樂有家找房

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📖 技能介紹


name: 樂有家找房 description: "樂有家找房與小區查詢:自然語言查11城二手房/租房、新房樓盤、學校及小區資訊" version: 1.3.0 homepage: https://www.leyoujia.com metadata: { "openclaw": { "skillKey": "lyj-house", "emoji": "🏠", "requires": { "bins": ["curl"], "env": ["LYJ_API_KEY"] }, "primaryEnv": "LYJ_API_KEY", }, }


樂有家找房與小區查詢

同一個 Skill 根據使用者語義自動執行多類能力:

  • 找房:檢索支援城市的二手房(type=esf)或租房(type=zf),返回房源列表並推薦。
  • 找新房:檢索支援城市的新房樓盤,返回新房資訊、戶型資訊、成交資訊(以介面返回為準)。
  • 找學校:檢索支援城市的學校資訊,返回學校檔案及關聯小區名稱(以介面返回為準)。
  • 找小區:檢索支援城市的小區資訊,返回小區檔案、價格相關資訊與周邊配套(以介面返回為準)。

支援城市:深圳中山東莞惠州廣州佛山清遠珠海江門長沙南京。 二手房/租房找房介面中 city 按使用者需求傳,且必須在上述白名單內。

如何使用

  • 直接說需求:如「幫我找一套南山兩房」「某某樓盤新房」「某某小學對口小區有哪些」「後海花園這個小區怎麼樣」,Agent 會按語義自動選擇找房、新房、學校或小區流程,並在需要時組合多個介面(見下文「學位房/對口房源」策略)。
  • 只需配置 API Key:在 OpenClaw 配置中填寫 skills.entries.lyj-house.apiKey,或安裝樂有家找房外掛後在外掛配置中填寫。Key 獲取:https://shenzhen.leyoujia.com → 登入 → 「申請OpenClaw金鑰」。二手房/租房主介面:https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/house/search;其餘介面見各步驟說明,均走同一域名與鑑權,無需單獨配置 Base URL。
  • 呼叫方式:安裝外掛後會自動注入 LYJ_API_KEYLYJ_API_URL(若僅配置了找房 URL,新房/學校介面仍使用下方文件中的固定路徑拼接在同一域名下)。僅安裝本 Skill 時請手動設定環境變數 LYJ_API_KEY。不要使用其它技能/外掛的 key。

使用時機

以下情況啟用此技能:

  • 找房類:
  • "幫我找一套南山兩房"(二手房,type=esf
  • "福田 100 平以內三房多少錢"(二手房,type=esf
  • "我想在南山買房,預算 500 萬"(二手房,type=esf
  • "南山兩房月租 5000 以內"(租房,type=zf
  • "後海附近租房"(租房,type=zf
  • "某某小學對口的兩房,總價 800 萬以內"(二手房 + 必要時學校查詢,見「學位房/對口房源」)
  • 新房類:
  • "南山有什麼新房樓盤"
  • "福田某某片區新房,總價 500~800 萬"
  • "查一下某某樓盤戶型和成交"
  • 學校類:
  • "某某實驗小學對口哪些小區"
  • "查一下某某中學資訊"
  • 找小區類:
  • "幫我查後海花園小區資訊"
  • "這個小區均價多少"
  • "這個小區最近成交均價多少"
  • "這個小區近半年成交記錄怎麼樣"
  • "南山某某花園物業和開發商是誰"
  • "這個小區周邊地鐵和學校如何"

以下情況不使用此技能:

  • 房產政策、貸款計算等純諮詢類問題(直接回答)
  • 不在支援列表內的城市(告知暫不支援,並提示可改問支援城市)

語義判別優先順序

先做 intent 判別,可選值包括:house_searchnew_house_searchschool_searchcommunity_search,以及組合流程 school_degree_housing(對口/學位房二手房檢索,見專節)。

