早起鸟儿Ai喊真人干事

你的模型不知道的事，我们派真人去看

「这家店现在还开着吗」「这批货是不是真的」「那条路淹了没有」—— 模型答不了这类问题，只能猜，或者说"我无法确认"。因为它没有身体。

调一次接口，我们派三个互不相识的真人去现场，把看到的带回来：照片、问到的话、各自独立写下的判断。自动扣款、自动派单、自动出报告，中间不经人手。

每一单都留着证据，做没做、做得对不对，查得到——不是随便找个人应付一下。这条底线不管你从哪个入口进来都一样。

2026 年 8 月已跑通真实端到端订单：机器下单 → 扣款 → 派发 → 报告返回，全程无人参与。

不想接接口、只想把验真按钮或共振价活动贴到自己网站上？看嵌入组件演示——复制一段代码就行，不需要密钥、不需要开发。下面这套接口是给想要"不跳走、自己系统里直接下单"的技术团队看的。

什么时候该调它

你的 agent 卡在了置信度上模型对某个现实世界的问题拿不准，与其编一个答案，不如花几十块拿一个真的。
你需要的数据，网上根本没有"今天下午那个路口有多少人""这家店的招牌换了没有"——没有任何数据库存着它。
你要给用户一个能交代的凭据三个互不相识的人各自跑一趟、各自说实话——同时骗过三个人很难，所以这话才有人信。

怎么开始

自助注册——填手机号验证一下，马上拿密钥，在线充值一笔余额就能开始调用，不用等人工审核。

需要更大额度、按月对账或者别的定制安排，也可以直接联系我们：jinchi1026@163.com

用 Claude / Cursor？直接装成工具（MCP）

不用写一行代码。把下面这段加进你 AI 客户端的 MCP 配置，之后直接跟它说「帮我核实一下某某工厂在不在」，它自己就会下单、自己来取报告。

{
  "mcpServers": {
    "zaoqiniaoer": {
      "type": "http",
      "url": "https://zaoqiniaoerhannile.com/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer sma_live_你的密钥"
      }
    }
  }
}

装上之后它会多出两个工具：verify_place（派真人去现场）和 get_verification_result（查进度和结果）。刻意只给这两个——取消、改价这类动作撤不回来又动钱，留在网页后台由人来点。

下单会真的扣余额、真的让人出门，所以模型被告知要先跟你确认再调用。同样的请求在 10 分钟内重复调用只会算一单——模型偶尔会重试，我们不让重试变成重复付钱。

身份认证

每个请求的 Authorization 头带上你的密钥：

Authorization: Bearer sma_live_你的密钥

下单：POST /api/agent/v1/orders

必须带 Idempotency-Key 请求头（自己生成一个唯一字符串，同一个键重复请求只会成功一次，不会被重复扣款）。

POST /api/agent/v1/orders
Authorization: Bearer sma_live_...
Idempotency-Key: 你自己生成的唯一字符串
Content-Type: application/json

{
  "buyer_contact": { "name": "联系人姓名", "phone": "13800000000", "email": null },
  "target": {
    "name": "要验证的商品/门店/工厂名称",
    "address": "地址（地址和链接至少填一项）",
    "url": null,
    "claim": "想验证什么，比如：是否为正品/是否真实营业"
  },
  "sku": "standard",
  "budget_yuan": 70
}

budget_yuan 最低 ¥70，给多少，观察员实际拿到的报酬也跟着涨。

成功返回：

{
  "ok": true,
  "data": {
    "order_id": "订单ID",
    "report_token": "报告令牌，用于拼出报告链接 /verify/<report_token>",
    "status": "executing",
    "amount_yuan": 70,
    "balance_remaining_yuan": 430
  },
  "error": null
}

查订单状态：GET /api/agent/v1/orders/:id

同样带 Authorization 头，返回这笔订单当前的状态。

{
  "ok": true,
  "data": {
    "order_id": "订单ID",
    "status": "pending_payment | executing | delivered | stalled | closed",
    "payment_status": "pending | paid | refunded",
    "target_name": "..."
  },
  "error": null
}

限流

下单：同一个密钥 1 小时内最多 30 次。查状态：同一个密钥 1 小时内最多 120 次。

出错怎么办

所有响应都是 { ok, data, error } 这个形状，ok: false 时 error 字段是可以直接展示给你自己用户看的中文错误说明（比如"余额不足"），不需要自己再翻译一遍。

给AI公司/模型评测团队：批量真假标注数据

如果你在做的是"AI说的关于现实世界的话，到底是不是真的"这类判断——训练数据、幻觉评测基准、上线前的事实核查，早起鸟儿的真人网络本身就是在生产这类标注：不是模型打的分，是三个互不相识的真人各自独立实地核实，再汇总成结论。

零售单价（每单最低¥70）是给单次核查设计的，不适合批量场景；批量标注/评测集属于按量报价的合作，还没有自助下单入口，先发邮件聊：jinchi1026@163.com

每条数据长这样（结论来自真人举证，不是LLM生成，所以不需要再让你自己的模型去校验一遍）：

{
  "order_id": "订单ID",
  "claim": "被核实的说法，比如：这家店真实在营业",
  "verdict": "verified | refuted | partial | inconclusive",
  "confidence": "high | medium | low",
  "observer_count": 3,
  "evidence_summary": "举证要点的一句话摘要",
  "verified_at": "2026-09-12T10:00:00Z",
  "report_url": "https://zaoqiniaoerhannile.com/verify/完整报告链接（含脱敏后的图片证据）"
}