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MonkeyCode-Desktop: ein begrenzter lokaler Ordner als Arbeitsablauf

Direkte Antwort

Prüfen Sie Desktop-Aufgaben in einem separaten Beispielordner, kontrollieren Sie Dateien unabhängig und unterscheiden Sie lokale Ausführung von Modellverarbeitung.

Prüfumfang: Die fixierte Desktop-README beschreibt Pakete und ohmyagent; die Produktseite nennt lokale Ordnerarbeit. Dies ist eine reproduzierbare Anleitung, keine Aufzeichnung eines abgeschlossenen Desktop-Laufs.

1. Separaten Ordner vorbereiten

Den Starter-ZIP in einen neuen Ordner monkeycode-first-task entpacken. Dort python3 -m unittest discover -v ausführen: von acht Tests soll der Fall berührender Intervalle fehlschlagen. Das Originalarchiv behalten, um ohne Löschen fremder Dateien neu anzufangen.

2. Nur den Beispielordner öffnen

Den Client über den offiziellen Produktdownload installieren und den entpackten Ordner wählen. Angezeigte Appversion und Modellroute notieren. Arbeitsordner und Modellanbieter sind getrennte Entscheidungen; lokale Dateien bedeuten nicht, dass jede Modellverarbeitung auf dem Rechner bleibt.

3. Ausführen und unabhängig prüfen

Den vollständigen Fehler-Prompt aus der ersten Aufgabe einsetzen und nötige Datei-/Befehlsrechte für diesen Ordner prüfen. Änderungen im eigenen Editor kontrollieren und Tests zusätzlich im Terminal ausführen. Erst nach einer einzelnen geänderten Datei und acht bestandenen Tests fortfahren.

Wenn Python fehlt, App- und Terminalumgebung vergleichen. Bei fehlenden Dateien den Arbeitsordner prüfen, statt das gesamte Benutzerverzeichnis freizugeben. Modellfehler separat beim Konto oder Endpunkt untersuchen.

4. Ergebnis behalten oder neu beginnen

Diff und genaue Prüfausgabe speichern. Für einen neuen Versuch eine frische Kopie öffnen. Vor Ordnerwechsel oder Trennen des Kontos die Aufgabe stoppen. Entfernen aus der App löscht nicht zwangsläufig lokale Dateien, Historie oder Anbieteraufzeichnungen; jede Aktion in der installierten Version prüfen.

Die Referenzausgaben zeigen das Prüfziel. Sie sind kein MonkeyCode-Lauf und wegen der öffentlichen Lösungen kein Blindbenchmark.

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