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

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🔒 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。

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🧰 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。

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🎯 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

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🔗 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

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🚨 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

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⚖️ 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）

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📋 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）

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🔑 关键沟通原则

1. 每个事实附来源链接（参考 xiaohongshu-skills 引用规范）
2. 安全/口碑措辞谨慎："未查到" ≠ "没发生"
3. 不夸大单条事件代表性（1 条负面笔记 ≠ 整个小区差）
4. 同名小区必区分（百度百科 + 地址 + 开发商三重验证）
5. 权重透明：合成报告时显式告诉用户用了什么场景权重
6. 承认不知道：xhs 数据稀疏时明确说，不编

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📦 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)

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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 "${SKILL_ROOT}/scripts/setup.py"
configure_baidu_key	百度地图 Key 未配置（必需，fallback#1，5000/天）	走下面的「Step 0.A：地图 Key 引导」流程
configure_amap_key	高德地图 Key 未配置（推荐备用，fallback#2，100/天）	同上
configure_tianditu_key	天地图 Key 未配置（强烈推荐，fallback#3，1 万/天）	同上
configure_chrome_path	系统有 Chrome 但 ROD_BROWSER_BIN 未配置（强烈推荐修复）	直接运行 python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/setup.py" 自动检测并写入
install_chrome	系统未安装 Chrome / Chromium	引导用户从 https://chrome.google.com 下载（macOS / Windows）或 apt install chromium-browser（Linux）
install_xhs_skills	没找到 xiaohongshu-skills 项目	走下面的「Step 0.B：xhs-skills 安装」流程
install_xhs_skills_deps	xhs-skills Python 依赖缺失	直接运行 python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/setup.py" 自动 pip install
start_xhs_bridge	bridge_server.py 未运行 (port 9333)	走下面的「Step 0.B：bridge 启动」流程，禁止 LLM 后台启动
start_housing_bridge	housing_bridge_server.py 未运行 (port 9334)	走下面的「Step 0.D：Housing Bridge 启动」流程，禁止 LLM 后台启动
install_housing_extension	Housing Bridge 在跑但 Chrome 扩展未连上	引导用户装 extension（chrome://extensions → 加载已解压 → 选 extension/ 目录）
login_housing_site	扩展已连但没登录任一房产站点	引导用户在 Chrome 里登录 lianjia.com / ke.com / ziroom.com / anjuke.com / 58.com / fang.com 任一即可
stop_legacy_mcp	旧 xhs-mcp（v1）仍在跑	提示用户运行 bash "${SKILL_ROOT}/scripts/kill_xhs.sh" 清理

修复策略（顺序）：

1. 自动修复（依赖、启动服务） — 直接干
2. 需要用户做的（申请 Key、扫码） — 明确指引 + 等待
3. all_ready=true → Step 1
4. nice-to-have 缺失（amap_key/xhs） → 可继续但告知降级

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Step 0.A: 地图 Key 引导（关键，面向 OpenClaw 普通用户）

这一节的设计原则：用户只需要把 Key 复制粘贴给 LLM，不需要自己改任何文件。

当 status.py 返回 configure_baidu_key 或 configure_amap_key：

第一步：清晰展示申请流程给用户

直接复制下面这段话发给用户（不要简化，每一步都很关键）：

我需要 2-3 个免费的地图 API Key 才能查 POI 数据。三家都用个人手机号注册，5 分钟搞定。

三家加起来 ~15,100 次/天免费配额，自动 fallback（百度限流 → 高德 → 天地图）。

🔵 百度地图 AK（必需，POI 主源，5000/天）：

1. 打开 → https://lbsyun.baidu.com/apiconsole/key
2. 用百度账号登录（手机号秒注册）
3. 顶部「应用管理」→「我的应用」→ 点「创建应用」
4. 填写：
   • 应用名：随便（比如 house-hunter）
   • 应用类型：⚠️ 必须选「服务端」（不是浏览器端、不是 iOS/Android）
   • 请求校验方式：选「IP 白名单」→ 填 0.0.0.0/0（不限制）
   • 启用服务：把 ✅「地点检索 V2」「正/逆地理编码 V3」「路线规划 lite」都勾上
5. 提交 → 立即拿到 AK（一串 32 位字符）

