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주소 또는 단지명을 입력받아 교육 환경(초·중·고 학교, 2~3km 내 대학교, 학원 밀집)을 종합해 종합 등급 + 한줄평 + 인터랙티브 HTML 리포트와 지도를 생성한다. "교육 환경", "학군", "학군 좋아?", "학교 가까워", "중학교/고등학교 근처", "대학교 근처", "학원가", "교육 인프라" 등의 표현이 있으면 이 스킬을 사용한다. (단일 "초품아만"/"학세권만"은 해당 배지 스킬로 분리 — 트리거 겹치지 않게.)
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
입지톡 Remote 또는 OSS 실행 방식의 설치 상태를 확인하고 설치·전환·제거한다. 사용자가 입지톡 설정을 직접 실행하거나 설치 모드 관리를 요청했을 때만 사용한다.
시군구 여러 곳의 매매 거래량·중위 평당가·중위 거래가를 전월 대비로 비교해 지역 시장동향을 만든다. "최근 시장동향", "요즘 시장 어때", "거래 늘었어?", "어느 구가 오르나", "지역별 비교" 등의 표현이 있으면 이 스킬을 사용한다. 시군구 집계는 전용타입을 통일할 수 없어 구성 편향이 있으므로 "참고 신호"로만 제시한다.
지역(시군구/읍면동)·주소·반경·단지명 중 하나로 청약홈 적재 분양공고를 조회해 단지·주택형·최고분양가·공급세대·입주월·상한제·원문링크를 표와 지도로 정리한다. "모집공고 검색", "이 지역 분양공고 찾아줘", "OO 청약공고", "분양공고 목록", "이 APT 모집공고" 등의 표현이 있으면 이 스킬을 사용한다.
기준 주소·단지명·지역 주변 반경의 K-apt 단지를 수집하고, 사용승인연차 분포를 0~10년, 10~20년, 20~30년, 30년+ 밴드로 분석한다. "노후도 분석", "신축/구축 비율", "주변 단지 연식", "오래된 아파트 많아?"를 물을 때 사용한다.
아파트명 또는 소재 주소 하나로 단지 개요·매매/전세 시세·최근 거래·주변 입지(교통·생활·교육)· 입주 예정 단지·인근 비교 단지를 한 장에 모아 보여준다. "이 아파트에 대해 전반적으로 알려줘", "이 아파트 한눈에 보기", "종합해서 알려줘", "이 아파트 전반적으로 정리해줘" 등의 표현이 있으면 이 스킬을 사용한다. 단일 항목만 물으면(시세만/학군만) 해당 단일 스킬을 쓴다. 범위를 밝히지 않은 "OO아파트 어때" 는 이 스킬이 아니라 단지 개요 요약(ipzitalk-complex-overview)으로 보낸다. 23크레딧이라 개요 요약(3크레딧)의 8배다. 애매하면 싼 쪽을 쓰고, 부족하면 이 스킬을 권한다.
단지명·주소·K-apt 코드 중 하나를 입력받아 K-apt 단지 개요를 한 장 요약으로 정리한다. 세대수, 사용승인연차, 시공사, 주차, 지하철/버스 도보분, 위치 식별자를 빠르게 보여준다. "단지 개요", "아파트 요약", "이 단지 어떤 곳", "간단히 정리", 그리고 범위를 밝히지 않은 "OO아파트 어때" 요청에 사용한다. 실거래·입지·인근 단지까지 필요하면 이 아파트 한눈에 보기(ipzitalk-complex-overview-all)를 권한다.
| name | ipzitalk-education-environment |
| description | 주소 또는 단지명을 입력받아 교육 환경(초·중·고 학교, 2~3km 내 대학교, 학원 밀집)을 종합해 종합 등급 + 한줄평 + 인터랙티브 HTML 리포트와 지도를 생성한다. "교육 환경", "학군", "학군 좋아?", "학교 가까워", "중학교/고등학교 근처", "대학교 근처", "학원가", "교육 인프라" 등의 표현이 있으면 이 스킬을 사용한다. (단일 "초품아만"/"학세권만"은 해당 배지 스킬로 분리 — 트리거 겹치지 않게.) |
| version | 1.0.3 |
| license | proprietary |
주소/단지명 하나로 학교(초·중·고)·대학·학원을 종합해 대표 보고용 교육 리포트를 만든다. ※ 모든 거리는 직선거리 기준. 배정·학군은 미확인(학교 배정은 학구도 별도 확인). 학원 개수는 밀집 근사(과목·규모 미구분).
