分析 API（Enterprise SaaS）

概述

Devin Desktop 提供用于自定义分析的 API。您可以查询自动补全、聊天和命令相关的数据，并使用多种筛选、分组和聚合方式。我们所有示例均使用 curl；随后可将其转换为其他语言中的 HTTP 请求。

分析 API 适用于 Enterprise 套餐

用户数据分析 API 规范

可使用以下命令获取 Teams 页面中 Users 表的数据：

curl -X POST --header "Content-Type: application/json" \
--data '{
  "service_key": "<SERVICE_KEY>",
  "group_name": "<GROUP_NAME>",
  "start_timestamp": "<START_TIMESTAMP>",
  "end_timestamp": "<END_TIMESTAMP>"
}' \
https://server.codeium.com/api/v1/UserPageAnalytics

SERVICE_KEY：服务密钥——Admin 用户可在设置页面的服务密钥部分创建该密钥。该服务密钥的 role 必须具有 “Teams Read-only” 权限。 GROUP_NAME：要筛选的组名称。此字段为可选。 START_TIMESTAMP/END_TIMESTAMP：RFC 3339 格式的时间戳，例如 2023-01-01T00:00:00Z

示例输出

{
  "userTableStats": [
    {
      "name": "Alice",
      "email": "alice@cognition.ai",
      "lastUpdateTime": "2024-10-10T22:56:10.771591Z",
      "apiKey": "aaaaaaaa-aaaa-aaaa-aaaa-aaaaaaaaaaaa",
      "activeDays": 178,
      "teamStatus": "USER_TEAM_STATUS_APPROVED"
    },
    {
      "name": "Bob",
      "email": "bob@cognition.ai",
      "lastUpdateTime": "2024-10-10T18:11:23.980237Z",
      "apiKey": "bbbbbbbb-bbbb-bbbb-bbbb-bbbbbbbbbbbb",
      "activeDays": 462,
      "teamStatus": "USER_TEAM_STATUS_APPROVED"
    },
    {
      "name": "Charlie",
      "email": "charlie@cognition.ai",
      "lastUpdateTime": "2024-10-10T16:43:46.117870Z",
      "apiKey": "cccccccc-cccc-cccc-cccc-cccccccccccc",
      "activeDays": 237,
      "teamStatus": "USER_TEAM_STATUS_PENDING"
    }
  ]
}

Cascade 分析 API 规范

analytics 页面上显示的 Cascade 相关数据可通过 API 查询。

curl -X POST --header "Content-Type: application/json" \
--data '{
  "service_key": "<SERVICE_KEY>",
  "group_name": "<GROUP_NAME>",
  "start_timestamp": "<START_TIMESTAMP>",
  "end_timestamp": "<END_TIMESTAMP>",
  "emails": ["<EMAIL>","<EMAIL>,..."],
  "ide_types": ["<IDE_TYPE>","<IDE_TYPE>,..."],
  "query_requests": [
   {
    "<CASCADE_DATA_SOURCE>": {}
   }
  ]
}' \
https://server.codeium.com/api/v1/CascadeAnalytics

SERVICE_KEY：服务密钥——Admin 用户可以在团队设置中创建新的密钥 GROUP_NAME：要筛选的组名称。此字段为可选。如果设置了 emails，则不能设置此字段。 START_TIMESTAMP/END_TIMESTAMP：RFC 3339 格式的时间戳，例如 2023-01-01T00:00:00Z EMAILS：要筛选的电子邮件列表。此字段为可选。如果设置了 group_name，则不能设置此字段。 IDE_TYPES：要筛选的 IDE 类型列表。此字段为可选。可能的值如下所述。 QUERY_REQUESTS：要发起的查询请求列表。此字段为必填。CASCADE_DATA_SOURCE 的可能值如下所述。

查询示例

curl -X POST --header "Content-Type: application/json" \
--data '{
  "service_key": "my_random_test_key",
  "group_name": "my_group_name",
  "start_timestamp": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "end_timestamp": "2025-01-02T00:00:00Z",
  "emails": ["my_email@cognition.ai", "my_email2@cognition.ai"],
  "ide_types": ["editor"],
  "query_requests": [
   {
    "cascade_lines": {}
   },
   {
    "cascade_runs": {}
   }
  ]
}' \
https://server.codeium.com/api/v1/CascadeAnalytics