🟢 高德地图 Key（推荐备用，也免费）：

1. 打开 → https://console.amap.com/dev/key/app
2. 用高德/手机号账号登录
3. 「应用管理」→「我的应用」→ 点「创建新应用」
4. 应用建好后点「添加 Key」
   • 服务平台：⚠️ 必须选「Web服务」（不是 Android、不是 JS API）
   • Key 名字随便
   • 白名单留空（不限）
5. 提交 → 立即拿到 Key

🟣 天地图 API Key（强烈推荐，fallback#3，1 万/天，国家测绘局官方）：

1. 打开 → http://lbs.tianditu.gov.cn/authorization/authorization.html
2. 用手机号注册天地图账号
3. 「我的应用」→「创建应用」→ 应用类型「服务端」
4. 提交 → 立即拿到 tk

拿到后直接发给我就行（不需要你自己去配置任何文件）：

百度: <粘贴你的 AK>
高德: <粘贴你的 Key>
天地图: <粘贴你的 tk>

我会自动帮你写到 shell 配置（持久生效），并立即验证 key 是否有效。

第二步：用户给完 key 后，自动持久化 + 验证

用户回复 key 后，调用一键脚本：

python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/configure_key.py" \
  --baidu '<USER_PROVIDED_BAIDU_KEY>' \
  --amap '<USER_PROVIDED_AMAP_KEY>'

这个脚本会：

1. 写到用户的 shell 配置（自动检测 ~/.zshrc / ~/.bash_profile）
2. 当前进程立即设置环境变量
3. 联网 ping 一下两个 API，验证 key 真的有效
4. 给出清晰的成功/失败提示

第三步：根据脚本返回值给用户反馈

• 退出码 0：✅ 配置成功，告知用户「key 已永久保存，下次新会话自动生效」，进入 Step 1
• 退出码 1：⚠️ 部分 key 校验失败（最常见原因：选错应用类型）— 告诉用户具体哪个失败 + 让他重新申请

关键约束：

• ❌ 不要让用户自己 export / 编辑 .zshrc / 改 mcp_servers.json — 这违背「用户只需粘贴 key」的设计
• ❌ 不要在 chat 里把用户的 key 重复回显 — 隐私 / 安全
• ✅ 只有百度 key 没拿到时也可以让用户继续（高德是备用） — 但反过来不行
• ✅ 用户中途说「我先不配置 Key」时，告知他「OK，但 POI 校验功能不可用，整个 skill 等于不能用，建议先配置」

用户没设置 BAIDU_MAPS_API_KEY 时：明确停下来等用户配置，不要硬跑（POI 校验是核心功能）。

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Step 0.B: xhs-skills 启动规则（v2，2026-05 切换）

架构 v2：house-hunter 现在用 xiaohongshu-skills（Python + Chrome Extension Bridge）替代 v1 的 xiaohongshu-mcp（Go + rod 自启 Chromium）。

v2 的本质优势：操作发生在用户已登录的真实浏览器里，反爬指纹强；不会自启 Chrome 不会内存爆炸；账号警告期更安全。

v1 历史问题：详见 todo/xiaohongshu-mcp-memory-bomb.md（保留作历史教训）。

v2 启动三步骤

Step 1：装 xiaohongshu-skills 项目

如果 fix ID 含 install_xhs_skills，告诉用户：

需要装 xiaohongshu-skills（一次性）：

# 任选一个目录
cd ~/workspace/tools/xiaohongshu-mcp/  # 或 ~/workspace/tools/
git clone https://github.com/autoclaw-cc/xiaohongshu-skills.git

装好后跑 python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/setup.py，会自动检测路径并装 Python 依赖。

Step 2：装 Chrome Extension（一次性）

1. 打开 Chrome，地址栏输入 chrome://extensions/
2. 右上角开「开发者模式」
3. 点「加载已解压的扩展」→ 选 <xhs-skills 目录>/extension/
4. 确认 XHS Bridge 扩展已启用
5. 在 Chrome 里打开 https://www.xiaohongshu.com 并登录

装一次永久生效。

Step 3：启动 bridge_server.py（每次开机首次使用时）

如果 fix ID 含 start_xhs_bridge，告诉用户：

请你在自己的终端前台运行（保持窗口开着）：

cd <xhs-skills 安装目录>      # 比如 ~/workspace/tools/xiaohongshu-mcp/xiaohongshu-skills
python3 scripts/bridge_server.py

