【导读】Cursor突然断供，码农AI Coding就像被砍掉了手脚！如今，清华系最强平替MonkeyCode站在了C位，不仅性能炸裂、成本超低，还能应对复杂编程任务，首发支持Kimi K2和Qwen3。

最近，AI Coding的发展可谓是如火箭般神速。

月之暗面和通义千问争相开源发布Kimi K2和 Qwen3大模型，能力更强，成本更低，在编程场景中都有着非常优秀的表现。

尤其是，面对复杂编程任务的场景，其能力更令人惊叹，又一次向世界证明了国产开源模型走在技术的最前沿！

与此同时，知名AI编程工具Cursor则不断在搞事情，毫无预兆和通知就对中国大陆用户进行了模型断供。

当用户选择多款国外先进模型时，就会收到Cursor「模型供应商不能为您的区域提供服务」的提示，狠狠地恶心了一把国内支持Cursor的粉丝们。

更加过分的是，Cursor在使用的过程中，即使勾选了「隐私模式」，Cursor仍然会上传大量企业代码到国外Cursor服务器！

正因为如此，字节跳动和百度在近两个月已经分别禁用了Cursor，据说更多互联网企业已经纷纷跟进和效仿。

这个故事警示我们：在当前动辄「卡脖子」的科技对抗时代，还是得用咱自己信得过的「产品+模型」，国外的月亮即使再圆，也不可能持续照亮我们的科技发展之路。

在这个背景下，国产企业级开源AI Coding工具MonkeyCode横空出世！

首发即支持 Kimi K2和Qwen3，一次性解决使用Cursor的诸多烦恼，让你的开发不仅更高效并且更安全！

Cursor最强平替出世，双模合一

那么，MonkeyCode具体有哪些优点？

首先，安装便捷，安全可控。

MonkeyCode是一款开源的企业级AI Coding工具，一键命令即可本地化部署，同时让宝贵的代码和数据牢牢掌握在自己手里。

第二，更懂国人，功能更强。

MonkeyCode有着远超Cursor Teams功能的企业级功能面板，不仅免费开源，更可享受超过Cursor Teams的企业级强大功能体验。

第三，双模合一，高效便捷。

MonkeyCode提供代码补全和Agent模式的双模合一功能。

现有开源方案中，要么只支持补全，要么只支持Agent模式，MonkeyCode则是首款同时支持双模式的开源实现，只需要在模型管理界面进行简单配置（支持本地模型也支持API接入），即可实现开箱即用。

其中，补全模型支持Qwen-Coder，Agent模型支持Kimi K2、Deepseek V3/R1和 Qwen3等先进系列模型。

如果你是研发负责人，只需找台服务器快速部署安装和配置，即可让你的开发团队全员享受代码补全和AI加持编程的提效之路。

实测惊艳，开箱即用

下面，让我们从头开始，用一个编程实例，完整感受下好用又安全的MonkeyCode。

安装MonkeyCode只需单台Linux服务器，官方提供了一键安装命令，整个安装流程非常简单。

安装成功以后会看到一个管理员控制面板，在管理面板中即可配置大模型，Agent模型推荐使用Kimi K2，代码补全模型推荐使用qwen2.5-coder-3b-instruct。

然后，进入 「成员管理」页面，点击 「邀请新用户」，平台会为每个用户生成独立的「邀请链接」。

接下来，把「邀请链接」发送给团队成员，团队成员访问 「邀请链接」即可自助注册。

注册完成后，根据页面提示下载并安装VSCode插件。

安装成功后，可以在左侧看到MonkeyCode图标，点击这个图标就可以看到 MonkeyCode的使用界面了。

现在，我们来让MonkeyCode写一个网页版的五子棋小游戏。

输入提示词：创建一个game.html文件，用html代码实现一个五子棋小游戏。

提交提示词后，就可以看到MonkeyCode开始自动生成代码。

确认代码无误，点击「保存」，然后运行MonkeyCode写的代码，一个五子棋游戏就出现在眼前。

这个五子棋小游戏已经具备完整的功能，但页面好像不太美观。

很简单！继续让MonkeyCode美化一下，在刚才的对话里继续追加要求即可。

再看美化完成后的效果，果然亮眼了很多。

至此，五子棋小游戏完成。仅需要输入两次提示词，耗时20秒。

这就是使用 MonkeyCode进行对话式编程的高效感受。

除了使用对话的方法进行编程，MonkeyCode 还提供了非常完善的代码智能补全功能。

MonkeyCode会根据代码上下文生成补全建议，用浅色字体显示在VSCode中，确认是需要的代码后，输入Tab键即可采纳补全建议，大大减少了手动输入代码的时间，显著提升了开发效率。

