Claude、ChatGPT 與程式代理幾分鐘就能生成可執行的應用——然後忘掉一切。FormLM 的 Data API 用 Markdown 自我描述，Agent 自己就能完成整合。無需膠水程式碼，無需伺服器。
請 Claude 做一個習慣打卡、測驗、意見回饋表單或迷你 CRM，幾分鐘就能拿到一個精緻可用的介面。然後你關掉分頁，資料沒了。Artifact 跑在沙盒裡，沒有資料庫，工作階段之間也不留存。Agent 寫到你磁碟上的頁面可以從 file:// 渲染得很美——卻依然沒有地方 POST。Agent 唯一生成不了的，是資料安身之處。
解法不是「部署一個後端」，而是一個Agent 讀得懂的資料 API：端點簡單到 Agent 自己就能發現怎麼用。這正是 FormLM Data API 的設計約束——每個端點都會用純 Markdown 回答 ?help，因為 Markdown 是所有大型語言模型都原生能讀的格式。
在 FormLM 裡描述你想收集什麼——一句話就夠，AI 生成表單。在發佈頁開啟 Data API，複製端點 URL。
把帶 ?help 的端點貼進 Agent 對話。它會收到 Markdown 形式的欄位清單、請求格式與範例。這就是全部的整合提示詞：
該記的時候它就向端點 POST JSON。提交變成結構化記錄——在 FormLM 可見、可匯出 CSV、可經 HTTP 查詢。
# 一則訊息，就是全部設定。 "把我的每日專注時段記錄到這個 API： https://formlm.me/api/v3/share/YOUR_TOKEN?help 先讀這個 URL 的文件，之後每當我告訴你我做了什麼， 就提交當次的時段資料。" # 線上範例——自己打開看看： https://formlm.me/api/v3/share/2Pe6j0r88k8InlC49EcqffnTnURYYgciMn2n4Fp0iozMiw?help
提供 YAML 規格或 Swagger UI 幫的是開發者，不是 Agent。?help 文件專為上下文視窗而寫：簡短、明確、範例可直接複製。Agent 第一次請求就能做對。
欄位自動建立意味著第一次提交就定義了資料欄，後來的新鍵直接加為新欄位（上限 50）。當你的 Agent 應用從「mood」長成「mood + sleep + steps」，儲存自動跟上，沒有遷移步驟。
Agent 還能把資料拉回來：query 端點分頁讀記錄，summary 回傳彙總統計——各有自己的 ?help 文件。記一整週，再讓 Agent 分析它自己記下的趨勢。
一個純 HTTP 端點，function calling、MCP 伺服器、自動化、cron 工作都能用。更重的流程，FormLM 還提供支援 MCP 的 CLI，能生成整套評估應用。
Agent 寫的本機頁面裡的習慣、情緒、專注紀錄。資料跨工作階段累積——這恰恰是 artifact 根本做不到的。
一次對話裡做出來的測驗、計算機、產生器，把每個結果 POST 成結構化記錄——事後能看到用量與成果。
定時執行的 Agent 記錄自己做了什麼——研究摘要、價格檢查、檔案掃描。query API 把日誌變成它自己的記憶。
先用 AI 做的前端收集回答；到了要計分、分級、個人化 PDF 報告的時候，資料已經在 FormLM 引擎裡了。
它們自己做不到——聊天助理與 artifact 跑在沙盒裡，沒有資料庫，工作階段之間也不留存。但它們能呼叫外部 API。給 Agent 一個 FormLM Data API 端點，它就能替你把資料 POST 過去；記錄留在 FormLM 這邊。
你不用寫整合說明。在任何端點 URL 後加 ?help，會回傳純 Markdown 文件：欄位清單、請求格式、可直接複製的範例。把這個 URL 貼進 Agent 對話，它就擁有了提交合法資料所需的一切。
什麼都不會壞。開啟欄位自動建立後，提交裡的未知鍵會自動加進表單（上限 50 個欄位）。應用從記「mood」演進到也記「sleep」和「steps」，只需把新鍵送過來——儲存自動適應。
能。query 端點分頁讀記錄，summary 端點回傳彙總統計——兩者也都有 ?help Markdown 文件。常見模式：Agent 記一整週資料，然後你讓它拉 query 端點、分析趨勢。
能。API 已開啟 CORS，Agent 寫的、從你磁碟（file://）執行的頁面、沙盒 artifact 或靜態代管，都能直接 POST。無伺服器、無代理、無部署。
是互補關係。MCP 與 function calling 是 Agent 觸達工具的方式；Data API 是一個值得觸達的工具——一個帶自我描述文件的純 HTTP 端點。FormLM 還提供支援 MCP 的 CLI，用於更豐富的 Agent 流程，例如生成完整評估應用。
