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RSS订阅原创 菜籽油碾压美妆爆款的这个双11，我做了张“该不该买”决策表（附模板）
我今年用它筛掉了购物车里的三分之二，剩下的确实都是想买的。这张带公式的 Excel 模板是我用 MonkeyCode 做的——它是个浏览器打开就能用的 AI 开发平台，我用大白话描述需求（听起来是 8.3 折，但如果你本来只买 200 块的东西，为了凑单多花的钱，很可能比省下的还多。模板的第一块是比价明细：同一个商品，每个平台一行，把单价、店铺券、平台券、满减分摊都填进去，到手价和真实折扣率自动算出来。是最亏的——优惠没拿到多少，多花的钱是实打实的。凑不动门槛，就别凑，这句话值得贴在购物车旁边。
2026-11-02 19:55:28
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原创 MonkeyWork 更新速览，把桌面 Agent 变成“自己人”
每个人面对的任务、工具和工作方法都不相同。你可以直接使用官方提供的能力，也可以连接自己的环境、工具和方法，让 MonkeyWork 逐渐适应个人或团队的真实工作。如果说 MCP 为 Agent 增加了可以调用的“工具”，Skills 沉淀的就是完成任务的“方法”。从私有化部署、国内外账号登录，到自定义 MCP 和 Skills，这些更新并不是几项彼此独立的功能。新版本优化了国内账号的登录方式，新增国际版账号登录支持，同时支持绑定私有化部署。它应该接得进你的环境，用得上你的工具，也能慢慢学会你做事的方式。
2026-08-18 19:28:11
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原创 用了MonkeyCode三个月，一个研究生的真实使用心得从「这能行吗」到「真香」——AI开发平台MonkeyCode深度体验
它不是用来替代编程的，而是用来降低「把想法变成东西」的门槛的。以前我是「有想法→评估实现成本→大概率放弃」，现在是「有想法→花10分钟做出来看看→好用就留着不好玩就扔掉」。这个转变对于我这种好奇心重、想法多但时间少的研究生来说，确实很珍贵。它做的东西不一定多么精致完美，但快。而在科研和生活中，很多时候一个快速的80分方案，比一个永远在路上的100分方案有用得多。工具本身只是工具，重要的是你拿它来做什么。我甚至用它做了个「实验室风水罗盘」这种完全不正经的东西，但同门们玩得很开心——这也是价值。
2026-08-17 23:36:44
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原创 我用MonkeyCode做了个实验室风水罗盘，测出我工位54分小凶
MONKEYCODE实操系列 · 第14期零代码 · 罗盘动画 · Canvas雷达图最近仪器频出故障，我开始怀疑是不是工位风水有问题。与其瞎猜，不如做个工具系统性地"分析"一下——于是用MonkeyCode搞了个实验室风水罗盘。输入朝向、工位位置、周边环境，它一本正经地告诉你煞气在哪、怎么化解。测完我工位54分小凶，建议摆放绿萝。信则有，不信则data更好。
2026-08-16 23:58:16
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原创 我用MonkeyCode做了个薛定谔的待办清单，宇宙替我写完了论文引言
MONKEYCODE实操系列 · 第13期零代码 · 观测坍缩 · 50/50命运deadline前夜不想写论文，突发奇想：薛定谔的猫不打开盒子就处于"既死又活"的叠加态，那我的待办事项在检查之前，是不是也处于"既做了又没做"的叠加态？于是用MonkeyCode做了个"薛定谔的文件夹"——量子态待办清单。观测结果：论文引言✅已完成，审稿意见❌未完成。别问，问就是测不准。
2026-08-15 23:59:03
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原创 换机这件事，我原本是抗拒的
它解决的不是"能不能搬"的技术问题，而是"敢不敢换"的心理问题。很多人明明该换电脑了，却一直拖着不换，不是没钱，是怕麻烦。而 AiPy Pro 2.0 把"搬家"这件事简化成"导出 + 导入"两个动作之后，换机这件事突然就不那么吓人了。如果你也正卡在"想换电脑又怕折腾"的纠结里，建议先花两分钟导个备份出来试试。你会发现，搬家这件事，原来也可以这么省心。#AiPy数据迁移 #AiPy一键备份 #AiPy换机迁移AiPy Pro 官网：https://www.aipyaipy.com/?
