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AI 租房助手 — 扫描各平台房源、智能评估打分、跨平台去重、高德地图可视化、风险预警、看房准备。当用户提到租房、找房、房源评估、看房时使用。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | rent |
| description | AI 租房助手 — 扫描各平台房源、智能评估打分、跨平台去重、高德地图可视化、风险预警、看房准备。当用户提到租房、找房、房源评估、看房时使用。 |
本 skill 的所有文件路径都相对于 ${CLAUDE_SKILL_DIR}（即本 SKILL.md 所在目录）。
读写文件时，始终使用 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/ 前缀解析路径。执行 shell 命令时同理。
根据 $ARGUMENTS 确定执行哪个模式：
| 输入 | Mode |
|---|---|
| （空 / 无参数） | discovery — 显示命令菜单 |
| 房源链接或描述文本（非子命令） | auto-evaluate |
scan | scan |
tracker | tracker |
risk | risk |
verify | verify — 假房源检测 |
visit | visit |
map | map — 打开地图可视化 |
scrape | scrape — 执行豆瓣/小红书爬虫 |
compare | 提示「v0.2 开发中」 |
negotiate | 提示「v0.2 开发中」 |
batch | 提示「v0.2 开发中」 |
自动检测： 如果 $ARGUMENTS 不是已知子命令，但包含房源链接（ke.com、ziroom.com、58.com、douban.com、xiaohongshu.com、xianyu.com），自动走 auto-evaluate。
如果 $ARGUMENTS 既不是子命令也不像房源链接，显示 discovery。
显示：
🏠 rent-ops — AI 租房助手
可用命令：
/rent {粘贴链接} → 自动评估（抓取 + 打分 + 风险扫描 + 入 tracker）
/rent scan → 主动扫描各平台找房（WebSearch/Playwright）
/rent scrape → 执行豆瓣/小红书爬虫（Playwright stealth + MediaCrawler）
/rent map → 打开高德地图可视化（所有房源定位展示）
/rent tracker → 查看/管理房源跟踪表
/rent risk {小区名} → 搜集该小区避雷信息
/rent verify {链接} → 假房源检测（价格异常/隔断/二房东/平台专属检查）
/rent visit → 看房准备（路线 + checklist + 砍价话术）
即将支持：
/rent compare → 多房源横向对比
/rent negotiate {房源#} → 砍价策略生成
/rent batch → 批量评估
直接粘贴房源链接即可开始评估。
确定 mode 后，加载对应文件再执行。所有路径基于 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/：
auto-evaluate, scan, verify加载顺序：先读 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/modes/_shared.md，再读 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/modes/_profile.md（用户配置覆盖系统默认），最后读 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/modes/{mode}.md。
visit额外读取 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/data/listings.md 获取已有房源信息。
scrape额外读取 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/platforms.yml 获取爬虫配置和运行命令。
tracker, risk, map运行安装脚本即可自动配置所有依赖（Python venv + Playwright + Chromium）：
${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/setup.sh
检查安装状态：
${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/doctor.sh
| 依赖 | 用途 | 安装 |
|---|---|---|
| MediaCrawler | 小红书爬虫 | git clone https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler + pip install -r requirements.txt（需 Python 3.11） |
| 高德地图 JS API Key | 地图可视化（浏览器） | console.amap.com → 创建「Web端(JS API)」Key，填入 data/map-view.html |
| 高德地图 Web 服务 Key | 通勤 + 便利维度硬数据（通勤分钟数、POI 密度） | console.amap.com → 创建「Web服务」Key（不同于 JS API），复制 templates/amap.example.yml 到 config/amap.yml 填 web_service_key。每日 5000 次免费 |
| 唯果直租 MCP | 结构化直租房源数据源（5 城：京/沪/深/广/杭） | 微信搜"唯果租房"小程序 → 我的 → MCP 连接 → 生成 Key。cp .mcp.json.example .mcp.json 填入 vgk_live_xxx。Claude Code 会自动加载 mcp__vigolive__* 工具。30 次/天免费 |
| Arc 浏览器 | CDP 模式（最强反检测） | arc.net |
每次会话首次触发 /rent 时，在执行任何 mode 之前，静默检查以下文件：
