要提升MiniMax Code生成代码质量，需四步构建高鲁棒性提示词：①锁定角色与技术栈；②嵌入否定性锚点禁止风险操作；③强制结构化输出；④追加可验证校验要求；再结合整仓扫描、结构化注释、渐进式重构实现工程化落地。
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你想让MiniMax Code生成的代码可读性强、能直接集成进项目、自带单元测试且符合团队编码规范，但每次输出都缺少类型注解、没有边界校验、测试用例残缺，甚至出现硬编码密钥——这说明提示词未激活质量加固机制，也未绑定工程化约束条件。
构建高鲁棒性提示词
第一步：在提示词开头锁定角色与职责边界，例如“你是一个专注企业级Python后端开发的资深工程师，熟悉Pydantic v2、SQLModel 0.25+、FastAPI 0.112，所有输出必须通过mypy --strict校验”。
第二步：明确禁止项并嵌入否定性锚点，例如“禁止使用os.getenv()直接读取密钥；禁止在函数内硬编码路径字符串；禁止返回明文密码字段；不调用eval、exec、pickle.loads”。
第三步：强制指定输出结构，例如“仅输出一个完整.py文件内容，含三部分：①顶部# DEPENDENCIES注释行，列出所有非标依赖及最小版本；②带完整type hints的函数定义；③末尾以if __name__ == '__main__':开头的简短验证块，调用该函数并打印结果”。
第四步：对关键逻辑追加可验证的校验要求，例如“若函数接收dict参数，必须在入口处用assert key in data for key in ['id', 'email']；若涉及数值计算，必须用isinstance(val, (int, float))校验输入类型”。
【M3模型对否定性边界条件响应极敏感，漏写任一禁止项，就可能生成含eval或硬编码密钥的代码】
启用静态扫描与风险标注
打开MiniMax Code客户端，将整个项目目录（含src/、config/、utils/）压缩为zip上传。不要只传单个.py文件——【M3的1M上下文优势只有在整仓分析时才真正释放】，局部文件会让它误判跨模块调用关系。
在提示词中明确写：“逐行扫描全部代码，对每处违反PEP 8、硬编码密钥、未处理异常、SQL拼接、eval使用、无类型注解函数，用[CRITICAL]/[HIGH]/[MEDIUM]三级标注，并附带修复建议。”
使用 MiniMax Coding Plan API 进行网络搜索和图片理解。使用场景：(1) 用户需要搜索实时信息或新闻，(2) 需要分析图片内容，(3) 做研究或查找资料。无需 API key：用户需自行配置。
等待模型返回带行号标记的报告。若发现某处标注为[CRITICAL]但你确认是历史兼容写法，立刻在下一轮提问中追加“忽略第X行关于Y的检查”，否则M3会重复报错。
注入结构化注释与测试提示
方法一：在函数定义上方添加多行文档注释，说明用途、参数含义（如state、depth、is_maximizing）、返回值语义及典型调用示例。
方法二：在递归终止条件分支内，用单行注释标明“基础情形：到达叶节点或深度上限”，并在其后紧接return语句。
方法三：在代码末尾新增注释块，以“# TEST HINTS:”开头，分段列出需覆盖的场景，例如：“验证：传入已获胜/失败/平局的state，minimax应立即返回对应评估分（如+100/-100/0），不进入递归。”
这一步操作起来很简单，直接把注释块粘贴到函数下方就行，但必须确保每条提示都对应一个可写断言的具体case。
执行渐进式重构并生成迁移指南
第一步：生成兼容层包装器。对选定要提取的legacy_api.py模块，要求M3输出compat_wrapper.py，它必须：①完全保留原模块所有public函数签名；②内部调用重构后的新模块；③对旧调用方零修改即可运行。
第二步：重写核心逻辑。提供新模块命名规范（如core.auth.v2），让M3将原逻辑重写为符合该规范的代码，强制启用type hints、pytest fixture注入、配置参数化。此时必须关闭“自动补全”功能，防止它偷偷加入未经验证的第三方库。
第三步：生成迁移checklist。要求M3输出一份含具体操作项的清单，例如：“1. 替换所有from legacy_api import login → from core.auth.v2 import login；2. 删除legacy_api.__init__.py中对login的暴露；3. 运行pytest tests/test_auth_v2.py确认覆盖率≥92%。”