2026-08-14 23:57:55
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原创 我用MonkeyCode做了个科研时间换算器，换算完心碎了一地
MONKEYCODE实操系列 · 第12期零代码 · 暴击换算 · 碎心指数前几天花了7天改参考文献格式，改到最后开始怀疑人生：这7天在科研圈到底"值"多少？带着这个怨念，我用MonkeyCode做了个"时间管理玄学钟"——输入浪费的时间，它换算成科研圈的荒诞等价物。换算完我把结果发到实验室群，全群心碎。
2026-08-14 22:41:24
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原创 说说安全中心给我的真实感受
现在每个工作空间的数据完全隔开，各管各的，我那个"找文件找到崩溃"的老毛病算是治好了。没有复杂的概念，每个设置项旁边都有一行通俗的说明，告诉我"开了会怎样、关了会怎样"。以前团队里总有人嘀咕"这个文件会不会被改坏""这份数据安不安全"，现在权限和日志都摆在那，大家反而不纠结了。比如沙盒的审计日志，只有等沙盒开关打开之后才会记录，一开始我还疑惑"怎么是空的"。但总的来说，如果你和我一样，平时要用 AI 处理一些不能丢、不能泄露的数据，那 AiPy Pro 2.0 的安全中心值得花半小时点一遍。
2026-08-13 23:54:23
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原创 升级 AiPy Pro 2.0 后，我把安全中心这几项挨个打开了数据安全、沙盒权限、工作空间隔离——这些 2.0 新功能对科研协作场景的实际影响
科研数据的安全容错率其实很低。一次误删可能延误投稿，一次泄露可能影响项目结题。AiPy Pro 2.0 这次把安全能力整合进了一个独立的安全中心，不需要额外部署什么系统，点几下鼠标就能把防线搭起来。我目前开了数据安全里的全部四项（删除保护是关键），文件安全按项目需求配置了路径规则，工作空间也按项目类型分好了。升级之后的这一个月，团队协作确实顺畅很多——以前总有人担心"这个文件会不会被改坏"，现在权限和日志都透明了，大家可以更放心地把数据交给 AI 处理。
2026-08-12 23:50:02
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原创 我是怎么用MonkeyCode做命运转盘生成器的
摘要：MONKEYCODE零代码开发旋转选择转盘，轻松解决决策难题。通过Canvas绘制彩色扇形转盘，支持6-12个自定义选项，点击按钮即可随机旋转并记录历史结果。操作简单：输入需求、预览效果、自定义选项。使用建议控制在6个选项内以获得最佳体验，适配移动端，适用于聚餐选餐、抽奖等场景。注意提前说明响应式需求，控制选项字数，历史记录需手动保存。该工具将随机选择过程可视化，让决策变得有趣高效。（149字）
2026-08-12 23:41:40
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原创 有些创意，差一个声音才完整
摘要：百智云AI音效生成工具通过自然语言对话简化声音创作流程。用户只需描述场景（如"安静夜晚的篝火声"），AI会通过互动补全时长、节奏等细节，自动转换为音频参数。该工具支持游戏音效、视频转场等多种场景，无需专业知识，强调用日常语言说明动作、材质、情绪等要素。生成作品可统一管理，解决灵感碎片化问题。平台通过预确认机制确保理解准确，降低无效生成。（150字）
2026-08-11 23:45:03
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原创 用MonkeyCode做一个野外数据采集表 | MonkeyCode实操系列EP06
本文演示如何用MonkeyCode平台，从零创建一个色季拉山高原草甸灌丛化研究的样方数据采集表。绿色系配色、大按钮大字体、深色模式切换、localStorage离线存储、CSV导出——纯前端离线可用的科研实用工具。包含完整的MonkeyCode操作流程和新建任务踩坑经验。
2026-08-05 23:54:45
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原创 MonkeyWork 强在哪里？我们用12份项目文件做了一次测试
