SimpleFunctions — AI原生的预测市场运行时，服务于Kalshi与Polymarket。包含论点追踪、边缘扫描、仓位监控及通过C接口的交易执行。
本地化预测市场运行时间
功能概述
本地化预测市场运行时间是一项面向实际任务的技能，主要用于跟踪这些功能,扫描Kalshi和Polymarket的定价错误的合同, 监测位置和贸易—— 全部通过为源建的单一CLI。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
SimpleFunctions
面向 AI 的预测市场运行时。跟踪论点（theses）、扫描 Kalshi 和 Polymarket 上定价错误的合约、监控持仓、执行交易——全部通过一个专为智能体（agents）构建的统一 CLI 完成。
安装与配置
npm install -g @spfunctions/cli sf setup # 交互式配置向导
需注册 SimpleFunctions 账户（免费套餐可在 simplefunctions.dev 获取）。
核心命令
论点（Thesis）管理
# 列出所有论点 sf list # 创建新论点 sf create "美联储将在 2025 年第二季度降息 50 个基点" # 获取论点上下文（智能体调用的主要命令） sf context# 向论点队列注入信号 sf signal "CPI 数据高于预期" # 触发深度评估 sf evaluate
市场扫描
# 扫描 Kalshi 中匹配查询条件的合约（无需认证） sf scan "油价" # 所有论点中最具优势的交易机会 —— 当前最值得交易的方向 sf edges # 浏览公开论点 sf explore
持仓与交易
# 显示 Kalshi 持仓，并叠加对应论点的优势分析（edge overlay） sf positions # 显示挂单（resting orders） sf orders # 账户余额 sf balance # 已结算合约及其盈亏（P&L） sf settlements
仪表盘
# 终端内投资组合仪表盘 sf dashboard
即将发生的事件
# Kalshi 日历事件 sf milestones # 市场分布预测（含历史 P50 / P75 / P90 分位数） sf forecast
Telegram 提醒（面向人工用户）
配置 Telegram 监控，使 SimpleFunctions 可将置信度变化与提醒推送至你的手机：
sf telegram --token YOUR_BOTFATHER_TOKEN
随后在 Telegram 中发送 /start，机器人将自动识别你关注的论点。
API 密钥
SF_API_KEY— SimpleFunctions API token（来自 simplefunctions.dev）KALSHI_API_KEY_ID+KALSHI_PRIVATE_KEY_PATH— 用于获取持仓与挂单数据
可通过环境变量或 sf setup 设置。
注意事项
- 所有命令均支持
--json参数，适用于脚本化或智能体调用场景 sf agent启动交互式自然语言模式sf scan和sf explore无需身份认证- 免费套餐包含 1500 万 token；超出后按 token 计费
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