que as empresas executem grandes modelos e dados de projetos em um ambiente de intranet puro, sem extranet, atendendo aos mais altos requisitos de conformidade nos níveis financeiro e governamental.
• Gerenciamento de direitos de equipes e recursos em nível empresarialA empresa fornece painéis de dados e painéis de gerenciamento de nível profissional que permitem que os administradores corporativos gerenciem as permissões dos membros em um nível granular, analisem os logs de auditoria em tempo real e unifiquem a alocação de recursos de hospedagem, espelhamento e poder de modelagem de IA.

Usando a Ajuda

Bem-vindo MonkeyCode AIO MonkeyCode é uma plataforma de assistência à programação de IA de nível empresarial criada pela Changting Technology! Como uma plataforma de assistência à programação de IA de nível empresarial criada pela Changting Technology, o MonkeyCode rompe as limitações da IA tradicional, que só pode fazer o preenchimento de fragmentos de código, e permite que a IA realmente participe do ciclo de vida completo do desenvolvimento do projeto. Este guia fornecerá uma introdução detalhada sobre como configurar e usar todas as funções principais da plataforma a partir do zero. Seja você um desenvolvedor independente, um gerente de equipe de P&D ou um usuário de empresa privada em busca de segurança absoluta de dados, você poderá encontrar aqui um processo de operação de nível de babá.

Modo 1: versão SaaS em nuvem on-line (adequada para experiência pessoal rápida e desenvolvimento de equipe ágil)

Para aqueles que não querem comprometer seu ambiente local, a maneira mais rápida de usar a plataforma de nuvem on-line é visitar diretamente o site da MonkeyCode.

1. registre-se e receba benefícios gratuitos de aritmética

• Visite o site oficialAbra o URL em seu navegador https://monkeycode-ai.com/。
• Autorizar loginClique no botão de login. Recomendamos usar a “conta Bai Zhi Yun” ou outra conta de terceiros compatível com a plataforma para autorizar diretamente o login.
• Verificação da aritmética.Durante o período oficial da promoção, um crédito inicial generoso (geralmente em torno de 20.000 pontos, equivalente a 200 RMB) será emitido automaticamente para os novos registrantes no momento do login. Você pode verificar seu saldo no “Account Centre” no canto inferior esquerdo do console, o que é mais do que suficiente para alugar um desenvolvedor de nuvem de alto nível e executar vários testes de projetos completos reais com os modelos mais inteligentes disponíveis.

2. inicie sua primeira “tarefa de desenvolvimento inteligente”
O melhor recurso do MonkeyCode é o SDD (Desenvolvimento orientado por especificação) Fluxos de trabalho para garantir que a IA escreva códigos altamente projetados e com alta confiabilidade.

• Novas tarefasTarefa de desenvolvimento: Entre no módulo [Smart Tasks] e clique em “New Development Task”.
• Descrição dos requisitosNa caixa de diálogo, insira seus requisitos detalhadamente em linguagem natural. Por exemplo:“Desenvolva uma interface de back-end para o login do código de verificação do número do celular do usuário usando a estrutura Python FastAPI e fazendo interface com o banco de dados MySQL, que deve incluir um mecanismo completo de tratamento de erros.”
• Seleção de ambientes e modelosNo painel direito, selecione o modelo de idioma grande com o qual você está acostumado (por exemplo, o DeepSeek, Kimi ou internacional com custo-benefício doméstico). Claude etc.) e selecione a imagem de desenvolvimento desejada.
• Aplicação do desmantelamento normativoApós clicar em Executar, o AI não vai (agir, acontecer etc.)Escrever código imediatamente. Ele começa com o “design do produto” e o “design da solução técnica” e gera um documento de decomposição de requisitos bem fundamentado.
• Validação e desenvolvimento manualSolução técnica gerada pela IA: Você revisa a solução técnica gerada pela IA, confirma se ela está correta ou a ajusta manualmente e, em seguida, clica em Start Development (Iniciar desenvolvimento). Nesse momento, a IA criará automaticamente umSandbox de máquina virtual separadaO processo de instalação de dependências subjacentes, a criação de código e até mesmo a execução de scripts de teste são totalmente visualizados e nunca destroem o ambiente local do computador, tudo em uma sandbox.

