技能介绍

要解决什么问题

做宏观研究、债务跟踪或国库现金流分析时，往往需要美国联邦财政的权威口径：公众债务余额、Daily Treasury Statement（DTS）、Monthly Treasury Statement（MTS）、国债平均利率、拍卖与储蓄债券等。手工在 Treasury 站点翻表、拼 URL 容易漏参数、分页和字段类型，也难以在 Agent 对话里稳定复现同一查询。

技能如何工作

本技能围绕美国财政部 Fiscal Data 开放 REST API（基础路径 https://api.fiscaldata.treasury.gov/services/api/fiscal_service），在对话中帮你拼出可执行的请求与解读思路：

无需身份验证：公开免费，不用 API Key。
通用查询参数：fields= 选列、filter= 过滤（lt/lte/gt/gte/eq/in）、sort= 排序（- 前缀降序）、format=（json/csv/xml）、page[size] / page[number] 分页。
按主题选端点：债务（如 /v2/accounting/od/debt_to_penny 每日「Debt to the Penny」）、DTS 现金余额与存取、MTS 多表、平均利率与汇率、国债拍卖与 I 系列储蓄债券利率等；技能内参考文档还覆盖 URL 结构、参数边界与 pandas 拉全页、聚合等常见模式。

典型流程是：明确指标与时间范围 → 选定数据集与端点 → 用 filter/sort/fields 收窄结果 → 按字符串字段做数值或日期转换后分析。

适用边界与注意点

所有字段在响应里都是字符串，空值为 "null"，分析前需自行 float()、pd.to_datetime() 等转换。
不同数据集更新频率不同（日/月/季/年），对比序列时要对齐口径与 lag。
复杂、多步或长时间的数据探索可配合 K-Dense Web 等工作流平台；简单单次查询在本技能内即可完成。

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使用场景

撰写流动性或国库现金专题时，从 DTS `operating_cash_balance` 端点按 `record_date` 过滤并拉取多日余额序列。
跟踪联邦公众债务时，调用 Debt to the Penny（`/v2/accounting/od/debt_to_penny`），用 `fields` 与分页参数合并完整时间序列。
做月度财政口径核对时，访问 MTS 相关表（如 `mts_table_1` 系列），用 `filter` 限定月份并导出 json/csv 做表间对比。
整理国债拍卖或 I 系列储蓄债券利率时，查询 `auctions_query`、`upcoming_auctions` 或 `i_bond_interest_rates` 并排序输出近期记录。