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一句话聊出你的复杂网站应用,MiniMax Agent全栈开发能力“靠谱”上新

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2025-07-17 12:30
阅读 104
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2025-07-17 12:30
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今天,我们正式发布MiniMax Agent全栈开发功能。

现在,Agent能交付的,不只是一个前端展示网页,而是复杂全栈应用了。无需会编程,只需一句话,每个人都能拥你自己想要的任何网站应用。以往需要一整支开发团队的复杂网站前后端,现在只需轻点指尖,即可一键直出。

这可能是全球首个 在复杂全栈网站应用上高交付率 的Agent。它支持Supabase后端托管、Stripe支付功能、cron job定时任务、长链接维持等能力,可开发需要API、实时数据、下单支付、LLM调用、定时任务、登录注册等功能的各类应用。

比如,30分钟开发一个演唱会选座系统?它真的能像票务APP一样实现实时锁座,这背后是长链接和管理能力,用户还可以注册、验证邮箱、登录、锁座后Stripe支付下单,真实可用:

https://2bk4sz6srt.space.minimax.io/

投资者需要跟踪全球50只科技股票的最新价格和行业新闻?任何实时看板,Agent都可以为你随手定制了,全部是真实、准确、实时的金融数据,还能每天 07:00、12:00 和 17:00 更新:

https://pza7q8sbnm.space.minimax.io/

个人创业者需要创建自己的出海独立站,idea to startup?只需要一个MiniMax Agent。做一个水晶手串海外电商网站,购买者可以真实下单实付,admin可以上架新产品和订单管理:

https://t0dmcjx4qh.space.minimax.io/

所有职场人,你可以用它创建一个网站把任何excel转化成dashboard了,企业内数据看板定制、excel复杂数据分析、生成CRM/SaaS小工具?这些场景均支持,带后端能力,无需人工代码:

https://pu53d8bgrz.space.minimax.io/

最后,万物追踪的定时资讯推送功能回来了!比如你可以定制一个AI Daily Newsletter,围绕任何主题,它不仅能通过research能力获取更多的信息量,你还能灵活调整推送频率和任何UI:

https://8o69rwjj29.space.minimax.io/

研发过程中,我们继续以“靠谱的人”的标准来设计和要求Agent,高交付成功率背后,是一整支AI Dev Team:

1. 调研子Agent:对目标应用全方位调研,给出全面技术方案

a. 调研所有可用API和API使用方式,通过官方文档知识、最佳实践来实现正确的调用效果

b. 技术方案全面,能够满足用户query内所有要求,不会偷懒,甚至会“反思”,确保满足所有要求

2. 全栈开发 Agent:

a. 掌握全栈开发的最佳实践,代码 Robust and Effective

3. 测试子Agent:通过充分精准的测试调试,保障交付质量bug-free

a. 后端接口级别的测试 + 修复

b. Browser agent的应用级别分模块用例测试 + 修复

AI Dev Team是AI coding领域的L5,它代表了一种全新的软件开发范式。现在,人人都可开发个性化的软件了。不做玩具,我们只交付“真实、可用、能跑得起来”的应用。

从企业个性化看板/CRM/中后台工具、创业团队爆款应用、金融实时数据看板、到个人效率/健康管理工具……第一批有idea的人,都先抓住了这一时代最大的生产力杠杆。

此外,我们还上新了MCP builder功能:只需一句话,你可以开发任意想要的mcp了。完成后可在MiniMax Agent内直接复用,也可下载完整文件灵活使用。

上线的一个多月以来,我们已发布了12次功能更新,后续我们还将保持快速迭代,欢迎参考Changelog,Stay tuned!

欢迎访问https://agent.minimax.io/即刻体验,一起探索Agent的能力上限。

Intelligence with Everyone.

