最近，在对“信息卡”提示进行重新优化后，基于 Gemini 3 Pro 的生成输出展现出卓越的美学质量和稳定性，获得了同行的广泛关注和反馈。 由于 Gemini 3 Pro 运行于 Gemini App 内，其工作流程涉及多个手动步骤，例如内容生成和屏幕截图。虽然这实际上是一种被动的“人机交互”流程，但对于此类稳定的应用场景，自动化不失为一个可行的解决方案。 因此，我萌生了利用 Claude Code 结合一位拥有强大编码能力（尤其是在前端设计方面）的模型来实现这一自动化的想法。巧合的是，我通过 @MiniMax__AI 的活动获得了一个月的 Coding Plan - Max 会员资格，于是我选择了他们的模型进行此次测试。 在开始之前，我仔细阅读了MiniMax M2型号的规格说明。官方文档与我的要求基本吻合： 它具有速度快、成本低、整体性能可与 Claude Sonnet 4.5 相媲美的特点。它在前端和游戏开发方面表现出色，支持广泛的工具调用，并且在处理复杂的自动化任务方面非常强大。 启动该流程并在 Claude Code 中执行无缝配置更新（切换到 MiniMax API 密钥）后，系统立即投入运行。 以下是结果： 左侧显示的是 Gemini 3 Pro 版本，而右侧显示的是 MiniMax M2 版本（值得注意的是，渲染的内容就是这段文字本身……这是一个提示递归的例子）。
