独立云端环境
构建、测试与预览都在真实任务工作区内完成。
AI 任务管理、云开发环境、需求与规格、多模型、Git 工作流和私有化部署。
// SYSTEM PROOF
真实工程，逐项可验。
多任务并行
每个任务运行在独立云开发环境中，彼此隔离、互不影响。
接入现有协作
通过 Commit、PR、Issue 和评论衔接团队流程。
AGPL-3.0
核心代码公开，支持审阅、扩展与私有化部署。
// 01 · BUILT FOR REAL ENGINEERING
任务提交后，
Agent 持续推进
从理解需求到完成验证，任务、环境、模型和交付过程始终保持在同一个工程上下文中。
01 / AUTONOMOUS
说清目标，剩下的持续推进
Agent 自动完成分析、编码、测试与验证，执行过程和结果随时可查。
一个任务，一个真实环境
自动准备独立服务端环境，构建、测试和预览直接在云端完成。
多个任务，同时开工
多个 AI 任务可同时运行，每个任务使用独立的云开发环境。
让合适的模型做合适的事
按任务选择模型和 Agent 工具，在同一平台中灵活切换。
继续使用熟悉的 Git 流程
通过 commit、PR、Issue 和评论触发任务，让 AI 进入团队协作链路。
离开电脑，研发仍在继续
网页与移动端同步任务状态，随时查看进度并继续协作。
// 02 · FROM INTENT TO DELIVERY
从一句需求，
到可以验收
复杂工作被拆成可验证的步骤，每一步都在真实工程环境中执行。
查看从零到一实践案例 ↗
- 01INTENT
描述目标
用自然语言提交功能、修复、调研或文档任务。
- 02CONTEXT
准备环境
自动拉取项目，创建隔离环境并加载工程上下文。
- 03BUILD
持续执行
Agent 编写代码、调用工具、运行测试并同步过程。
- 04SHIP
检查交付
通过预览、变更和验证结果完成审阅与协作。
// 03 · CHOOSE YOUR WORKSPACE
在哪里工作，
由你决定
在线平台、本地 Work 模式和企业内网私有化部署，都使用同一套 MonkeyCode 工作流。
