CodeMonkey玩遊戲學寫程式,兒童也上手的遊戲化教學網站
CodeMonkey玩遊戲學寫程式,兒童也上手的遊戲化教學網站

我之前有一陣子在電腦玩物研究、推薦了幾個不同的「玩遊戲學寫程式」網站,他們各有特色,我先羅列如下:

而今天要補充介紹的「 CodeMonkey 」也是一個玩遊戲學寫程式的線上服務,他在 2014 年左右推出,來自於科技與新創熱門國度以色列,多年來發展得很好,也獲得不少獎項,目前有完整的簡體中文版,和部分的繁體中文化。

「 CodeMonkey 」和前面提到的「 CodeCombat 」有個共同特色,就是擁有一整套完整的、循序漸進的學程式遊戲關卡,適合從零開始慢慢學,而「 CodeMonkey 」又更輕鬆有趣,更適合小朋友來練習。

  • 這篇文章的前因後果:

「前因」:之前我介紹的「拚命玩遊戲就能學寫程式! CodeCombat 還有中文版」,很多朋友很喜歡,於是有正在教小朋友學程式邏輯的家長寫信推薦我也可以介紹「 CodeMonkey 」,他的理由是「 CodeMonkey 」更適合小小朋友(「 CodeMonkey 」設定的學習年齡是 9 歲以上),畫面更逗趣,有圖形化輸入方式,也不會「太過遊戲」。

「後果」:如果你喜歡這種遊戲化學習工具,我推薦你再閱讀我的這篇:「值得嘗試!10 款遊戲化學習 App 讓你更喜歡面對挑戰」。

CodeMonkey 」是從一隻要想辦法搶回香蕉的猴子的故事,來串聯起由淺入深的程式邏輯、程式語言、電腦科學學習歷程,從其故事設定就可以看出更偏向童書故事,更適合小朋友。

免費註冊的「 CodeMonkey 」帳號,可以試玩前面約 30 個關卡,而後面的進階關卡就要付費解鎖。

「 CodeMonkey 」有完整的簡體中文化,但繁體中文還有不少地方尚未翻譯,如果想要有中文教學說明,那麼可以在語言處切換到簡體中文。

「 CodeMonkey 」基本的關卡叫做「故事模式」,可以一關一關挑戰,而且下方會有很多圖形按鈕,告訴你主要指令的意思。對於完成沒有學過程式語言的人來說,是非常好的上手過程。

而且每一關在過關後,都會針對你設計的程式邏輯進行評分,甚至提示你有沒有更好的寫法,教會你更佳的程式思考方式。

另外「 CodeMonkey 」也有一些更進階的練習課程,例如練習創造一個小遊戲,當有一些基本程式概念後,就可以試試看這樣的練習。在這些關卡中,會挑戰你如何創造出更多的互動效果,以及如何讓人物的互動不打結,並且完成任務。

而且可以看到畫面左方有很多檢查機制,可以幫助我們主動挑出寫錯的地方,這對初學者來說是很方便的自學練習。

  • 如果你是搜尋而來,說不定你想找的,還想學的是:
  1. 遊戲化養成習慣:玩,很重要!我在 Habitica 跟真實人生玩遊戲的一年後心得
  2. 遊戲化練習記帳:記帳城市:最會遊戲化台灣團隊幫你「直接上癮」每日記帳習慣
  3. 遊戲化背單字:Quizlet 遊戲化背單字卡軟體教學,一億五千多萬學習集免費用

這類「玩遊戲學寫程式」的網站其實愈來愈多,但是CodeMonkey和我之前介紹的「 CodeCombat 」,是目前我嘗試過後,所認為的兩個「學習過程相對完整、學習步驟設計精良」的選擇,而「 CodeMonkey 」的童趣遊戲相對又更適合初學兒童,「 CodeCombat 」的戰鬥 RPG 更適合青少年,大家可以選擇自己適合的,或是有其他更好的推薦,都歡迎留言討論。

本文授權轉載自:電腦玩物

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中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方
中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方

過去兩年,企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」;然而,隨著 AI Agent 技術的快速發展,未來幾年,企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI,AI Agent 更像一個虛擬人,可以自主查詢資料、操作系統與執行流程,這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義,從單純的輔助工具,正式升級為企業的「數位員工」。

然而,當 AI 被賦予更多權限與自主性時,也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言,若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制,AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險,反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此,中華創智推出 AgentHub 平台,協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制,讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」:權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」

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中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」
圖/ 數位時代

他指出,AI Agent 若要順利完成一項完整任務,勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而,這也正是企業最兩難的地方:一旦賦予 AI 過大的權限,很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險,但若權限不足,又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬,正是企業導入 AI Agent 時最難以切割,卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察,在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,早在去(2025)年,就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時,多半先從單一部門開始試行,客戶在規劃 AI Agent 時,希望從企業整體出發,讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論,促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台,讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent,」李柏青說,未來企業需要管理的不只是員工,更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊;而 AgentHub,就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

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中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。
圖/ 數位時代

打造數位員工的「生產履歷」!AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理,並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制,這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權,以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』,當系統運作遭遇異常或疑慮時,企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露,第一線客戶、特別是金融與政府單位,在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界,也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此,中華創智在協助企業導入 AgentHub 時,不僅協助建立底層架構與權限管理機制,更會依據不同應用情境,與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範,協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境,在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

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中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。
圖/ 數位時代
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AgentHub 也讓管理者能即時掌握每一隻 Agent 的運行狀況——呼叫次數、Token 消耗與成本,都在同一個儀表板上一目了然。協助企業掌握運行狀況並控管支出。
圖/ 中華創智

從 MLOps 到 AgentHub:把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台,AgentHub 最大的差異化優勢,莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示,中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時,便已深入企業地端環境,相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著,企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點,中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗,也成為 AgentHub 最重要的設計基礎,讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運,而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外,AgentHub 的另一項優勢,在於採用 No-Code/Low-Code 開發模式,使用者不需要具備程式能力,只需透過拖拉元件,即可快速打造符合業務需求的 AI Agent,讓真正熟悉業務流程的人,也能成為 AI Agent 的開發者。

然而,「人人都能輕鬆開發」的背後,並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出,在 AgentHub 的架構下,每一隻 AI Agent 投入實戰前,都必須經過嚴謹的審核機制,並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然;若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差,管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣,必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業,關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為,AI 會放大企業原有的優勢,也會放大既有的管理斷點,因此,資料治理、權限管理與 IT 基礎架構,才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出,真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent,更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程,將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制,歡迎與中華創智團隊聯繫
https://www.chtinventai.com/

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中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴,協助企業打造安全、可信且可控的 AI Agent 管理機制,讓 AI Agent 真正成為驅動企業成長的新力量。
圖/ 數位時代

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