madebyaris/advance-minimax-m2-cursor-rules

레포지토리 규모의 엔지니어링, 에이전트 팀, 심층 기술 및 동적 도구 사용을 위한 내구성 있는 실행 중추 (durable execution spine).

MiniMax M2.7을 위해 구축되었으며, 공식 릴리스 및 API 문서와 정렬되어 있고, 모델 변경 시에도 유용성을 유지하도록 작성되었습니다.

빠른 시작 · 이 레포지토리를 사용하는 이유 · 아키텍처 · 런타임 모드 · 솔버 루프 (Solver Loop) · AGENTS.md · 참고 문헌

제공 사항
🧠 가벼운 상시 가동 코어	두 개의 내구성 있는 규칙이 실행 중추(execution spine)를 담당합니다 — 솔버 루프 (solver loop), 범위 제어 (scope control), 코드 규율 (code discipline), 그리고 엄격한 증명 계약 (proof contract). 페르소나 비대화(persona bloat)를 방지합니다.
🧩 점진적 깊이	16개의 요청 가능한 규칙 + 5개의 스킬 팩이 작업에 필요한 경우에만 로드되므로 컨텍스트 (context)가 깨끗하게 유지됩니다.
🛠️ 정직한 도구 사용	에이전트가 현재 런타임 (runtime)에서 작동합니다 — 허구의 도구, 오래된 래퍼 (wrappers), 경로가 확인되기 전의 약속은 없습니다.
✅ 증거 기반 종료	명시적인 상태 라벨 (verified / unverified / blocked) 및 변경 유형별 최소 증명 규칙을 제공합니다.
🌐 휴대성	docs/AGENTS.md는 Cursor IDE가 아닌 환경이나 CLI에서도 동일한 동작을 수행합니다.
🔁 모델 탄력성	M2.7에 우선적으로 튜닝되었으며, Cursor가 지원하는 모든 모델과 호환됩니다.

핵심 전략: MiniMax는 페르소나 텍스트를 통해 개선되지 않습니다. 더 깨끗한 컨텍스트 (context), 더 작은 증명 조각 (proving slices), 더 나은 도구 라우팅 (tool routing), 그리고 정직한 검증을 통해 개선됩니다. 여기의 모든 규칙은 이를 최적화합니다.

git clone https://github.com/madebyaris/advance-minimax-m2-cursor-rules.git
cp -r advance-minimax-m2-cursor-rules/.cursor your-project/.cursor

끝입니다. 다음 두 가지 규칙은 항상 켜져 있습니다:

.cursor/rules/minimax-m2-core.mdc

— 실행 동작 (execution behavior)

.cursor/rules/minimax-m2-status-verification.mdc

— 상태 및 증명 계약 (status & proof contract)

그 외의 모든 것은 설계상 요청 가능 (requestable) 하며 범위가 더 좁습니다 — 작업이나 파일 글로브 (file globs)가 호출할 때 로드됩니다.

공식 문서에서는 MiniMax 텍스트 모델에 대해 Anthropic 호환 액세스를 권장하며, OpenAI 호환 액세스 경로도 지원합니다. MiniMax 텍스트 생성 문서 · MiniMax API 개요를 참조하세요.

docs/AGENTS.md를 대상 레포지토리 루트에 AGENTS.md로 복사하세요.

이 파일은 의도적으로 docs/ 아래에 위치하며, 이를 통해 사용자가 이 규칙들을 편집하는 동안 Cursor가 자동으로 활성화되지 않도록 합니다.

.cursor/
├── rules/ # 18개의 규칙 (항상 활성화 2개 + 요청 가능 16개)
│ ├── minimax-m2-core.mdc ★ 항상 활성화 · 실행 중추 (execution spine)
...

이 레포지토리는 MiniMax M2.7이 공식 출시 버전에서 강조하는 바로 그 지점들에서 강력한 성능을 발휘하도록 만듭니다:

• 레포지토리 규모 (repo-scale) 및 엔드 투 엔드 (end-to-end) 엔지니어링
• 에이전트 하네스 (agent harnesses) 및 멀티 에이전트 협업 (multi-agent collaboration)
• 긴 스킬 팩 (skill packs) 및 상세한 도구 계약 (tool contracts)
• 변화하는 환경에서의 동적 도구 발견 (dynamic tool discovery)
• 증거 기반 종결 (evidence-backed closeouts)을 통한 비례적 검증 (proportional verification)

목표는 MiniMax가 다른 제공업체의 톤을 모방하게 만드는 것이 아닙니다. 대신, 실제 엔지니어링, 복잡한 기술, 그리고 에이전트 워크플로 (agent workflows)를 중심으로 한 M2.7의 공식 포지셔닝을 보완할 수 있는 내구성 있는 실행 중추 (execution spine)를 제공하는 것입니다.