${CLAUDE_SKILL_DIR}/.venv/bin/python3 是否存在？如果不存在，提示用户运行 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/setup.sh。${CLAUDE_SKILL_DIR}/config/profile.yml 是否存在？${CLAUDE_SKILL_DIR}/modes/_profile.md 是否存在？${CLAUDE_SKILL_DIR}/data/listings.md 是否存在？${CLAUDE_SKILL_DIR}/platforms.yml 是否存在？如果 modes/_profile.md 缺失，从 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/modes/_profile.template.md 静默复制。
如果其他文件缺失，进入引导模式。 不要在配置完成前执行评估或扫描。
如果 config/profile.yml 缺失，询问：
"我需要了解你的租房需求，帮你配置一下：
- 你在哪个城市？（内置：深圳 / 北京 / 上海 / 广州 / 杭州 / 成都；其他按
${CLAUDE_SKILL_DIR}/cities/README.md补一份）- 工作地点在哪？（地铁站、小区或详细地址，任意格式）
- 预算范围？
- 整租还是合租？偏好什么户型？
- 有什么绝对不能接受的？（红线）
- 还有什么特别在意的？"
根据回答生成 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/config/profile.yml。city 字段可填中文名（深圳）或拼音（shenzhen）。
若用户城市不在内置列表里，引导用户：
cities/shenzhen.yml 为 cities/{pinyin}.ymlcities/README.md 填 code（平台子域）/ douban.group_id / 主要 areas如果 platforms.yml 缺失：
"我会配置常用的租房平台（贝壳、自如、豆瓣、小红书、安居客、房天下、58）。所有 URL 都已模板化，会按 profile.yml 里的 city 自动适配。"
从 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/templates/platforms.example.yml 复制到 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/platforms.yml。不要再手动改 URL，{city_code} 占位符由 scripts/lib/city.py 解析。
如果 data/listings.md 不存在，创建空 tracker：
# 房源跟踪
| # | 日期 | 平台 | 小区 | 户型 | 租金 | 评分 | 状态 | Report | 备注 |
|---|------|------|------|------|------|------|------|--------|------|
同时创建空的 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/data/pipeline.md：
# 待评估房源
## 待处理
## 已处理
基础配置完成后，主动询问更多上下文：
"基本配置好了。你可以告诉我更多关于你的情况，帮助我更准确地评估：
- 你是一个人住还是跟人合租？养宠物吗？
- 在家做饭多吗？（厨房重要性）
- 有没有之前租房踩过的坑？
这些信息我会存到你的个人画像里，越详细我找房越准。"
将回答存入 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/modes/_profile.md。
所有文件就位后确认：
"配置完成！你可以：
- 粘贴房源链接让我评估
/rent scan让我去各平台找房/rent查看所有命令"
| 文件 | 路径 | 功能 |
|---|---|---|
| 用户配置 | config/profile.yml | 筛选条件和偏好（含 city） |
| 用户画像 | modes/_profile.md | 自由文本个人画像 |
| 城市配置 | cities/*.yml | 每城一份：code、豆瓣组、片区、坐标 |
| 城市 loader | scripts/lib/city.py | 读 profile + 加载 city yml |
| 运行时生成 | scripts/build_city_runtime.py | 生成 data/city-runtime.json（地图用） |
| 高德 API 配置 | config/amap.yml | Web 服务 Key + POI 类别权重 |
| 高德客户端 | scripts/lib/amap.py | geocode / POI / 路径规划 |
| 高德查询 CLI | scripts/amap_query.py | 通勤 / POI / 便利分（agent 调用） |
| 房源跟踪表 | data/listings.md | single source of truth |
| 待评估队列 | data/pipeline.md | 扫描后待评估 |
| 扫描历史 | data/scan-history.tsv | 去重用 |
| 平台配置 | platforms.yml | 抓取配置（URL 里用 {city_code} 模板） |
| 地图运行时 | data/city-runtime.json | 合并 profile + city yml，map 消费 |
| 地图数据 | data/listings.json | 结构化数据（地图用） |
| 地图页面 | data/map-view.html | 高德地图可视化（数据驱动，不写死城市） |
| 深圳示例数据 | data/sample-shenzhen.json | city=shenzhen 且无 listings.json 时兜底 |
| 豆瓣原始数据 | data/douban_raw.jsonl | 爬取原始数据 |
| 豆瓣筛选数据 | data/douban_filtered.jsonl | 筛选后数据 |
| 豆瓣爬虫 | scripts/scrape_douban.py | 支持 --city；默认读 profile.yml |
| 评估报告 | reports/ | 每套房源的评估报告 |
所有路径相对于 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/。