原文链接: 一句话聊出你的复杂网站应用,MiniMax Agent全栈开发能力“靠谱”上新
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day3-如何写出一个高质量的 Skill(组内分享) 高质量 Skill 不是“一个调得很顺的巨型 Prompt”,而是一个可验证、可回归、可维护的能力包。 先定义“什么算好”,再实现“怎么做好”。评估体系先于 Skill 本身成型。 下面用“故障诊断 Markdown 转 YAML”作为例子,但方法是通用的。 --- 一、先想清楚:Skill 到底是什么 一个 Skill 至少包含四部分: 部分 作用 接口 输入什么、输出什么、边界在哪 流程 分几步做,每步的产物是什么 规则 硬约束、经验规则、失败模式 降级策略 不确定时怎么办,而不是硬编一个看似合理的结果 高质量 Skill 的共同点:职责单一、接口清晰、规则可定位、输出可验证。 反例:把几十条经验全塞进一个主 Prompt,改一条规则要重调整个 Prompt,评估时也不知道是哪条规则退化。 --- 二、核心方法:先建评估,再写 Skill 不要先写转换器再补测试。正确顺序是: 1. 定义输出契约:什么算合法、什么算合格; 2. 建金标准集:一小批人工认可“可放行”的样本; 3. 先写评估 Skill:让它在金标准集上跑出基线; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改跑同一套评估,无退化且目标维度提升才算正向。 这就是评估驱动开发:评估是 Skill 的单元测试,金标准集是回归锚点。 --- 三、评估 Skill:三层门禁,逐层递进 前一层不过,后一层不跑。每层留可追溯证据。 第 1 层:确定性硬门禁 用解析器、Schema、校验器完成,不消耗模型成本。 · 输出可解析; · 必填字段齐全,类型/枚举合法; · 引用目标存在,无悬空引用、无不可达节点; · 关键路径至少有一条能到达预期出口。 不通过直接打回。 第 2 层:语义断言 用脚本 + 结构遍历检查“逻辑对不对”,仍然保持确定性。 通用检查项: · 覆盖率:源材料里的关键步骤、分支、条件,输出里是否都有对应? · 完整性:每个判断节点是否都有明确出口?有没有死胡同? · 可达性:每条路径是否都能到达预期终点?有没有无出口循环? · 顺序与依赖:有先后依赖的操作,是否保留了顺序?有没有被拍平成无序列表? 例子:故障诊断转换中,检查“每个判断项是否有是/否/异常出口”“每条路径是否能到根因”。 第 3 层:LLM-as-Judge 只处理解析器表达不了的维度:忠实度、完整性、可执行性。 但 Judge 会漂移,不能单独放行,必须建立在第 1、2 层之上。Judge 的 Prompt、rubric、模型版本都要版本化,换模型必须用金标准集重新校准。 通用 Judge 维度: 维度 问什么 忠实度 输出是否忠实源材料意图?有没有自行发明内容? 完整性 关键步骤、条件、证据是否保留?隐式知识有没有被压成空话? 收敛性 输出是否仍指向原目标,而不是发散? 可执行性 下游不依赖源材料能否直接使用? --- 四、金标准集:回归测试的锚点 不需要一开始就标注几百份。用已认可的样本当种子,扩到 15~30 份,覆盖失败模式而非随机抽样: · 完整正例:典型流程; · 边界/异常分支:异常路径、循环、前置失败回退; · 已知易错模式:实际踩过的坑; · 留出集:不参与调优,只用于最终验收,防过拟合。 金标准不需要完美,只需要当前标准下认可可放行。 回归指标:关键路径用 pass^k(k 次全过),稳定性用 pass@k。 --- 五、工程约束:让批量产出可重放 · 幂等:同输入 + 同 Skill 版本 + 同规则 → 输出一致,否则无法判断变好是 Skill 改了还是随机波动; · 隔离不阻断:单份失败进隔离队列,记录失败层和原因,不阻塞其余; · 版本绑定:规则、rubric、金标准集进 Git;每份报告绑定“源版本 + 生成 Skill 版本 + 评估 Skill 版本 + Judge 模型版本”; · 抽样人工复核:Judge 临界样本 + 易错模式,人工抽检结果反过来校准 rubric。 --- 六、Skill 本身怎么写 · SKILL.md 控制篇幅,写清:输入约定、输出契约、分步流程、硬规则、降级策略; · 经验规则放 references/ 或 rules/,按失败模式分类,不要全塞进主 Prompt; · 不确定时标 needs_review: true,不要硬编看似合理的结果; · 迭代由评估报告驱动:报告告诉你哪层挂了、哪类失败模式,你改对应规则文件,而不是漫无目的调 Prompt。 --- 七、落地顺序(不要反过来) 1. 固化输出契约:Schema + 结构约束; 2. 建金标准集:从已认可的 + 最易出错的样本开始; 3. 先写评估 Skill:跑出基线报告; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改对比逐项通过率,无退化且目标提升才算正向; 5. 批量运行 + 隔离回放:失败进队列,结束后人工抽检; 6. 评估 Skill 自身版本化:换 Judge 模型必须重新校准。 --- 八、给组员的三条硬要求 1. 不许凭感觉说“变好了”:每次修改必须附评估报告对比,逐项通过率说话。 2. 不许跳过确定性门禁直接看 Judge 分数:前两层挂了,Judge 分数没有意义。 3. 不许把规则堆进主 Prompt:规则按失败模式分文件,评估报告要能定位到具体文件。 --- 一句话收尾 生成 Skill 决定“能不能做”,评估 Skill 决定“敢不敢用”。 先让评估体系站稳,再让生成器迭代。这样交付的不是一堆“看起来还行”的产出,而是一套可证明、可回归、可交接的 Skill 质量体系。
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