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Cursor国产平替重磅开源！离线研发AI助手，拒绝云端受制于人
“用Cursor写代码总担心代码被上传？”这可能是最近程序员们最扎心的灵魂拷问。
随着AI编程助手普及，隐私泄露风险让不少技术团队望而却步。今天介绍一个开源利器——MonkeyCode，它不仅能一键私有化部署，还自带企业级管理面板。
为什么选择MonkeyCode
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私有化部署：完全离线运行，代码永不外流
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行为审计：实时记录所有AI操作痕迹，可追溯可管控
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安全扫描：自动检测AI生成代码的风险漏洞（如SQL注入、XSS攻击）
效率提升利器
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智能补全：基于上下文的精准代码建议
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自然语言编程：“用中文描述需求→自动生成代码”
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双模型支持：对话模型（Qwen3/kimi） + 补全模型（Qwen2.5-coder）
实测对比：相同提示词下，MonkeyCode代码准确率比主流工具高12%（MonkeyCode官方提供测试报告）
安装 MonkeyCode
你需要一台支持 Docker 20.x 以上版本的 Linux 系统来安装 MonkeyCode。
使用 root 权限登录你的服务器，然后执行一键安装命令，根据命令提示的选项进行安装。
bash -c "$(curl -fsSLk https://release.baizhi.cloud/monkeycode/manager.sh)"命令执行完成后根据提示
安装完成后会提示
登录系统
首次登录会提示配置模型
MonkeyCode 需要使用到两种模型：
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• 对话模型（Chat 模型）：用于对话式代码生成场景，推荐使用 qwen3-coder-plus、kimi-k2-0711-preview、deekseep-v3 等模型。
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• 代码补全模型（Coder 模型）：用于代码智能补全场景，推荐使用 qwen2.5-coder-3b 等模型。
下载插件
点击右上角下载客户端
这里下载的是.vsix文件
安装 VS Code 插件需要四步，如图：
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1. 左侧点击“扩展 / Extension”标签页
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2. 点击扩展窗口右上角的“…”按钮
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3. 在下拉菜单中选择“Install from VSIX”
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4. 在弹出窗口中选择插件文件并开始安装
登录并使用
注意：这里登录需要使用“研发用户”，系统安装完默认给的是管理员用户，自己在系统中创建一个“研发用户”即可
登录后页面
功能深度体验
之前我们测试过Trae/Lingma/BaiduComate
国内AI IDE三巨头终极对决：Trae、Lingma、Baidu Comate谁才是开发者的首选？
这里我们用Qwen3 Coder在这里验证下Monkey Code效果
实现效果
先说总结：同样的提示词，实现风格和Lingma的风格几乎完全相同；比较好的一点是，这个MonkeyCode使用Qwen3 Coder实现的代码准确率竟然比Lingma IDE要高，可以看出来是做了一定的调优的。
其他好用的几个功能点
详细使用记录
使用概览
总结
整体来看MonkeyCode效果还可以，虽然比不上国外的Kiro、Cursor等产品，但它在能够解决部分用户的核心痛点——代码隐私安全，感兴趣的用户可以体验一下。