不知道会咋样，数据源感觉还是不够多，qq的聊天记录，小红书b站的评论，我的知识库，这几个还没有加入 10 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
RT ，不是特别贵，大佬们做量化都是怎么接行情数据啊？
macOS/iOS [ v1.2.19 (365)] 更新内容 增加浏览器插件适配器系统，可以导入用户脚本，解析媒体链接播放，脚本指南: https://iplay.saltpi.cn/iplay-script-tutorial.html 增加页面源系统，可以导入页面源脚本，解析站点，提供媒体资源(试验性功能) 视频中使用的文件: plugin/adapter: 浏览器插件 js 脚本，负责解析媒体链接，提供媒体资源 plugin/datasource: 页面源 js 脚本，负责解析站点，提供媒体资源 使用方法: https://www.bilibili.com/video/BV19fV26xEXE/?vd_source=4466cd39b499e243b6a9f2d1583dfb55 下载地址: https://iplay.saltpi.cn
背景 前段时间在 Product Hunt 上扒一批竞品，我习惯让 agent 顺手帮我看几件事：Twitter 上用户怎么聊这家、Reddit 有没有人吐槽、B 站知乎小红书有没有评测。 agent 没给我数据，给了我两条路： 装一堆社交平台的 CLI ，用我自己的 OAuth 登进去。问题是跑两轮就触发限频，再跑两轮，账号大概要进限屏队列。本质上是在拿真实身份给 agent 兜底。 去买 28 家平台的官方 API 。光 Twitter 就 $100/月起，OAuth 配置流程繁琐，触发风控还要重来一遍。Reddit 、YouTube 、LinkedIn 每家再走一遍。 那一刻很简单的念头：能不能有一个统一聚合器，我只申请一个 key ，agent 就拿到所有平台的访问能力？ 做了这个东西，叫 AgentKey 一个 master key ，agent 一行 config 就能调用： 搜索 / 爬虫 社交：X 、Reddit 、YouTube 、LinkedIn 、TikTok 、抖音、小红书、知乎、B 站、Threads 、微博、微信公众号 加密行情 & 链上数据 和自己接 28 个 API 的几个差别： 个人账号不暴露给 agent 。所有社媒数据走我们后端的服务池，你的账号不会因为 agent 跑得猛被限屏被封 一个 key 、一个余额、按调用付费，没订阅没起步价 一家 provider 挂了，router 自动切 backup ，agent 完全无感 Claude / Cursor / Windsurf 一行 config 接入，其他 framework 装 SDK 已经支持 28+ 服务，每周在加 不是又一个 API gateway ，是为 agent 这个使用者（不是人）设计的：schema 跨 provider 统一、tool discovery 走 MCP 、failover 在 streaming + tool call 中途也能切。 如果你在写 agent 或者用 agent 做研究，欢迎试一下： 注册即送 $0.1 免费 credit ，够跑几十次调用： https://agentkey.app 种子用户群在微信，扫码进群（二维码贴在第一条评论里）。在群里 bug 、feature 可以直接拍到我脸上，下一个接哪个平台一起排。 欢迎吐槽，欢迎告诉我哪儿傻、哪儿真香。
skill 或 api 数据源等
我做了一个股票策略，我需要实时的大A数据，主要包含：A 股逐笔成交、逐笔委托、十档盘口、主动买入/主动卖出标记；Python SDK、HTTP API 或 WebSocket 推送，允许个人本地软件调用，求佬们给指条路 12 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 22 日消息，谷歌昨日（4 月 21 日）发布博文， 宣布升级其自主研究智能体，推出 Deep Research 与 Deep Research Max ，均基于 Gemini 3.1 Pro 模型打造，让智能体从复杂的摘要引擎转变为企业级工作流的基础组件。 IT之家援引博文介绍，Deep Research 智能体适用于交互式用户场景，平衡优化速度和效率；而 Deep Research Max 适合异步后台工作流，如生成详尽的尽职调查报告等，追求极致的全面性与最高质量综合，利用扩展的测试时计算进行迭代推理、搜索与精练。 两个智能体均基于 Gemini 3.1 Pro 打造，核心突破在于扩展数据源与输出形式，可以搜索网络、任意远程 MCP 服务器、文件上传及连接的文件存储。 用户通过 MCP，能安全地将智能体连接至金融或市场数据等专业数据流，让其从网络搜索器转变为能导航任何专业数据库的自主智能体。输出方面，智能体首次能原生生成高质量图表与信息图， 动态可视化复杂数据。 在流程控制与透明度上，新功能包括协作规划、扩展工具集、多模态研究基础以及实时流式输出。用户可在执行前审查、指导并优化智能体生成的研究计划，并组合使用 Google 搜索、远程 MCP 服务器、代码执行等多种工具。 参考 Deep Research Max: a step change for autonomous research agents
之前每次拿到新节点或者换了VPS，检查IP质量都得开一排标签页——ipinfo 看 ASN 类型，scamalytics 看 fraud score，proxycheck 看有没有被标记代理，ping0 看风控值，ip-api 看 hosting 标记……一圈下来五六个网站，结果还经常互相打架。 最典型的就是 Cogent AS174 的双ISP段，ipinfo 标 ISP 类型、Privacy False，一片绿；结果 ipapi.is 直接标 hosting，scamalytics 底层字段 Datacenter=Yes。同一个IP，两种完全相反的结论，你说信谁？ 前阵子偶然看到一个站 iprisk.top，试了一下思路挺有意思：一次查询跑 16 个数据源（ ipapi.is 、Scamalytics、proxycheck、Shodan、Pulsedive、GreyNoise、 Blocklist.de 、IP2Location、DNSBL 这些都在里面），每个源独立给出判断，然后用投票机制汇总IP类型——比如 16 个库里 12 个说是机房，那就是机房，不管 ipinfo 怎么标。 评分是分层天花板制的，先判定 IP 类型（住宅双ISP / 住宅单ISP / 移动 / 企业 / 机房），不同类型有不同分数上限。机房IP天花板大概 45-55，住宅最高能到 100，然后在天花板内根据黑名单、滥用记录、代理检测这些逐项扣分。所以不是"住宅就高分"，得住宅+干净才行。 拿手里几个IP试了下： 搬瓦工 DC6 节点：投票结果机房，天花板50出头，最终 36 分左右，Shodan 和 Blocklist.de 有扣分 一个 Cogent 双ISP 的"伪家宽"：ipinfo 标 ISP 但投票结果还是偏机房，最终 30 多分 手机 4G 热点：投票住宅，90 分以上 每项扣分都标了原因和数据源，16 个数据源的原始返回值也能全部展开自己看，不是黑盒。SSE 流式加载，能实时看到每个数据源的查询进度。 地址： iprisk.top 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题