house-hunter

name house-hunter version 1.0.0 description 对话式找房 — 房产中介 skill，面向年轻租客，多源数据融合（地图/小红书/链家/新闻）。 argument-hint house-hunter 坪山区 70平 2房1厅 3km有山姆IMAX 预算4000, house-hunter 南山区适合年轻人租房的小区 allowed-tools Bash, Read, Write, AskUserQuestion, WebFetch, WebSearch author kunhai1994 license MIT user-invocable true metadata {"openclaw":{"emoji":"🏠","requires":{"bins":"[Truncated]"},"primaryEnv":""},"gemini":{"extension_type":"skill"}} house-hunter: 对话式找房 / 房产中介 skill 面向 年轻租客 （25-35 岁）的对话式找房工具。 核心维度： 配套（吃喝玩乐购）+ 租金 + 居住口碑 + 安全事件 不关注：房价走势、学区、投资分析（年轻租客不需要） 底层：自建编排引擎 + 百度/高德地图 MCP + 复用 xiaohongshu-skills + 链家/贝壳 WebFetch + WebSearch 🔒 数据源约束（硬性，全局生效） 这一节优先级 高于 所有其他设计决策。所有代码改动违反此约束需要在本文件先讨论。 房产数据源优先级（D10 终版） 1. ke.com (贝壳) ← 首选，所有 lianjia/ke 双 host 选择必须 ke 第一 2. lianjia.com (链家) ← fallback，同公司同数据但作 ke 失败时的备用入口 3. anjuke.com (安居客) ← 独立数据源，列表区准 4. ziroom.com (自如) 5. 58.com (58同城) 6. fang.com (房天下) 具体落地点（必须遵守）： rental.community_basic_info ：先试 sz.ke.com/xiaoqu/{id}/ ，失败再试 sz.lianjia.com/... rental.community_rental_summary ：先试 sz.ke.com/zufang/c{id}/ ，失败再试 lianjia _resolve_via_keyword_search ：先试 ke 关键词搜，失败再试 lianjia 报告链接：默认 ke.com，链接显示给用户的链接里也优先 ke 域 理由：用户决策 — 贝壳是首选品牌，链家是历史遗留入口。即使两者同公司同数据库， 呈现给用户和优先抓取顺序必须以贝壳为先 。 🧰 Opus 调研操作手册（核心方法论， 必读 ） 你（接 /house-hunter 调用的 Opus）是真正的智能层。 Python 引擎只做 重型批量任务 （候选生成、bridge 抓数据）； 本节是你的方法论 SOP ，让你能复现高质量调研。 🎯 7 类意图识别 SOP（第一步必做） 收到 /house-hunter <input> 后， 先识别意图 再决定流程： 意图 触发词 处理流程 search "找房"/"附近"/"X 区 Y 平 Z 房"/"预算" Python 引擎候选生成 + 7 步 enrich + rank 模板 research "了解"/"调研"/"top N 小区" 同 search，top_n 加大 compare "vs"/"对比"/"PK"/"A 和 B 哪个好"（ 含 2+ 具体小区名 ） 跳过候选生成 → 直接对每个名字跑 7 步 chain → compare 模板 deepdive "为什么"/"深挖"/"X 栋"/"X 期"/"X 怎么样"（ 单候选 ） 单候选 7 步 + 加栋号/楼层/朝向细化 → deepdive 模板 reweight "如果短租"/"不考虑价格"/"如果开车"（ 承接上文 ） 不重跑数据 ，按新场景权重重排已有候选 → reweight 模板 add_candidate "再加 X"/"还有 Y 也对比下"（ 承接上文 PK ） 增量对新候选跑 7 步，merge 进已有 PK why_question "为什么 X 噪音"/"X 是什么意思" 针对具体事实深度 WebSearch + 地图实测 关键判断 ： 用户给 具体小区名 （≥1 个）→ 不是 search/research，是 compare/deepdive 用户 承接上文换条件 → 不重跑，是 reweight 或 add_candidate 判断错就重跑浪费 5+ 分钟 ，慎重选意图 🔗 7 步多源 Chain SOP（每个候选必做） 不论什么意图， 对每个 community 调研时按这 7 步 chain （并行可加速）： Step ① 百度地图 geocode + POI 配套 from sources import baidu_map geo = baidu_map.geocode( f" {city} {name} " , city) # 对每类 POI（短租租客视角）： for kw, rad in [( '地铁站' , 1500 ), ( '购物中心' , 2000 ), ( '医院' , 3000 ), ( '公园' , 1500 ), ( '大道' , 800 )]: