只不过，那些顶尖的大模型Cluade，GPT，MinMax，智谱等都不便宜，尤其是写复杂项目的时候，那Token的用量真是可怕，动辄千万个，花钱如流水，让人肉疼。Monkey Code是个在线的AI编程平台，当你想开发项目的时候，不需要打开本机，不需要折腾复杂环境，直接在云端的Monkey Code创建任务就好。注意：Monkey Code是免费的AI开发平台，积分不是必须的，但可以用来兑换额外的

我想把它发给三个大模型，看看它们能不能像一个人一样“读文件做工作”，能不能在几十页甚至上百页的文档里准确找到需要的数据，看懂表格里的数字关系，把分散在不同页面的信息拼起来，再做一步甚至多步计算，最后给出一个靠谱的答案，而不是凭感觉乱猜。不过我必须得说一下，对于这种巨型复杂项目中一个细碎的Bug，定位和修复起来是非常有挑战的，关键的问题就是一定得提供足够的上下文信息，否则即使是一个非常有经验的程序员

很快事情就开始失控，2026年2月1日，GitHub上出现了一个叫做Kai Gritun的人，在短短的几天之内，他就在 95 个存储库中创建了 103 个拉取请求 (PR)。事情本来应该就此结束，但几小时后，这个 Agent 发布了一篇公开回应文章，语气激烈，逐条反驳 Scott 的判断，甚至开始质疑他的技术能力与决策方式。他们会follow 别人，star 项目，fork 代码，提 issue，

我不由得想起了“古法编程”，程序员首先要仔细分析需求，然后设计接口，设计数据库表，最后才是代码实现，特别是我们在每一阶段结束的时候，都可以根据需要对成果进行评审，确保需求被正确理解，接口和数据库设计符合要求。智能会话我相信大家很熟悉了，只要在一个合适的上下文中（文件，目录，控制台），就可以做很多事情，例如“代码补全”，“代码评审”，“解释代码”，“生成单元测试”，“异常错误排查”等等，这里不再详述

1957年，晶体管之父、诺贝尔物理学奖获得者肖克利的实验室发生了一次“兵变”。八位学者受不了肖克利的学阀式管理，决定自立门户。“八叛徒”获得了仙童公司的投资，成立了仙童半导体，这“八叛徒”...

更关键的是，任务不是固定流程，可能中途会发生变化，例如出现需求变了，用户反馈不好，需要对原来的设计进行大规模修改，这就要求模型能记住过去干了什么事情，不能从零开始。但这也没办法，这是大势所趋，我们还是多往软件生命周期的两端（产品定义和产品营销）多走一走吧，选什么东西做，判断什么是对的，如何推向市场，这将会变成新的护城河。这个挑战是相当大的，如果GLM-5.1不记得之前的工作，肯定实现不了，如果第一

如果有人在抓 API 流量，做数据蒸馏训练，这些假工具会混进训练数据，模型会学到一堆“并不存在的能力”，最终效果肯定是越学越歪。不过更有意思的是，它检测到你情绪崩溃之后，并不会“哄你”，不会变温柔，不会道歉三连，也不会进入什么“安抚模式”。我在IBM的时候遇到了一个神奇的项目，Web界面很漂亮，打开代码一看： 一个历史悠久，长达5000行的JSP。在好奇心驱使下，我也忍不住去看了看，你别说，发现了

只不过，那些顶尖的大模型Cluade，GPT，MinMax，智谱等都不便宜，尤其是写复杂项目的时候，那Token的用量真是可怕，动辄千万个，花钱如流水，让人肉疼。Monkey Code是个在线的AI编程平台，当你想开发项目的时候，不需要打开本机，不需要折腾复杂环境，直接在云端的Monkey Code创建任务就好。注意：Monkey Code是免费的AI开发平台，积分不是必须的，但可以用来兑换额外的

这是首页的Hero视频，完整展示陶瓷制作过程（拉坯、上釉、烧制），节奏也掌握得恰到好处，真不知道Kimi是怎么想出来的，搞得这么赏心悦目。之前我一直认为，AI虽然能写各种代码，但是涉及到审美、设计、气质这样事情，它是不行的，还得靠人的感觉来，这是软件开发的最后一块儿阵地。我把生成的结果发给了朋友，他看了看说：“不错，但是我还是想要个自己独特风格的网站，你帮我再弄个全新的设计吧......”我一想这

这两年大家都在说Agent，但真正跑过的人都知道，模型能力、API 兼容、额度、调用稳定性，这些东西都得满足，才能决定它可不可以进入真实的工作场景。但对经常跑 Agent 的人来说，代码生成、日常问答、长文本总结、提示词测试、简单推理，这些基本的应用场景都能顶上。不过我们能白嫖的时候先白嫖，先把额度领到手、把服务创建好。它要先理解需求，再拆解步骤，接着读取上下文、调用工具、分析结果、修正方案，然后