MiniMax Agent Coding Plan能将模糊业务需求拆解为可执行、可验证、可中断的技术路径，需明确URL、数据格式、字段名、交付形式及兜底机制，生成含模块划分、异常分支与测试样例的结构化Plan文档。
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你需要用MiniMax Agent Coding Plan把模糊的业务需求快速拆解成可执行、可验证、可中断的技术路径，而不是靠猜或反复试错来生成代码。比如运营提“自动抓取竞品价格并标出涨幅超10%的SKU”，你不想再手动查文档、拼requests参数、调pandas分组逻辑，而是让Coding Plan直接输出含模块划分、异常分支、测试样例的完整Plan文档。
明确任务边界与约束条件
打开MiniMax Coding Plan界面，在输入框顶部先写一句带硬约束的自然语言描述，例如：“从https://example.com/pricing获取最新价格（JSON格式），对比本地CSV里的历史价（字段：sku, price, date），标出涨幅超10%的SKU，结果用邮件发给采购组，失败时钉钉通知负责人”。
这一步不能省略——【缺少URL、数据格式、通知方式等任意一项，Coding Plan会默认补全但可能偏离真实环境】。它不假设你有开发经验，但严格依赖你提供的上下文颗粒度。
不要写“帮我写个爬虫”，也不要说“按常规做法处理”。必须包含协议（https）、路径（/pricing）、响应格式（JSON）、本地数据源类型（CSV）、关键字段名（sku, price, date）、动作目标（标出涨幅超10%）、交付形式（邮件）和兜底机制（钉钉通知）。
触发结构化Plan生成
点击“生成Plan”按钮，等待3～8秒。界面会自动展开为三栏式布局：左侧是原始需求文本，中间是分步骤技术路径，右侧是对应每步的伪代码+依赖说明。
中间栏会出现类似这样的结构：
① 数据获取层：构造带User-Agent的GET请求 → 验证HTTP状态码与Content-Type → 解析JSON并提取price_list数组；
② 数据比对层：读取本地CSV → 按sku左连接历史价 → 计算(price_new - price_old) / price_old → 筛选>0.1的记录；
③ 交付与告警层：用smtplib发HTML邮件 → 若SMTP认证失败，改用dingtalk.chatbot发送纯文本告警。
注意看右侧伪代码里是否出现requests.Session()、pandas.merge()、smtplib.SMTP_SSL()这类具体API——如果全是“调用API”“读取文件”这种模糊表述，说明第一步的约束写得不够实，要退回重写。
校验Plan中的可执行上下文
方法一：检查每个步骤是否自带环境前提。比如“使用smtplib发邮件”这步，右侧伪代码下方应标注“需配置SMTP_HOST、SMTP_USER、SMTP_PASS环境变量”，否则执行时必然报错。
方法二：点开任意步骤右侧的“调试建议”折叠面板，查看它预设的测试用例。例如数据获取层会给出：“mock返回{'price_list': [{'sku': 'A100', 'price': 299}]}，验证解析后DataFrame.shape == (1, 2)”。没有测试用例的步骤，大概率是模型无法推断边界条件，需人工补全。
方法三：滚动到底部看“依赖清单”，确认列出的包名与版本号能直接pip install。若出现“minimax-sdk>=3.0.0”，而你本地只有2.x，就立刻停在这里升级，别往下走。
导出与启动可中断执行
点击右上角“导出为Markdown”，保存到本地。这个文件就是你的执行蓝图，不是一次性脚本。
打开终端，cd到项目目录，运行：minimax-plan run --step=1 --env=.env.prod。这会只执行Plan中第1步（数据获取），并加载生产环境变量。
执行完后，终端输出类似：[✓] Step 1 completed. Output saved to ./output/raw_pricing.json。此时你可以打开该JSON文件确认结构是否符合预期，再决定是否继续下一步。
若某步失败，日志里会明确提示缺失字段（如“key 'price_list' not found in response”），这时回到Plan文档，在对应步骤右侧点击“重生成伪代码”，补充字段容错逻辑，再重新运行该步即可。
