GET /v1/search pregunta a las doce redes por una palabra clave y devuelve una sola lista mezclada y ordenada, con el total por red. Por debajo, las consultas que tardaban entre 40 y 60 segundos en Reddit y Bluesky bajan a menos de un segundo: índices de texto para las palabras, ventanas sobre la fecha del post, y páginas elegidas antes de leer las filas. time_range acepta cualquier número con unidad y rechaza lo que no entiende. Las filas de Pinterest traen el id del pin, su URL y su imagen.
Un cliente de agencia nos mandó su registro de pruebas: filas de Pinterest sin referencia al pin, casi todas las redes vacías para su palabra clave, y llamadas de 43 segundos. Las tres cosas eran nuestras. Esta versión es la respuesta.
sources=pinterest,x,reddit), una respuesta: cada red devuelve sus mejores filas, normalizadas a una sola forma (plataforma, título, post_url, thumbnail_url, autor, engagement, stats, fecha, y la fila completa de la red bajo raw), mezcladas y ordenadas por engagement o por fecha. sources[] dice cuántos posts coincidieron en cada red, para ver dónde vive un tema y dónde no tenemos nada. Documentación en /api/v1/docs.php#search.pin_id, post_url e image_url.meta.total reporta 10001 más allá; has_more sigue exacto. Contar cada coincidencia de una ventana amplia costaba tanto como la página.El radar de la app corre sobre las mismas consultas y recibió las mismas correcciones. La skill y la documentación describen el endpoint nuevo; ningún parámetro existente cambió.