  • 命中「新房/樓盤/一手/預售/新盤」且非明確只要二手房 → new_house_search
  • 命中「學校/小學/中學/學區/對口」且使用者核心訴求是房源(幾房、預算、買二手房)→ school_degree_housing(或歸入 house_search 但執行組合策略)
  • 僅查學校資訊、對口小區名,不要求立刻出房源 → school_search
  • 命中小區語義(如“小區資訊/均價/成交資訊/成交價/成交均價/成交記錄/物業/開發商/停車費/周邊配套”)→ community_search
  • 一般找房語義(如“兩房/預算/總價/租金/近地鐵/急售”)且無新房專屬詞 → house_search
  • 同時命中多類語義(如“先看後海花園小區,再找兩房”)→ 先返回小區資訊,再繼續找房

學位房 / 對口房源(二手房 + 學校,自由組合)

當用戶要在某校對口/附近二手房,並帶戶型、總價等條件(例如:「幫我找廣州某某實驗小學對口的兩居室,總價 800 萬以內」),按以下順序執行,不要向用戶暴露中間步驟細節(遵守文末「輸出抑制規則」):

  1. 優先用二手房介面 house/searchtype=esfcity=<使用者城市>(且在白名單內)。從使用者話中提取:keyword(學校簡稱或全名核心詞,如使用者說的校名)、room(如兩房→2)、priceMin/priceMax(萬元)、areaName/placeName(若使用者說了區或片區,傳中文名)。可酌情加 tags18(學區房)若語義明確。
  2. 若本次二手房結果為空total 為 0 或 list 無有效房源):呼叫 schoolSearch,用 keyword 填學校檢索詞(可與上一步關鍵詞一致或略規範化),並傳入使用者若已提供的 areaName/placeName
  3. 根據學校介面返回:讀取規範校名關聯小區名稱(若返回)。將校名關聯小區名作為新的 keyword(可優先嚐試關聯小區名再試校名,或先試校名再試小區;以能命中房源為準,同一輪內可發起有限次數的二手房查詢,注意文末限流)。
  4. 再次呼叫 house/searchtype=esf),帶上與使用者需求一致的 roompriceMax 等,用新 keyword 重試。
  5. 彙總回覆:向用戶說明推薦的二手房源(若有);若仍無房源,可簡述學校查詢到的對口/關聯資訊(以介面為準),並建議使用者放寬預算、換片區或改用「找小區」細化。

新房、租房若有「學區」訴求,仍以使用者主意圖為準:要新房xfSearch;要租房house/searchtype=zf;要二手學位房走上述組合。

工作流程

第一步:意圖分類(統一入口)

根據使用者語義選擇執行流程:

  • house_search:走「第二步A:找房引數提取」→ 第三步A
  • new_house_search:走「第二步C:新房引數提取」→ 第三步C
  • school_search:走「第二步D:學校引數提取」→ 第三步D
  • school_degree_housing:走「學位房/對口房源」組合流程(上節)
  • community_search:走「第二步B:找小區引數提取」→ 第三步B

第二步A:提取找房條件

從使用者訊息中識別以下條件(有即填,無則不傳)。城市 city 從使用者語句提取並校驗白名單(支援:深圳、中山、東莞、惠州、廣州、佛山、清遠、珠海、江門、長沙、南京);若未明確提及城市,先簡短追問城市。交易型別 type:使用者要買房/二手房esf,要租房zf

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區域篩選:城區、片區使用使用者話語中的中文名稱;請求體欄位為 areaName(城區名)、placeName(片區名,比城區更細時優先填寫)。不要將區、片區對映為數字 code;名稱須屬於當前請求的 city,不要跨城混用區域名。

type/citykeywordareaName/placeNamepriceMin/priceMaxareaMin/areaMax 等字串或數值外,戶型、標籤、朝向、裝修等篩選項仍傳文件中的數字 code

基礎引數

引數 說明
type 交易型別 esf=二手房,zf=租房
city 城市 按使用者需求傳,且需在支援白名單內
keyword 關鍵詞搜尋房源標題 南山學區某某小學
priceMin 總價下限(萬元整數) 200
priceMax 總價上限(萬元整數) 600