真正耗时的，通常不是写出最后一份报告，而是找到资料、核对版本、识别冲突，再把信息整理成可以继续使用的成果。这正是 MonkeyWork 想解决的问题。不只告诉你怎么做，而是和你一起把工作做出来。01先给它一项真实任务为了展示 MonkeyWork 如何进入工作流程，我们模拟了一次新品发布项目交接。说明：本文使用模拟项目资料，用于展示工作流程和产品能力，不代表真实客户项目或未经核验的实测准确率。一名同事临时接手项目，需要快速回答：项目现在进行到哪一步？哪些任务已经逾期？接下来应该推进什么。
2026-08-04 23:18:54
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原创 MonkeyCode 是什么？
MonkeyCode是一款由长亭科技开发的云端AI编程平台，提供零安装、免费使用的开发环境。用户只需通过浏览器注册账号，即可用自然语言描述需求，由AI自动完成代码编写、调试和测试。平台支持多模型切换（如GPT-4o、Claude3.5等）和两种任务模式（代码模式与技能模式），具备规范驱动开发、代码安全扫描等特色功能，区别于Cursor、Copilot等工具。MonkeyCode已开源（AGPL-3.0），支持私有化部署，提供基础、专业、旗舰三档会员服务，满足不同开发需求。
2026-08-02 14:10:19
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原创 不用学编程，10分钟做了一个小游戏
你有没有想过，不用学编程，10分钟就能做一个小游戏？最近试了一个叫 MonkeyCode 的在线 AI 编程平台，只需要用自然语言描述你想要的游戏，AI 就能自动生成完整的游戏代码。我花了大约10分钟，就做出了一个「接树叶」小游戏——从树上掉落树叶，用竹篮接住，简单但很好玩。下面是我的完整操作过程，8步搞定，大家可以跟着试。
2026-07-22 21:52:07
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原创 从零开发应用实操：我用AI工具10分钟做出了番茄钟计时器
描述需求 → 分析执行 → 预览验证 → 迭代优化。从输入需求到拿到一个能用的番茄钟应用，不到10分钟。几个关键点：需求描述尽量具体（界面、功能、交互、风格全写上）；生成后一定实际操作验证；单文件交付是最简单的方式，适合小白；复杂功能分多轮迭代添加，别想一次全写上。对不会写代码的人来说，这可能是目前最快做出一个能用软件的方式。对会写代码的人来说，用它快速出原型再二次开发，也比从零开始效率高不少。我现在每天用这个番茄钟管理专注时间，用了一周多，功能完全够用。以上为个人实操记录，仅供参考。
2026-07-22 21:43:43
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原创 我是怎么用MonkeyCode做一个生物多样性数据分析看板的
Shannon/Simpson/Pielou指数 · 四种图表 · 零bug一次通过作为一个林学专业的研究生，我做生物多样性研究时，样方数据录入、多样性指数计算、画图分析分散在Excel、R、SPSS里，来回倒腾很麻烦。上一期我用了MonkeyCode做一个野外数据采集表，这一期接着做一个多样性数据分析看板，把录入、计算、画图整合到一个页面里。
2026-07-21 22:20:23
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原创 从零建站实操：我用AI工具5分钟做出了个人作品集网站
完成后它输出了一份交付总结，列出了技术亮点。视觉方面用了深蓝#0a0e1a做主背景，橙色#f57c00做按钮和高亮点缀，英雄区标题用蓝橙渐变文字，导航栏做了毛玻璃模糊效果。响应式方面设了两个断点：桌面端大于992px时三栏卡片布局，平板端768-992px时两栏自适应布局。描述需求 → 分析执行 → 预览效果 → 迭代修改。从输入需求到看到网站，不到5分钟。需要注意的几点：需求描述尽量具体（板块、配色、布局、响应式全写上）；生成后先预览再追问修改；正式上线前替换示例内容并部署到托管平台。
2026-07-21 21:49:43
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原创 高考志愿填报实操：我用AI生成冲稳保三档方案的真实体验
