必须用含数据源、格式、字段、过滤、聚合、输出、接收方的完整小需求实测minimax agent coding plan，验证其能否准确拆解任务、生成可执行步骤、识别依赖风险并预留调试钩子，否则后续agent协同将失准。
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你需要在正式接入MiniMax Agent Coding Plan前，验证它能否准确拆解真实业务任务、生成可执行步骤、识别依赖风险并预留调试钩子——不是跑个“Hello World”，而是用一个带数据源、带异常分支、带交付物的完整小需求，实测它的任务规划能力。这一步卡住，后面所有Agent协同、多步执行、结果校验都会失准。你手头可能正对着一份销售日报Excel发愁，或刚收到运营发来的模糊需求：“把上周用户行为日志按设备分组算点击率”，却不确定Coding Plan能不能推断出日志是JSON格式、时间字段叫“event_time”、点击事件标识是“action=click”。
准备测试用的最小可行任务描述
打开任意文本编辑器，输入一段含约束条件的真实任务描述，例如：“从公司内网https://intra.example.com/api/v2/logs获取最近24小时用户行为日志（JSON格式，每条含user_id、device_type、event_time、action字段），过滤出action为'click'的记录，按device_type分组统计点击次数，结果保存为CSV文件并邮件发送给@marketing-team.example.com”。
这段描述必须包含数据源、格式、字段名、过滤条件、聚合逻辑、输出动作和接收方——缺任何一项，Coding Plan都可能跳过关键推理步骤，导致后续执行失败。
不要写“帮我写个脚本”，也不要写“用Python处理一下”。【必须明确写出协议类型（HTTP）、数据结构（JSON）、关键字段（user_id/device_type/event_time/action）、动作边界（过滤→分组→统计→保存→发送）】。
调用Coding Plan生成任务规划
方法一：通过MiniMax开放平台Web界面直接提交
登录MiniMax开放平台 → 进入「Coding Plan」控制台 → 粘贴上一步写的任务描述 → 点击「Generate Plan」。
方法二：用curl命令行调用（更可控，推荐）
执行以下命令，替换YOUR_API_KEY和YOUR_GROUP_ID为实际值：
curl -X POST https://api.minimax.chat/v1/coding_plan \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"task":"从公司内网https://intra.example.com/api/v2/logs获取最近24小时用户行为日志（JSON格式，每条含user_id、device_type、event_time、action字段），过滤出action为\'click\'的记录，按device_type分组统计点击次数，结果保存为CSV文件并邮件发送给@marketing-team.example.com","group_id":"YOUR_GROUP_ID"}'
注意：API返回的是JSON结构，其中"plan_steps"字段才是你要盯的核心——它不是代码，而是带编号、带依赖关系、带预判风险点的执行蓝图。
人工校验Plan输出质量
第一步：确认Plan是否自动补全了你没明说但业务必需的隐含信息
比如是否推断出需添加HTTP Basic Auth头、是否识别出“最近24小时”需转换为ISO8601时间范围参数、是否声明CSV输出路径默认为/tmp/output.csv。
第二步：检查每个步骤是否标注了可中断点与调试钩子
合格的Plan会在步骤末尾加括号说明，例如：“③ 解析JSON响应体（若status_code!=200则终止并返回错误码）”、“⑤ 生成CSV（可选：追加timestamp列用于版本追溯）”。没有这类标注的Plan，说明模型未进入工程思维模式。
第三步：验证异常分支是否覆盖关键风险点
重点看是否包含：“网络超时重试3次”、“JSON解析失败时转存原始响应体至error_dump.json”、“邮件发送失败时降级为本地通知”。【缺少任意一条，该Plan不可用于生产环境】。
第四步：比对Plan步骤数与任务复杂度是否匹配
你给的任务含5个动作节点（获取→过滤→分组→统计→发送），Plan步骤数应在7～9步之间——少于6步说明漏判依赖；多于10步大概率掺入冗余操作，需人工剪枝。
