最近、「情報カード」プロンプトの再最適化により、Gemini 3 Pro に基づく生成出力は優れた美的品質と安定性を示し、同業者からの大きな関心とフィードバックを獲得しました。 Gemini 3 ProはGeminiアプリ内で動作するため、ワークフローにはコンテンツ生成や画面キャプチャなど、いくつかの手動ステップが含まれます。これは実質的に受動的な「人間参加型」プロセスとして機能しますが、このような安定したシナリオでは自動化が有効なソリューションとなります。 そこで、Claude Codeと、特にフロントエンドデザインにおいて優れたコーディング能力を持つモデルを組み合わせて、この自動化を実現するというアイデアを思いつきました。偶然にも、@MiniMax__AIのイベントで1ヶ月間のCoding Plan - Maxへのアクセスを取得していたため、今回のテストでは同社のモデルを選択しました。 開始前にMiniMax M2モデルの仕様を確認しました。公式ドキュメントは私の要件とほぼ一致していました。 高速、低コスト、そしてClaude Sonnet 4.5に匹敵する総合的なパフォーマンスを特徴としています。フロントエンド開発とゲーム開発に優れ、幅広いツール呼び出しをサポートし、複雑な自動化タスクを処理できる高い堅牢性を備えています。 プロセスを開始し、Claude Code でシームレスな構成更新 (MiniMax API キーへの切り替え) を実行すると、システムはすぐに稼働しました。 結果は次のとおりです。 左側には Gemini 3 Pro バージョンが表示され、右側には MiniMax M2 バージョンが表示されます (注目すべきは、レンダリングされるコンテンツがこのテキスト自体であることです...プロンプト再帰の例です)。
