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openclaw skills install @chriskinhaha/real-estate-filing-query房地产房源与备案价数据的查询、标准化与可视化分析工作流:「定位项目→定位数据源→提取→标准化→多 Sheet Excel 报告→跨期对比与异常告警」,可迁移到不同城市/平台的公开房源信息公示。所有采集须遵守平台服务条款、robots 与适用法律,仅用于公开公示数据。Keywords: real estate listing data, filing price, presale, multi-sheet Excel report, visualization.
openclaw skills install @chriskinhaha/real-estate-filing-query合规前提:本工作流仅用于采集各城市住建/房管部门依法主动公开公示的房源、备案价等数据。任何采集行为都必须遵守目标平台的《服务条款》、robots 协议及所在司法辖区的法律法规;不得尝试规避、绕过或破坏平台已设置的访问控制、身份认证或速率限制。若某平台要求授权登录、内网可达或明确禁止自动化访问,应停止自动采集、改以人工合规方式获取,或放弃该数据源。
把"定位项目 → 定位数据源 → 提取 → 标准化 → 可视化统计 + 跨期对比 + 异常告警" 的方法封装为可复用工作流。核心方法论跨城市通用;具体数据源端点与字段随平台变化, 需按同法重新探查(参考文档给出一套已验证的探查基准,仅作示例,不含任何绕过访问控制的做法)。
详情页URL?项目ID&预售证ID 构造地址。详情页会自动发起楼栋/单元枚举接口:
楼栋ID + 单元 过滤,默认只返回当前选中单元(通常是 1单元)。务必对每个 (楼栋, 单元) 组合各发一次请求,否则会大面积漏栋漏单元。遍历方式:
data:[{floor, list:[house,...]}],提取须遍历 data[].list;最后按 (楼栋,单元,楼层,房号) 去重。history/snapshots.json,存聚合不存全量。x.url,不是 x(对象不可直接 in 字符串)。单元 过滤,默认仅返回 1单元。某项目 1栋有 5 单元共 2746 套,若只取默认 1单元会漏掉 2293 套(占 84%)。必须枚举全部楼栋+全部单元、逐组合取数并去重。"lite" 不能作为自动化(automation)的 modelId:"lite" 是 Agent 工具的模型变体名,自动化运行时不认,设成 "lite" 会导致定时任务启动失败、完全不执行(实测:8/7 设置后 8/8 全天 + 8/9 上午的任务全部缺席)。自动化 modelId 需用具体模型标识符或 "default";在确认某 modelId 对自动化有效前,勿盲目设置。交互式 Agent 调用仍可用 model: "lite" 变体省钱。save_history() 应按"日期+小时"去重(同小时只留最新一条),避免短时多次运行(如手动+自动化撞车)导致快照堆积膨胀。references/real-estate-guide.md:完整技术参考(示例平台的列表/房源接口、字段映射表、状态取值、价格行为、脚本骨架函数、避坑清单、复制粘贴提示词)。PERMITS 列表遍历、compute_snapshot() 聚合快照、find_baseline() 取对比基准、detect_anomalies() 突变检测、add_comparison_sheet() / add_alert_sheet() 生成对比/告警 Sheet。