企业官网建设流程全解析

一、为什么很多团队的 AI 编程项目会"凉"

这两年看过不少团队上 AI 编程，结局大多是同一个：立项时热火朝天，三个月后没人用了。原因不是工具不行，而是落地方式不对——要么一步到位全上，开发被逼着用；要么只发个账号让大家"自己玩"，没有流程没有支持，自然用不起来。

我们团队用 MonkeyCode（长亭科技开源，GitHub：chaitin/MonkeyCode）跑通的路径，值得复盘。这篇给出从 0 到 1 的完整路线图，可以直接抄。

二、第一阶段：选型与试点（第 1-2 周）

这个阶段的目标不是"全面上线"，而是"找到一个愿意试错的团队"。我们的做法：

1. 先定约束：数据不能出内网 → 选私有化部署；预算有限 → 选开源免费的。最后选 MonkeyCode，AGPL-3.0 协议，私有化免费，两条都满足。

2. 找试点团队：选一个业务压力不大、技术氛围好、组长愿意背锅的小组。我们选了后端组 4 个人。

3. 定义成功指标：不用拍脑袋，就两条——试点组每周产出的 PR 数是否增长、合入前被打回的比例是否下降。

三、第二阶段：流程固化（第 3-4 周）

工具部署好只是开始，关键是把流程固化：

1. 需求必须写 SPEC。在 MonkeyCode 里建任务必须先写需求描述和验收标准。一开始同事嫌麻烦，但两周后没人反对了——因为需求想清楚的，AI 一次做对的概率高很多。

2. 代码必须走 PR。AI 生成的代码、人写的代码，一律自动生成 PR 走审查。这一步把"跳过审查"的路堵死。

3. 环境必须用云端。任务在云端真实环境里构建测试，不接受"本地跑通就行"。环境问题从源头消失。

四、第三阶段：规模化推广（第 5-8 周）

试点跑通后开始推广，这个阶段最容易翻车，我们的经验：

1. 先培训后放权：做两场半天工作坊，教大家怎么写 SPEC、怎么看 AI 的 PR，而不是丢个文档链接。

2. 树标杆案例：把试点组"一周提 30 个 PR、环境求助清零"的案例在全组讲，比讲十页 PPT 有用。

3. 建立支持群：在平台里建一个公开频道，报错、疑问都在里面，两周内沉淀了 40 多条问答，成了团队的活文档。

4. 数据公开：每周公布各组使用数据（任务数、PR 数、审查通过率），用数据说话，不点名批评。

五、附：落地配置清单（可直接抄）

部署配置：服务器 16 核 64G + Docker；模型走公司 API 网关；域名 + HTTPS 证书。

流程配置：任务必须填 SPEC 字段（需求+验收标准）；代码合入需要 1 人 approve；PR 自动加 AI 初审。

安全配置：禁止硬编码密钥；禁止拼接 SQL；测试环境密钥一律用占位符。

团队配置：按组建项目空间；组长为管理员；每周五发周报（任务数/PR 数/打回率）。

这套路线图的精髓就一句话：先试点、再固化、后推广，流程比工具重要。MonkeyCode 开源地址：github.com/chaitin/MonkeyCode，在线体验：monkeycode-ai.net。