IDE 类型

我们按 IDE 类型对 cascade 数据进行分类。如果查询中不包含 ide_types 字段，则会返回所有类型的数据。如果你只想查询某一种 IDE 的数据，可以使用以下任一选项：

“editor” 表示 Devin Desktop Editor
“jetbrains” 表示 JetBrains 插件
“cli” 表示 Devin CLI

按 Devin CLI ("cli") 筛选时，只有 cascade_runs 会返回数据。Devin CLI 不支持 cascade_lines 和 cascade_tool_usage 数据源，因此会返回空结果。

Cascade 数据源

CASCADE_DATA_SOURCE 有以下三种可能的取值

来源：cascade_lines

使用 cascade_lines 查询按天统计的建议和已接受的 cascade lines 数据。示例输出：

{
  "queryResults": [
    {
      "cascadeLines": {
        "cascadeLines": [
          {
            "day": "2025-05-01T00:00:00Z",
            "linesSuggested": "206",
            "linesAccepted": "157"
          },
          {
            "day": "2025-05-02T00:00:00Z",
            "linesSuggested": "16"
          },
          {
            "day": "2025-05-03T00:00:00Z",
            "linesSuggested": "169",
            "linesAccepted": "168"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

linesSuggested：给定日期内建议的代码行数。 linesAccepted：给定日期内采纳的代码行数。

来源：cascade_runs

使用 cascade_runs 查询模型用量、credit 消耗和模式相关数据。示例输出：

{
  "queryResults": [
    {
      "cascadeRuns": {
        "cascadeRuns": [
          {
            "day": "2025-05-01T00:00:00Z",
            "model": "Claude 3.7 Sonnet (Thinking)",
            "mode": "CONVERSATIONAL_PLANNER_MODE_DEFAULT",
            "messagesSent": "1",
            "cascadeId": "0d35c1f7-0a85-41d0-ac96-a04cd2d64444"
          },
          {
            "day": "2025-05-01T00:00:00Z",
            "model": "SWE-1",
            "mode": "UNKNOWN",
            "promptsUsed": "125",
            "cascadeId": "0d35c1f7-0a85-41d0-ac96-a04cd2d64444"
          },
          {
            "day": "2025-05-01T00:00:00Z",
            "model": "GPT-4.1 (promo)",
            "mode": "CONVERSATIONAL_PLANNER_MODE_DEFAULT",
            "messagesSent": "5",
            "cascadeId": "1f450ba3-06aa-4ba5-9e12-d3b98c2d33d3"
          },
        ]
      }
    }
  ]
}

day: 运行日期。 model: 该消息使用的模型。 mode: 运行模式。可以是 CONVERSATIONAL_PLANNER_MODE_DEFAULT (写模式) 、CONVERSATIONAL_PLANNER_MODE_READ_ONLY (只读模式) 、CONVERSATIONAL_PLANNER_MODE_NO_TOOL (旧版模式) 或 UNKNOWN 之一。 messagesSent: 已发送的消息数。 cascadeId: 运行的 ID。此 id 可用于了解已启动了多少个不同的会话 (而不是用户发送了多少次消息) 。 promptsUsed: 已使用的 credits 数量。该值以分为单位返回。例如，0.25 credits 会返回为 25，而 1 credit 会返回为 100。 api 返回的数据是原始格式，因此可能会出现 “UNKNOWN” 值。如果你将此数据源用于你自己的指标，建议按你关注的具体指标进行聚合 (例如，汇总 promptsUsed 字段以了解用户用量规律，汇总 messagesSent 以了解用户参与度等) ，因为 mode 和 prompt 数据可能会分散在多个条目中。