戶型引數

引數 說明 code 對映
room 居室 1=一房 2=兩房/二房 3=三房 4=四房 5=五房 6=五房以上
toilet 衛生間 1=一衛 2=兩衛/二衛 3=三衛 4=四衛 5=五衛 6=五衛以上
balcony 陽臺 1=一陽 2=二陽 3=二陽以上
areaMin 面積下限(㎡整數) 80
areaMax 面積上限(㎡整數) 120
orientation 朝向 69=東 70=南 71=西 72=北 73=東南 74=東北 75=西南 76=西北 77=南北 78=全南
hxFeature 戶型特色(多值用 _ 分隔) 1=戶型方正 2=通透 3=客廳開闊 4=視野開闊 5=廳帶陽臺 6=臥室陽臺 7=浴室陽臺 8=臥室帶衛 9=帶衣帽間 10=可放浴缸 11=開放廚房 12=入戶花園 13=安靜 14=大陽臺 15=高贈送 16=帶露臺 17=臥室朝南 18=飄窗 19=落地窗
jgFeature 景觀特色(多值用 _ 分隔) 1=海景 2=山景 3=湖景 4=城市景觀 5=高爾夫景觀

更多篩選

引數 說明 code 對映
tags 房源特色(多值用 _ 分隔) 1=新上 3=滿五唯一 4=滿兩年 5=紅本在手 6=隨時可看 7=急售 8=有電梯 9=近地鐵 10=非地下室 11=有影片 12=VR看房 18=學區房 22=滿五年 27=實地核驗 28=必賣好房 37=最近降價 38=有露臺 39=高租售比 40=無電梯
propertyType 物業型別 1=住宅 2=公寓 3=別墅 4=商鋪 5=車位/車庫 6=寫字樓 7=其他
elevator 電梯 1=有電梯 2=無電梯
buildingAge 樓齡 1=2年以內 2=5年以內 3=10年以內 4=15年以內 5=20年以內 6=20年以上
fitment 裝修 46=毛坯 47=普裝 48=精裝 49=豪裝

區域引數

引數 說明 示例
areaName 城區中文名(可選) 天河南山(須與 city 一致)
placeName 片區中文名(可選,比 areaName 更細時優先) 珠江新城東後海

直接根據已有資訊構造引數,不必追問所有欄位。若使用者提到更細的地名,優先使用 placeName;若只提到區,使用 areaName。區域名稱必須屬於當前 city,不要跨城混用。

第三步A:呼叫找房介面

  • URLhttps://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/house/search(固定,無需配置)。
  • 鑑權:請求頭 X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}
  • 方式:僅支援 POST,請求體為 raw JSON,勿用 GET 或 URL 引數。
  • Windows/PowerShell:內聯 JSON 易被轉義破壞,建議將 body 寫入 body.json 後使用 curl -d @body.json
# 方式一:Bash/WSL 下可直接用 -d '...'(URL 未設定時使用固定地址)
curl -s -X POST "${LYJ_API_URL:-https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/house/search}" \
  -H "X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"type":"esf","city":"廣州","areaName":"天河","room":"2","priceMax":600}'
# 方式二:Windows/PowerShell 下建議用檔案傳 body,避免轉義問題
echo '{"type":"esf","city":"廣州","areaName":"天河","room":"2","priceMax":600}' > body.json
curl -s -X POST "${LYJ_API_URL:-https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/house/search}" -H "X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}" -H "Content-Type: application/json" -d "@body.json"

第四步A:解析找房結果並推薦

介面返回 JSON 格式,包含 total(總量)和 list(最多 30 套)。從列表中選出 3~5 套最符合使用者需求的房源,按下方「展示欄位規範」逐條展示;若介面未返回某欄位則省略該行,房源外網地址沒有則不展示。

第二步B:提取找小區條件

從使用者訊息中識別以下引數(有即填,無則不傳):

引數 說明 示例
city 城市 按使用者需求傳,且需在支援白名單內
communityKeyword 小區關鍵詞(必填) "後海花園"
areaName 城區中文名(可選) "天河"
placeName 片區中文名(可選,優先順序高於 areaName) "後海"
page 頁碼(可選) 1
pageSize 每頁數量(可選) 10
priceMin 小區均價下限(元) 10000
priceMax 小區均價上限(元) 30000
houseAge 樓齡 1 1=2年以內、2=2-5年以內、3=5-10年以內、4=10-15年以內、5=15-20年以內