看到 Bridge server listening on port 9333 就 OK。

⚠️ LLM 严格不要自己用 & 后台启动 bridge_server，理由跟 v1 一样：失控时不可控。让用户在自己的终端前台跑，便于 Ctrl+C 停止。

后台规则（v2 同样有效）

禁止	为什么
LLM 用 & 后台启动 bridge_server	看不到日志，失控时不可控
同账号短时间内连续 ≥10 次 search	仍可能触发反爬警告（用户账号已被警告过一次）
主动 kill 用户 Chrome 窗口	那是用户的浏览器！只 kill bridge_server.py 就够

任何 xhs 调用前，先跑安全探针

python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/xhs_health_probe.py"

探针返回值：

• exit 0 = 健康（项目找到 + 依赖齐 + bridge 在跑 + 已登录）
• exit 1 = 任一前置失败 → 降级，不要硬跑 xhs
• exit 2 = 致命错误 → 同上

反爬保护（自动生效）

scripts/sources/xhs.py 已强制：

1. 全局 Semaphore(1) — 同一时刻只跑 1 次 search
2. 每次 search 之间 2-8s 随机 jitter（模拟人）
3. 单次 e2e 控制 xhs 调用 ≤ 20 次（safety lite + community 2 keywords）
4. exit 1（未登录）→ 自动熔断本会话不再发请求

调研完成后的清理

在你刚才跑 bridge_server.py 的终端按 Ctrl+C 即可。 找不到窗口时：

bash "${SKILL_ROOT}/scripts/kill_xhs.sh"

何时跳过 xhs 也能跑

• 探针超时 / 失败
• 用户拒绝启动 mcp
• 紧急刹车后

降级影响：报告中居住口碑部分标注「数据不可用」，安全事件部分仅基于 WebSearch（召回率下降但仍可用）。其他维度不受影响。

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Step 0.D: Housing Bridge 启动规则（链家/贝壳/自如/安居客/58/房天下 数据采集）

架构本质：跟 Step 0.B 的 xhs-skills 同模式 — 用户已登录的 Chrome 装一个扩展，本地 bridge_server 中转，让 skill "借用" 真浏览器抓房产数据（绕反爬，零月费）。

核心价值：链家/贝壳/自如/安居客/58/房天下 6 家平台数据采集。任一站点登录即可工作（lianjia 和 ke 互通；58 和 anjuke 互通）。

完整设计文档：见 docs/plan-lianjia-bridge.md

Step 0.D.1: 装 Chrome Extension（一次性）

如果 fix ID 含 install_housing_extension 或首次使用，告诉用户：

Housing Bridge 是一个 Chrome 扩展，让 skill 通过你的 Chrome 抓房产数据（用你的登录 cookie，所以反爬通过率 ~100%）。装载：

1. 打开 Chrome，地址栏 chrome://extensions/
2. 右上角开「开发者模式」
3. 点「加载已解压的扩展」→ 选 ${SKILL_ROOT}/extension/ 目录
4. 看到扩展图标「🏠 Housing Bridge」就 OK

装一次永久生效（除非清除 Chrome 数据）。

Step 0.D.2: 登录至少一个房产站点（一次性）

如果 fix ID 含 login_housing_site，告诉用户：

在 Chrome 里打开下列任一站点并登录（推荐链家/贝壳，覆盖最全）：

站点	URL	数据强项
链家	https://www.lianjia.com	小区元数据最全（建成年份/物业/户数）；挂牌量最大
贝壳	https://www.ke.com	跟链家共账号体系，登一处两处都通
自如	https://www.ziroom.com	合租主卧/次卧价格（链家弱项）
安居客	https://www.anjuke.com	覆盖城市最广；跟 58 互通
58 同城	https://www.58.com	个人房东直租
房天下	https://www.fang.com	老牌门户，新房+二手房

登录后点扩展图标 popup，"已登录站点"会显示该站点名。

Step 0.D.3: 启动 housing_bridge_server.py（每次开机首次使用）

如果 fix ID 含 start_housing_bridge，告诉用户：

请你在自己的终端前台运行（保持窗口开着）：

cd "${SKILL_ROOT}"
python3 scripts/housing_bridge_server.py

看到 Housing Bridge listening on http://127.0.0.1:9334 就 OK。保持窗口开着不要关，调研结束按 Ctrl+C。

