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AI时代汹涌而来，通过不断落地的应用场景，AI已经证明了其解决问题的能力。AI主要用来做什么？根据OpenRouter的统计报告，当前AI核心使用场景集中在编程，占比超50%！这意味着AI作为开发的生产力工具的价值得到充分认可，已经成为广大程序员离不开的“工作搭子”。

AI编程工具，一经诞生，直接“内卷”到红海市场，科技巨头、初创公司到独立开发者纷纷下场，众多工具让人眼花缭乱。但是这些工具良莠不齐，能写几行代码的一抓一大把，能跑个Demo博眼球的也不少，而敢于承诺并能真正承载实际工程、无缝对接团队流程、交付复杂项目的成熟工具，则寥寥无几。

至此，这场AI编程的热潮已然清晰：开发者群体在等待的，是一个能扛起真实工程、融入开发流程的真正“工程级伙伴”。

作为企业级AI开发技术的先行者，长亭科技正式推出已在内部“久经考验”的战略级产品：全新企业级AI开发平台「MonkeyCode」上线。

MonkeyCode绝非一款浅尝辄止的编码辅助工具，而是从根上为专业研发团队设计的AI开发基础设施，致力于从根本上重塑研发工作流。

无论开发者是希望集成最新的Claude Code、体验卓越的国产模型DeepSeek，还是需要一套开箱即用、稳定可靠的云端开发环境，MonkeyCode均能提供企业级支持，让AI真正融入工程pipeline。

两句话搞懂：MonkeyCode到底是什么？

MonkeyCode是长亭科技推出的企业级AI开发平台，专为专业开发者和研发团队而生。

它让AI跳出“只写代码”的局限，真正深度参与「需求→设计→开发→Review」全研发流程，成为能扛事的“工程伙伴”。

AI编程的痛点，MonkeyCode来解决

设计MonkeyCode前，长亭科技问过很多研发负责人：“你们为什么不用AI编程工具，主要顾虑什么问题？”

得到的答案不是“写得慢”，而是必须解决三个现实挑战：

AI写的代码敢不敢合并？过程能不能追溯？复杂项目会不会失控？

而这正是MonkeyCode的核心价值——不追求写代码“快到飞起”，而是真正做到“工程化的靠谱”。

SDD规范驱动：AI不再“放飞自我”

MonkeyCode内置「SDD 规范驱动开发」流程，把AI框在清晰的研发框架里：先拆解原始需求→做产品设计→定技术方案→列可执行任务清单，AI严格执行规范，绝不会跳过设计直接写代码。

SDD（Specification-Driven Development）又叫“规范驱动开发”，它是一种软件开发方法，它强调在编写任何实际代码之前，必须首先编写一份详尽、精确、可执行的规范。

相比“Vibe coding”，MonkeyCode更强调可控性、可追溯性与工程质量。

MonkeyCode支持多角色协作推进项目：

• 产品经理：需求拆解与产品设计
• 项目管理：流程与进度管理
• 研发工程师：技术设计与实现

最终，AI会基于TODO List逐步执行开发任务，实现对大型项目的系统化管理。

模型 / 工具无关：不绑架你的使用习惯

MonkeyCode本身不实现AI Coding Agent，它的开发能力由业内顶尖工具OpenAI Codex和Claude Code驱动。对于已经在使用Codex或Claude Code的用户，无需改变使用习惯，可无缝迁移至MonkeyCode。

同时，MonkeyCode也对国内主流模型做了完整适配，让用户在使用 OpenAI Codex和Claude Code的过程中也可以使用最新的国产模型，包括但不限于：DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等。

灵活、安全的开发环境：本地开发机+云端控制

用户可以在自己本地的开发机上安装MonkeyCode探针程序，让本地开发机与MonkeyCode平台建立连接，通过MonkeyCode Web页面远程驱动本地算力。

每次执行开发任务都会自动创建一台虚拟机，所有AI操作仅在虚拟机内执行，即使发生破坏性操作，也不会影响真实开发环境，任务失败可直接重试，系统会重新创建新的虚拟机。

1. 支持多个AI任务并行运行，每个任务使用独立的虚拟开发环境，任务之间完全隔离、互不影响。
2. 支持PC与移动端访问，用户无需随身携带电脑即可随时随地驱动AI执行研发任务。

Git 集成：GitHub、GitLab等深度集成

MonkeyCode支持与各种主流git仓库托管平台进行集成，在工程师日常使用git进行代码管理的过程中自动化调用MonkeyCode，让MonkeyCode帮你自动Review代码，帮你自动实现Issue。

常见使用场景：

• 在Issue中艾特@MonkeyCode，它可以参与需求讨论，给出有价值的技术建议，还可以根据Issue描述直接实现需求。
• 在PR / MR中艾特@MonkeyCode，它会自动进行代码Review，提出改进建议。
• 将MonkeyCode接入DevOps流程，在代码提交时自动触发AI Review。

写在最后的“大实话”

如果只是想猎奇 “AI 写代码有多快”，MonkeyCode 可能不是你的首选；

但如果关心这些问题：

• AI 能不能落地真实工程，而不是只跑 Demo？
• AI 能不能和团队协作，适配现有研发流程？
• AI 能不能在复杂项目中长期用，靠谱不翻车？

那可以试试 MonkeyCode——它不是猎奇的“玩具”，是真能扛事的研发基础设施。