快速生成候选池 + 结构化分析。从信息过载到结构化方案，5分钟搞定。后续再用官方数据验证，半天就能完成原来三四天的工作量。核心流程：输入信息 → 生成方案 → 解读结果 → 官方验证 → 确定志愿。表弟最后用的是稳妥档里的杭州电子科技大学，第一志愿录取，计算机科学与技术专业。整个过程从查资料到最终提交，实际花了不到两天。以上为个人实操体验记录，仅供参考。志愿填报是重要决策，请务必以官方数据为准。
2026-07-20 23:25:51
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原创 我是怎么用MonkeyCode做一个论文参考文献管理器的
作为一个研究生，我读了几十篇文献，信息散落在Word、Zotero、浏览器书签里。写论文时找一篇文献的完整信息要翻半天，排版引用格式更是折磨。我试了下用MonkeyCode做一个参考文献管理器，整个过程记录下来分享给大家。
2026-07-20 23:21:40
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原创 MonkeyCode使用手记（三）：提示词实战——怎么让AI听懂你想要什么
我回头看了一下大家发给我的需求描述，发现问题出在提示词上——要么太模糊（"做个好看的网站"），要么一次塞太多（"做一个完整的电商系统，包含商品管理、购物车、支付、订单、后台…对中文需求的理解最准，但也最容易"理解过度"——你没说但它觉得需要的，它会主动加。这一篇讲的是"怎么描述需求"，下一篇准备进入实战场景——"前端页面开发实战：从原型到上线的完整流程记录"。你写"帮我搞一个那种可以滑动的图片轮播"，它能理解。你不需要写"背景：xxx 目标：xxx"这样的格式，但描述的时候这五个维度的信息最好都有。
2026-07-19 23:55:31
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原创 MonkeyCode使用手记（二）：模型横评——GLM、Kimi、Qwen、DeepSeek 到底选哪个？
上一篇记录了初次上手 MonkeyCode 的整体体验，当时只是用了默认推荐的模型走通了第一个任务。但 MonkeyCode 内置了好几个大模型可以切换，这就引出一个很实际的问题：面对同一个需求，不同模型生成的结果差别大吗？日常使用到底该选哪个？这篇文章就是我针对这个问题做的一轮横向对比。测试方式比较朴素——用同一个需求分别跑不同的模型，记录生成质量、速度、成功率等维度的差异。不是实验室级严谨测试，但足够反映日常使用的真实感受。
2026-07-18 23:29:37
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原创 aipy漫画系列创作分享之漫画技能分享
压缩包解压到 skills 目录后即可直接使用，无需任何额外配置！技能没有任何隐藏费用或外部依赖，完全在 AiPy 生态内运行。🎨 开始创作你的知识漫画吧！生成时间：2026年7月15日。
2026-07-15 17:25:37
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原创 MonkeyCode使用手记（二）：模型横评——GLM、Kimi、Qwen、DeepSeek 到底选哪个？
上一篇记录了初次上手 MonkeyCode 的整体体验，当时只是用了默认推荐的模型走通了第一个任务。但 MonkeyCode 内置了好几个大模型可以切换，这就引出一个很实际的问题：面对同一个需求，不同模型生成的结果差别大吗？日常使用到底该选哪个？这篇文章就是我针对这个问题做的一轮横向对比。测试方式比较朴素——用同一个需求分别跑不同的模型，记录生成质量、速度、成功率等维度的差异。不是实验室级严谨测试，但足够反映日常使用的真实感受。
2026-07-15 09:48:37
262
原创 非科班用AI的三个核心能力
比如与其说"帮我处理这个表格"，不如说"读取这个Excel文件，把第二列的日期从文本格式转为日期格式，空值用前一行填充，最后按日期排序输出"。很多人用AI是"碎片化"的——今天让AI写个脚本，明天让AI改个bug，后天让AI画个图。每次都是一次性的，没有积累。这个能力不需要你精通编程，但需要你对数据和逻辑有基本的敏感度。你描述得越模糊，它给你的东西就越不可用。AI写的代码不能直接信任。你不需要看懂每一行，但你必须能判断结果对不对。这本质上是软件工程里"架构设计"的思路，但用在个人工作流上同样有效。