| 파라미터 | 필수 | 기본 | 설명 |
|---|---|---|---|
address 또는 complex_query | ✅(택1) | - | 주소 또는 단지명 |
radius_m | ✕ | 1500 | 근린 축(초등·중·고) 표시 반경. 최대 5,000m |
단지명이 브랜드(예: 롯데캐슬)라 후보가 여러 개면 자동 확정하지 말고 후보(지역 포함)를 제시해 선택받는다. ⚠️ 5개 축 = 검색 다수 → 크레딧·시간 소요를 감안.
radius_m은 판정 파라미터가 아니라 관측 파라미터다| 층위 | 값 | 사용자 radius_m |
|---|---|---|
| 밴드(등급 판정) | 축별 절대 거리, 불변 | 영향 없음 |
| 표시 반경(지도 원·목록) | 초등·중·고 기본 1,000 · 사용자가 주면 그 값 | 그대로 반영 |
| 수집 반경(API 호출) | max(radius_m, 밴드최대 1000 × 1.25) | 하한만 보장 |
radius_m 미적용. 학원은 판정창 700m 고정(개수형 — 반경을 바꾸면 밴드가 무의미해진다).subcategory_filter는 후처리다 (실측)search_by_nearby_category는 쿼리당 최대 45건만 주고 grid 옵션이 없다(키워드 검색에만 있다). 더 나쁜 것은 subcategory_filter가 서버 필터가 아니라 45건을 받은 뒤 거르는 후처리라는 점이다.
밀집지 실측이 이를 증명한다:
중학교 13 + 고등학교 13 + 대학교 3 + 초등학교 16 = 45 ← 카카오 상한 정확히 도달
categories:['school'] 원본 응답이 45건에서 잘렸고, 그 45건을 subcategory_filter로 나눈 결과다. 즉 3km 내 중·고·대학 중 일부는 응답에 아예 오지 않았다. 네 축 모두 truncated:true.
sort=distance로 준다 → 잘리는 건 언제나 먼 것들이고 최근접은 정확하다.metadata.truncated가 true면 리포트에 "목록 불완전" 경고를 단다./map?d=의 fitBounds는 마커만 감싸고 반경 원을 무시한다. center에서 마커 bounds의 북·남·동·서 여유가 각각 radius_m 이상이어야 원이 온전히 보인다.
fitBounds가 반경 원을 무시해 원이 잘리는 걸 막으려고
정북·남·동·서에 회색 더미 마커 4개를 심었다. 사용자에게는 정체를 알 수 없는 점으로 보여 혼란만 준다.
원이 잘리더라도 마커는 실제 장소만 찍는다. (근본 해결은 render.ts가 원을 bounds에 포함하도록 고치는 것 — 발견사항 6번)center + radius_m 항상 함께, 마커 2개 이상(1개면 서버가 zoom:15 고정).min-width:720px, .map{overflow-x:auto} — 좁은 화면 최소줌(한반도) 방지.| 도구 | 용도 |
|---|---|
get_geocode / get_address | 좌표 확보(주거시설 후보 우선) |
search_by_nearby_category | 초등 categories=['school_elementary'] · 중/고/대학 categories=['school'] + subcategory_filter |
search_by_nearby_keyword | 학원 query="학원" + grid |
get_static_map / get_map_embed_url | 지도(교육시설 마커 + 크게 열기 링크) |
search_by_nearby_category(center, radius_m=수집반경, categories=['school_elementary'])
→ 최근접 거리(초품아 밴드). 수집반경 = max(radius_m, 1250). ✅ 검증됨.search_by_nearby_category(center, radius_m=수집반경, categories=['school'], subcategory_filter={category_name_contains:"중학교"})
그리고 동일 방식으로 category_name_contains:"고등학교". ✅ 검증됨(서문여중 613m 등 정확 반환).
⚠️ subcategory_filter는 후처리라 45건 캡 이후에 걸린다 → 목록 불완전 가능(위 캡 섹션).search_by_nearby_category(center, radius_m=3000, categories=['school'], subcategory_filter={category_name_contains:"대학교"})
→ 존재 여부·최근접. radius_m 미적용. ✅ 검증됨.search_by_nearby_keyword(center, radius_m=700, query="학원", grid=true, category_filter={include_contains:["학원"]})
→ 700m 내 개수(밀집) + 최근접. grid=true라 45건 캡을 우회한다(truncated:false 확인). ✅ 검증됨(원본 180건 → 중복제거 59개).
radius_m을 줘도 개수 밴드는 700m 창으로 계산한다. 반경을 바꾸면 "≥20 밀집" 기준이 무의미해진다.include_contains 를 한 원소씩 따로 호출해 합집합한다(["보습"], ["어학"], ["수학"] …).
