如果你最近在关注 AI 编程工具，大概率已经被各种“强大”“颠覆”“解放生产力”的宣传刷过屏。但真正用下来，很多人都会遇到一个现实问题：
好用的模型要钱，免费的模型不敢用；能写 Demo，但进不了真实项目。
所以这次，我们想先从一件“很实在”的事情说起。
MonkeyCode 现已内置 GLM-4.7 模型，并且——可以免费使用。
不是试用，不是限时，不是阉割版，而是你现在打开 monkeycode-ai.com/ 就能直接用的那种免费。
免费模型，是门槛，不是终点
我们很清楚一件事：
模型能力决定上限，但工程能力决定你能不能真的落地。
GLM-4.7 的加入，是 MonkeyCode 降低使用门槛的一步。你可以零成本体验国产大模型在真实研发场景下的表现，用它写代码、做设计、拆需求、Review PR，而不是只停留在“聊几句”。
但 MonkeyCode 想做的，从一开始就不是“再做一个模型调用平台”。
MonkeyCode 是由 长亭科技 推出的企业级 AI 开发平台，我们更关心的是：
AI 如何真正参与到一个专业团队的研发流程中。
MonkeyCode 到底能干什么？
一句话总结：
它不是帮你“写几行代码”，而是把 AI 拉进整个研发流程。
在 MonkeyCode 里，AI 覆盖的是一整条链路：
需求 → 设计 → 开发 → Review
你可以把它理解成一套 AI 驱动的研发基础设施，而不是一个单点工具。
1️⃣ AI 智能任务：把“指令”变成“可执行的研发动作”
在 MonkeyCode 里，你可以通过自然语言发起“智能任务”。
这些任务不是简单的问答，而是真的会执行操作：
- 创建项目结构
- 修改代码
- 运行命令
- 提交 Git
- 推进 TODO 列表
MonkeyCode 本身并不重复造轮子，它底层对接了 OpenAI Codex、Claude Code 等成熟的 AI Coding 工具，同时也完整适配了包括 GLM、DeepSeek、Qwen、Kimi 在内的国产模型。
如果你已经在用 Codex 或 Claude Code，迁移到 MonkeyCode 几乎没有学习成本；
如果你更希望使用国产模型，GLM-4.7 已经可以直接上场。
2️⃣ 项目开发：比 “Vibe Coding” 更靠谱一点
很多人用 AI 写代码时都会有同样的感受：
写得很快，但改得很累。
原因不在模型，而在“没有规范”。
MonkeyCode 内置了一套基于 SDD（规范驱动开发） 的项目开发流程，把事情拆得足够清楚：
原始需求 → 产品设计 → 技术设计 → 任务列表
每一步，AI 都不是“自由发挥”，而是围绕已有规范来工作。
你可以让 AI 参与需求拆解，也可以让它基于技术设计逐条完成 TODO。
这种方式在小项目里可能显得“有点重”，但在真实工程、多人协作、长期维护的项目中，价值会非常明显。
3️⃣ Git Review Bot：把 AI 拉进 PR / MR
写代码之外，Review 同样是研发中最耗时、也最容易被忽略的环节。
MonkeyCode 已经和 GitHub、GitLab、Gitea、Gitee 做了深度集成，你可以在 PR / MR 里直接：
@MonkeyCode进行代码 Review- 让 AI 自动指出潜在问题
- 给出可操作的改进建议
你也可以把它接入现有的 DevOps 流程，让 AI 在代码提交时自动参与审查。
这不是为了“取代人”，而是帮团队把精力从低价值的重复检查中解放出来。
4️⃣ 在线开发环境：放心让 AI 放开手脚
很多人不敢让 AI 直接操作代码仓库，一个核心原因是：怕翻车。
MonkeyCode 的做法是——隔离它。
每一次 AI 任务，都会在一个全新的虚拟开发环境中执行：
- 独立操作系统
- 完全隔离
- 失败即可丢弃、重来
你甚至可以把自己的本地开发机接入 MonkeyCode，通过 Web 页面远程驱动本地算力，但所有 AI 操作依然只发生在虚拟环境中。
任务之间互不影响，还支持并行执行。
你可以在电脑上、手机上，随时发起研发任务。
怎么开始用？其实很简单
我们不打算在这里写一整篇使用手册。
你只需要知道三件事：
- 打开 monkeycode-ai.com/
- 直接使用内置的 GLM-4.7 免费模型
- 从一个小任务开始，让 AI 真正参与你的研发流程
剩下的，你可以慢慢探索。
写在最后
免费模型很重要，但它只是第一步。
真正重要的，是 AI 能不能进入真实工程、真实团队、真实流程。
MonkeyCode 想做的，就是那条把模型能力，转化为工程生产力的通道。
如果你已经在用 AI 写代码，MonkeyCode 会让它更可控；
如果你还在观望，现在，用 GLM-4.7 免费试一试，成本几乎为零。
剩下的，就交给你自己判断。