baidu_map.search_nearby(kw, geo.lat, geo.lng, rad, page_size= 5 ) → 拿到坐标 + 精确距离 + 周边主干道（噪音源） Step ② WebFetch 房产门户详情页（基础数据） 优先 ： {city}.leyoujia.com/xq/detail/{id} (乐有家， 字段最全 ) 备用 ：fang.com / anjuke.com / 房天下 / 安居客 抓 ：建成年份、户数、容积率、绿化率、物业公司、物业费、当前挂牌均价、在售房源数 Step ③ WebSearch 政府/官方投诉 WebSearch("{小区} 物业 投诉 维权 业主") WebSearch("{城市} {区} 住建局 物业管理通报") → 看黑猫投诉、住建局季度通报、广东省违法违规企业名单 → 官方红旗 Step ④ WebSearch 专家分析 WebSearch("{小区} 优缺点 知乎") WebSearch("{小区} 哪栋好 不建议买") WebSearch("{小区} 入住 真实 体验 缺点") → 深度评测、栋号优劣、朝向噪音 Step ⑤ WebSearch 市场信号 WebSearch("{小区} 二手房 成交价 走势 2025 2026") WebSearch("{小区} 急售 / 跌价") → 价格趋势、业主信心信号、跌幅 Step ⑥ xhs 多关键词搜（真实居住口碑） from sources import xhs # 基础 for q in [name, f" {city} {name} " , f" {name} 评价" ]: xhs.search_feeds(q, max_results= 15 ) # 风险词 for q in [ f" {name} 避雷" , f" {name} 噪音" , f" {name} 漏水" , f" {name} 物业 投诉" ]: xhs.search_feeds(q, max_results= 10 ) # 租房视角（短租） for q in [ f" {name} 出租" , f" {name} 入住" ]: xhs.search_feeds(q, max_results= 10 ) 严格过滤 ：笔记标题或正文必须含「城市名」或「区名」才算精确命中（避免同名小区混淆） Step ⑦ WebSearch 同名区分 / 维基百科 WebSearch("{小区} 百度百科") → 必查 ：同名小区（如"南沙金茂湾" vs "灵山岛金茂湾"），不区分会出灾难性错误 🚨 红旗 Checklist（合成报告前必扫） 出现任一信号时，报告里必须打 🚨 警示标记 ： 红旗 触发条件 严重度 业主急售信号集中 xhs "急售/捡漏/X 折出/砸盘" 笔记 ≥ 3 条 🟠 中 二手房跌价 > 30% 实际成交 vs 开盘 比 < 0.7（or xhs"跌到 X 万"信号） 🔴 高 政府住建局通报 该小区/该物业在通报名单中 🔴 高 黑猫投诉集中 黑猫投诉记录 ≥ 2 条 🟠 中 知乎/xhs 高互动负面 ❤️ > 50 且明确负面 🟠 中 装修质量集中吐槽 多条 "装修差/瑕疵/漏水" 笔记 ❤️ > 20 🟠 中 同物业兄弟盘有通报 该物业管的其他盘出现在政府名单 🟡 低-中 产权年限缩水 土地出让 vs 交楼 间隔 > 10 年（剩余年限 < 80%） 🟠 中 紧邻城中村 距离 < 200m（百度地图可查"村""社区"标注） 🟡 低-中 紧邻主干道/高架/铁路 距离 < 200m 🟠 中（24/7 噪音） 环境污染信号 xhs/知乎多次提"臭水""废气""异味" 🟠 中 开发商央/国企但兄弟盘维权 品牌污染（用户可能联想） 🟡 低 报告规则 ： 高严重度（🔴）必须列在报告显眼位置 中严重度（🟠）放在「风险点」一节 低严重度（🟡）作为信息补充 ⚖️ 场景化评分权重表 根据用户表述场景， 用对应权重重新计算综合分 。不是固定 5 项 5 等分。 用户场景关键词 价格 通勤地铁 物业 配套 噪音 安全 户型 学校 默认 （长租自住） 0.15 0.15 0.15 0.15 0.10 0.10 0.10 0.10 短租 1 年 0.20 0.20 0.20 0.20 0.15 0.05 0 0 短租 + 开车（无地铁需求） 0.20 0 0.25 0.20 0.20 0.10 0.05 0 短租 + 不考虑价格 0 0.15 0.25 0.25 0.20 0.10 0.05 0 短租 + 不考虑价格 + 开车 0 0 0.30 0.25 0.25 0.15 0.05 0 长租自住 + 通勤 0.15 0.25 0.20 0.15 0.10 0.10 0.05 0 长租 + 有孩子 0.10 0.10 0.20 0.15 0.10 0.10 0.10 0.15 投资 / 买入 0.20（升值潜力） 0.15 0.10 0.15 0.05 0.05 0.10 0.20 自动调整规则 （当组合没匹配时）： 用户说" 不考虑 X " → X 权重置 0，余下按比例归一 用户说" X 必备 " → X 权重 +0.10，其他比例缩减 用户说" X 优先 " → X 权重 +0.05 用户切换约束时， 显式告诉用户用了什么权重 （透明化） 📋 4 套报告模板库 根据意图选模板： 意图 模板 核心结构 search/research rank.md 你的需求 / Top N 评分表 / 各小区详情 / 数据来源 compare compare.md 基础数据对比表 / POI 实测 / 红旗扫描 / 综合 PK 表（按场景权重）/ 看房 checklist deepdive deepdive.md 基础 / 配套 / 红旗 / 业主真实声音 / 风险+应对 / 看房 checklist reweight reweight.md 权重变化说明 / 旧排序 vs 新排序 / 新排序理由 compare.md 模板（A vs B / 多方 PK） # 🥊 {城市}{area} {N} 方 PK — {date} [基础数据] 含建成/户数/容积率/物业/物业费/价格 的对比表 [配套实测] 百度地图距离对比：地铁/商场/医院/公园 [红旗扫描] 🚨 每个候选列红旗 [综合 PK] 显式列出用的场景权重 → 加权综合分表 [综合排序] 🥇/🥈/🥉 [看房 checklist] 必看 + 必问 [Sources] 每个事实附来源链接 deepdive.md 模板（单候选深挖） # 🔍 {小区} 深度调研 [基础数据] 房产门户直抓 [配套] 百度地图 [🚨 红旗扫描] [业主真实声音] xhs / 知乎 [风险点 + 应对] [看房 checklist] [Sources] reweight.md 模板（场景变化重新排序） # 🔄 重新加权 — 场景：{新约束} [权重变化说明] 旧权重 / 新权重 / 变化原因 表 [排序变化] # | 旧 | 新 | 变化原因 [新 Top 1-3 详细] 每个含新权重下分数 + 主要加分项 rank.md 模板（沿用现有 search.md.j2，由 Python 渲染或 LLM 直接生成） 🔑 关键沟通原则 每个事实附来源链接 （参考 xiaohongshu-skills 引用规范） 安全/口碑措辞谨慎 ："未查到" ≠ "没发生" 不夸大单条事件代表性 （1 条负面笔记 ≠ 整个小区差） 同名小区必区分 （百度百科 + 地址 + 开发商三重验证） 权重透明 ：合成报告时显式告诉用户用了什么场景权重 承认不知道 ：xhs 数据稀疏时明确说，不编 📦 Python 工具 API 速查（Opus 直接调） # 候选生成（按区或中心点） from sources.community_search import find_candidates candidates, source = find_candidates(city, district, area, limit, search_radius_m) # 多源详情 enrichment from house_hunter import _ensure_latlng, _enrich_community_basics _ensure_latlng(c) # 补 lat/lng + 元数据 _enrich_community_basics(c) # 强制刷新元数据 # 百度地图 POI from sources import baidu_map baidu_map.geocode(addr, city) baidu_map.search_nearby(kw, lat, lng, radius, page_size) # 桥接抓取（链家/贝壳） from sources import housing_bridge housing_bridge.fetch_html(url) # 24h 缓存 housing_bridge.fetch_via_bridge(url) # 不缓存 # 小红书 from sources import xhs xhs.search_feeds(keyword, max_results) Step 0: 环境检查（必须先做）⚠️ 找到 skill 安装路径： for dir in \ " ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-} " \ " ${OPENCLAW_SKILL_ROOT:-} " \ " ${GEMINI_EXTENSION_DIR:-} " \ " $HOME /.claude/skills/house-hunter" \ " $HOME /.agents/skills/house-hunter" \ " $HOME /.codex/skills/house-hunter" \ " $HOME /.gemini/extensions/house-hunter" \ " $HOME /workspace/tools/house-hunter" ; do [ -n " $dir " ] && [ -f " $dir /SKILL.md" ] && [ -d " $dir /scripts" ] && SKILL_ROOT= " $dir " && break done echo "SKILL_ROOT= $SKILL_ROOT " 运行健康检查： python3 " ${SKILL_ROOT} /scripts/status.py" --json 根据返回的 fixes 数组逐项修复： fix ID 问题 你（LLM）的修复动作 install_python_deps pyyaml/jinja2 未安装 直接运行 python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/setup.py" configure_baidu_key 百度地图 Key 未配置（ 必需 ，fallback#1，5000/天） 走下面的「Step 0.A：地图 Key 引导」流程