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BENZEMA216/rent-ops

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rent-ops

AI 租房助手 — Agent Skill

自动爬取各平台房源 · 高德地图可视化 · 八维度智能评分 · 风险预警

功能

命令 功能
/rent {链接} 粘贴房源链接，自动评估打分
/rent scrape 爬取豆瓣租房小组 + 小红书房源
/rent map 高德地图可视化所有房源
/rent scan WebSearch 扫描各平台
/rent risk {小区} 搜集社交媒体避雷信息
/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）
/rent tracker 管理房源跟踪表

安装

全局安装（推荐）

在任意目录下都能使用 /rent：

git clone https://github.com/BENZEMA216/rent-ops.git ~/.claude/skills/rent
~/.claude/skills/rent/scripts/setup.sh

项目级安装

仅在当前项目中使用：

mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/BENZEMA216/rent-ops.git .claude/skills/rent
.claude/skills/rent/scripts/setup.sh

检查安装状态

~/.claude/skills/rent/scripts/doctor.sh

兼容性

本 skill 遵循 Agent Skills 开放标准，兼容所有支持该标准的 AI 工具（Claude Code、Cursor、Gemini CLI、VS Code Copilot 等）。

快速开始

# 安装完成后，在任意目录
/rent

首次运行会引导你配置城市、预算、户型等租房需求。

多城市支持

所有平台 URL、豆瓣小组 ID、行政区和坐标全部通过 cities/{pinyin}.yml 驱动。切换城市只改 config/profile.yml 的 city 字段即可。

内置城市

拼音 中文 子域 code 状态
shenzhen 深圳 sz ✅ 完整
beijing 北京 bj ⚠️ 豆瓣 group_id 未核实
shanghai 上海 sh ⚠️ 豆瓣 group_id 未核实
guangzhou 广州 gz ⚠️ 豆瓣 group_id 未核实
hangzhou 杭州 hz ⚠️ 豆瓣 group_id 未核实
chengdu 成都 cd ⚠️ 豆瓣 group_id 未核实

未核实 = 作者未亲自验证豆瓣小组 ID。第一次跑 /rent scrape 时如果报错，按提示去豆瓣搜 {城市}租房 小组把 ID 填进对应 yml。

新增城市： 见 cities/README.md，基本上就是复制 shenzhen.yml 改几个字段。

地图切换城市： 改完 config/profile.yml 后重跑一次 scripts/build_city_runtime.py 生成 data/city-runtime.json，刷新浏览器即可。

技术栈

  • 爬虫: Playwright + playwright-stealth（豆瓣）、MediaCrawler + xhshow 签名（小红书）
  • 反检测: CDP 接管真实浏览器 / stealth 补丁 / Arc cookie 注入
  • 地图: 高德地图 JS API v2.0 + PlaceSearch 地理编码
  • 评估: 八维度评分体系（性价比/通勤/房况/安全/便利/信誉/风险/灵活性）
  • 交互: Agent Skill，纯对话式操作

豆瓣登录配置

豆瓣爬虫（/rent scrape）需要登录态才能访问租房小组内容。提供三种方式：

方式一：交互式登录（推荐新手）

在终端直接运行脚本，浏览器会打开豆瓣页面，手动登录后按 Enter 继续：

~/.claude/skills/rent/scripts/python.sh ~/.claude/skills/rent/scripts/scrape_douban.py --stealth

登录成功后会自动保存 session 到 data/douban_session.json，后续运行无需重复登录。

方式二：手动导出 Cookie

从浏览器导出豆瓣 cookie，保存为 JSON 文件：

  1. 在 Chrome / Edge / Arc 中登录豆瓣
  2. 安装浏览器扩展 EditThisCookie 或使用 DevTools
  3. 导出 .douban.com 域下的 cookie，保存为 JSON 数组格式：
[
  {
    "name": "dbcl2",
    "value": "你的值",
    "domain": ".douban.com",
    "path": "/",
    "secure": true,
    "httpOnly": true
  }
]
  1. 运行时指定 cookie 文件：
~/.claude/skills/rent/scripts/python.sh ~/.claude/skills/rent/scripts/scrape_douban.py --cookie-file cookies.json

方式三：Playwright Storage State

如果你有 Playwright 导出的 storage state 文件（包含 cookie + localStorage）：

~/.claude/skills/rent/scripts/python.sh ~/.claude/skills/rent/scripts/scrape_douban.py --session-file session.json

在 AI 助手环境中使用（Claude Code 等）

AI 助手环境没有交互式终端，需要提前准备好登录态：

# 先在终端交互式登录一次，保存 session
~/.claude/skills/rent/scripts/python.sh ~/.claude/skills/rent/scripts/scrape_douban.py --stealth

