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name: minimax-m27-best-practices
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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
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version: 1.0.0
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author: Hermes Agent
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license: MIT
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metadata:
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hermes:
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tags: [minimax, M2.7, best-practices]
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related_skills: [native-mcp]
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# MiniMax M2.7 使用技巧
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来自官方文档:https://platform.minimaxi.com/docs/token-plan/best-practices
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## 核心原则
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### 1. 指令需明确清楚
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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。
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### 2. 补充指令意图以提升性能
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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。
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### 3. 注重举例和细节
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- 想让它做成什么样 → 给一个标准的"样板"示例
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- 怕它犯什么错 → 明确指出来别让它做
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### 4. 长任务推理和状态跟踪
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- 每次聚焦有限目标,而非全量并行处理
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- 有效保障长时序下的思维连贯性与方向性
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### 5. 单窗口上下文感知
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- M2.7 在临近上下文容量阈值时,可能出现任务提前终止
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- 建议控制系统提示词的 tokens 数量
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- 控制整体输入输出 tokens 在 200k 以内,充分利用上下文窗口长度
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### 6. 多窗口工作流程
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- **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
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- **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
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- **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
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- **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
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- **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
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### 推荐的 System Prompt
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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。
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## Token Plan MCP 工具
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使用 MiniMax Token Plan 时(主模型为 minimax_coding provider):
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- 图片理解:`mcp_minimax_understand_image`
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- 网络搜索:`mcp_minimax_web_search`
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内置 `vision_analyze` 使用的 MiniMax-M2.7 有视觉 bug,应使用 MCP 工具代替。
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