还有，上面说好的安全呢？

首先，我们来看看MonkeyCode的管理面板，所有使用AI进行辅助编程的行为，以及AI生成的代码，都会详细记录在后台用户查询和审计，确保开发过程可视可控可追溯。

不仅如此，在后台管理面板我们还可以看到一个「代码安全」的菜单，这就是长亭科技的拿手好戏了，虽然写着 「敬请期待」，但长亭科技紧接着会在后续版本中集成代码安全扫描引擎，帮助用户发现代码中可能存在的高风险安全漏洞，让AI生成的代码不再有「幻觉」，每一行代码都得到严格管控。

清华系黑马，顶级AI安全团队倾力打造

体验了MonkeyCode的高效安全后，各位程序员不禁好奇，为什么长亭科技做出了这么一款产品？

提起长亭科技这个名字，在AI圈可能还有待扬名，但在网络安全领域，长亭科技则是以新生代企业代表的C位形象出道。

长亭科技以实战攻防立身，连续多年在各大安全攻防赛事、国家和地方的实网攻防演练霸榜，2024年更是获得了「大满贯」级别的冠军成绩，论起网络安全实战能力可谓是国内的排头兵。

据了解，长亭科技目前已经服务了包含各大头部银行券商运营商在内的超过4000家客户，是网安领域冉冉升起的小巨头。

安全是发展的前提，当所有人都在关注一路狂奔的AI技术，关注AI生成的代码快不快、氛围感强不强的时候，长亭科技已经关注到安全对AI的重要性。

为此，长亭科技在代码安全领域布局良久，为AI Coding生成安全的代码进行了扎实积累。

据长亭科技介绍，本次推出MonkeyCode，是迈向AI领域的关键一步，也为后续推出融合了AI Coding和代码安全能力的产品埋下伏笔。

上文提到的MonkeyCode的 「代码安全」功能，就是长亭科技重点打造的AI安全能力之一。

长亭科技介绍，安全需要从源头做起，MonkeyCode不仅是当前Cursor的最佳平替，让开发过程实现自主可控和数据安全。

同时，在AI重塑软件开发流程的时代，AI编码不仅提升了开发效率，同时也显著放大了安全风险。

MonkeyCode可以帮助企业筑牢软件安全的根基，在享受效率革命的同时，实现「安全左移」，将安全风险消灭在开发阶段，真正驾驭AI编码的强大力量。

据了解，长亭几乎是国内网络安全领域认真致力发展开源产品的独苗，目前Github累计4万多star。

如果大家觉得产品不错，走过路过，不妨点个star，共同支持国产开源，让国产开源越来越好。

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

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二、如何学习大模型 AI ？

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

*   大模型 AI 能干什么？
*   大模型是怎样获得「智能」的？
*   用好 AI 的核心心法
*   大模型应用业务架构
*   大模型应用技术架构
*   代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
*   提示工程的意义和核心思想
*   Prompt 典型构成
*   指令调优方法论
*   思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

*   为什么要做 RAG
*   搭建一个简单的 ChatPDF
*   检索的基础概念
*   什么是向量表示（Embeddings）
*   向量数据库与向量检索
*   基于向量检索的 RAG
*   搭建 RAG 系统的扩展知识
*   混合检索与 RAG-Fusion 简介
*   向量模型本地部署
*   …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

*   为什么要做 RAG
*   什么是模型
*   什么是模型训练
*   求解器 & 损失函数简介
*   小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
*   什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
*   Transformer结构简介
*   轻量化微调
*   实验数据集的构建
*   …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

*   硬件选型
*   带你了解全球大模型
*   使用国产大模型服务
*   搭建 OpenAI 代理
*   热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
*   在本地计算机运行大模型
*   大模型的私有化部署
*   基于 vLLM 部署大模型
*   案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
*   部署一套开源 LLM 项目
*   内容安全
*   互联网信息服务算法备案
*   …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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