3. usar IDEs da Web on-line e ambientes de nuvem

• Quando a tarefa de desenvolvimento estiver em andamento ou concluída, você poderá entrar no [Online Development Environment] para assumir o progresso a qualquer momento.
• Distribuição de interfaceÀ esquerda estágerenciador de arquivos(você pode procurar, carregar e baixar seus arquivos de código principal on-line); o meio é suportado pelo realce de sintaxe multilíngueEditor principal do IDE on-lineA experiência é comparável à versão nativa para desktop do VS Code; abaixo está aTerminal da Web com várias sessõesA seguir, um exemplo de um comando do Linux que suporta a execução direta de comandos do Linux.
• Visualização com um cliqueSe estiver desenvolvendo um projeto web front-end ou full-stack, basta executar o comando de inicialização do projeto no terminal (por exemplo npm run dev), clique no botão “Online Preview” (Visualização on-line) na parte superior da interface e o sistema mapeará automaticamente um link de acesso temporário para a rede pública, para que você possa testar diretamente o efeito interativo da interface.

Modelo 2: Integração do robô Git totalmente automatizada (para equipes de P&D que colaboram com especificações existentes)

O MonkeyCode pode se integrar perfeitamente aos seus processos de P&D existentes e trabalhar diretamente para você em seus repositórios de código, com suporte total para as plataformas GitHub, GitLab e Gitee.

1. gerar e associar tokens de acesso (GitLab como exemplo)

• Faça login no GitLab, acesse a página de configurações do projeto e clique no botão 设置 -> 访问令牌。
• Crie um novo token de projeto (o nome sugerido é monkeycode-ai-bot (para diferenciar), marque a função 'Developer' (Desenvolvedor) e abra o arquivo api, read_repository, write_repository Três permissões de escopo, copiando o arquivo gerado Token e mantê-lo seguro.
• Volte ao console do MonkeyCode, entre no módulo [Team Collaboration] ou [AI Staff Management], clique em "New AI Staff", preencha o endereço do repositório Git e cole o token que acabou de copiar para concluir a vinculação da conta.

2) Configure o Webhook para obter um vínculo bidirecional em tempo real

• Depois de criar com sucesso um funcionário de IA no lado do MonkeyCode, o sistema fornecerá a você um conjunto de URLs de webhook e um segredo exclusivo.
• Retornar à seção 设置 -> Webhook preencha o URL e o Secret nos locais correspondentes. Na caixa Trigger Event, certifique-se de marcar “Comments” e “Merge Requests” e clique em Save. O bot está agora em sua base de código e pronto para ser usado.

3. processo de operação da cena

• Problema que impulsiona o desenvolvimento automatizadoDocumentar a solicitação de recurso em um novo problema no seu repositório Git. Tweet sobre ela no corpo da descrição:@monkeycode-ai-bot 请帮我实现这个 Issue 描述的功能逻辑A IA lê automaticamente o contexto analítico, escreve o código em segundo plano e envia proativamente uma solicitação pull (PR) com o código completo atualizado para o seu projeto em questão de minutos.
• Revisão inteligente do códigoQuando um membro da equipe termina de escrever o código e envia um novo PR/MR, você, como supervisor, simplesmente deixa uma mensagem na seção de comentários! @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O robô de IA responde imediatamente, escaneando e analisando cada linha de código e dando sugestões profissionais de modificação e otimização diretamente ao lado do código na forma de comentários em linha, reduzindo muito a pressão da revisão manual.

Modelo 3: implantação local puramente privada de nível empresarial (para organizações com requisitos extremamente altos de privacidade e segurança de código)

Se você trabalha para uma empresa financeira, governamental ou uma grande empresa de Internet que proíbe estritamente que qualquer dado de código saia da intranet, o MonkeyCode oferece uma solução de implementação privada extremamente fácil de usar.

