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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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