# 之后在 AI 助手中使用 --non-interactive 模式
~/.claude/skills/rent/scripts/python.sh ~/.claude/skills/rent/scripts/scrape_douban.py --non-interactive

或直接提供 cookie / session 文件：

~/.claude/skills/rent/scripts/python.sh ~/.claude/skills/rent/scripts/scrape_douban.py --non-interactive --cookie-file cookies.json

可选依赖

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 JS API Key 地图可视化（浏览器渲染） console.amap.com → 创建「Web端(JS API)」Key，填入 data/map-view.html
高德 Web 服务 Key 通勤 + 便利维度硬数据 console.amap.com → 创建「Web服务」Key（另一种类型，不是 JS API），复制 templates/amap.example.yml 到 config/amap.yml 填 web_service_key。5000 次/天免费
唯果直租 MCP 直租房源数据源（5 城） 见下节
Arc 浏览器 CDP 模式（最强反检测） arc.net

可选 MCP 数据源：唯果直租

唯果 vigolive 是国内直租平台，提供官方 MCP server，让 Claude Code 直接拿到筛选后的直租房源（100% 直租、字段结构化、带坐标）。覆盖北京 / 上海 / 深圳 / 广州 / 杭州 5 城。

启用（5 分钟）：

  1. 微信搜"唯果租房"小程序 → 我的 → MCP 连接 → 生成 Key（vgk_live_xxx）
  2. 复制项目根目录的 .mcp.json.example 为 .mcp.json，填入 key
  3. 编辑 platforms.yml，把 vigolive.enabled 改 true
  4. Claude Code 重启后会自动加载 mcp__vigolive__* 工具

启用后的差异：/rent scan 会在 L0 先调 search_houses / search_by_commute 拿结构化直租数据，爬虫作为兜底。

限制：30 次/天免费配额 · 仅 5 城 · 只用 search_* 工具（他们的 evaluate / verify / query_knowledge 数据覆盖稀疏，rent-ops 自己的流程更强）。

通勤 + 便利：从软评分到硬数据

配好 Web 服务 Key 后，两个评分维度自动从"WebSearch 估算"升级为"真实地图数据"：

# 通勤：{工作地} → {小区}，返回分钟数 + 换乘次数 + 1-5 分
scripts/python.sh scripts/amap_query.py commute --to "望京SOHO" --pretty

# 便利：500m 内 POI 加权分（超市/便利店/餐饮/地铁/医院/菜市场/健身房）
scripts/python.sh scripts/amap_query.py convenience --location "望京SOHO" --pretty

类别和权重在 config/amap.yml 可调。无 key 时 CLI 返回 status: disabled，agent 自动降级 WebSearch 兜底。

数据架构

config/
└── profile.yml             # 你的租房需求配置（含 city）

cities/                     # 城市抽象层（跨城市通用）
├── shenzhen.yml            # 深圳：code/豆瓣组/片区/坐标
├── beijing.yml
├── shanghai.yml
├── ...
└── README.md               # 如何新增一个城市

data/
├── listings.md             # 房源跟踪表（single source of truth）
├── listings.json           # 结构化数据（地图用）
├── city-runtime.json       # 城市运行时配置（build_city_runtime.py 生成，地图消费）
├── pipeline.md             # 待评估队列
├── map-view.html           # 高德地图可视化（数据驱动，不写死城市）
├── sample-shenzhen.json    # 深圳示例数据兜底
├── douban_raw.jsonl        # 豆瓣原始数据
└── douban_filtered.jsonl   # 豆瓣筛选数据

modes/
├── _shared.md              # 评分规则（系统层）
├── _profile.md             # 个人画像（用户层）
├── auto-evaluate.md        # 自动评估
├── scan.md                 # 平台扫描
├── scrape.md               # 专用爬虫
├── map.md                  # 地图可视化
├── risk.md                 # 风险检测
├── verify.md               # 假房源检测
└── visit.md                # 看房准备

scripts/
├── setup.sh                # 一键安装（venv + Playwright + Chromium）
├── doctor.sh               # 安装状态检查
├── python.sh               # venv Python 封装
├── scrape_douban.py        # 豆瓣爬虫（支持 --city）
├── build_city_runtime.py   # 生成 data/city-runtime.json
└── lib/
    └── city.py             # 城市 loader（profile + cities/*.yml）

reports/                    # 评估报告

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MIT

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AI 租房助手 — Claude Code Skill，主动扫描各平台房源、智能评估打分、高德地图可视化

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