预测市场机器人 API：边界与控制

预测市场机器人 API：分开读取、提议和命令

先按效果分类操作。读取返回现有数据。提议描述供审核的可能变更。命令尝试执行获授权的状态转换。这些类别应具有不同模式和权限，因为它们产生不同风险，也要求不同成功证据。

例如，读取合约条款不应通过一个还能提交订单的通用函数实现。提议入场阈值，不应以副作用方式启用策略。取消订单的命令应返回可跟踪操作状态，而不只是一句安慰性的话。清晰边界让测试和用户预期都更容易管理。

避免隐藏范围的名称。名为 manageAccount 的操作过于宽泛，无法揭示调用方实际能改变什么。优先使用具有明确参数和文档结果的具体能力。这减少每个调用方理解整个交易系统的需要，也让特权层无论请求由哪个界面或执行进程发起，都能执行相同规则。

将每个请求绑定到账户背景

在相关时，命令应写明交易场所、账户配置档案、环境和经过身份验证的本地会话。绝不能仅依赖后台请求运行时渲染界面碰巧选中了哪个账户。调用方预期范围必须随操作传递，并依据当前授权检查。

切换配置档案会造成并发风险。如果请求待处理时，用户从演示账户切换到真实账户，旧响应应继续关联原始配置档案，或按政策丢弃。它不能填入新选定工作区。密钥被替换或移除时，凭证修订检查提供类似边界。

在日志和诊断中使用不含秘密的账户标识。原始 API 密钥不应出现在经由普通 UI 状态、导出草案或模型提示传递的命令载荷中。特权连接层可以在需要时，将获授权账户引用解析为受保护凭证。这让机器人 API 的公开结构保持有用，而不会成为分发秘密的机制。

既验证结构，也验证含义

模式验证应拒绝未知字段、格式错误标识、非有限数值、过大载荷和不支持值。但结构完美的请求仍可能无效。数量可能超过当前余额，合约可能属于另一个配置档案，或草案修订已不再是当前版本。语义检查应在产生效果之前，于特权边界执行。

对拟议变更应用普通策略验证。如果模型建议的最长持仓时间与另一项必需设置不一致，应用应拒绝最终配置，而不是接受单独看有效的数字。完整候选草案需要满足与用户手动编辑草案相同的规则。

不要默默移除禁止字段后应用剩余部分。这可能产生不同于用户审核内容或模型意图的变更。以有边界的理由拒绝请求，让调用方提交修正提议。明确失败，比对过宽命令进行部分解释更容易审计。

为配置变化使用修订版本

每份保存策略草案都应具有修订版本或内容哈希。提议写明它读取的修订，接受时检查草案仍然匹配。如果用户期间更改草案，提议就已经过时。拒绝它，可以防止较早请求覆盖较新决策。

ProfitBot 的 AI 提议路径保存基础哈希、允许变更和到期时间，并在明确接受之后创建新的草案修订。它不授予模型对执行权限、账户权限、资金或亏损控制的主导权。这让用户审核具体变更，同时应用继续执行受保护边界。

修订检查也帮助普通 UI 操作。否则两个打开窗口或一次延迟保存可能相互覆盖。冲突消息应指出配置已变化，并提供新视图。不应在真正问题是并发编辑时，暗示用户作出了无效选择。为决策归因和比较保留先前修订。

在外部效果之前让命令持久化

订单相关命令应在联系交易场所之前，创建持久操作记录。记录包括范围、请求效果、关联标识、当前状态和相关政策修订。如果应用在发送请求后停止，恢复可以使用该记录确定发生了什么，而不是根据响应缺失猜测。

在流程需要时，分开已接收、已验证、已提交、已回执、已核对、被拒绝和不确定状态。这些不只是进度标签。它们决定允许哪些恢复操作，以及是否仍需资金预留。笼统成功标记往往丢失正确处理网络歧义所需的信息。

