mimo code工具调用需先确认处于build模式（绿色），再为第三方模型显式启用tools开关；随后在git仓库中执行cli开发任务，自动完成编码、测试、提交全流程。
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确认工具调用能力是否启用
打开 MiMo Code 后，默认已激活全部内置工具调用能力，但需验证当前会话是否处于 Build 模式——只有该模式下才能执行文件写入、Shell 命令、Git 操作等真实动作。【若误入 Plan 模式，所有修改类指令将被静默拦截，不报错也不生效】
按 Tab 键切换顶部状态栏，观察右上角显示：Build（绿色）→ 表示可执行；Plan（黄色）→ 仅分析；Compose（蓝色）→ 全流程编排。如为 Plan 或 Compose，按方向键选中 Build 并回车确认。
配置第三方模型并启用工具调用
默认 MiMo-V2.5 自动支持全部工具，但若你接入 DeepSeek、Kimi 等第三方模型，则必须显式开启工具调用开关，否则模型会忽略 tool_calls 字段直接返回自然语言。
方法一：命令行配置（推荐）
在终端中运行：mimo config set llm.provider deepseek → mimo config set llm.api_key your-key-here → mimo config set llm.enable_tools true
方法二：交互式设置
启动 mimo 后输入 /config → 选择「LLM Provider」→ 输入 provider 名称（如 deepseek）→ 在「Enable Tools」选项中按空格打钩 → 按 Ctrl+S 保存。
【注意：Kimi 模型必须使用 v1.5+ 版本 API，旧版 kimi.cn 接口不支持 function calling 协议】
编写自动化开发任务：从需求到提交
这是 MiMo Code 工具调用能力的完整闭环实践，要求你在项目根目录下操作。
第一步：确保当前目录是 Git 仓库且已初始化
执行 git status，若提示 fatal: not a git repository，则先运行 git init 并提交初始 commit。
第二步：进入 Build 模式，输入以下完整指令：创建一个 Python CLI 工具，接收 --input 文件路径和 --output 目录参数，读取 JSON 文件，提取所有 email 字段去重后写入 output/email_list.txt，要求包含 argparse、异常处理和单元测试
第三步：等待 MiMo Code 自动完成以下动作链：
→ 创建 extract_emails.py 文件并写入可运行代码
→ 创建 tests/test_extract_emails.py 并注入 pytest 用例
→ 运行 python -m pytest tests/ 验证通过
→ 执行 git add extract_emails.py tests/
→ 生成符合 Conventional Commits 规范的提交信息
→ 运行 git commit -m "feat(cli): add email extractor with test coverage"
第四步：检查结果
运行 ls -l extract_emails.py tests/ 确认文件存在 → 执行 python extract_emails.py --help 验证 CLI 可用性 → 查看 git log -1 确认提交已落库。