왜 M2.7 네이티브인가 (그리고 무엇을 최적화하는가)

MiniMax는 M2.7을 단순한 일회성 코드 생성 (one-shot code generation)이 아니라, 실제 소프트웨어 엔지니어링, 전체 프로젝트 전달, 대규모 기술 준수, 그리고 에이전트 팀에 강점이 있는 모델로 포지셔닝합니다 (출시 보고서 · 모델 페이지 참조).

따라서 이 레포지토리는 다음 사항들을 최적화합니다:

• 모든 것을 읽는 대신 제한된 범위의 레포지토리 탐색 (bounded repo exploration)
• 대규모 작업을 위한 최소 단위의 증명 슬라이스 (smallest proving slices)
• 멀티 에이전트 작업을 위한 명시적인 역할 및 핸드오프 (handoff) 규율
• 모호하고 긴 프롬프트 대신 강력한 기술 계약 (skill contracts)
• 정직한 런타임 (runtime) 및 검증 보고

MoE 관련 참고 사항 — 제어할 수 있는 것과 없는 것

이 규칙들은 페르소나 텍스트를 통해 모델의 내부 MoE 라우팅 (MoE routing)을 조종할 수 있다고 가정하지 않습니다.

제어 가능한 레버 (levers)는 다음과 같습니다:

• 더 깨끗한 컨텍스트 (context)
• 더 나은 분해 (decomposition)
• 더 나은 도구 라우팅 (tool routing)
• 더 나은 검증 루프 (verification loops)
• 더 명확한 완료 정의 (definitions of done)

만약 프롬프트 재작성 후 MiniMax의 성능이 향상되었다면, 그 이유는 숨겨진 전문가(experts)에 대한 마법 같은 접근 권한 때문이 아니라, 외부적인 문제 구조 (problem structure)가 개선되었기 때문일 가능성이 높습니다.

이 레포지토리가 M2.7로 전달하는 단 하나의 가장 중요한 행동 양식은:

1. 운영 관점에서 결과를 정의하십시오.
2. 결정하기 전에 레포지토리(repo)와 런타임(runtime)을 점검하십시오.
3. 중추(spine)를 찾으십시오: 엔트리 포인트(entry points), 데이터 흐름(data flow), 상태(state), 지속성(persistence), 사용자 가시적 동작(user-visible behavior).
   ...

앱 구축(app-building)의 경우, 이는 다음과 같은 의미입니다: 컴포넌트 더미부터 시작하지 마십시오. 핵심 흐름을 먼저 해결하고, 초기 단계에서 하나의 엔드 투 엔드(end-to-end) 슬라이스를 증명한 다음, 다듬기(polish) 작업을 추가하십시오.

신규 앱 증명 루프 (New-app proving loop)
1	설치 / 설정(install / setup) 성공
...
예시 — "할 일 관리 앱 구축"의 경우, 생성(create) → 목록(list) → 완료(complete) → 지속(persist) → 재로드(reload)를 우선시하십시오.

필터, 협업, 설정 및 애니메이션은 핵심 경로가 작동할 때까지 미루십시오.

이 레포지토리가 타협 불가능한 사항으로 취급하는 몇 가지 동작 양식은 다음과 같습니다:

• 새로운 패키지, 프레임워크 및 툴체인(toolchains)은 추천되거나 설치되기 전에 현재의 권위 있는 소스(authoritative sources)와 대조하여 확인합니다.
• 스캐폴딩(Scaffolding)은 공식 CLI / create / init 경로가 존재하는 경우 해당 프레임워크의 공식 경로를 사용합니다.
• 스캐폴딩 결과물은 계속 진행하기 전에 점검됩니다.
• 실행 가능한 작업은 단순히 정적인 확신(static confidence)이 아닌, **실행 가능한 증거(runnable proof)**가 있을 때까지 "완료"된 것이 아닙니다.
• 필수 점검이 실패하거나 건너뛰어진 경우, 에이전트는 차단됨(blocked) 또는 구현되었으나 검증되지 않음(implemented but unverified)이라고 보고하며, 결코 허위 완료(false completion)를 보고하지 않습니다.
• UI 및 상호작용(interaction)에 대한 주장에는 브라우저 또는 사용자 인터페이스(user-surface) 검증이 필요합니다.
• 도구 기반의 약속(Tool-based promises)은 런타임 경로가 확인될 때까지 대기합니다.

시스템은 계층화되어 있습니다: 항상 켜져 있는 아주 작은 코어(core), 필요에 따라 로드되는 런타임 규칙(runtime rules), 그리고 파일 글로브(file globs)를 통해 부착되는 도메인 규칙(domain rules)으로 구성됩니다. 깊이는 기술(skills)에 존재합니다.

