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先搜再查

覆盖全目录的标准流程是两步:
  1. search_datasets 用自然语言找数据集——例如搜「国会议员交易」「short interest」「IV rank」。返回匹配的 command id、参数说明,需要响应结构时提高 detail 档位。
  2. dataset_query 按 command id + 参数执行——例如 { "command": "congress.recent_trades" }
不要让 agent 凭记忆猜 command id:猜错时错误信息会提示回到 search_datasets,但直接先搜索省一轮往返。 Dealer GEX snapshot/history 与 Heatmap snapshot 可用直达工具一步到位;Dealer Heatmap history 仍通过下面的检索执行流程调用。

处理 202(数据准备中)

dataset_query 遇到首次查询的冷门标的时,会返回普通结果文本(不是错误)说明数据正在准备、几秒后重试。这是设计行为:agent 应按提示等待后重试同一调用,通常一两轮内命中。不要把它当失败放弃。机制说明见数据新鲜度

控制响应体积

  • dealer_gex_snapshot 固定最多返回五个产品可见节点;dealer_heatmap_snapshot 固定为每个到期日正 Top 10 + 负 Top 10,不接受 format 参数,也不返回完整网格。
  • 查询 Heatmap 历史时,通过 dataset_query 调用 derived.dealer_heatmap_history,并提供一个 expiration;每页最多 24 个五分钟采样点。
  • dataset_query 对超大结果会返回可自纠的错误文案(如何收窄查询);按提示降低 limit、缩短时间范围即可。
  • Dealer GEX / Heatmap 历史省略 from 时只覆盖最近三个 NYSE 交易时段;其它历史类查询仍应让 agent 明确给出时间范围。

配额意识

  • 会话开头用 discover_datasets 自检一次(免费),拿到剩余配额与可用能力。
  • 计费规则对 agent 友好:只有成功返回数据的调用计费,搜索目录、202 重试、参数试错都不消耗配额(见配额与限流)。

常见坑