🚨 include_contains 는 AND 라 배열로 한꺼번에 넣으면 항상 0건이다(실측 2026-07-10).
exclude_contains 는 OR 이라 배열로 넣어도 된다. 그리고 좁히면 밴드를 재설정해야 한다.| 축 | 기준 |
|---|---|
| 초등(초품아) | ≤300 우수 / 300–500 양호 / 500–1000 보통 / >1000 미흡 |
| 중·고 | 최근접 ≤500 우수 / 500–1000 양호 / >1000 미흡 |
| 대학 | 2~3km 내 존재 = 있음 / 없음 / 확인 불가(아래 0건 재확인 절차) |
| 학원(학세권) | 반경 700m 개수 ≥20 밀집 / 8–19 다수 / 1–7 소수 / 0 없음 |
카테고리 검색은 45건 캡이 서버가 아니라 후처리 필터라, 밀집지역에서는 실제로 있는 시설이 0건으로 보일 수 있다. 어떤 축이든 0건이 나오면 그대로 "없음"이라 쓰지 말고 아래를 수행한다.
metadata.truncated 를 본다. true 면 캡에 걸린 것이므로 부재로 단정하지 않는다.search_by_nearby_keyword, 예: 대학 → "대학교"). 반경은 그 축의 판정창 그대로.truncated:false 면 → "반경 내 없음" 으로 확정한다.없음과 확인 불가를 섞어 쓰지 않는다.templates/result.html카카오 장소명에 개교 예정이 문자열로 들어온다. 좌표·거리는 정상적으로 반환되므로 무심코 최근접이 된다.
"산빛초등학교 (2027년 3월 예정)" distance_m 311 ← 미개교
"서울송례초등학교" distance_m 411 ← 운영 중
예정·개교·(20NN년 이 포함되면 개교 예정, 휴교·폐교 가 포함되면 운영 중단으로 본다.
연도·사유를 지어내지 말 것 — 장소명에 있는 문자열만 쓴다.위례 반경 1.25km 초등학교 10곳 중 3곳이 경기도였다 — 하남시 위례초(891m), 성남시 위례중앙초(1,084m)·위례고운초(1,148m). 위례는 서울 송파구 · 경기 하남시 · 경기 성남시 3개 시·군에 걸친다.
배정주의 를 더 강하게 표기하고 학구도 링크를 반드시 붙인다.| 상황 | 처리 |
|---|---|
지오코딩 실패 / NOT_FOUND | 재입력 요청 |
후보 다수 / AMBIGUOUS | 후보(지역) 나열 후 선택 |
| 특정 축 0건 | 해당 섹션 "없음/원거리" 명시, 거리 지어내지 않음 |
| 초등 최근접이 타 자치구 소재 | 표에 "OO구·배정주의" 플래그 + 학구도 링크로 배정 확인 유도 |
| 키워드 45건 cap | 최근접·개수만 사용(밀집 판정엔 영향 적음) |
school_elementary r1500: 최근접 425m(타 자치구 소재·배정주의) · 이수초 545m · 방배초 556m → 보도권(양호).school+category_name_contains:"중학교" r1500: 서문여중 613m · 이수중 620m → 양호.school+category_name_contains:"고등학교" r1500: 서문여고 702m · 경문고 1.0km → 양호.school+category_name_contains:"대학교" r3000: 2km 내 3곳 → 있음.query="학원" grid r700: 원본 180건 → 중복제거 59개 밀집 → 우수. truncated:false(grid로 캡 우회).radius_m=3000으로 재조회해도 최근접 초등 425m·중 613m·고 702m는 그대로 → 등급 불변(★★☆ 양호). 반경은 관측 파라미터일 뿐 판정에 새어들지 않는다.categories:['school'] 원본이 캡에 걸렸고 subcategory_filter는 그 뒤에 거르는 후처리다. 네 축 모두 truncated:true → 서울 학교 밀집지는 반경 2km부터 목록이 불완전하다. 등급은 sort=distance 덕에 안전.데이터 블록 하단에 .src 한 줄. 도구·API 이름은 쓰지 않는다. 사용자가 아는 기관명만.