来源：cascade_tool_usage

使用 cascade_tool_usage 查询工具用量数据。请注意，返回结果是所提供时间段内工具使用情况的汇总计数。示例输出：

{
  "queryResults": [
    {
      "cascadeToolUsage": {
        "cascadeToolUsage": [
          {
            "tool": "CODE_ACTION",
            "count": "15"
          },
          {
            "tool": "LIST_DIRECTORY",
            "count": "20"
          },
          {
            "tool": "MCP_TOOL",
            "count": "12"
          },
          {
            "tool": "MEMORY",
            "count": "4"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

tool: 该消息使用的工具。 count: 该工具的使用次数。以下是返回的枚举值及其在 UI 中显示的易读名称映射：

CODE_ACTION: ‘代码编辑’
VIEW_FILE: ‘查看文件’
RUN_COMMAND: ‘运行命令’
FIND: ‘查找工具’
GREP_SEARCH: ‘Grep 搜索’
VIEW_FILE_OUTLINE: ‘查看文件大纲’
MQUERY: ‘Riptide’
LIST_DIRECTORY: ‘列出目录’
MCP_TOOL: ‘MCP 工具’
PROPOSE_CODE: ‘建议代码’
SEARCH_WEB: ‘搜索 Web’
MEMORY: ‘记忆’
PROXY_WEB_SERVER: ‘Browser 预览’
DEPLOY_WEB_APP: ‘部署 Web 应用’

自定义分析 API 规范

某些数据源支持通过自定义分析 API 执行自定义查询。 选择、筛选、聚合和排序的完整结构定义位于下一节，并以 JSON 格式提供。三个数据源各自的示例查询以及查询调试提示将在文档末尾给出。

curl -X POST --header "Content-Type: application/json" \
--data '{
  "service_key": "<SERVICE_KEY>",
  "group_name": "<GROUP_NAME>",
  "query_requests": [
    {
      "data_source": "QUERY_DATA_SOURCE_<DATA_SOURCE>",
      "selections": [
        <LIST OF SELECTIONS>
      ],
      "filters": [
        <LIST OF FILTERS>
      ],
      "aggregations": [
        <LIST OF AGGREGATIONS>
      ],
    }
  ]
}' \
https://server.codeium.com/api/v1/Analytics

DATA_SOURCE：根据你要查找的是自动补全、聊天、Command、PCW 还是 Cascade 数据，选择 USER_DATA、CHAT_DATA、COMMAND_DATA、PCW_DATA 或 CASCADE_DATA 之一。 SERVICE_KEY：服务密钥——Admin 用户可以在团队设置中创建新的服务密钥。该服务密钥的角色必须具有 “Analytics Read” 权限。 GROUP_NAME：要筛选的组名称。此字段可选。

架构

选择项

选择项为必填项。每个选择项都对应一个要查询的值。

{
  "field": "<FIELD_NAME>",
  "name": "<NAME>",
  "aggregation_function": "QUERY_AGGREGATION_<AGGREGATION_FUNCTION>"
}

FIELD_NAME：你要查询的字段。请参阅下方的“可用字段”部分。 NAME：字段的别名。如果未指定，则默认为 <AGGREGATION_FUNCTION>_<FIELD_NAME> 的小写形式，例如 sum_num_acceptances。必须与所有其他字段名和聚合名称区分开。 AGGREGATION_FUNCTION：应为 UNSPECIFIED、COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN 之一。如果未提供 “aggregation_function”，则默认为 UNSPECIFIED。

过滤器

过滤器用于缩小数据范围，使其仅包含满足特定条件的元素。该项为可选。

{
  "name": "<NAME>",
  "value": "<VALUE>",
  "filter": "QUERY_FILTER_<FILTER>"
}

NAME：你要筛选的字段名称。如果筛选项与某个 Selection/Aggregation 相同，则该值必须与该字段/聚合的名称一致。 VALUE：要比较的值。 FILTER：EQUAL、NOT_EQUAL、GREATER_THAN、LESS_THAN、GE (大于或等于) 、LE (小于或等于) 之一。