파일	목적
minimax-m2-core.mdc	지속 가능한 실행 동작: 솔버 루프(solver loop), 범위 제어(scope control), 코드 규율(code discipline), 진실된 도구 사용(truthful tool use), 스캐폴딩 규율(scaffold discipline), 간결한 진행 상황 보고
minimax-m2-status-verification.mdc	상태 및 증명 계약: 정확한 주장 라벨(claim labels), 증명 매칭(proof matching), 증거 우선 종료(evidence-first closeouts)

파일	목적
model-compatibility.mdc	모델 전반에 걸친 프롬프트 계층 구조 (Prompt hierarchy), 도구 규율 (tool discipline), 컨텍스트 제어 (context control)
cursor-tools-mastery.mdc	Cursor 내부의 현재 도구 선택 패턴 (tool-selection patterns)
cursor-mcp-optimization.mdc	직접 실행 패턴 (direct-action patterns)을 포함한 Browser, Figma, Cloudflare 도구
cursor-agent-orchestration.mdc	계획 (Planning), 하위 에이전트 (subagents), 다단계 조정 (multi-step coordination)
agent-teams.mdc	역할 경계 (Role boundaries), 인수인계 (handoffs), 에스컬레이션 (escalation), 직렬 대 병렬 팀 (serial vs parallel teams)
tool-discovery.mdc	런타임 도구 인벤토리 (Runtime tool inventory), MCP/스키마 탐색 (schema discovery), 안전한 폴백 (safe fallbacks)
minimax-mcp-tools.mdc	현재 문서 (Current-doc), 웹 (web), MCP/플러그인 조회 가이드
minimax-m2-verification.mdc	비례 검증 플레이북 (Proportional verification playbook) (셸 + 브라우저 체크)
minimax-m2-self-evolution.mdc	반복적 개선 루프 (Iterative refinement loops) 및 자율 디버깅 (autonomous debugging)
skill-authoring.mdc	스킬 사용 시점, 구조화 방법, 비대화 방지 (avoid bloat) 방법
clarify-first-prompting.mdc	먼저 조사한 후, 실제 분기점 (real forks)에서만 질문하기

교차 도메인(cross-cutting domains)을 위한 요청 가능한 규칙이며, 언어별 요리책 (cookbooks)이 아닙니다. 언어별 관용구 (idioms)는 리포지토리(repo) 읽기, 공식 문서, 그리고 항상 활성화되어 있는 코드 규율 (Code Discipline) 섹션을 통해 습득합니다.

파일	목적
language-agnostic-patterns.mdc	SOLID, 디자인 패턴 (design patterns), 변경 규율 (change discipline), 코드 리뷰 휴리스틱 (code-review heuristics)
design-systems.mdc	토큰 (Tokens), shadcn/ui, Tailwind v4 메커니즘 → anti-slop-design을 통한 미학
3d-graphics.mdc	Three.js / R3F 구문, 컨테이너 크기 조정, 임포트 함정 (import traps) → 3d-web-experiences를 통한 품질
devops-infrastructure.mdc	Docker, k8s, Terraform, CI/CD — 적용 전 검증 (validate-before-apply), 인프라 함정 (infra traps) (lean)
mobile-cross-platform.mdc	Flutter / RN / Expo — CLI 우선 (CLI-first), 아키텍처, 모바일 검증 (mobile verify) (lean)

스킬 (Skills)은 심층적이고 도메인 특화된 절차를 항상 활성화된 코어(core)에서 분리하여 유지하며, 점진적 공개 (progressive disclosure) (SKILL.md + 선택 사항인 reference.md)를 통해 대규모의 구조화된 가이드를 제공합니다.

기술 (Skill)	목적 (Purpose)
anti-slop-design/	카테고리 인지 설계 방향, anti-slop (품질 저하 방지) 체크, UI 다듬기
3d-web-experiences/	미적 방향성, 성능 예산 (performance budgets), 반응형 WebGL, 점진적 기능 저하 (graceful degradation)
deep-research/	반복적인 혼합 소스 조사, 종합 (synthesis), 환각 방지 회복 (anti-hallucination recovery)
incident-triage-harness/	프로덕션 스타일의 디버깅 및 완화 (mitigation) 워크플로우
minimax-multimodal-toolkit/	MiniMax 네이티브 이미지, 비디오, 음성, 음악 및 미디어 라우팅

작업이 코어(core)에 담기에는 너무 상세하여 반복 가능한 워크플로우를 가지고 있거나, 예시 또는 카테고리 휴리스틱 (heuristics)이 필요하거나, 점진적 공개 (progressive disclosure)를 통해 이득을 얻을 수 있을 때 기술 (skill)을 로드합니다.

