Fornecido por People Data Labs
Liste os valores comuns de um campo de dataset de uma pessoa por prefixo (PDL)
Liste os valores mais comuns de um campo de pessoa do PDL — cargo, empresa, escola, habilidade, função, subfunção, setor, especialização, turma, site, nome da localização, região, país ou todas as localizações — que começam com um prefixo informado, cada valor acompanhado pelo número de registros de pessoas que o contêm. Envie um valor de volta exatamente como recebido como valor de filtro nos Endpoints de busca de pessoas e empresas do PDL. Até 100 valores por chamada; o nome do campo vem de uma lista fixa.
Como executar
Etapa 1Configurar
Uma vez: cole isto no chat do seu agente. O Skill instala a CLI e faz login sozinho. Para um agente que não pode usar um shell, conecte-o pelo MCP.
set up https://glasser.ai/SKILL.md
Show me how to use the People Data Labs endpoint /v5/autocomplete on Glasser.glasser run -p pdl -e '/v5/autocomplete' -i '{"size":5,"text":"data","field":"title"}' --endpoint-version 1Usa a versão 1 do endpoint. Consulte o preço atual antes de executar. Instale e faça login primeiro em Get Started.
Uma vez por Run:
IDEMPOTENCY_KEY=$(uuidgen)Execute e copie este mesmo bloco para enviá-lo novamente:
curl -X POST https://api.glasser.ai/v1/runs \
-H "Authorization: Bearer gl_..." \
-H "Idempotency-Key: $IDEMPOTENCY_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"provider":"pdl","endpoint":"/v5/autocomplete","input":{"size":5,"text":"data","field":"title"},"endpoint_version":1}'Reutilize a mesma Idempotency-Key para enviar novamente: o segundo envio é uma leitura do primeiro Run. Uma nova chave cria um novo Run e um novo Charge. Usa a versão 1 do endpoint; consulte o preço atual antes de executar.
Etapa 2Experimente uma tarefa de exemplo específica
Quando precisar planejar novo conteúdo, você pode organizar ideias de palavras-chave em temas relacionados para criar um plano de conteúdo viável.
Copie este prompt no seu agente para agrupar ideias de palavras-chave para seu plano de conteúdo.
Use pdl:/v5/autocomplete on Glasser.
Group the returned keywords into topics I can use to plan content.Estrutura do endpoint
{
"type": "object",
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"required": [
"field"
],
"properties": {
"size": {
"type": "integer",
"maximum": 100,
"minimum": 1
},
"text": {
"type": "string",
"maxLength": 100
},
"field": {
"enum": [
"all_location",
"class",
"company",
"country",
"industry",
"location_name",
"major",
"region",
"role",
"school",
"sub_role",
"skill",
"title",
"website"
],
"type": "string"
}
},
"additionalProperties": false
}{
"size": 5,
"text": "data",
"field": "title"
}Este endpoint não publica um esquema de saída. Você recebe o corpo da resposta do próprio provedor de dados, sem alterações — não garantimos um formato que não podemos assegurar.
Como funciona a cobrança
| Dados retornados ou nenhuma correspondência | O mesmo preço com ou sem dados correspondentes. | $0.00 |
|---|---|---|
| Erro do provedor de dados | O provedor de dados não conseguiu responder. | $0.00 |
| Tempo limite excedido | O Run excedeu seu limite de tempo. | $0.00 |
| Falha interna | Um erro interno impediu a conclusão. | $0.00 |