聚合

聚合用于根据指定条件将数据分组。此项为可选。

{
  "field": <FIELD_NAME>,
  "name": <NAME>
}

FIELD_NAME：你要查询的字段。请参阅“可用字段”部分。 NAME：该字段的别名。必须与所有其他字段名和聚合名称区分开。

可用字段

用户数据

来自 USER_DATA 数据源的所有数据都会按用户、按小时聚合。注意：PCW (代码编写百分比) 现在有单独的表，不再依赖 user_data 表。

字段名称	描述	有效聚合方式
api_key	用户 API key 的哈希值。	UNSPECIFIED, COUNT
date	自动补全对应的 UTC 日期。	UNSPECIFIED, COUNT
date UTC-x	带时区偏移的自动补全日期。例如，PST 对应为“date UTC-8”。	UNSPECIFIED, COUNT
hour	自动补全对应的 UTC 小时。	UNSPECIFIED, COUNT
language	所使用的编程语言。	UNSPECIFIED, COUNT
ide	所使用的 IDE。	UNSPECIFIED, COUNT
version	扩展/插件 (language-server) 版本，例如 `1.48.x`	UNSPECIFIED, COUNT
num_acceptances	用户接受自动补全的次数。当用户编写一些代码、看到灰色文本并按下 Tab 键时，就会发生这种情况。	SUM, MAX, MIN, AVG
num_lines_accepted	从自动补全中接受的代码行数。	SUM, MAX, MIN, AVG
num_bytes_accepted	从自动补全中接受的字节数。	SUM, MAX, MIN, AVG
distinct_users	去重后的用户数。	UNSPECIFIED, COUNT
distinct_developer_days	去重后的 (用户，日期) 元组数。	UNSPECIFIED, COUNT
distinct_developer_hours	去重后的 (用户，一天中的小时) 元组数。	UNSPECIFIED, COUNT

聊天数据

注意，聊天数据 API 中提供的所有数据都针对聊天模型的响应，而不是用户提出的问题。

Field Name	Description	Valid Aggregations
api_key	用户 API key 的哈希值	UNSPECIFIED, COUNT
model_id	聊天模型的 ID，在部署时设置。	UNSPECIFIED, COUNT
date	聊天响应的 UTC 日期。	UNSPECIFIED, COUNT
date UTC-x	带时区偏移的聊天响应日期。例如，PST 对应 “date UTC-8”。	UNSPECIFIED, COUNT
ide	所使用的 IDE	UNSPECIFIED, COUNT
version	扩展/插件 (language-server) 版本，例如 `1.48.x`	UNSPECIFIED, COUNT
latest_intent_type	模型响应是由代码透镜触发，还是来自常规聊天。常规聊天对应： CHAT_INTENT_GENERIC 而代码透镜对应以下之一： CHAT_INTENT_FUNCTION_EXPLAIN CHAT_INTENT_FUNCTION_DOCSTRING CHAT_INTENT_FUNCTION_REFACTOR CHAT_INTENT_CODE_BLOCK_EXPLAIN CHAT_INTENT_CODE_BLOCK_REFACTOR CHAT_INTENT_PROBLEM_EXPLAIN CHAT_INTENT_FUNCTION_UNIT_TESTS	UNSPECIFIED, COUNT
num_chats_received	从 Devin Desktop 发送给用户的聊天消息数。	SUM, MAX, MIN, AVG
chat_accepted	如果 Devin Desktop 的聊天响应中包含代码块，且点击了 Thumbs up 按钮，则为 True。	SUM, COUNT
chat_inserted_at_cursor	如果 Devin Desktop 的聊天响应中包含代码块，且点击了 “Insert” 按钮，则为 True。	SUM, COUNT
chat_applied	如果 Devin Desktop 的聊天响应中包含代码块，且点击了 “Apply Diff” 按钮，则为 True。	SUM, COUNT
chat_loc_used	如果 Devin Desktop 的聊天响应中包含代码块，且点击了 “Insert”、“Copy” 或 “Apply Diff” 按钮中的任意一个，则表示所使用的代码行数。	SUM, MAX, MIN, AVG