공식 API는 MiniMax-M2.7과 MiniMax-M2.7-highspeed를 모두 노출하며, 각각 204,800 토큰의 컨텍스트 윈도우 (context window)를 가집니다. 문서에 따르면 표준 M2.7은 약 60 tps (tokens per second), highspeed는 약 100 tps로 설명되어 있으며, highspeed는 동일한 성능 프로필을 유지하면서 더 낮은 지연 시간 (latency)을 제공하도록 포지셔닝되어 있습니다 (text generation docs · API overview).

모델 (Model)	최적 용도 (Best fit)
MiniMax-M2.7	심층적인 리포지토리 (repo) 작업, 복잡한 종합 (synthesis), 더 풍부한 다단계 작업
MiniMax-M2.7-highspeed	더 빠른 인터랙티브 루프, 더 짧은 검증 사이클, 낮은 지연 시간의 코딩

M2.7을 일반적인 코딩 모델과 구분 짓는 세 가지 영역이 있으며, 선택적 규칙 (optional rules)은 코어를 비대하게 만들지 않으면서 각 영역을 심화시킵니다:

🤝 에이전트 팀 (Agent Teams)— 모호한 멀티 에이전트 낙관론 대신 명시적인 역할, 경계가 있는 인수인계 (handoffs), 명확한 에스컬레이션 (escalation) 지점을 제공합니다.
🧩 기술 (Skills)— 항상 켜져 있는 프롬프트에 희귀한 워크플로우를 쑤셔 넣는 대신, 길고 신호가 높은 (high-signal) 계약 (contracts)을 사용합니다.
🔎 도구 발견 (Tool Discovery)— 능력을 약속하기 전에 실제 런타임 (runtime) 표면, 스키마 (schemas), 그리고 MCP 형태를 먼저 발견합니다.

이 규칙들은 모델 변경에도 견딜 수 있도록 설계되었습니다:

• 코어 규칙은 짧고 지속 가능하게 유지됩니다.
• 런타임 특정 가이드는 요청 가능한 규칙에 존재합니다.
• 도구 조언은 환경이 실제로 노출하는 것에 맞춰 작성됩니다.
• 버전 민감형 주장(version-sensitive claims)은 규칙에 고정되지 않고 런타임에서 검증됩니다.

이는 이 저장소를 Cursor가 지원하는 다른 모델들과 호환성을 유지하면서도, 우선적으로 MiniMax 모델에 유용하게 만듭니다.

|
|
|
|
|
|
|
|

단순한 규칙을 넘어 구체적인 M2.7 네이티브 패턴(M2.7-native patterns)을 원하시나요? 여기서 시작하세요:

examples/agent-teams-product-prototype.md

— 멀티 에이전트 제품 작업을 위한 제한된 플래너(planner) / 탐색기(explorer) / 빌더(builder) / 검증기(verifier) 워크플로우입니다.

.cursor/skills/incident-triage-harness/SKILL.md

— 장애 대응 스타일의 디버깅(debugging) 및 완화(mitigation)를 위한 대규모 기술(large-skill) 예시입니다.

.cursor/skills/incident-triage-harness/reference.md

— 점진적 공개(progressive disclosure)를 보여주는 보조 참조 문서입니다.

docs/AGENTS.md는 에이전트 지침 파일(agent instruction files)을 사용하지만 Cursor 규칙(Cursor rules)은 지원하지 않는 환경을 위한, M2.7 동작의 휴대 가능하고 독립적인 버전입니다. 이 파일은 단순한 포인터 역할을 하는 대신 핵심 동작을 직접 포함합니다.

이 파일은 실행 우선 실행(action-first execution), 솔버 루프 사고(solver-loop thinking), 범위 제어(scope control), 편집 전 읽기 규율(read-before-edit discipline), 비례적 검증(proportional verification), 명시적 상태 레이블(explicit status labels), 현재 소스 버전 규율(current-source version discipline), CLI 우선 스캐폴딩(CLI-first scaffolding), 그리고 간결한 통신에 집중합니다.

다른 곳에서 사용하려면: docs/AGENTS.md를 복사하여 대상 저장소 루트에 AGENTS.md로 붙여넣으세요. 만약 AGENTS.md와 .cursor/rules를 모두 실행한다면, 두 설정이 서로 모순되는 계층으로 어긋나지 않도록 일관성을 유지하십시오.

기여 규칙, 기술 프런트매터 계약(skill frontmatter contract), 그리고 상시 활성 규칙(always-on rules), 요청 가능 규칙(requestable rules), 기술(skills) 전반에 걸친 배치 가이드는 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.