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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)
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# 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：

## 转译规则 (按优先级)

### 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

## 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

## 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

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。"