为 Agent 提供数据,助力 AI 落地

看看怎么用

每次回答都可以核对
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覆盖与许可
未知则明确标记
研究过程
可追溯

四种接入方式,任选一种开始。

第一次使用推荐 Agent 安装;Python SDK 适合研究代码,HTTP 与 CLI 适合已有系统和终端。

复制命令运行。Skill 自带查询工具,首次使用自动初始化。

Claude CodeCodexOpenClawWorkBuddyHermes
粘贴到终端后按回车curl -fsSL https://spark-data.cn/install.sh | sh

把 Key 放进请求头,再访问需要的数据。

直接请求最新行情curl -H "Authorization: Bearer $SPARKDATA_API_KEY" \ "https://spark-data.cn/v1/market-data/quotes/latest?symbols=XSHG%3A600519"
API 文档

安装完成后,输入一句命令即可查询。

查询贵州茅台完整上下文sparkdata-cli context XSHG:600519

安装官方零运行时依赖客户端,调用数据目录、行情、因子和实验接口。

  1. 安装下载包
  2. 设置 SPARKDATA_API_KEY 环境变量
  3. 运行示例代码
安装官方 Python SDKpython -m pip install https://spark-data.cn/downloads/sparkdata-python-sdk.tgz
example.pyfrom sparkdata import SparkData client = SparkData() quotes = client.quotes(["XSHG:600519"]) print(quotes[0])

十类数据与研究任务,点开就能照着问。

选择一个分类,查看里面的具体场景。

可以这样问

4 个场景

看一年日 K

查询贵州茅台(600519)最近一年的日 K,并用简单的话总结走势。

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看长期趋势

分别用周 K 和月 K 说明沪深 300 指数最近三年的走势。

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看分钟变化

查询 600519 指定交易日的 5 分钟 K 线,并标出高低点。

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比较多个标的

比较 600519 和 000858 最近半年的日 K 表现,并注明数据时间。

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