1. preparação do ambiente do servidor

• Recomenda-se um servidor com um sistema operacional Linux comum (como o Ubuntu 20.04+ ou o CentOS 7+).
• Certifique-se de que o servidor tenha os ambientes Docker e Docker Compose instalados para garantir a operação tranquila das implantações em contêineres com um clique.

2. execute o script de instalação com um clique

• fazer uso de root Privilégio para fazer login no terminal de linha de comando do servidor Linux.
• Execute as instruções oficiais de instalação rápida fornecidas:

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

• O script extrai automaticamente as imagens de contêineres individuais necessárias e conclui a configuração dos serviços de front-end e back-end e a vinculação do banco de dados. No final do processo de instalação, o console do terminal imprimirá claramente o endereço do painel de gerenciamento local (geralmente algo como http://您服务器的IP:8080 ) e a conta de administrador e a senha iniciais geradas para você pelo sistema (se você as esquecer acidentalmente, sempre poderá encontrá-las no diretório de instalação, na pasta .env (Recuperado do arquivo).

3. modelo de privatização da configuração e gerenciamento da equipe interna

• Modelo de acesso privadoFaça login no backend criado localmente com uma conta de administrador e acesse o menu [Model Management]. Você pode preencher a chave de API dos grandes modelos comerciais adquiridos centralmente pela sua empresa e, mais importante, pode apontar diretamente a interface para os grandes modelos de código aberto (como Qwen-Coder, série Llama etc.) implantados localmente na intranet da sua empresa para obter um isolamento físico real.
• Alocação de recursos e trabalho em equipeNo módulo [Team Management], os administradores podem importar em lote as contas dos membros de P&D dentro da empresa e alocar recursos de host de nuvem e modelar cotas de chamadas aritméticas para desenvolvedores em diferentes posições sob demanda. Todas as interações de dados de P&D são bloqueadas na sala de servidores criada pela própria empresa, de modo que o código comercial 100% seja mantido na intranet, evitando vazamentos e mantendo a conformidade.

Dica de aprimoramento básico: Como usar palavras-chave para estimular o máximo de habilidades?
Ao usar o MonkeyCode para o desenvolvimento de tarefas, o“Pense na IA como um novo colega que está começando.” Essa é a chave para melhorar o sucesso de sua comunicação. Tente usar prompts estruturados em suas descrições de requisitos de “tarefa inteligente”. Por exemplo, em vez de dizer apenas “Escreva uma tela de login”, especifique:“1. contexto funcional: um portal para usuários C; 2. pilha de tecnologia: use React+Tailwind no front-end, use Go no back-end; 3. requisitos específicos: é necessário chamar uma API de plataforma de SMS com mecanismo antirreflexo, e a interface retorna o formato JSON RESTful padrão.”Quanto mais rica e clara for a descrição dos requisitos no estágio inicial, mais precisa será a IA na etapa de desmontagem das soluções técnicas da SDD, e o código de engenharia gerado no final poderá alcançar o efeito impressionante de “modificação zero e on-line direto”!