⚠️ LLM 严格不要自己用 & 后台启动 housing_bridge_server，规则跟 Step 0.B 同：失控时不可控、看不到日志、关不掉。

后台规则

禁止	为什么
LLM 用 & 后台启动 housing_bridge_server	看不到日志，失控时不可控
单会话累计调用 > 80 次	bridge server 内置硬上限，保护用户账号
主动 kill 用户 Chrome 窗口	那是用户的浏览器！只 kill housing_bridge_server.py 就够

反爬保护（自动生效）

• 每次 fetch 之间 3s 间隔（bridge server + extension 双重保护）
• 单会话累计 ≤ 80 次 fetch（防止账号被风控警告）
• 缓存 TTL：小区详情 7 天 / 挂牌列表 24h / 搜索 6h（节省 quota）

人机验证 / 二次扫码处理

如果链家系/58系等触发风控（极少发生，<5%），bridge 拿到的页面是登录/验证码。这时：

1. extension popup 会显示对应站点"已登录站点"消失
2. 引擎检测到 looks_like_login=true 自动熔断本会话
3. 请你在自己的 Chrome 里手工打开该站点 → 通过验证码/二次扫码 → 完成后再跑 skill

调研完成后的清理

在你跑 housing_bridge_server.py 的终端按 Ctrl+C 即可关闭。

何时跳过 housing-bridge 也能跑

• 用户拒绝装扩展
• 用户所有支持的站点都未登录
• 风控警告后熔断

降级影响：候选小区生成 fallback 到百度 POI；建成年份 / 物业 / 户数 / 挂牌租金 字段会缺失（报告标注"数据不可用"）。其他维度（POI 配套 / 小红书口碑 / 安全事件）不受影响。

---

Step 1: 解析用户需求

这一步由你（LLM）完成。 把用户的自然语言需求转成结构化 JSON。

1.1 识别意图

⚠️ 首先看顶部「🎯 7 类意图识别 SOP」（compare/deepdive/reweight/add_candidate/why_question 等高频意图都在那）。

只有意图是 search（按区找房）或 research（区域调研）时，才走下面 Step 1.2-1.4 的需求解析流程。

其他 5 类意图（compare/deepdive/reweight/add_candidate/why_question）不需要走 Python 引擎，按 7 步多源 Chain SOP 直接调研 + 套对应报告模板。

意图	触发词	处理
search（找房）	"想在 X 区找 Y 平 Z 房"、"预算 N"、"附近要有..."	候选小区列表 → 多维筛选 → Top N 推荐
research（调研）	"了解下"、"调研"、"top N 小区"、"哪些小区适合..."	直接拉 top 小区清单 → 每个深度报告

1.2 提取字段

把需求转成下面这个 JSON（用 requirement.json 命名，传给 engine）：

{
  "intent": "search | research",
  "city": "深圳市",
  "district": "坪山区",
  "area": null,                                  // 板块/商圈，如"科技园"、"后海"
  "rooms": 2,                                    // 卧室数
  "halls": 1,                                    // 厅数
  "area_min_sqm": 65,
  "area_max_sqm": 75,
  "budget": {"type": "rent", "max_per_month": 4000},
  "lifestyle_profile": ["shopping_lover"],       // 见 config/lifestyle_profiles.yaml 的 profile id
  "must_have_pois": [
    {
      "category": "shopping.big_supermarket",
      "match_keywords": ["山姆", "沃尔玛"],     // null 时使用 category 默认 keywords
      "min_count": 1,
      "radius_m": 3000
    },
    {"category": "shopping.shopping_mall", "min_count": 1, "radius_m": 3000},
    {
      "category": "entertainment.cinema",
      "must_have_brand": ["IMAX"],              // 品牌过滤
      "min_count": 1,
      "radius_m": 5000
    },
    {"category": "medical.hospital", "min_count": 3, "radius_m": 3000}
  ],
  "nice_to_have_pois": [
    {"category": "transport.subway", "min_count": 1, "radius_m": 1000}
  ],
  "commute_destination": null,                   // 用户指定通勤地，启用通勤评分
  "top_n": 5,                                    // 找房默认 5，调研默认 8
  "raw": "原始用户输入"
}

