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mlops/minimax-prompt-translator/SKILL.md

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+name: minimax-prompt-translator
+description: MiniMax M2.7 转译层 - 根据最佳实践优化用户输入，仅在使用 minimax 模型时生效
+triggers:
+  - user_input (before being sent to model)
+---
+
+# MiniMax M2.7 转译层
+
+当用户使用 MiniMax 模型时，在用户输入发送给模型之前，根据以下最佳实践进行转译优化：
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+## 转译规则 (按优先级)
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+### 1. 指令明确清楚
+- 用户输入是否明确了**期望的输出格式**？
+- 用户输入是否明确了**内容和风格**？
+- 如果不明确，在转发给模型前**补充通用格式要求**
+
+### 2. 补充意图 (为什么)
+- 用户输入是否说明了**目的和原因**？
+- 如果用户只说了"做什么"而没说"为什么"，尝试从上下文推断意图
+- 如果无法推断，**询问用户补充意图**
+
+### 3. 举例和细节
+- 用户是否提供了**样板示例**？
+- 用户是否明确指出了**不要做什么**？
+- 如果缺少，补充常见边界情况的说明
+
+### 4. 长任务处理
+- 如果是复杂长任务，检查是否需要**分阶段处理提示**
+- 检查是否需要创建 **tests.py / tests.json** 跟踪测试
+- 检查是否需要 **init.sh** 初始化脚本
+
+### 5. 上下文感知
+- 如果输入接近长任务，添加充分利用上下文的提示
+- 添加"请充分利用完整输出上下文"类提示
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+## 转译流程
+
+1. 接收用户原始输入
+2. 分析输入是否满足上述规则
+3. 如果需要补充信息，使用 clarify 工具询问用户
+4. 生成优化后的输入，转发给模型
+5. 如果无需修改，直接转发
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+## 触发条件
+
+- 当前 provider 为 `minimax` 或 `minimax_coding` 时启用
+- 其他 provider 时此转译层不生效
+
+## 示例
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+用户: "写一个函数"
+转译后: "请用 Python 写一个标准函数，包含：
+- 清晰的函数名和注释
+- 类型注解
+- 基本的错误处理
+请直接输出代码，不需要解释。"
+
+用户: "帮我查一下这个错误" (无上下文)
+转译后: [询问用户] "请提供完整的错误信息、相关代码片段、以及你希望达成的结果，这样我能更准确地帮你排查问题。"