“问题清晰。我将联系对方获取明确技术参数。你可先基于文档已有信息及最保守假设（如历史数据需按月分批、实时数据需主动轮询）进行初步架构设计，但涉及具体分页逻辑、轮询频率、字段处理逻辑的部分暂留为待定，待澄清后实现。”
贝西克通过邮件联系了该API服务商的客户成功经理，转述了林衍的四个问题，要求对方技术团队给予书面、明确的答复。邮件措辞直接，没有寒暄。
两天后，回复来了。客户成功经理的邮件避实就虚：“尊敬的客户，感谢您的咨询。我们的API接口设计充分考虑了易用性和性能。关于历史数据获取，我们建议根据实际数据量进行合理分批调用以确保稳定性。实时数据更新迅速，能够满足大部分业务场景。核心字段的计算均基于成熟算法，结果可靠。调用额度的使用情况可以在控制台查看。如您在集成中遇到具体困难，欢迎随时联系我们，我们也提供专业的付费技术集成服务。”
这封邮件没有回答任何一个具体问题。贝西克将邮件转发到任务卡下，并评论：“回复无效，未提供任何可操作信息。我已从其官网找到技术支持邮箱。请将你的问题列表进一步精简、格式化，确保每个问题都能用是/否或具体数值/规则来回答。重新发送至技术支持邮箱，并抄送我。同时，在代码中为所有依赖这些模糊参数的模块添加清晰的TODO注释和可配置项。”
林衍将问题重新组织，变成了一份更像技术问卷的列表：
“致技术支持团队，
我方正集成贵方API，遇到以下具体技术参数问题，恳请明确答复，以便完成开发：
1. 历史数据查询接口，单次请求支持的最大时间范围天数是多少？（请给出具体数字，例如：30天、90天、或无硬性限制但建议不超过X天）
2. 若需分批获取，贵方推荐的分批策略是什么？（例如：按自然月、按固定天数如30天、或按数据量如每批1万条）
3. 实时数据从产生到可通过API获取的典型延迟是多少？（请给出P95或P99延迟值，例如：5分钟内、15分钟内）
4. ‘industry_rank’字段的计算算法是否有版本号？历史数据是否会因算法版本更新而重新计算或标记版本？
5. 调用额度消耗规则：历史数据拉取接口，单次请求的额度消耗是否与返回的记录数相关？如相关，具体计算公式是什么？（例如：每100条记录计1次调用，
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