API 响应应返回操作标识和当前状态，并提供观察后续更新的方式。长时间工作不必让一个 UI 请求无限保持打开。然而，异步设计仍需清晰完成证据。排队命令不是已完成交易，取消请求得到回执也不能证明之后没有额外数量成交。

围绕意图设计幂等性

用户会在响应缓慢后重试，网络会重复请求，执行进程会重启。幂等键可以在这些尝试之间标识同一个逻辑操作。服务器或特权进程应将键与原始请求内容关联，并在同一操作重试时返回既有结果。

拒绝以不同内容重用同一个键。否则调用方可能在依赖去重记录的同时，意外或故意改变现有操作的含义。对经过验证的语义请求计算哈希，包括账户范围和相关金额，并在重试时比较。确切存储设计可以不同，但行为应明确并经过测试。

定义保留期限和终态处理。过早到期的幂等记录可能允许迟到重复；无限保留则可能产生不必要的存储增长。将保留期限与操作生命周期和恢复需要关联。对于财务效果，即使短期请求缓存已经消失，官方订单或交易身份仍必须可用。

在特权层执行风险控制

禁用按钮是有用反馈，却不是风险引擎。特权命令处理器必须在产生外部效果之前，检查当前停止状态、许可证有效性、账户权限、资金预留、合约资格和策略启用情况。无论请求来自 UI、执行进程还是可选模型工具，都要应用这些检查。

在接近提交时，重新检查时间敏感条件。报价变化、许可证到期、账户断开或另一策略消耗可用容量，都可能使有效意图过时。系统需要明确定义评估这些条件的时点，并在拒绝意图时给出清晰原因。旧批准不应变成无限期权限。

降低风险的操作可能需要不同于新入场的规则，但这种区分必须有意识地作出。许可证或连接转换，不应仅因界面使用一个通用权限标记，就让现有敞口无人管理。记录每种状态下哪些操作仍可用，并用待处理订单和未平仓位测试这些政策。

预测市场机器人 API：为 AI 工具提供有限能力

AI 工具可以读取获准合约数据，或提出有边界的策略变更，而无需获得通用执行能力。其模式应描述允许字段，并拒绝范围外内容。工具输出是向应用发出的请求，不是高于用户限制或账户权限的指令。

将检索到的市场文本与可信工具规则分开。合约描述、新闻页面或聊天消息可能包含试图引导助手改变方向的文字。这些文字仍然是数据。即使模型被说服去请求禁止操作，应用也应执行范围限制。权限检查不能依赖模型记得保持谨慎。

向工具返回有边界结果。研究助手很少需要完整私人账户历史或原始响应头。提供任务必需的最少字段，并附时间戳和不确定性标签。这减少不必要披露，也使模型证据更容易检查。可选 AI 辅助应能够被移除，而不使核心风险和记账系统失效。

按操作控制资源使用

不同操作成本不同。读取缓存合约条款，不等同于刷新大型市场订单簿或发送付费模型请求。应相应分配预算、并发限制和超时。仅凭通用每分钟请求限制，可能无法反映实际资源负担或操作重要性。

架构支持时，将恢复现有敞口的优先级置于可选工作之上。提供商变慢期间，反复目录刷新不应挤占账户核对。限制队列，并丢弃过时研究请求，而不是在决策窗口早已过去后才处理。向用户显示相应状态，以免暂停研究任务被误认为账户操作失败。

按能力和配置档案记录实测用量，但不记录秘密。这些计数帮助估算基础设施需要，并识别低效轮询。它们还支持明确区分应用市场访问权和外部提供商成本。每个付费套餐包含全部九个市场和不限数量的保存草案，但请求政策仍必须防止每个执行进程独立重复相同的可共享公开读取。

为恢复设计错误

错误响应应有稳定类别、简洁解释，以及足以识别操作的背景。区分验证失败、过时修订、缺少权限、依赖不可用、速率限制和外部结果不确定。这些类别决定调用方应修正输入、刷新状态、等待，还是在重试前核对。