命令数据

请注意，Command Data 数据源包含所有命令，包括被拒绝的命令。可使用 “accepted” 字段筛选出仅已接受的命令。

Field Name	Description	Valid Aggregations
api_key	用户 API key 的哈希值。	UNSPECIFIED, COUNT
date	命令的 UTC 日期。	UNSPECIFIED, COUNT
timestamp	命令的 UTC 时间戳。	UNSPECIFIED, COUNT
language	所使用的编程语言。	UNSPECIFIED, COUNT
ide	当时使用的 IDE。	UNSPECIFIED, COUNT
version	扩展/插件 (language-server) 版本，例如 `1.48.x`	UNSPECIFIED, COUNT
command_source	触发该命令的原因。有效值为： COMMAND_REQUEST_SOURCE_LINE_HINT_CODE_LENS COMMAND_REQUEST_SOURCE_DEFAULT COMMAND_REQUEST_SOURCE_RIGHT_CLICK_REFACTOR COMMAND_REQUEST_SOURCE_FUNCTION_CODE_LENS COMMAND_REQUEST_SOURCE_FOLLOWUP COMMAND_REQUEST_SOURCE_CLASS_CODE_LENS COMMAND_REQUEST_SOURCE_PLAN COMMAND_REQUEST_SOURCE_SELECTION_HINT_CODE_LENS COMMAND_REQUEST_SOURCE_DEFAULT 表示常规命令用法。	UNSPECIFIED, COUNT
provider_source	用于确定命令是在生成模式还是编辑模式下触发的。有效值为：PROVIDER_SOURCE_COMMAND_GENERATE PROVIDER_SOURCE_COMMAND_EDIT	UNSPECIFIED, COUNT
lines_added	该命令新增的代码行数。	SUM, MAX, MIN, AVG
lines_removed	该命令删除的代码行数。	SUM, MAX, MIN, AVG
bytes_added	该命令新增的字节数。	SUM, MAX, MIN, AVG
bytes_removed	该命令删除的字节数。	SUM, MAX, MIN, AVG
selection_lines	该命令选中的代码行数。在生成模式下应始终为零。	SUM, MAX, MIN, AVG
selection_bytes	该命令选中的字节数。在生成模式下应始终为零。	SUM, MAX, MIN, AVG
accepted	该命令是否被接受。	SUM, COUNT

PCW 数据

有效选项

字段名称	说明	有效聚合方式
percent_code_written	代码编写占比。计算方式为： (codeium 生成的字节数) / (codeium 生成的字节数 + 用户生成的字节数) 。该指标在单日或单个用户维度上的波动可能较大，因此我们建议按周聚合。	UNSPECIFIED
codeium_bytes	codeium 字节总数，等于 codeium_bytes_by_autocomplete + codeium_bytes_by_command	UNSPECIFIED
user_bytes	用户字节总数	UNSPECIFIED
total_bytes	codeium_bytes + user_bytes	UNSPECIFIED
codeium_bytes_by_autocomplete	通过自动补全生成的 codeium 字节总数	UNSPECIFIED
codeium_bytes_by_command	通过命令生成的 codeium 字节总数	UNSPECIFIED

Cascade Data

Cascade Data 数据源中，每条发送到 Cascade 的消息都会有一个对应条目。

要访问下方列出的所有字段，请确保你使用的是 1.11.2 或更高版本。

Field Name	Description	Valid Aggregations
api_key	用户 API key 的哈希值。	UNSPECIFIED, COUNT
date	命令的 UTC 日期。	UNSPECIFIED, COUNT
prompts_used	发送到 Cascade 的提示所使用的提示积分数量，返回值以积分的百分之一为单位。例如，0.25 积分返回为 25，1 积分返回为 100。	UNSPECIFIED, SUM, AVG, MIN, MAX
flex_credits_used	发送到 Cascade 的提示中，在 prompts_used 总量中使用的附加/共享积分数量，返回值以积分的百分之一为单位。例如，0.25 积分返回为 25，1 积分返回为 100。	UNSPECIFIED, SUM, AVG, MIN, MAX
model	用于发送到 Cascade 的消息的模型。	UNSPECIFIED, COUNT
metadata	一个包含与开发环境相关元数据的对象。当前已填充的字段包括：ideVersion	UNSPECIFIED, COUNT

有效过滤条件


字段名称	说明	示例
api_key	用户 API key 的哈希值。
language	所使用的编程语言。	KOTLIN, GO, JAVA
ide	所使用的 IDE。	jetbrains, vscode
version	扩展/插件 (language-server) 版本，例如 `1.48.x`	1.28.0, 130.0