1.3 Lifestyle 画像识别

根据用户措辞从下面 8 个画像中选 0-2 个（可叠加）：

画像	触发词
homebody 宅家党	宅、宅家、不爱出门、躺平、外卖、居家
nightlife 夜店党	夜生活、酒吧、蹦迪、livehouse、精酿、夜宵
fitness 健身党	健身、运动、跑步、瑜伽、撸铁
pet_owner 养宠党	养宠、宠物、养猫、养狗、毛孩子
commuter 通勤党	通勤、上班、离公司近、地铁口
shopping_lover 商场党	商场、逛街、购物、约会、IMAX、看电影
budget_conscious 性价比党	性价比、便宜、划算、省钱
single_woman 女生独居	独居、一个人住、女生独居、单身女、安全

没匹配到任何画像 → ["default"]（均权重）

1.4 显示解析结果（强制）

回显给用户确认：

🏠 收到需求：
- 区域：{city} {district} {area or ""}
- 户型/面积：{rooms}房{halls}厅，{area_min}-{area_max}㎡
- 预算：{budget.max_per_month} 元/月（{budget.type}）
- 画像：{lifestyle_profile}
- 必备配套（must-have）：
  - {category} 半径 {radius_m}m，至少 {min_count} 家
- 加分配套（nice-to-have）：
  - {category} ...

正在多源采集（地图 POI + 小红书口碑 + 链家租金 + 安全事件搜索），通常 2-5 分钟...

---

Step 2: 执行引擎

把结构化需求传给主引擎：

python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/house_hunter.py" \
  --requirement-json '<上一步生成的 JSON 字符串>' \
  --save-dir "$HOME/Documents/House-Hunter"

或者写到临时文件再传：

echo '<JSON>' > /tmp/hh_req.json
python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/house_hunter.py" \
  --requirement-file /tmp/hh_req.json \
  --save-dir "$HOME/Documents/House-Hunter"

timeout 600000（10 分钟），前台运行。

引擎会自动：

1. 候选小区生成（链家/贝壳 WebFetch top N）
2. 并行 POI 多类别校验（百度地图 + 高德地图）
3. 并行租金采集（一房/两房/三房/合租）
4. 并行小红书口碑（复用 xiaohongshu-skills）
5. 并行安全事件检索（小红书风险词 + WebSearch 新闻）
6. 综合评分（按 lifestyle 加权）
7. 输出原始数据 JSON + 简版 Markdown 报告

读取完整输出。 输出包含：

• 候选小区 + 各维度分数
• POI 校验明细（每个类别的具体 POI 列表）
• 租金分布
• 小红书摘要（口碑笔记 + 安全事件）

---

Step 2.5: WebSearch 兜底补缺失字段（⚠️ 必做，不能跳过）

这是用户最初核心需求：报告里每个小区必须有建成年份。 当引擎已用尽 ke / lianjia / anjuke 三层 resolution 仍拿不到 built_year 时，你（LLM）必须用 WebSearch 兜底补。禁止直接交付缺建成年份的报告。

引擎跑完 Step 2，每个 Top N 候选 community 的元数据（建成年份/物业）可能因为数据源覆盖不全而缺失。在合成报告前，你（LLM）必须对每个缺字段的候选用 WebSearch 兜底：

流程

对每个 Top N 候选 community：

1. 检查关键字段：

   • community.built_year 为 None？
   • community.property_company 为 None？
   • 任一缺失则进入兜底

2. 调 WebSearch：

   WebSearch("{城市} {community.name} 建成年份")
   

   例：WebSearch("深圳 万科时代广场V寓 建成年份")

3. 解析摘要：

   • 找 4 位年份（2000-2025 区间）
   • 优先房产门户（房天下/乐有家/网易房产/深圳焦点）的摘要
   • 多源一致才采纳（≥2 个来源给同一年份 → 高置信；只 1 个 → 低置信，标注"WebSearch 推断"）

4. 写入报告：

   • 高置信：直接写"建成年份：2017 年（房龄 9 年，来源：WebSearch 多源一致）"
   • 低置信：写"建成年份：约 2017 年（WebSearch 推断，可能不准）"
   • 仍搜不到：写"建成年份：暂无公开数据"

覆盖率预期

小区类型	WebSearch 命中率
大型品牌盘（万科/恒大/保利等）	~90%
普通商品房	~60%
城中村 / 自建房 / 老旧小区	~20%
商业综合体（混搭）	需特别说明

