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주소·단지명·지역명 주변 반경의 K-apt 단지를 수집하고, 카카오 POI 최근접 지하철역까지의 직선거리 기준으로 지하철 접근성 단지 랭킹을 만든다. "역세권 단지", "지하철 가까운 단지 랭킹", "도보권 아파트", "반경 내 지하철 좋은 단지"를 물을 때 사용한다. POI 기반 단일 역세권 배지와 구분한다.
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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-transit-complex-ranking |
| description | 주소·단지명·지역명 주변 반경의 K-apt 단지를 수집하고, 카카오 POI 최근접 지하철역까지의 직선거리 기준으로 지하철 접근성 단지 랭킹을 만든다. "역세권 단지", "지하철 가까운 단지 랭킹", "도보권 아파트", "반경 내 지하철 좋은 단지"를 물을 때 사용한다. POI 기반 단일 역세권 배지와 구분한다. |
| version | 1.0.3 |
| license | proprietary |
tier: L1
반경 내 K-apt 매칭 단지들을 최근접 지하철역까지의 직선거리 기준으로 정렬해 랭킹을 만든다. K-apt 신고 도보시간은 참고 열로 함께 보여주되, 정렬 근거로 쓰지 않는다.
K-apt 신고 도보시간(subway_walk_min)은 관리사무소가 신고한 자기보고값이고 검증 절차가 없다.
구간 문자열("15~20분이내")이라 정렬도 거칠다. 검증 불가능한 값을 랭킹 1차 정렬키로 쓰면 안 된다.
실측 원천값이 부정확한 사례가 확인됐다: 실제 최근접역이 직선 279m인 단지가 K-apt 신고값에는 15~20분이내로 들어가 있었다.
우회안: 정렬키를 카카오 POI 최근접역 직선거리로 교체한다. 직선거리는 좌표만 있으면 재현 가능하고 모든 단지에 같은 잣대가 적용되며,
신고값 결측 단지도 랭킹에 되살아난다. K-apt 신고 도보시간은 화면에서 참고 열로만 병기하고, 화면 문구는 내부 필드명 대신 **"K-apt 제공 도보시간 기준"**으로만 표기한다.
| 표본 단지 | K-apt 신고값 정렬 | POI 직선거리 정렬 |
|---|---|---|
| 기준 단지 | #7 (꼴찌) · 15~20분이내 | #5 · 306m |
| 신고값 결측 단지 | 랭킹 제외 | #4 · 301m |
| 랭킹 단지 수 | 7 | 8 |
방배는 한 단지만 어긋났지만, 위례에서는 대량으로 뒤집혔다.
| 단지 | POI 직선거리 | K-apt 신고 도보시간 |
|---|---|---|
| 송파레이크힐 | #7 (839m) | 15~20분이내 (최하) |
| 위례포레샤인18 | #6 (800m) | 15~20분이내 (최하) |
| 래미안위례 | #11 (945m, 표시 중 최원거리) | 10~15분이내 (위 둘보다 좋게 신고) |
| 위례 송파푸르지오(기준) | 최원거리 1,313m | 10~15분이내 |
K-apt로 줄 세우면 가장 가까운 단지가 바닥으로, 가장 먼 단지가 위로 간다. 자기보고값이라 낙관 편향이 있다. → 정렬키를 POI 직선거리로 두는 결정은 예외가 아니라 원칙이다.
같은 단지라도 좌표 출처에 따라 최근접역 거리가 달라진다. 실측 2026-07-09 위례 송파푸르지오:
도로명 주소 지오코딩 (37.4809657, 127.140733) → 장지역 1,313m
카카오 단지 POI 중심 좌표 → 장지역 1,211m (102m 차)
같은 대상지의 산출물끼리 숫자가 어긋나면 사용자는 어느 쪽도 믿지 못한다.
두 숫자는 다 맞다 (haversine 재계산 2026-07-10). 두 좌표가 서로 120m 떨어져 있어서 생긴 차이다. 어느 한쪽이 틀린 게 아니므로 정본을 하나로 강제하면 오히려 랭킹이 틀어진다.
| 산출물 성격 | 쓰는 좌표 | 이유 |
|---|---|---|
| 단일 대상지 (배지·보고서) | resolve-site 표준번들(지오코딩) | 그 집 한 곳을 잰다 |
| 다단지 비교 (랭킹) | 카카오 단지 POI — 기준 단지 포함 전 행 | 여러 단지를 한 잣대로 줄 세운다 |
직선 1,211m — 단지 중심 좌표 기준)ipzitalk-subway-proximity)·조립형(ipzitalk-location-report)은 표준번들 좌표를 쓴다. 랭킹만 예외를 둘 경우 그 사실을 밝힌다.수집이 다단계라 숫자가 어긋나기 쉽다. 실제로 산출물에 80개 표본 과 39개 중 약 25위 가 함께 찍힌 사고가 있었다.
