MonkeyCode创建本地工作教程
1、创建本地任务前，需要先完成模型配置;否则任务将无法正常执行，可在【设置】→【账号】中同步MonkeyCode 网页账号中的模型;
2、也可以在【设置】→【模型】中，按需接入自定义模型;
3、创建本地任务时，需要先选择一个文件夹作为任务的工作目录。MonkeyCode Work将在该文件夹范围内读取、创建和修改文件，确认工作目录后，输入任务要求并点击「开始任务」即可;
4、执行任务时，可以根据需要设置操作权限，默认模式下，任务运行过程中如遇到需要授权的操作，系统会弹出提示，待你确认后再继续执行;
5、开启 YOLO 模式 后，相关操作将不再逐次请求审批，而是直接执行。建议仅在任务内容和操作范围明确、环境可信的情况下开启。
MonkeyCode功能特色
1、云端开发环境
不依赖本地开发机。每个任务背后都有一台真实服务器提供运行环境，编译、测试、预览都在云上完成。
2、全量主流模型
GLM、Kimi、MiniMax、Qwen、DeepSeek 等都已接入，按任务类型切换，也能手动指定。
3、完全开源
核心代码全部公开在 GitHub。任何人都能审计、fork、二次开发，技术选型和安全策略自己掌控。
4、私有化离线部署
对数据隐私要求高的企业和团队，可以把 MonkeyCode 独立部署到自己的内网中，数据不出本地。
MonkeyCode个性亮点
1、做个小游戏
一句话描述玩法，AI 帮你搭框架、处理碰撞检测、补音效，一个下午就能跑出可玩的版本。
2、实现一个需求
把需求丢进去，AI 读你的代码仓库、理解项目约定，直接改文件、跑测试、开 PR。
3、安全审查
上线前做一次体检。AI 扫常见漏洞、硬编码密钥、依赖风险，输出可修复的清单。
4、整理文档
读取本地 Word、PDF、Markdown 等资料，自动总结、改写、翻译并整理内容，快速生成报告、方案和会议纪要。
5、数据分析
丢一份 CSV 或 Parquet，描述你想看的角度。AI 自动清洗、建模、画图，再写一段可读结论。
6、处理网页任务
连接浏览器后，协助读取网页、收集资料、填写信息、点击操作和截图，减少重复的桌面办公流程。
MonkeyCode常见问题
Q1、真的完全免费?怎么赚钱?
A：个人 Free tier 长期可用。我们主要通过 Pro 订阅和企业自托管商业支持赚钱，核心推理成本平台侧承担。
Q2、代码会不会被拿去训练模型?
A：默认不会。你的仓库、prompt 和输出默认不进入任何模型训练流程。自托管版本数据也不会出你的网络。
Q3、支持哪些模型?
A：平台已接入 Claude、GLM、Kimi、MiniMax、Qwen、DeepSeek 等主流模型，也支持第三方兼容接口。
Q4、离线能用吗?
A：主站依赖云端算力，需要网络。自托管版本可以部署在内网环境，模型也可以走本地 Ollama 或 vLLM。
Q5、和 Cursor / Codex 有什么不同?
A：它们更偏本地 IDE 插件或 CLI，环境仍然由你自己维护。MonkeyCode 是云端 agent + 云端运行时，你只需要浏览器。
Q6、我能用在生产项目上吗?
A：可以。所有修改都可以回到 Git PR 流程，你保留完整 review、审计和 rollback 能力。
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