如需按日期过滤，请使用 start_timestamp 和 end_timestamp，格式应为 RFC 3339 (例如 2023-01-01T00:00:00Z，参见下方示例) 。

示例

用户数据

curl -X POST --header "Content-Type: application/json" \
--data '{
  "service_key": SERVICE_KEY,
  "query_requests": [
    {
      "data_source": "QUERY_DATA_SOURCE_USER_DATA",
      "selections": [
       {
          "field": "num_acceptances",
          "name": "num_acceptances",
          "aggregation_function": "QUERY_AGGREGATION_SUM"
        }
      ],
      "filters": [
        {
          "name": "hour",
          "filter": "QUERY_FILTER_GE",
          "value": "2024-01-01"
        },
        {
          "name": "hour",
          "filter": "QUERY_FILTER_LE",
          "value": "2024-02-01"
        }
      ]
    }
  ]
}' \
https://server.codeium.com/api/v1/Analytics

此查询计算了 2024 年 1 月整个月的总体代码编写百分比。示例响应 (为便于阅读，已格式化为 JSON) ：

{
  "queryResults": [
    {
      "responseItems": [
        {
          "item": {
            "num_acceptances": "125",
            "num_lines_accepted": "863"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

聊天数据

curl -X POST --header "Content-Type: application/json" \
--data '{
  "service_key": SERVICE_KEY,
  "query_requests": [
    {
      "data_source": "QUERY_DATA_SOURCE_CHAT_DATA",
      "selections": [
        {
          "field": "chat_loc_used",
          "name": "chat_loc_used",
          "aggregation_function": "QUERY_AGGREGATION_SUM"
        }
      ],
      "filters": [
        {
          "name": "latest_intent_type",
          "filter": "QUERY_FILTER_EQUAL",
          "value": "CHAT_INTENT_FUNCTION_DOCSTRING"
        }
      ],
      "aggregations": [
        {
          "field": "ide",
          "name": "ide"
        }
      ]
    }
  ]
}' \
https://server.codeium.com/api/v1/Analytics

此查询显示按 IDE 分组的通过 “Generate Docstring” 代码透镜接受的代码行数 (全部时间) 。响应示例：

{
  "queryResults": [
    {
      "responseItems": [
        {
          "item": {
            "chat_loc_used": "74",
            "ide": "jetbrains"
          },
        },
        {
          "item": {
            "chat_loc_used":"41",
            "ide":"vscode"
          },
        }
      ]
    }
  ]
}

命令数据

curl -X POST --header "Content-Type: application/json" \
--data '{
 "service_key": SERVICE_KEY,
  "query_requests": [
    {
      "data_source": "QUERY_DATA_SOURCE_COMMAND_DATA",
     "selections": [
        {
          "field": "lines_added",
          "name": "lines_added",
          "aggregation_function": "QUERY_AGGREGATION_SUM"
        },
        {
          "field": "lines_removed",
          "name": "lines_removed",
          "aggregation_function": "QUERY_AGGREGATION_SUM"
        }
      ],
      "filters": [
        {
          "name": "provider_source",
          "filter": "QUERY_FILTER_EQUAL",
          "value": "PROVIDER_SOURCE_COMMAND_EDIT"
        },
        {
          "name": "accepted",
          "filter": "QUERY_FILTER_EQUAL",
          "value": "true"
        }
      ],
      "aggregations": [
        {
          "field": "language",
          "name": "language"
        }
      ]
    }
  ]
}' \
https://server.codeium.com/api/v1/Analytics

此查询按编程语言分组，统计 edit 命令中新增和删除的行数。示例响应：

{
  "queryResults": [
    {
      "responseItems": [
        {
          "item": {
            "language": "SHELL",
            "lines_added": "5",
            "lines_removed": "3"
          }
        },
        {
          "item": {
            "language": "GO",
            "lines_added": "31",
            "lines_removed": "27"
          }
        },
        {
          "item": {
            "language": "PYTHON",
            "lines_added": "21",
            "lines_removed": "5"
          }
        },
        {
          "item": {
            "language": "UNSPECIFIED",
            "lines_added": "91",
            "lines_removed": "71"
          }
        },
        {
          "item": {
            "language": "STARLARK",
            "lines_added": "13",
            "lines_removed": "1"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