카카오 후보 273개(수집 상한 도달) → 근접 80개 조회 → K-apt 매칭 39개 → 상위 11개 표시sampleNote 와 근거 표가 다른 수를 쓰면 안 된다.약 N위 금지. 직선거리는 이미 계산돼 있어 순위는 정수로 확정된다. N위 / 전체 M개 로 쓴다.
동순위·결측으로 확정이 불가능하면 "약"으로 뭉개지 말고 그 이유를 한 줄로 적는다.| 파라미터 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|
target | ✅ | - | 기준 주소/단지명/지역명/법정동코드 |
radius_m | ✕ | 2000 | 후보 수집 반경 |
limit | ✕ | 20 | 후보 단지 수. 크레딧 절약 위해 작게 시작 |
show_kapt_walk_min | ✕ | true | K-apt 신고 도보시간을 참고 열로 병기할지 |
| 도구 | 용도 |
|---|---|
resolve-site 규약 | 기준점 좌표·코드 확보 |
search_by_nearby_keyword(preset="apartment", grid=true) | 반경 내 아파트 후보 수집 |
enrich_complex_info | 후보 → K-apt 매칭 (단지 좌표 확보) |
search_by_nearby_category(categories=['subway']) | 역 좌표 1콜 수집 → 정렬키 산출 |
get_complex_info(detail=true) | (선택) K-apt 참고 도보시간. 병기할 때만 |
get_map_embed_url | 후보 지도 생성 |
크레딧: 역 좌표를 1콜로 모으고 거리 계산은 로컬이라 단지 수 N과 무관하다.
구(舊): keyword + enrich + get_complex_info(detail) × N = 2 + N 크레딧
현재: keyword + enrich + category(subway) = 3 크레딧
target → 좌표. 지역명/법정동코드만이면 area_center 경고.search_by_nearby_keyword(center, radius_m, preset="apartment", grid=true, deduplicate_by="name").enrich_complex_info(complexes, radius_m=300~500). matched만 랭킹 후보. 단지 좌표를 여기서 얻는다.search_by_nearby_category(center, radius_m = radius_m + 1500, categories=['subway']).
truncated:true면 "목록 불완전" 표기.검색 기준으로 강조한다.검색 기준 단지: 랭킹 제외 사유 카드를 표시한다.show_kapt_walk_min:true일 때)
10~15분이내 이상.데이터 불일치 라벨을 붙인다. 순위는 그대로 매긴다(정렬키가 검증 가능한 값이므로).
K-apt 값이 왜 다른지는 판정하지 않는다.카카오 POI 직선거리, 참고 열은 K-apt 제공 도보시간으로 출처를 분리 표기.방배롯데캐슬아르떼, 반경 2kmsearch_by_nearby_category(center, radius_m=3500, categories=['subway']) → 23건 · truncated:false15~20분이내templates/result.htmlsubway_walk_min 으로 정렬돼 있어
기준 단지가 꼴찌(#7)로 내려가 있다. 현재 정렬키는 POI 최근접역 직선거리이고, 재정렬하면 #5다
(결측으로 빠져 있던 스타팰리스 이수 복귀 → 7개에서 8개). 데모는 레이아웃 참고용으로만 본다.검색 기준 라벨을 붙인다.데이터 불일치 라벨과 두 출처의 값을 함께 표시한다. 순위는 그대로 매긴다.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)공동주택관리정보시스템(K-apt) · 카카오맵 · 네이버 지도.사용자는 순위를 보러 온다. 수집 파이프라인·정렬 근거는 궁금해하지 않는다.
| 내용 | 어디로 |
|---|---|
| 수집 단계(273 → 80 → 13 → 12), 정렬키 정의, K-apt 대비 설명 | SKILL.md (화면 X) |
정렬 근거 · 검색 기준 단지 근거 카드 | 만들지 않는다 (info: {} 로 두면 숨는다) |
| 부분 표본이라는 사실 | sampleNote 한 줄 |
| 기준 단지 순위 | 그 단지 행의 meta |
| 직선거리 한계 · K-apt 참고열 · 표본 범위 | hedges 3줄 이내 |
✕ sampleNote(268자): "수집 단계: 카카오 아파트 후보 273개(수집 상한 도달·목록 불완전) → 이 페이지 80개
반환 → 표본 후보 13개 조회 → K-apt 매칭 12개 단지 → … 반환 후보 80개 전체를 같은 방식으로
정렬하면 검색 기준 단지는 66위입니다."
✓ sampleNote(44자): "반경 3km 아파트 273곳 중 12곳만 조회한 부분 표본입니다. 전수 랭킹이 아닙니다."
🚨 경고 자체는 지우지 않는다. "전수 아님"과 "전체 기준 66위"는 남긴다. 지우는 건 어떻게 세었는지다.
기준 단지가 표본 내 순위와 전체 순위가 다르면 둘 다 적는다. 표본 순위만 보이면 실제보다 좋아 보인다.
표본 범위 · 제외 단지는 독립 카드(#scope-card)로 낸다. 지도 아래, 푸터 위.
<br> 로 이어붙이지 말 것. 예전엔 그렇게 했고,
"어느 단지가 왜 빠졌는가"가 잡문에 묻혀 보이지 않았다.(20NN년MM월예정)).
