MiniMax M3：百万上下文 + 原生多模态，Coding 能力冲进第一梯队

import os
from minimax_client import MiniMaxClient

# 1. 初始化客户端 — 填入你的 API Key
#    获取方式：https://platform.minimaxi.com → 创建应用 → 拿到 API Key
client = MiniMaxClient(api_key=os.environ.get("MINIMAX_API_KEY"))

# 2. 把本地仓库的关键文件拼成长文本
repo_dir = "./my-project"  # 替换为你的项目目录
context_parts = []

for root, dirs, files in os.walk(repo_dir):
    # 跳过 node_modules、.git 等无关目录
    dirs[:] = [d for d in dirs if d not in {"node_modules", ".git", "__pycache__", "venv"}]
    for f in files:
        if f.endswith((".py", ".js", ".ts", ".go", ".rs", ".md", ".yaml", ".toml")):
            filepath = os.path.join(root, f)
            rel_path = os.path.relpath(filepath, repo_dir)
            with open(filepath, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as fh:
                content = fh.read(8000)  # 单文件截断，避免过长
            context_parts.append(f"--- {rel_path} ---\n{content}")

repo_text = "\n\n".join(context_parts)
print(f"仓库上下文总长度约 {len(repo_text)} 字符")

# 3. 调用 M3，利用 1M 上下文一次性分析整个仓库
response = client.chat.completions.create(
    model="m3",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一个资深架构师。根据提供的代码仓库内容，输出：1) 架构概述（模块划分、依赖关系）；2) 三个最值得改进的设计问题；3) 每个问题的具体重构建议和伪代码。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": repo_text
        }
    ],
    # M3 支持 1M 上下文，这里不需要截断
    max_tokens=4096,
)

print(response.choices[0].message.content)

import base64

def encode_image(image_path: str) -> str:
    with open(image_path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

# 截图路径 — 替换为你的 UI 截图
screenshot_b64 = encode_image("./screenshots/bug-ui.png")

response = client.chat.completions.create(
    model="m3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "这张截图是我们的订单列表页面。请找出所有视觉/交互问题，并给出修复的 CSS 或组件代码建议。"
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{screenshot_b64}"}
                }
            ]
        }
    ],
    max_tokens=2048,
)

print(response.choices[0].message.content)