コードタスクを委譲する
目標を記述すると、タスクはビルド・テスト・ターミナル・プレビューを備えた管理されたクラウド環境で実行され、レビュー可能な変更を生み出します。
実行の仕組みチームが実行していること
コードのタスクを任せ、資料を整理し、別のデバイスから進捗を確認。チームに合う使い方を選べます。
目標を記述すると、タスクはビルド・テスト・ターミナル・プレビューを備えた管理されたクラウド環境で実行され、レビュー可能な変更を生み出します。
実行の仕組みMonkeyWorkデスクトップエージェントなら、許可されたローカルファイル(Word、PDF、Markdown)の要約・書き換え・整理が可能。ペアリングしたブラウザ拡張がWeb資料の収集を支援します。
デスクトップモードの境界Webでタスクを開始し、デスクトップで継続し、モバイルで進捗確認・会話の継続・結果の受信。作業はデバイスを切り替えても止まりません。
機能マップを見る実行モード
クラウド開発環境、デスクトップのローカルファイル、自社インフラでの運用から選べます。
タスクは管理されたクラウド開発環境で実行。ブラウザーだけで動き、インストール不要。無料枠で開始できます。
クラウド環境 · プラン別の上限ローカルエージェントが許可されたローカルファイルを処理し、クラウドタスクを引き継げます。ブラウザペアリングも支援。
Windows · macOS · Linuxプラットフォームを自ネットワーク内で運用し、管理を集中化。モデルのエグレスは検証が必要です。
オンライン/オフライン · AGPL-3.0出典付きの完全な境界表: 実行モードの境界 →
再現可能な練習 · V1
小さなPythonプロジェクトから始めます。入力を確認し、範囲を絞った変更と検証を再現してから実際のリポジトリへ進みましょう。
公式サービスより
引用は公式ホストサービスに公開されたフィードバックです。一部の識別情報はプライバシーのため一般化しています。 monkeycode-ai.net/ ↗
What I value most is that it is device-agnostic: a computer at the office, a tablet at home, a phone to check progress. Tasks keep running.
Setting up environments used to take a lot of time and felt tedious. After using MonkeyCode a lot of that wasted effort disappeared—it works out of the box and lets me focus on the actual product.
ニュースとリサーチ
出典を確認したAIコーディングニュースと、エージェント・ガバナンス・セルフホストの永続ガイド。
独立したサンプルフォルダーでデスクトップタスクを検証し、外部エディターと端末で差分を確認。ローカル実行とモデル処理を区別。
固定リビジョンのソースとGitHub公式文書から、単一リポジトリの接続、プロジェクト作成、見つからない場合、二層の権限撤回を説明。
Ubuntuで検証した事前確認スクリプト、版付きのインストーラー観測、具体的な手順、期待される検証と部分失敗からの復旧。
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