第三步B:呼叫找小區介面

  • URLhttps://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/communitySearch(固定,無需配置)。
  • 鑑權:請求頭 X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}
  • 方式:僅支援 POST,請求體為 raw JSON,勿用 GET 或 URL 引數。
  • 說明:如果介面不可用,降級為找房兜底(見文末注意事項)。
# 示例:查後海花園小區資訊
curl -s -X POST "https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/communitySearch" \
  -H "X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"city":"廣州","communityKeyword":"天河公園"}'
# 可選:用城區/片區中文名縮小同名小區範圍
curl -s -X POST "https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/communitySearch" \
  -H "X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"city":"深圳","communityKeyword":"花園","areaName":"南山"}'

第四步B:解析找小區結果並輸出

介面返回 JSON 後,按下方「小區展示欄位規範」輸出。若返回多個小區,展示最匹配 Top 3,並提示使用者可繼續指定區域或小區全名。

第二步C:提取新房條件

從使用者訊息中識別以下條件(有即填,無則不傳)。與二手房不同,本介面使用 house/searchtype/city 欄位;引數如下:

引數 說明 示例
keyword 樓盤或片區關鍵詞 "前海""某某花園"
areaName 城區中文名(可選) 同二手房 areaName
placeName 片區中文名(可選,優先於 areaName) 同二手房 placeName
priceMin 總價區間下限(單位:萬元) 500
priceMax 總價區間上限(單位:萬元) 800

第三步C:呼叫新房介面

  • URLhttps://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/xfSearch(固定,無需配置)。
  • 鑑權:請求頭 X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}
  • 方式:僅支援 POST,請求體為 raw JSON,勿用 GET 或 URL 引數。
  • Windows/PowerShell:內聯 JSON 易被轉義破壞,建議將 body 寫入 body.json 後使用 curl -d @body.json
  • 返回:新房資訊、新房戶型資訊、新房成交資訊(以實際 JSON 欄位為準)。
# 方式一:Bash/WSL 下可直接用 -d '...'(URL 未設定時使用固定地址)
curl -s -X POST "${LYJ_API_URL:-https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/xfSearch}" \
  -H "X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"keyword":"前海","areaName":"南山","priceMin":500,"priceMax":800}'
# 方式二:Windows/PowerShell 下建議用檔案傳 body,避免轉義問題
echo '{"keyword":"前海","areaName":"南山","priceMin":500,"priceMax":800}' > body.json
curl -s -X POST "${LYJ_API_URL:-https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/xfSearch}" -H "X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}" -H "Content-Type: application/json" -d "@body.json"

第四步C:解析新房結果並推薦

按介面返回組織回答:優先展示樓盤名稱、區域、價格區間、主力戶型要點;若有成交資訊且資料有效則簡述;按「輸出抑制規則」不展示原始 JSON。

第二步D:提取學校條件

引數 說明 示例
keyword 學校名稱關鍵詞 "實驗小學""某某中學"
areaName 城區中文名(可選) "天河"
placeName 片區中文名(可選) "珠江新城東"

第三步D:呼叫學校介面

  • URLhttps://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/schoolSearch(固定,無需配置)。
  • 鑑權:請求頭 X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}
  • 方式:僅支援 POST,請求體為 raw JSON,勿用 GET 或 URL 引數。
  • 返回:學校資訊,包含關聯小區名稱(以實際 JSON 欄位為準)。
curl -s -X POST "https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/schoolSearch" \
  -H "X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}" \
  -H "Accept: application/json" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"keyword":"實驗小學","areaName":"天河"}'

第四步D:解析學校結果並輸出

按介面返回展示學校名稱、辦學型別/地址等有效欄位;關聯小區可列表呈現,便於使用者後續用小區名走「找小區」或二手房 keyword 繼續查。

完整示例

示例 1:找房

使用者說: "幫我在廣州天河找一套兩房,總價 600 萬以內,最好靠近地鐵,精裝"

構造請求:(PowerShell 下若遇 400,改用 echo '...' > body.jsoncurl -d @body.json

curl -s -X POST "${LYJ_API_URL:-https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/house/search}" \
  -H "X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"type":"esf","city":"廣州","placeName":"珠江新城東","room":"2","priceMax":600,"fitment":"48","tags":"9"}'

