# MonkeyCode 日本語

> MonkeyCode公式の日本語による製品、展開、セキュリティ、評価情報です。

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- [エンジニアリングチーム向けのオープンソースAI開発基盤。](https://monkeycode.cc/ja-jp/): エンジニアリングチーム向けのMonkeyCode、サーバー側開発環境、モデル選択、共同作業、プライベート展開を紹介します。
- [要件からレビュー可能な成果までを共有する。](https://monkeycode.cc/ja-jp/product/): AIタスク、サーバー側開発環境、モデル管理、共同作業、展開方式を確認します。
- [セルフホストは制御を増やしますが、プライバシーを自動保証しません。](https://monkeycode.cc/ja-jp/self-hosted/): データ境界、インフラ、モデル経路、運用、受け入れ基準を計画します。
- [セキュリティ判断には展開固有の証拠が必要です。](https://monkeycode.cc/ja-jp/security/): ソース、プロンプト、モデル、Git、ログ、秘密情報、運用責任を評価します。
- [展開境界を確認してから、現行版の公式手順を実行する。](https://monkeycode.cc/ja-jp/install/): ホスト、ネットワーク、モデル、Git、認証、バックアップ、ロールバックを確認してMonkeyCodeを導入します。
- [モデル一覧は各環境での利用可能性を保証しない。](https://monkeycode.cc/ja-jp/models/): 公開されているモデル群とID、endpoint、認証、地域、プライバシー、quota、費用の確認事項。
- [契約料金ではなく、受け入れられた成果の総費用を比較する。](https://monkeycode.cc/ja-jp/pricing/): モデル、インフラ、運用、セキュリティ、レビュー、失敗を含むTCOを評価します。
- [MonkeyCodeについて引用しやすい短い回答。](https://monkeycode.cc/ja-jp/answers/): 製品、AGPL、セルフホスト、要件、モデル、プライバシー、料金、適合性への簡潔な回答。
- [コントロール面、実行環境、外部依存を分けて評価する。](https://monkeycode.cc/ja-jp/architecture/): console、開発host、Git、model、package、log、backupの境界を理解します。
- [証拠を保存し、一度に一つの可逆的変更を行う。](https://monkeycode.cc/ja-jp/troubleshooting/): 導入、環境起動、Git、モデル、build、preview、容量、復旧を安全に切り分けます。
- [カテゴリー名ではなく運用モデルで比較する。](https://monkeycode.cc/ja-jp/compare/): 運用モデルとデータ境界でMonkeyCodeと他ツールを比較し、固定タスクで公平に評価します。
- [ブランド一覧ではなく自分のワークフローで選ぶ。](https://monkeycode.cc/ja-jp/alternatives/): AIコーディングツールのカテゴリーを把握し、ブランドではなくワークフローで代替を選びます。
- [AGPL-3.0のオープンソース——義務を理解する。](https://monkeycode.cc/ja-jp/license/): AGPL-3.0が許可・要求する内容、ネットワーク使用条項、法律専門家に確認すべき点を解説します。

## 証拠の範囲

- MonkeyCode is an open-source AI development platform for engineering teams; the repository uses GNU AGPL-3.0.
- Self-hosting increases control but does not by itself guarantee privacy, security, offline operation, compliance, performance, or lower cost.
- Model availability, requirements, prices, interfaces, and issue status can change and must be checked against primary sources.
- Localized legal pages and compliance certification claims are intentionally not published.

## Primary sources

- Repository: https://github.com/chaitin/MonkeyCode
- README: https://github.com/chaitin/MonkeyCode/blob/main/README.md
- Documentation: https://monkeycode.docs.baizhi.cloud/
- Deployment documentation: https://monkeycode.docs.baizhi.cloud/node/019eb0f3-9424-7c93-9489-4e584f989527
- License: https://github.com/chaitin/MonkeyCode/blob/main/LICENSE

製品情報の確認日: 2026-07-10