2026-07-14 23:51:12
216
原创 从“复制粘贴“到“自动化流水线“
举个例子，我需要一套自动化截图+内容生成的流水线。但有了AI工具，我只需要描述清楚每一步要做什么、输入输出是什么、异常情况怎么处理，它就能帮我把整个流程跑通。数据清洗一个脚本，统计分析一个脚本，画图又一个脚本，中间还要手动搬运数据。于是我开始学函数封装、文件组织、配置管理，把零散的脚本整合成一个小的工具链。不是简单地让AI帮我写一段代码，而是把AI作为"技术合伙人"——我描述需求，它负责实现，我负责验证和迭代。最初就是照着教程写脚本，把Excel里的数据读进来，算几个指数，导出结果。
2026-07-14 23:50:18
209
原创 为什么一个林学研究生要学编程？
一个典型的场景：我在做生物多样性研究时，需要处理几十个样方的物种数据。每个样方有乔木层、灌木层、草本层，每层又有几十个物种，每个物种还要计算重要值、Shannon-Wiener指数、Simpson指数、Pielou均匀度指数……可以，但当你有200个样方、3个分层、5种多样性指数要算的时候，Excel公式嵌套到第8层你自己都看不懂了。读一篇论文花2小时，整理到表格里再花30分钟，50篇论文就是75个小时——接近两个工作周的纯体力活。很多人觉得，搞生态学就是上山采样、回实验室数标本、写论文。
2026-07-13 23:58:36
209
原创 非科班研究生的AI生存指南：当森林生态学遇上代码
我是一个林学专业的硕士研究生，研究方向是森林生态学。和很多优快云的读者不同，我的"科班"不是计算机，而是跟树木、样方、生物多样性打交道的林学。但过去一年，我从完全不会写代码，到用Python做数据分析、用AI工具搭自动化工作流，这条路走得磕磕绊绊，也有些心得想分享给大家。
2026-07-13 23:56:52
202
原创 MonkeyCode使用手记（一）：初次相遇——打开浏览器就能写代码
这是一个系列文章的开篇。我打算长期记录自己使用 MonkeyCode 这个 AI 编程平台的真实体验——从最初的好奇尝试，到把它真正用进日常工作流，再到跟随版本迭代持续探索新功能。为什么写这个系列？因为我发现市面上的 AI 编程工具评测大多停留在"功能罗列"阶段，很少有人持续记录"用了三个月之后，它到底改变了什么、又踩了哪些坑"。我希望用这个系列补上这块空白。这个系列的所有文章都会在标题前缀标注"MonkeyCode使用手记"，方便检索。目录索引页会随更新同步维护，放在系列第一篇的置顶链接里。
2026-07-12 00:26:24
222
原创 我接触AiPy的一段小记录
我照着做了，真的几分钟就得到了我想要的汇总表，那时候我才觉得，原来这种工具普通人也能用。还有一次我下载了个两小时的讲座视频，想找里面提到“数据分析”的部分，自己拖进度条找了二十分钟才找到一小段，后来让AiPy帮我处理，它把视频转成了文字稿，还把所有提到“数据分析”的位置都标了出来，我直接跳过去看就行，省了好多时间。有一次我想让它帮我做个自动重命名照片的小工具，第一次给的方案里有个路径设置的细节没说清楚，我运行的时候报错了，我又把报错信息发给它，它马上就帮我调整了代码，还解释了哪里出了问题。
2026-07-12 00:00:06
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原创 我使用AiPy处理日常工作的记录
这次我用AiPy说“帮我提炼这份研报的核心内容，分成行业现状、政策动态、企业案例、未来趋势四个部分，每部分附上关键数据”，没过多久就返回了一份结构清晰的摘要，不仅把所有重点都覆盖到了，还把每个数据的来源页码都标注了出来，我后续写自己的分析内容的时候直接参考这份摘要，效率高了很多。我给AiPy说“帮我生成三个Python matplotlib的绘图示例代码，分别是柱状图、折线图、散点图，还要给我排版建议”，它给了我可以直接运行的代码，还告诉我怎么调整字体大小、颜色搭配，让内容看起来更舒服。
2026-07-11 23:57:08
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原创 AiPy 生图教程