避免直接返回无边界的上游错误。它们可能包含无关私密细节、过大正文，或不适合渲染的文本。标准化诊断，同时保留请求标识和可供支持使用的安全技术证据。用户不应需要披露秘密才能解释哪一阶段失败。

有些操作应保持待处理，而不是返回确定失败。如果连接中断前场所可能已接受订单，正确状态是需要核对的不确定。将其当成简单拒绝命令，可能促成重复操作。机器人 API 应让不确定性成为具有明确恢复路径的显式状态。

让审计记录有用且适度

审计记录应标明谁或什么请求操作、账户范围、政策和草案修订、决策，以及由此产生的外部标识。存储足以重建重要操作的信息，而不保留不必要的个人信息或秘密。可审计性不要求将每个原始请求头复制到永久存储。

使用不可变事件或其他保留有意义历史的设计。后续更新不应抹去某操作最初不确定，或某提议被拒绝的事实。历史背景有助于解释恢复和用户决策。同时，界面可以呈现简洁当前状态，并链接到完整记录。

测试审计数据访问。用户应只能查看获授权检查的账户和记录。所有者诊断需要自己的身份验证和范围，尤其涉及支持消息或账单信息时。只读操作仍可能暴露敏感数据，因此读取权限也值得像命令权限一样有意识地设计。

直接测试控制边界

创建不通过普通 UI、直接调用特权处理器的测试。尝试使用错误配置档案、过时修订、已移除凭证、过期意图和禁止字段发出命令。验证每种情况都在任何外部效果产生前被拒绝。这证明控制是真实边界，而不是对守规界面如何调用它们的假设。

加入重复和并发请求。两次启用请求不应创建重复执行进程，也不应超出共享资金限制。重试不应创建另一个操作，同一幂等键下内容冲突应失败。这些测试覆盖逐个按钮点击测试时容易遗漏的状态转换。

随后在持久保存、外部提交和核对之间中断进程。恢复应从已有记录继续，并在需要时查询官方状态。将最终日志与不中断运行比较。测试应检查操作身份和记账影响，而不只是界面最终是否显示绿色状态。

将 API 连接到易懂界面

UI 应用通俗语言展示命令模型。显示选中了哪个账户、策略是草案还是活动状态、拟议变更影响什么，以及操作为何不可用。一致视觉风格有帮助，但一致性还意味着同一标签在不同配置档案中具有同一运行含义。

Kalshi 预测市场工作区展示账户环境、凭证和策略设置应位于产品何处。这些页面应调用狭窄能力，而不是组装任意特权请求。随后，界面可以保持响应，而主进程或后端负责验证、秘密、持久操作和恢复。

优秀机器人 API 减少每个调用方所需的隐藏知识。它让允许操作容易表达，让禁止操作无法通过方便的通用端点夹带进入，并让不确定结果可见。这是有用自动化和可选 AI 辅助的基础：系统知道请求了什么、为何获准、实际发生了什么，以及还有什么需要解决。

扩展之前审查命令约定

加入新操作之前，写明前提、持久变更、外部效果、响应状态、重试行为和恢复程序。询问现有更窄能力能否满足需要。为方便加入的工具可能成为永久权限边界，因此值得与订单构建器或账户连接器同等谨慎对待。

例如，“调整策略”请求通常可以转化为针对具名草案修订的提议，并使用简短字段允许清单。这种操作比通用设置补丁更容易审核，也不需要实际启用权限。扩大权限应依据具体用例和验收证据，而不是期待未来助手大概需要不受限制的灵活性。

使用选定服务和配置档案文档说明的账户操作。私有凭证、公开数据端点和本地策略控制具有不同作用。将另一个工具连接到流程之前，确认权限和请求范围。这使 API 集成始终绑定预期操作，而不假定获得某项操作访问权就授权所有可能账户变更。

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