文章总结： 本文介绍MonkeyCode结合DeepSeek大模型实现的自动化日志分析及代码审计系统。该系统支持在线创建任务、AI自动编码、云端调试及Git集成，演示了从需求输入到自动生成威胁展示系统的全过程，并展示代码审计功能包括压缩包/GitHub项目自动分析。文章提供开源地址并强调工具的免费性和易用性。 综合评分： 82 文章分类： 安全开发,安全工具,代码审计,应用安全,安全运营

MC+DeepSeek！部署自动化日志分析及代码审计系统

原创

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2026年4月20日 16:30 甘肃

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项目介绍

在线地址：https://monkeycode-ai.com/

开源地址：https://github.com/chaitin/MonkeyCode

项目介绍：MonkeyCode支持不限额度免费使用，不需要连接本地开发机，也不需要先折腾复杂环境。你可以直接在平台里创建任务，让 AI 编码，在云端开发环境中使用终端、文件管理和预览，再把结果接回 Git 协作流程。

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正文（代码生成）

MonkeyCode（以下简称MC）是国内公司开发的，免费开源的专为代码而生的大模型：

MC的优点在于其和Git仓库的完美适配性和支持在线部署一键调试的便携性，并且其目前支持大量模型的调度，包括大名鼎鼎的Codex！

我们以一个在线的日志分析系统为例，为其让我们开发部署一个简易系统，其功能要包括威胁展示、报告输入等两大方面：

首先为其提供需求

选择技能

随后其进入代码生成并自动调试阶段

开发完毕后它会启动服务器自动部署供我们调试

我们上传日志文件查看

我们再次返回到MC为其提供我们的改进意见，让其增加输出PDF，MarkDown文档和让分析更详细的功能

改进后的系统

报告

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正文（审计功能）

接下来我们看看MC的审计功能，MC有专门的审计功能，可上传压缩包或直接粘贴GitHub地址它就会自动下载审计。

提供需求

开始审计

审计结果

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