一篇 r/buildinpublic 帖子推出了 Olivepress（一种使用 FRED/FMP 的类似于 Perplexity 的股票工具）。这就是秘诀——固定您的垂直领域的权威来源，用 Scavio 填补 SERP/社交空白，以图表+引用的段落的形式输出。
前置条件
- 拥有3-7个权威数据源的垂直行业
- Scavio API 密钥
- 法学硕士 API 密钥
- 图表库
操作指南
步骤 1: 按垂直方向固定源列表
纪律=信任。
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// Finance: FRED, FMP, SEC EDGAR
// Real estate: HUD, FRED housing, county assessors
// Healthcare: NIH PubMed, CMS, FDA步骤 2: 每个源构建一个结构化查询层
每个源的 API。
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// FRED API: macro series
// FMP API: equity fundamentals
// SEC EDGAR: filings
// Each call = typed JSON.步骤 3: 将 Scavio 用于社交/SERP 层
人们在说什么？
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// 'site:reddit.com r/stocks TICKER 2026'
// 'TICKER earnings 2026 site:wsj.com OR site:reuters.com'
// AI Overview lookup for 'is TICKER a buy 2026'步骤 4: LLM 撰写：将引用固定到带有源标记的 JSON
没有“我认为”；仅引用了主张。
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// LLM: 'Answer using ONLY the sources below. Every claim ends with [N].'
// Sources: [{ idx: 1, source: 'FRED', data }, { idx: 2, source: 'Reddit', data }]步骤 5: 将图表呈现为本机工具调用
完善的输出 > 原始 JSON。
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// Define chart-render tools: { type: 'line', data, x_label, y_label, title }
// Render with Recharts/Plotly server- or client-side.步骤 6: 针对对来源持怀疑态度的审稿人进行验证
启动前进行健全性检查。
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// 20 random output queries. Verify each claim against the source it cites.Python 示例
Python
# Per-product-month MVP: Scavio $30 + LLM ~$50 + ~$5-15 source feeds = under $100/mo.JavaScript 示例
JavaScript
// Same in TS / Next.js.预期输出
JSON
A vertical mini-Perplexity that pins to authoritative sources, fills the social/SERP gap via Scavio, and outputs charts + cited paragraphs.