| 블록 | 출처 표기 |
|---|---|
| 단지 개요·세대수·준공·주차·연차 | 공동주택관리정보시스템(K-apt) |
| 매매·전세·평당가·거래량 | 국토교통부 실거래가 |
| 학교·교통·생활·상권 등 장소 | 카카오맵 |
| 분양공고·분양가·주택형·입주월 | 청약홈 |
| 지도 (장소 마커) | 네이버 지도 · 카카오맵 |
| 지도 (분양공고 마커) | 네이버 지도 · 청약홈 |
ipzi-data JSON으로 받지 않고 템플릿 마크업에 직접 박는다.
어느 블록이 어디서 왔는지는 실행마다 달라지지 않는다. 데이터로 받으면 채우는 걸 잊거나 틀리게 쓸 여지만 생긴다.세대수·주차 — 공동주택관리정보시스템(K-apt) · 위치 — 카카오맵.
하나로 뭉뚱그리면 어느 숫자가 어디서 왔는지 사용자가 알 수 없다.스킬 폴더 밖 문서에 의존하지 않도록 규칙을 여기 인라인으로 둔다.
<symbol> 인라인 + <use> 참조로 self-contained.prefers-color-scheme + :root[data-theme] 모두 대응.--g/--y/--o/--r/--x/--brand/--up/--down/--zebra (+ -s 배경 변형).null은 "정보없음"(0 아님) · 표본 부족은 판정 유보 · 목록 캡 도달은 "목록 불완전" 표기.★·☆는 활자 기호이며 이모지가 아니다. 등급 표기에 사용 가능..map{overflow-x:auto; overflow-y:hidden} + .map iframe{display:block; min-width:720px}.
overflow:hidden만 주면 iframe이 카드 폭에 짓눌려 지도가 최소 줌(한반도)으로 떨어진다.개교 예정과 같은 함정이다. 카카오는 학교의 운영 상태를 장소명 문자열에만 적고,
category_name 은 정상 학교와 글자 하나 다르지 않다. 거리도 정상으로 준다.
서울반포초등학교 (휴교) 728m 교육,학문 > 학교 > 초등학교
반포중학교 (휴교) 626m 교육,학문 > 학교 > 중학교
산빛초등학교 (2027년 3월 예정) 311m 교육,학문 > 학교 > 초등학교
카테고리 검색도 걸러주지 않는다. (지하철은 categories:['subway'] 가 미개통역을 빼주지만, 학교는 아니다.)
등급이 실제로 뒤집힌다 — 서울반포초 바로 앞(반경 700m) 실측:
서울반포초등학교 (휴교) 17m ← 그대로 쓰면 🟢 초품아 인접
계성초등학교 520m ← 운영 중 최근접. 올바른 등급은 🟡
aux 처리).학교부속시설(교무실·운동장·정문·별관)까지 딸려 온다. 실측 초등학교 15건 중 8건이 부속시설이었다.
category_name 이 > 학교 > 로 끝나는 것만 학교로 센다.ipzitalk MCP 도구의 네임스페이스는 실행 환경(Codex, Claude Code, Hermes, claude.ai 커넥터 등)에 따라 다르다.
이 문서에 적힌 도구 이름(search_announcement_info, get_geocode, get_map_embed_url 등)은 접두사 없는 기본 도구명(base tool name) 이다.
ipzitalk-remote 플러그인의 ipzitalk 서버 provenance가 확인되는 도구만 우선 사용한다. Codex에서는 실제 도구 호출 이벤트의 server: ipzitalk과 기본 도구명을 기준으로 확인한다.presale-mcp 또는 다른 로컬 MCP provenance의 동명 도구는 Remote Skill의 대체 수단으로 사용하지 않는다.클라이언트가 연결 도구 목록에 plugin/server provenance를 구조적으로 제공하지 않을 때만 다음 명시적 fallback을 사용한다.
mcp__plugin_ipzitalk-remote_ipzitalk__<도구명>mcp__ipzitalk_mcp__<도구명>mcp__ipzitalk__<도구명>mcp__claude_ai_ipzitalk__<도구명>fallback으로도 Remote 출처를 유일하게 확인할 수 없으면 값을 추정하지 말고, 사용자에게 ipzitalk Remote MCP 연결 상태를 확인하도록 안내한 뒤 중단한다.