cenário do aplicativo

1. Desenvolvimento de negócios essenciais e sensíveis da empresa
   As equipes de P&D em grandes empresas geralmente enfrentam um rigoroso escrutínio de conformidade de segurança e o risco de vazamento de código com assistentes de IA comuns baseados em nuvem. Ao implantar o MonkeyCode de forma totalmente privada e fazer a interface com um grande modelo local na intranet, as equipes podem configurar um fluxo completo de desenvolvimento assistido por IA em um ambiente de intranet puro. Sob a premissa de “vazamento zero” dos principais segredos comerciais, a IA pode ajudar com segurança a escrever a lógica comercial principal ou a refatorar milhões de linhas de sistemas antigos, alcançando uma situação em que todos saem ganhando em termos de conformidade e eficiência.
2. Desenvolvimento de projetos ágeis e validação rápida de requisitos de MVP
   Quando gerentes de produtos, empreendedores ou desenvolvedores independentes têm uma nova ideia de projeto e precisam validá-la rapidamente no mercado, eles podem aproveitar diretamente os recursos orientados por especificações SDD do MonkeyCode. Ao descrever a ideia do produto em detalhes por meio de linguagem natural e permitir que a IA conclua automaticamente o trabalho, desde o design do produto, a seleção da arquitetura técnica até a geração do código do aplicativo de primeira geração na área restrita, o ciclo da ideia até a demonstração executável (MVP) é drasticamente reduzido de semanas para alguns dias ou até mesmo algumas horas.
3. Automatize revisões de código exigentes e verificações de qualidade do projeto
   Os diretores técnicos ou arquitetos seniores têm tempo precioso e acham difícil revisar a enorme quantidade de código enviado pelos membros da equipe júnior, linha por linha. Depois de integrar silenciosamente o robô MonkeyCode ao GitLab/GitHub, toda vez que uma nova solicitação de pull for enviada, o robô de IA intervirá imediatamente para executar a verificação de sintaxe estática, a verificação de nomenclatura de variáveis irregulares, a análise de gargalos de desempenho e a descoberta de vulnerabilidades de segurança profundas (por exemplo, possíveis riscos de injeção de SQL ou de substituição), gerando automaticamente modificações para garantir a qualidade do código de base. qualidade do código.

QA

1. Qual é a diferença entre o MonkeyCode AI e o GitHub Copilot e Cursor?
   R: Copiloto e Cursor O MonkeyCode é uma ferramenta inteligente de “conclusão ou edição de código” baseada no ambiente IDE local, que resolve o problema de “como escrever mais rápido”. O MonkeyCode é uma plataforma de colaboração de P&D de processo completo que resolve o problema de “desenvolvimento e gerenciamento de engenharia”. Ela apresenta a exclusiva especificação SDD, que permite que a IA desmonte os requisitos antes do desenvolvimento, é executada em uma sandbox de máquina virtual isolada na nuvem sem poluir a área local e se concentra em fornecer implementação privada e integração profunda de robôs automatizados com a plataforma Git.
2. É caro para uma organização realizar uma implementação local privada? Quais são os requisitos de hardware?
   R: A plataforma MonkeyCode tem sua própria infraestrutura de código aberto e oferece suporte à implantação privada totalmente gratuita, você pode criá-la rapidamente em um servidor Linux com um simples comando de script. Com relação aos requisitos de hardware, a própria plataforma MonkeyCode ocupa recursos muito baixos (servidores comuns são suficientes), o verdadeiro teste de potência de computação depende do modelo grande que você escolhe acessar. Se você estiver chamando uma API externa de big model baseada em nuvem, não precisará de uma placa gráfica local cara; se quiser executar modelos de linguagem grandes de código aberto, como o Qwen, localmente em sua intranet, precisará de um servidor de GPU com a quantidade adequada de potência.
3. Posso usar o MonkeyCode se não souber escrever código?
   R: Sem dúvida! A função central “Intelligent Tasks” (Tarefas inteligentes) da plataforma oferece uma interface interativa em linguagem natural. Tudo o que você precisa fazer é descrever seus objetivos de negócios e as funções necessárias em chinês claro e coerente, como se estivesse atribuindo tarefas aos seus subordinados, e a IA o ajudará automaticamente a organizar o esboço técnico e a criar automaticamente o ambiente, selecionar ferramentas e escrever um programa completo e executável no sandbox na nuvem, de modo que até mesmo as pessoas que não sabem escrever código também possam se tornar “supergerentes de produtos”.
4. Existe uma versão de avaliação gratuita da plataforma SaaS on-line para eu experimentar?
   R: Sim. No momento, os funcionários da Changting lançaram uma forte política de bem-estar durante o período de promoção do produto. Desde que um novo usuário se registre e faça login por meio da plataforma oficial, o sistema concederá automaticamente centenas de RMB em pontos aritméticos (por exemplo, o benefício comum de 20.000 pontos). Esse abundante recurso de aritmética não é, de forma alguma, um humilde “pacote de teste”, é suficiente para permitir que você ligue uma máquina de desenvolvimento em nuvem altamente configurada e chame os modelos de IA de alto nível mais avançados para executar vários testes diários reais de projetos de engenharia.