PCW 数据

curl -X POST --header "Content-Type: application/json" \
--data '{
    "service_key": SERVICE_KEY,
    "start_timestamp": "2024-01-01T00:00:00Z",
    "end_timestamp": "2024-12-22T00:00:00Z"
    "query_requests": [
    {
       "data_source": "QUERY_DATA_SOURCE_PCW_DATA",
       "selections": [
          {
             "field": "percent_code_written",
             "name": "percent_code_written"
          },
          {
             "field": "codeium_bytes",
             "name": "codeium_bytes"
          },
          {
             "field": "total_bytes",
             "name": "total_bytes"
          },
          {
             "field": "codeium_bytes_by_autocomplete",
            "name": "codeium_bytes_by_autocomplete"
          },
          {
             "field": "codeium_bytes_by_command",
             "name": "codeium_bytes_by_command"
          }
       ],
     "filters": [
         {
            "filter": "QUERY_FILTER_EQUAL",
            "name": "language",
            "value": "GO"
         }
      ]
    }
  ],
}' \
https: //server.codeium.com/api/v1/Analytics

此查询会返回 PCW (代码编写百分比) 数据，以及按 go 语言筛选后的字节数。响应示例：

{
  "queryResults": [
    {
      "responseItems": [
         {
            "item": {
               "codeium_bytes": "6018",
               "codeium_bytes_by_autocomplete": "4593",
               "codeium_bytes_by_command": "1425",
               "percent_code_written": "0.61",
               "total_bytes": "9900"
             }
         }
     ]
   }
  ]
}

查询调试

从 1.10.0 开始，无效查询会返回错误消息。本节介绍一些常见错误消息、它们的含义，以及如何调试对应的查询。

错误消息	说明
at least one field or aggregation is required	未检测到任何 selection 或 aggregation——请确保查询请求中至少包含一个。
invalid aggregation function for string type field ide: QUERY_AGGREGATION_SUM	某个 selection 使用了无效的聚合函数。在这个例子中，我们尝试对 “ide” 字段使用 SUM，但该字段只支持 COUNT 和 UNSPECIFIED。
invalid query table: QUERY_DATA_SOURCE_UNSPECIFIED	data_source 字段很可能有拼写错误，请再次检查。
all selection fields should have an aggregation function, or none of them should	如果有多个 selection 字段，要么全部都包含 aggregation_function，要么全部都不包含。例如，下面这个 selection 是无效的，因为 num_acceptances 被求和了，而 num_lines_accepted 没有： `"selections": [ { "field": "num_acceptances", "name": "total_acceptances", "aggregation_function": "QUERY_AGGREGATION_SUM" }, { "field": "num_lines_accepted", "name": "total_lines_accepted", "aggregation_function": "QUERY_AGGREGATION_UNSPECIFIED" } ]` 注意：PCW 始终被视为已聚合。如果未显式选择 aggregation_function，则会被视为 unspecified。如果你想同时获取这两个字段的信息，请使用两个单独的查询。
invalid aggregation function for string type field ide: QUERY_AGGREGATION_SUM	并不是每个字段都支持所有聚合函数；对应关系请参见可用字段部分。在这个例子中，查询对 “ide” 字段使用了 QUERY_AGGREGATION_SUM 聚合函数，这是无效的。
tried to aggregate on a distinct field: distinct_developer_days. Consider aggregating on the non-distinct fields instead: [api_key date]	符合 “distinct_*” 模式的字段不能放在 aggregations 部分；该错误会提示你改用哪些字段进行聚合。因此，不要使用： `"aggregations": [ { "field": "distinct_developer_days", "name": "distinct_developer_days" } ]` 请改为尝试： `"aggregations": [ { "field": "api_key", "name": "api_key" }, { "field": "date", "name": "date" } ]`
duplicate field alias for selection/aggregation: num_acceptances	所有 selection 和 aggregation 都必须使用不同的名称。请注意，如果未指定 name，默认会设置为 <AGGREGATION_FUNCTION>_<FIELD_NAME>。
invalid group name: GroupName	未找到指定名称的组，请再次检查拼写。

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