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name: minimax-m27-best-practices
description: MiniMax M2.7 模型使用技巧和最佳实践，确保更高效的编程体验
version: 1.0.0
author: Hermes Agent
license: MIT
metadata:
  hermes:
    tags: [minimax, M2.7, best-practices]
    related_skills: [native-mcp]
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# MiniMax M2.7 使用技巧

来自官方文档：https://platform.minimaxi.com/docs/token-plan/best-practices

## 核心原则

### 1. 指令需明确清楚
M2.7 对清晰明确的指令响应较好。明确说明期望的输出格式、内容和风格。

### 2. 补充指令意图以提升性能
多跟它说说"为什么"。模型理解了目的，就能更精准给出想要的答案。M2.7 会举一反三，说清楚前因后果，它就能顺着思路推理。

### 3. 注重举例和细节
- 想让它做成什么样 → 给一个标准的"样板"示例
- 怕它犯什么错 → 明确指出来别让它做

### 4. 长任务推理和状态跟踪
- 每次聚焦有限目标，而非全量并行处理
- 有效保障长时序下的思维连贯性与方向性

### 5. 单窗口上下文感知
- M2.7 在临近上下文容量阈值时，可能出现任务提前终止
- 建议控制系统提示词的 tokens 数量
- 控制整体输入输出 tokens 在 200k 以内，充分利用上下文窗口长度

### 6. 多窗口工作流程
- **分阶段处理**：第一个窗口设置框架（编写、测试、创建脚本），第二个窗口遍历待办事项
- **结构化测试**：要求创建 `tests.py` 或 `tests.json` 跟踪测试，有助于长期迭代
- **初始化脚本**：创建 `init.sh` 启动服务器、运行测试，避免新窗口重复操作
- **重启 vs 压缩**：单任务用压缩，多任务或新任务建议重启全新窗口
- **充分利用上下文**：提示 M2.7 在继续前高效完成各部分，充分利用 tokens

### 推荐的 System Prompt
```
这是一项非常冗长的任务，建议您充分利用完整的输出上下文来处理——整体输入和输出 tokens 控制在 200k tokens，充分利用上下文窗口长度将任务彻底完成，避免耗尽 tokens。
```

## Token Plan MCP 工具

使用 MiniMax Token Plan 时（主模型为 minimax_coding provider）：
- 图片理解：`mcp_minimax_understand_image`
- 网络搜索：`mcp_minimax_web_search`

内置 `vision_analyze` 使用的 MiniMax-M2.7 有视觉 bug，应使用 MCP 工具代替。