长亭发布 AI 开发平台：白嫖算力，让 AI 参与真正的工程级研发

MonkeyCode 已正式上线，在线使用地址先放在最前面，方便你直接收藏： 

 👉 https://monkeycode-ai.com

如果你最近在关注 AI 编程工具，可能已经有点“审美疲劳”了：能写代码的不少，能跑 Demo 的更多，但真正敢拿来做 真实工程 的，却并不多。

今天，长亭科技正式发布全新的 AI 开发平台 —— MonkeyCode，它不是一个“陪你写几行代码”的 AI 助手，而是一个从一开始就站在 专业研发视角 设计的 AI 开发基础设施。

而在当前阶段，你还能直接体验到一个很实在的好处： 注册就送算力，直接上手跑项目。

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MonkeyCode 是什么？两句话说清楚

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

它让 AI 不再只是“写代码的工具”，而是真正参与到 需求 → 设计 → 开发 → Review 全流程中的研发角色。

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现在可以白嫖什么？

为了让开发者真正把 MonkeyCode 用起来，而不是“看一眼就走”，我们准备了一次直接、简单的体验活动：

自 2025 年 12 月 18 日 起，新用户注册并登录 MonkeyCode，即可获得 价值 200 元的等额算力（20000 点）

这些算力可以直接用于：

* 创建服务器，作为在线开发环境

* 调用平台内置的大模型能力

* 执行完整的 AI 开发任务，而不是只跑 Demo

我们更希望你做的不是“试试水”，而是 真的把一个需求交给 AI 跑一遍 ，看看它能走到哪一步。

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MonkeyCode 想解决的，不是“怎么写代码”，而是“怎么做研发”

在设计 MonkeyCode 之前，我们反复问过自己一个问题：AI 编程，真正的难点到底在哪里？

答案并不只是“代码写得快不快”，而是更工程化的几个问题：

* AI 写的代码 能不能被信任

* 整个过程 能不能被追溯

* 在复杂项目中 会不会失控

MonkeyCode 的产品理念，正是围绕这些现实问题展开的。

不追求“爽感”，而是追求可控与工程质量

MonkeyCode 并没有走“让 AI 自由发挥”的路线。

平台内置了 SDD（Specification-Driven Development，规范驱动开发） 流程，把 AI 放进一个清晰、可约束的研发框架里：

* 原始需求

* 产品设计

* 技术设计

* 可执行的任务列表

AI 不会跳过设计直接写代码，而是 在明确的规范之内推进任务 。   

每一步为什么这么做，是可以回看、可以讨论、可以调整的。

MonkeyCode 不是 Agent，而是承载 Agent 的研发平台

MonkeyCode 本身并不重复造 AI Coding Agent。

在开发能力上，它直接接入了当前业界成熟、稳定的工具：

* OpenAI Codex

* Claude Code

如果你已经在使用这些工具，几乎不需要改变原有习惯，就可以无缝迁移到 MonkeyCode。

同时，MonkeyCode 也完整适配了国内主流大模型，让你在同一套研发流程中自由切换模型能力。这种 工具无关、模型无关 的设计，是为了保证平台在长期使用中的稳定性和可扩展性。

每个任务都是一个独立、安全的开发世界

这是 MonkeyCode 非常重要、也非常工程化的一点，在 MonkeyCode 中：

* 每一次 AI 开发任务

* 都会自动创建一个全新的虚拟开发环境

* 所有 AI 操作，仅发生在这个环境中

这意味着：

* 多个任务可以并行运行，互不影响

* 即使发生破坏性操作，也不会影响真实开发环境

* 失败的任务可以直接丢弃、重来

把工程师从重复编码中解放出来

MonkeyCode 并不认为工程师的价值在于写了多少行代码，在它的设计中：AI 更偏向执行者；人类工程师负责判断、设计和决策。

AI 可以承担大量重复、机械、执行性的工作，而工程师可以把精力放在：

* 架构是否合理

* 技术方案是否可持续

* 代码是否值得合并

* 系统是否具备长期可维护性

这是 MonkeyCode 对“AI + 工程”的基本判断。

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MonkeyCode 怎么用？

注册与登录

访问以下地址：  👉 https://monkeycode-ai.com/

首次访问可直接使用「百智云账号」登录，平台会自动完成注册流程。

按需配置即可

你可以直接使用平台内置能力，也可以根据自己的研发习惯进行配置：

* 使用自己的开发机作为宿主机

* 接入自己的大模型 API

* 配置系统镜像

* 配置 Git 身份凭证以访问私有仓库

发起一个智能开发任务

进入「智能任务」页面后，只需要：

1.用自然语言描述你的需求

2.选择目标 Git 仓库

3.启动任务

接下来，你可以清晰看到：

* AI 对需求的理解与拆解

* 明确的执行计划

* 实时的文件变动

* 以及完整的执行过程

这是一个 透明、可介入、可回溯的 AI 开发过程 。

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写在最后

如果你只是想看看 AI 写代码有多快，MonkeyCode 可能不是最好的选择； 但如果你关心的是：

* AI 能不能进入真实工程

* 能不能和团队协作

* 能不能在复杂项目中长期使用

那 MonkeyCode，正是为这些问题而生的。 如果你想第一时间交流使用经验、获取活动信息，欢迎加入 MonkeyCode 微信交流群 ：

接下来，就看你愿不愿意， 把一个真正的研发任务，交给 AI 试试。