本文介绍了如何调用通义千问AI模型的API。首先需要获取API密钥（格式为"sk-xxxx"），然后在项目中创建.env文件配置密钥。示例代码展示了两种使用方式：1)通过dotenv加载环境变量测试配置；2)调用qwen-plus模型进行对话交互。代码包含异常处理，并提供了模型列表和错误码的参考文档链接。运行程序后即可获得AI模型的响应结果。

本文介绍了使用token连接迅投行情数据库的方法：首先在迅投知识库获取接口token，然后安装xtquant依赖库，通过固定代码模板建立行情连接并保持运行状态。连接成功后，可在新文件中调用xtdata模块获取指定股票的历史行情数据，演示了下载和读取日K线数据的具体操作流程。整个过程需注意保持连接文件持续运行，且数据日期格式需严格遵循YYYYMMDD。

本文介绍了使用Python异步执行扣子AI工作流的三步骤：1)异步执行获取execute_id；2)检查execute_status是否为"Success"；3)成功后输出结果。提供了完整示例代码，包括异步执行(run_coze_ai)、结果查询(run_coze_workflow_history)和主流程(main)三个函数实现，展示了如何通过API令牌和工作流ID启动工作流

本文介绍了使用迅投投研平台进行实盘交易代码开发的方法。作者推荐使用本地Python环境配合xtquant包开发，而非依赖迅投客户端的内置Python，以便在Pycharm中调试。文章详细说明了如何通过xtquant连接本地Python与迅投终端，包括初始化配置、交易环境设置和异步下单操作。其中重点介绍了MyXtQuantTraderCallback回调类的使用，以及order_stock_asyn

本文介绍了如何通过API接入扣子(Coze)平台的工作流服务。主要内容包括：1)安装cozepy库(pip install cozepy)；2)在平台申请个人访问令牌Token；3)提供Python调用示例代码，包含创建API连接和执行工作流的实现方法，并展示了一个写文章工作流的具体调用示例。文中还提供了官方API文档的参考链接，帮助开发者快速上手使用扣子平台的工作流API服务。

该文介绍了解决Coze AI API调用问题的方案。作者参考GitHub示例代码，封装了一个异步执行Coze工作流的功能函数，并指出报错原因是参数类型不匹配——配置文件读取的workflow_id是整数类型，而API要求字符串类型。通过强制类型转换解决了这个问题，并提供了调试日志记录执行ID。

通过提示词工程优化提示词，博主依旧借助扣子这个平台对提示词做升华

通过一个示例程序，将一个python程序变成能够在扣子中使用的一个插件

报错可能是：也可能是：解决方法步骤1. 降低matplotlib的版本：步骤2. 修改绘图的代码为：问题解析这是个BUG…

本文介绍了如何调用通义千问AI模型的API。首先需要获取API密钥（格式为"sk-xxxx"），然后在项目中创建.env文件配置密钥。示例代码展示了两种使用方式：1)通过dotenv加载环境变量测试配置；2)调用qwen-plus模型进行对话交互。代码包含异常处理，并提供了模型列表和错误码的参考文档链接。运行程序后即可获得AI模型的响应结果。