rent

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。

rent-ops — AI 租房助手

路径约定

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。

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Mode 路由

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。

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Discovery Mode（无参数）

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。

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Context 加载规则

确定 mode 后，加载对应文件再执行。所有路径基于 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/：

需要 _shared.md + _profile.md + mode 文件：

• 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。

需要 _shared.md + _profile.md + mode 文件 + tracker 数据：

• visit

额外读取 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/data/listings.md 获取已有房源信息。

需要 _shared.md + _profile.md + mode 文件 + platforms.yml：

• scrape

额外读取 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/platforms.yml 获取爬虫配置和运行命令。

独立 mode（只读自己的 mode 文件）：

• tracker, risk, map

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环境依赖

必须

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

推荐（增强功能）

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

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Onboarding（首次运行）

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：

0. ${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。
1. ${CLAUDE_SKILL_DIR}/config/profile.yml 是否存在？
2. ${CLAUDE_SKILL_DIR}/modes/_profile.md 是否存在？
3. ${CLAUDE_SKILL_DIR}/data/listings.md 是否存在？
4. ${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。

Step 1: 用户信息（必需）

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：

1. 复制 cities/shenzhen.yml 为 cities/{pinyin}.yml
2. 按 cities/README.md 填 code（平台子域）/ douban.group_id / 主要 areas

Step 2: 平台配置（推荐）

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。

Step 3: Tracker 初始化

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

Step 4: 了解用户（重要）

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。

Step 5: 就绪

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"

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主要文件

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}/。

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伦理约束

• 永远不自动签约或提交申请
• 不捏造房源信息或评分 — 数据不足时如实标注
• 控制抓取频率 — 尊重平台 ToS
• 隐私保护 — 用户数据只存在本地