《手把手教你用AiPy创作漫画：从角色设定到公众号发布的完整指南》 本文详细介绍了使用AiPy进行漫画创作的完整流程，重点解决了AI生图工具常见的角色一致性问题。核心方法是通过建立标准化的角色设定卡模板，确保多张漫画中角色形象的统一性。教程包含7个关键步骤：1)安装生图智能体；2)制作角色设定卡；3)生成角色定妆照；4)设计分镜脚本；5)逐格生成并保持一致性；6)图片管理；7)公众号排版发布。 文章提供了可直接复用的提示词模板，包括角色定妆照、分镜生图和4格漫画封面模板，并分享了保持角色一致性的5个实用技巧
2026-07-05 22:41:28
396
原创 5分钟搞定数据分析
你打开文件，发现数据乱七八糟——有的列名写错了，有的日期格式不统一，有的数值混着文本，还有大量的空行和重复数据。更崩溃的是，做完一份之后领导说"再按区域分一下"、"再加个同比环比"、"再做个饼图"。你有没有过这样的经历：领导丢给你一个Excel文件，说"把这几个月的销售数据汇总一下，做个趋势图，明天开会要用"。只要你会打字，你就能做数据分析。这些库加起来有上千个函数，你不需要记任何一个——AiPy替你记、替你写、替你跑。自动去除空行、重复值、异常值，统一日期格式、数值格式，处理缺失值（填充或删除）。
2026-07-03 23:59:01
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原创 我是怎么用AI工具梳理论文文献综述框架的
【研究生AI文献调研工具使用心得】 试用MonkeyCode平台进行文献综述，输入研究方向可自动生成框架：1.登录后新建任务，需具体描述学科背景、研究维度和需求；2.首轮生成包含历史阶段、热点主题等模块化框架；3.通过多轮追问细化内容（如补充特定区域研究）；4.需注意英文文献偏多，需自行核查文献准确性并补充中文数据。使用关键在于明确需求、迭代追问，AI产出仅作结构参考，最终需结合专业数据库验证完善。
2026-06-28 15:46:07
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原创 2026高考志愿填报：我用AI生成冲稳保方案的真实体验
本文介绍使用AiPyPro软件快速生成高考志愿填报方案的7步指南：1.启动软件进入主界面；2.新建任务；3.输入省份、分数、专业等关键信息；4.等待2-15分钟自动生成方案；5.查看包含冲稳保三档（各5所院校）的推荐列表；6.阅读AI提供的填报策略建议；7.支持继续追问优化方案。全程约20分钟，AI可自动联网查询最新录取数据并生成Excel报表，但最终决策建议结合官方数据验证。文末附软件下载链接及邀请码。
2026-06-27 19:16:14
1175
原创 MonkeyCode入门指南：打开浏览器就能让AI帮你写代码
MonkeyCode = 云端开发环境 + 全量主流AI大模型 + 一句话生成项目。你负责说需求，它负责干活。
2026-06-26 23:34:42
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原创 MC-038 | 多模型协作：让不同模型各司其职
各有所长：GPT 创意好、Claude 逻辑强、Qwen 中文优、DeepSeek 推理佳协作思路：不同环节用不同模型，扬长避短切换方式：全局设置（日常）+ 任务级指定（特殊场景）省成本：70% 基础模型 + 20% 专业 + 10% 旗舰作者：不爱土豆唯爱马铃薯官网开源文档。
2026-06-25 23:56:33
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原创 MC-037 | 自定义 Skill 开发：创建你的AI能力模块
摘要（150字以内） MonkeyCode教程MC-037讲解如何开发自定义Skill，将团队特有的工作流程（如代码规范、部署流程）封装为AI能力模块。Skill由触发条件、系统提示词、工具配置和输出格式构成，例如可创建“前端代码规范检查”Skill，通过提示词指导AI按团队规则检查代码。开发流程包括定义规范、编写提示词模板、配置触发条件及测试发布。与MCP（外部工具连接）不同，Skill是AI的“工作手册”，开发门槛更低。适用于代码审查、文档生成等场景，实现团队效率提升。 （注：实际字数约130字）
2026-06-24 23:56:50
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空空如也
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