# 启动提示词

把下面的提示词粘贴给能访问 Metix AI Platform 的 agent：装了 [metix-skills](https://github.com/MetixAI-Official/metix-skills)、连了 MCP 服务，或者设置了 `METIX_KEY` 能直接调 REST。完整跑一遍约 80 到 95 API Credits：计数约 68，其余是三次核对匹配的小量读取。超过 110 之前会停下来问。

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用 Metix AI Platform 回答一个问题：在美国，哪些地方、哪些公司在招人建设和运营数据中心？只通过公开的 Platform（REST 地址 https://mira-api.metix.ai、MCP 服务或 metix-skills）工作，key 放在 METIX_KEY，绝不打印 key。

1. 先读再查。调用 GET /contract（免费），只用 querySpecByEntity.job 里的字段。size 为 1 的计数花 1 API Credit；读取记录每 5 条花 1 API Credit。开始和结束时用 GET /auth/key/status（免费）查余额，运行超过 110 API Credits 之前停下来问。

2. 范围。标题匹配 "data center" 的美国在招岗位。读 25 个标题，确认它们是数据中心岗位。

3. 按州计数。最大的 30 个州各计一次，其余所有州（不在列表中）合计一次。全国总数就是它们的和；不要依赖单个总数，它可能是分档的。

4. 按雇主计数。company.name 按记录里的写法精确匹配；读几条记录弄清写法（Amazon 用两个名字发岗位）。给出每家雇主占全国总数的比例，以及 Amazon 在最大两个州的数量。

5. 按岗位计数。标题里每个词计一次：technician、manager、engineer、construction、operations、mechanical、security。一个标题可以含多个词，说明各行有重叠。

6. 技术工种。统计美国电工（标题 "electrician"）和施工管理岗位（标题 "construction manager"、"superintendent" 或 "project engineer"），再统计其中描述提到数据中心（"data center"、"datacenter" 或 "data centre"）的数量。两组各读 30 条，核对提到数据中心是不是在讲数据中心的工作，而不是行业列表里的一项，报告有多少是。

7. 清洗。重复发布和多城市发布不合并；说明这些数字衡量的是招聘活跃度，不是职位数。

8. 输出。写 data/states.json、employers.json、roles.json 和 trades.json，包含 "unit": "jobs"、快照日期、每行的数量和占比。把前后余额差作为成本报告。

9. 图表。各州按占全国总数的比例画条形，最大的高亮，其他州放最后。雇主和岗位按占全国总数的比例。技术工种按每组中提到数据中心的比例。

10. 局限。主体范围只看标题。只是一天的截面，不是趋势：在招岗位偏向近期，发布日期说明不了增长。
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## 怎么改成你自己的问题

| 要改的 | 改哪里 | 例如 |
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| 行业 | 第 2 步 | "semiconductor"、"battery"、"wind" |
| 技术工种 | 第 6 步 | "HVAC"、"pipefitter"、"lineman" |
| 拆分方式 | 第 3 步 | 某个州内的城市，或都市区 |

## 运行前先问清楚

1. 用哪个头衔，它会不会有别的意思？
2. 按州、按城市，还是按雇主？