MiniMax M3需用三重能力提示词结构实现CUDA瓶颈定位与优化：①以“自主智能体”声明触发Claw-Eval；②用【必须】锚定硬件比对与状态快照；③用位置锚点、哈希块切分、多模态信号对齐及固定权限句式激活超长上下文、多模态与Computer Use能力。
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你想让MiniMax M3在100万上下文里精准定位某段CUDA内核代码的性能瓶颈，同时结合视频教程截图分析操作逻辑，再生成可直接执行的优化脚本——这需要的不是基础指令，而是能撬动M3原生多模态+超长记忆+Computer Use三重能力的提示词结构。
用思维链激活M3的Agent推理链
第一步：在提示词开头明确声明“你是一个正在执行端到端任务的自主智能体”，强制触发M3的Claw-Eval优化路径；
第二步：用“【必须】”标注不可跳过的中间节点，例如【必须】先比对Hopper FP8硬件峰值利用率原始值（7.6%）与目标值（71.3%），【必须】输出每一步工具调用前后的状态快照；
第三步：在任务末尾追加“若任一环节失败，立即回溯至最近一次完整状态快照并重试”，这会激活M3在PostTrainBench中验证过的闭环迭代机制——它真能靠这个指令在12小时内无人干预炼出4个模型。
处理超长上下文的锚点式提示法
方法一：用“【位置锚点】第3章第2节→附录B→表4-7右侧第三列”代替“在文档里找CUDA优化参数”，M3的MSA稀疏注意力架构专为识别这类结构化坐标而优化；
方法二：把100万token切分为带哈希标签的块，例如“#BLOCK_7f3a#包含全部nvcc编译日志”，M3能据此跳过无关区域，prefilling阶段加速超9倍就靠这个机制；
注意：不要用“前面提到的”“上文所述”这类模糊指代，M3虽支持1M上下文，但【模糊指代会强制触发全量重检，导致decoding延迟激增15倍】。
为 OpenClaw 配置 MiniMax 作为模型源。MiniMax 提供两种接入方式：API Key 直连（openai-completions 协议）和 OAuth 门户（anthropic-messages 协议）。包含 provider 注册、模型定义、别名配置、fallback 链接入和验证的完整流程。当管理员说想"加 MiniMax"、"配 minimax"、"接入 MiniMax 模型"、"加海螺模型"、&qu
多模态输入的协同提示结构
当你上传一张ERP客户端界面截图和一份Excel发票模板时，提示词必须同步注入三类信号：
① 视觉层：“图中红色箭头指向的‘批量录入’按钮是操作起点，其UI坐标为(842, 517)”；
② 表格层：“Excel第2行起为有效数据区，A列为发票号，D列为金额，需过滤D列＜100的行”；
③ 动作层：“执行Computer Use时，先Alt+Tab切换到ERP窗口，再用鼠标点击坐标(842, 517)，最后粘贴处理后的CSV内容”——这三者缺一不可，M3的原生多模态训练要求视觉、表格、动作信号严格对齐，否则会降级为单模态处理。
触发Computer Use能力的权限开关句式
在提示词末尾添加固定句式：“我已授予你桌面控制权，允许执行以下操作：打开.exe文件、跨应用粘贴、鼠标点击坐标(x,y)、读取当前窗口标题栏文本。”
M3不会主动索取权限，【缺少这句授权声明，所有Computer Use指令将被静默忽略】；
这句必须放在提示词最后一行，且不能拆分或换行，MiniMax Code的底层协议只识别该精确字符串作为权限握手信号。
