minimax code通过自动分析项目根目录生成结构摘要和依赖图谱，精准识别入口文件、核心模块、配置及测试路径，并支持交互式数据流追踪。
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你需要快速理解一个陌生代码库的组织方式、关键模块和数据流向，避免在几十个文件里盲目翻找。MiniMax Code 的项目结构分析能力不是靠人工逐行阅读，而是通过它内置的代码理解引擎自动提取架构信息，生成可交互的拓扑视图。
让MiniMax Code自动识别项目根目录
打开终端，进入你的项目根目录（即包含 package.json、pyproject.toml 或 Makefile 的那一层）。这一步必须做对，否则后续所有分析都会偏离真实结构。
执行命令：minimax-code analyze --root .
MiniMax Code 会扫描当前目录下所有文件类型，自动识别项目语言、框架、依赖管理方式。如果目录中混有多个子项目（比如 monorepo），它默认只分析当前路径，不会向上追溯或向下穿透无关子目录。
查看自动生成的结构摘要
运行完成后，MiniMax Code 会输出一段带层级缩进的文本摘要，列出：入口文件（如 main.py / index.ts）、核心模块目录（如 src/、lib/）、配置文件位置（如 vite.config.ts、Dockerfile）、测试目录（如 tests/、__tests__/）。
摘要中每个模块名后标注了该目录下文件数量与主要扩展名，例如：src/utils/ (12 files: .ts, .js)。这能帮你一眼判断哪些是高频修改区，哪些只是工具胶水代码。
【注意】摘要不包含任何业务逻辑描述，只反映物理结构。若你看到某个目录下全是 .json 或 .md 文件，说明它大概率是静态资源或文档区，无需优先深挖。
生成可视化依赖图谱
在项目根目录下执行：minimax-code graph --output=structure.dot
为 OpenClaw 配置 MiniMax 作为模型源。MiniMax 提供两种接入方式：API Key 直连（openai-completions 协议）和 OAuth 门户（anthropic-messages 协议）。包含 provider 注册、模型定义、别名配置、fallback 链接入和验证的完整流程。当管理员说想"加 MiniMax"、"配 minimax"、"接入 MiniMax 模型"、"加海螺模型"、&qu
该命令会生成 DOT 格式文件，可用 Graphviz 渲染为图像。如果你已安装 Graphviz，直接运行：dot -Tpng structure.dot -o structure.png
生成的图谱中，节点按层级着色：绿色为入口点，蓝色为业务逻辑模块，灰色为第三方依赖，红色为配置/脚本类文件。箭头方向表示 import/require 关系，粗线代表高频调用路径。
若图谱过于密集无法阅读，加参数 --depth=2 限制只显示两层依赖，聚焦主干链路。
定位关键数据流路径
第一步：用 MiniMax Code 提问：“这个项目的数据从哪里来，经过哪些处理，最终输出到哪里？”
第二步：它会返回三条路径链：
① 数据输入路径（如 API 调用 → 解析器 → 存储层）
② 核心计算路径（如 request → controller → service → domain model）
③ 渲染/输出路径（如 state → view → DOM / JSON response）
每条路径都标注了对应文件的相对路径和函数名，例如：src/api/fetchUser.ts → src/services/userService.ts → src/models/User.ts。
第三步：对任意路径中的任一环节，追加提问“这个函数被谁调用”，MiniMax Code 会即时反向查出全部调用方，包括测试文件和 CLI 脚本。