注意

• WebSearch 走 Anthropic 服务器，绕开链家系反爬，对地图 POI 兜底来源（候选 source 含 _poi）尤其有用
• 不要对已经从 ke/lianjia/anjuke 拿到 built_year 的候选重复搜（浪费 quota）
• 不要让 WebSearch 编年份（严格只引用搜索结果里实际出现的年份数字）

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Step 3: 合成报告

❗ 进 Step 3 前先确认：每个 Top N 候选的 built_year 字段是否都填了？没填的必须回到 Step 2.5 用 WebSearch 兜底。绝对不允许报告里有候选缺建成年份。

核心原则

1. 基于真实数据 — 只引用引擎输出的数据，不编造
2. 每个事实附来源链接 — 小红书笔记链接、新闻链接、链家链接、百度地图 POI 链接
3. 安全谨慎 — 安全事件部分明确标注「未查到不代表没有」；高严重等级的事件单列；陈旧事件（>3 年）降级
4. Self-check — 写完后回读，删除任何没有真实来源的断言

模板选择

按意图选模板（详见顶部「📋 4 套报告模板库」）：

意图	模板	渲染方式
search（找房）	rank.md = scripts/reports/templates/search.md.j2（Python 自动渲染）	Python 引擎自动
research（调研）	rank.md = scripts/reports/templates/deep_dive.md.j2	Python 引擎自动
compare	compare.md（顶部模板库定义）	Opus 直接生成 markdown
deepdive	deepdive.md	Opus 直接生成
reweight	reweight.md	Opus 直接生成

Python 自动渲染（search/research）：跑完 Step 2 引擎后，reports/render.py 自动用 jinja2 模板生成 markdown。你只需检查报告内容是否完整（特别是 built_year 字段），不完整就回 Step 2.5 用 WebSearch 兜底。

Opus 直接生成（compare/deepdive/reweight）：跳过 Python 引擎，按顶部「📋 4 套报告模板库」对应的模板结构，直接合成 markdown 写到磁盘（用 Write 工具到 ~/Documents/House-Hunter/{topic}-{YYYYMMDD}.md）。

报告必须含「Sources」节列出所有WebSearch / WebFetch / xhs / 百度地图来源链接，确保每个事实可验证。

---

Step 4: 保存报告

路径：~/Documents/House-Hunter/{topic}-{YYYYMMDD}.md

示例：

• ~/Documents/House-Hunter/坪山区租房-20260430.md
• ~/Documents/House-Hunter/南山区年轻人租房调研-20260430.md

保存后明确告知用户：「报告已保存到 {完整路径}」

---

Step 5: 邀请后续

报告已保存到 {完整路径}。

我是「{TOPIC}」的找房专家，可以继续问我：
- [基于实际调研内容的具体建议 1，例如"对比 X 小区和 Y 小区的物业评价"]
- [建议 2，例如"如果再宽预算 500，能换到哪些小区？"]
- [建议 3，例如"夜生活更丰富的板块有哪些？"]

后续提问从已有结果回答，不重新搜索。用户明确说「重新调研」「换个区」才重新跑 engine。

---

Security & Permissions

• 只读 — 不发布、不联系经纪人、不下单
• 数据采集：本地缓存 24h，安全事件 6h
• 小红书 cookie 由 xiaohongshu-skills 管理（house-hunter 不直接持有）
• 报告保存到 ~/Documents/House-Hunter/

数据降级策略

失败的源	降级方案
百度地图	→ 高德地图
高德地图	→ 百度地图
链家 WebFetch	→ 贝壳 → 自如 → 安居客
xiaohongshu-skills 不可用	报告中口碑/安全部分明确标注「小红书数据不可用」，仅基于地图 + 新闻输出
全部地图 API 失败	停止流程，提示用户配置至少一个地图 Key

报告引用规范

每个事实必须附来源链接（参考 xiaohongshu-skills 的引用规范）：

• POI 距离：「沃尔玛坪山店 1.2km — 来源: 百度地图」
• 口碑摘要：「per @作者（❤️N） https://www.xiaohongshu.com/explore/{id}」
• 安全事件：「{事件描述} — {时间} — [新闻链接]」
• 租金：「{户型}均价 ¥X — 来源: 链家 https://...」

Self-check：报告中每条信息是否都有链接？没有链接的信息删除或补上。