출처를 공동주택관리정보시스템(K-apt) · 카카오맵 으로 병기한다.excluded 가 비고 sampleNote 도 없으면 카드째 숨는다.| 상황 | 처리 |
|---|---|
| 단지 후보 과다 | limit 작게, grid 사용, truncated 표기 |
역 수집이 45건 cap 도달(truncated:true) | "역 목록 불완전" 표기. 경계 단지의 최근접역이 누락될 수 있음 |
| K-apt 매칭 실패 | 랭킹 제외, 후보/미매칭 수 요약 |
| 단지 좌표 결측 | 거리 계산 불가 → 랭킹 제외, 사유 표기 |
| K-apt 도보시간 결측 | 랭킹 유지(정렬키가 아니므로). 참고 열만 자료없음 |
| 단지명 후보 다수 | 자동확정 금지 |
공동주택관리정보시스템(K-apt)과 링크 https://www.k-apt.go.kr/web/main/index.do를 함께 표시한다.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 · 45건 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.카카오는 개통 예정 역을 장소명 문자열로 표기하고, 카테고리도 지하철로 준다.
"위례호수공원역 (2026년12월예정)" 215m category_name: 교통,수송 > 지하철,전철
다행히 search_by_nearby_category(categories=['subway']) 는 이것을 반환하지 않는다. 실측:
반경 500m · categories:['subway'] → 0건 (215m 예정역이 있는데도)
반경 1000m · query="공원"(키워드) → 예정역이 나옴
query="기차역", 터미널 query="버스터미널")은 장소명에
예정·개통·(20NN년 이 포함되면 판정에서 제외하고 목록에만 꼬리표를 단다. 연도를 지어내지 말 것."산빛초등학교 (2027년 3월 예정)"). 운영 중인 시설로만 판정한다.enrich_complex_info 는 이름이 같은 단지도 떨어뜨린다 (실측 2026-07-10)"K-apt 미매칭 = 그 단지가 없다"가 아니다. 좌표가 어긋나면 이름이 글자까지 같아도 제외된다.
위례2차아이파크아파트 실측 — K-apt 에 분명히 있다(A10027553 · 495세대 · 세대당 주차 1.76):
카카오 좌표 37.479738, 127.143743
K-apt 좌표 └─ 261m 떨어져 있음 ← 기본 radius_m=250 을 11m 넘긴다
radius_m | 이름 완전일치 후보 | 이름 무관 후보(힐스테이트) | 결과 |
|---|---|---|---|
| 250 (기본) | 후보에 없음 | 104m | NEARBY_BUT_NAME_MISMATCH |
| 400 | 0.543 | 0.558 ← 더 높다 | NEARBY_BUT_NAME_MISMATCH |
| 500 | 0.635 (임계 0.65에 0.015 부족) | 0.594 | LOW_CONFIDENCE_MATCH |
점수가 radius_m 에 따라 움직이고, 이름 완전일치가 거리에 밀린다. 반경을 늘려도 해결되지 않는다.
not_found 를 "K-apt 미매칭"으로 뭉뚱그려 적지 않는다. 도구가 주는 reason 을 그대로 구분해 쓴다.
NO_COMPLEX_WITHIN_RADIUS(반경 안에 후보 없음) · NEARBY_BUT_NAME_MISMATCH(후보는 있으나 이름 불일치)
· LOW_CONFIDENCE_MATCH(임계 미달). 사유가 다르면 사용자가 할 일도 다르다.candidates[] 에 입력과 이름이 사실상 같은 후보가 있으면 화면에 보인다.
조용히 버리면 "반경 내 전수"라고 읽힌다. 표본 수를 인용할 때 누락 가능성을 함께 적는다.matched(score 0.75)가 난다.
→ 후보 좌표는 반드시 그 단지의 카카오 좌표를 넣는다. 기준 단지 좌표를 돌려쓰면 엉뚱한 단지로 바뀐다.not_found 여도 candidates[] 는 kapt_code 를 함께 준다. 반경만 넓히면 이름 완전일치 후보가 그 안에 나타난다.
1. enrich_complex_info(complexes, radius_m=500) ← 기본 250 으로는 후보에조차 안 뜬다
2. status != "matched" 인 항목의 candidates[] 를 훑는다
3. 정규화한 이름이 입력과 같으면(공백·'아파트' 꼬리 제거 후 일치) 그 kapt_code 를 채택
4. get_complex_info(kapt_code, detail=true) 로 값을 직접 가져와 랭킹에 넣는다
5. 화면에 "좌표 불일치로 자동 매칭 실패 → 이름 일치로 복구" 를 명시한다
실측: 위례2차아이파크아파트 는 radius_m=500 에서 candidates[0] 으로 나오고(A10027553, 261m, score 0.635),
get_complex_info 는 parking_per_unit 1.76 을 정상 반환한다.
아파트 꼬리 제거 후 완전일치만 복구한다.
위례아이파크 와 위례2차아이파크 는 다른 단지다. 애매하면 복구하지 말고 제외 사유를 적는다.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.