最近，在對「資訊卡」提示進行重新優化後，基於 Gemini 3 Pro 的生成輸出展現出卓越的美學品質和穩定性，獲得了同行的廣泛關注和回饋。 由於 Gemini 3 Pro 運行於 Gemini App 內，其工作流程涉及多個手動步驟，例如內容生成和螢幕截圖。雖然這實際上是一種被動的「人機互動」流程，但對於此類穩定的應用場景，自動化不失為一個可行的解決方案。 因此，我萌生了利用 Claude Code 結合一位擁有強大編碼能力（尤其是在前端設計方面）的模型來實現這一自動化的想法。巧合的是，我透過 @MiniMax__AI 的活動獲得了一個月的 Coding Plan - Max 會員資格，於是我選擇了他們的模型進行測試。 在開始之前，我仔細閱讀了MiniMax M2型號的規格說明。官方文件與我的要求基本吻合： 它具有速度快、成本低、整體效能可與 Claude Sonnet 4.5 相媲美的特點。它在前端和遊戲開發方面表現出色，支援廣泛的工具調用，並且在處理複雜的自動化任務方面非常強大。 啟動流程並在 Claude Code 中執行無縫配置更新（切換到 MiniMax API 金鑰）後，系統立即投入運作。 以下是結果： 左側顯示的是 Gemini 3 Pro 版本，而右側顯示的是 MiniMax M2 版本（值得注意的是，渲染的內容就是這段文字本身…這是一個提示遞歸的例子）。
