Dicaria 文档
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Dicaria 文档

问一句，拿到一份带出处的答案。 Dicaria 把 10+ 个国家和地区的官方公开数据装进一个可直接调用的包：每条结果都带理由、证据引文和可点开的官方出处——不做裸名单。

数据领域

  • 企业数据——企业主档与披露：资质、上市地位、客户与供应商
  • 宏观经济数据——国家级分母层：宏观指标、官方统计、参考汇率与贸易镜像
  • ESG 数据——环境与对政府支付的披露
  • 医疗数据——医药与器械（US/EU/AU 官方源）：批件、临床试验、说明书、短缺
  • 法律数据——尽调负面信号与关联披露
  • 采购数据——政府采购合同授予：巴西 PNCP、哥伦比亚 SECOP II（买方 × 供应商）
  • 研究数据——资助项目、学术文献与引文影响力（NSF / NIH / OpenAlex 等）
  • 安全数据——开源依赖漏洞（OSV）与 CISA 在野利用目录（KEV）

快速开始

agentdata 是一个 pip 包，两类查询：语料查询凭一个访问令牌（PAT）通达全部集合；实时查询在你的机器上直连上游公开源、无需任何 key。

语料查询 实时查询
答什么 预构建的企业档案与名单，持续采集自官方公开披露 实时直查：身份归一、名单筛查、披露检索
在哪跑 云端 API（访问令牌 PAT 鉴权） 你的机器直连上游公开 API（无需注册账号或 key）
限流 每 key 配额 平台侧不设配额，按各上游规则
缓存 — 本机自动缓存（SQLite）：同一查询在有效期内直接回缓存，不再打上游 
pip install agentdata

# 30 秒试运行（实时查询，零配置）——企业名 → GLEIF LEI 候选
agentdata company gleif_lei_records_search --filter-entity-legal-name "Siemens" --page-size 3

# 其余示例省略行首的可执行名——补上 `agentdata `（或 `python -m agentdata `）即为完整命令。

# 某药企正在招募的临床试验（实时查询；源：ClinicalTrials.gov）
healthcare ctgov_studies --filter.advanced 'AREA[LeadSponsorName]("AstraZeneca") AND AREA[OverallStatus](RECRUITING)' --page-size 3

# 名单检索（语料查询，开通后可查）——每行带证据与出处
company search --filter qtype=专精特新小巨人 --limit 100
company read --id 1476 --level tier2

语料查询需要访问令牌：

export AGENTDATA_BASE_URL=https://<网关地址>
export AGENTDATA_API_KEY=mk_live_…   # 向我们申请；绑定允许的数据面列表

从哪开始

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