按「展示欄位規範」展示前 3~5 套最符合條件的房源;有房源外網地址時附上,沒有則不展示。

示例 2:找小區

使用者說: "幫我查天河公園附近某小區資訊,看看均價和周邊配套"

構造請求:

curl -s -X POST "https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/communitySearch" \
  -H "X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"city":"廣州","communityKeyword":"天河公園"}'

按「小區展示欄位規範」輸出小區基礎檔案 + 價格相關 + 周邊配套。

示例 3:學位房 / 對口二手房(組合)

使用者說: "幫我找一下廣州某某實驗小學對口的兩居室,總價在 800 萬以內"

  1. 呼叫 house/searchtype=esfcity=<使用者城市>(白名單內),keyword 為使用者口中的校名核心詞,room=2priceMax=800(可酌情 tags18)。
  2. 若無房源,呼叫 schoolSearchkeyword 同上,輔以使用者若提到的 areaName/placeName(中文名)。
  3. 用返回的規範校名或關聯小區名作為新的 keyword 再次 house/search,條件不變。
  4. 向用戶推薦二手房源;若仍無,說明學校側公開資訊並建議放寬條件。

示例 4:新房

使用者說: "廣州天河片區新房,總價 700 萬到 1000 萬有什麼盤"

構造請求:

# Bash / WSL
curl -s -X POST "https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/xfSearch" \
  -H "X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}" \
  -H "Accept: application/json" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"keyword":"天河","areaName":"天河","priceMin":700,"priceMax":1000}'
# Windows / PowerShell(推薦)
echo '{"keyword":"天河","areaName":"天河","priceMin":700,"priceMax":1000}' > body.json
curl.exe -s -X POST "https://wap.leyoujia.com/wap/openclaw/ai/xfSearch" -H "X-Api-Key: ${LYJ_API_KEY}" -H "Accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" -d "@body.json"

展示欄位規範

房源展示欄位規範(找房)

向用戶展示每套房源時,按以下順序包含下列內容(介面有則展示,無則省略;房源外網地址沒有則不展示):

  1. 房源標題
  2. 居室、衛生間、面積、朝向、小區
  3. 房源標籤
  4. 總價、均價
  5. 用途、裝修、產權、建成、電梯
  6. 位置:小區的地址
  7. 周邊:交通、學校
  8. 小區名稱、小區開發商、小區物業公司
  9. 小區物業費、小區停車費
  10. 房源亮點:生成的亮點
  11. 房源外網地址(僅當介面返回該欄位且非空時展示,沒有則省略)

小區展示欄位規範(找小區)

向用戶展示小區資訊時,按以下順序輸出(介面有則展示,無則省略):

  1. 小區名稱、所在區域
  2. 基礎檔案:地址、建成年代、物業公司、開發商
  3. 價格相關:均價、在售數量、在租數量、成交相關資訊(若有)
  4. 周邊配套:地鐵、學校、商圈(若有)
  5. 補充引導:若同名小區較多,提示使用者指定片區;若使用者後續要找房,建議直接按該小區繼續篩房

新房與學校展示說明

  • 新房(xfSearch):突出樓盤名、位置、總價區間、戶型與成交摘要;欄位以介面為準,無有效值則省略。
  • 學校(schoolSearch):突出學校名稱、型別/階段、地址或區域;關聯小區逐條列出(若有),便於銜接二手房或找小區。

輸出抑制規則(必須遵守)

  • 不輸出“API 原始返回資料表”“欄位清單”“除錯資訊”等中間過程內容。
  • 對於空值/無效值一律不展示,包括:null""[]{}0(僅在該欄位語義為“未知/無資料”時)。
  • 成交相關欄位(如近 12 個月成交均價、掛牌均價、成交套數、掛牌套數等)只有在有真實值時才展示;為空陣列或缺失時直接省略,不要逐條解釋“暫無資料”。
  • 當可展示欄位較少時,用一句自然語言總結即可(如“當前可用公開資料較少,建議以官方頁面為準”),不要列出空欄位名。
  • 禁止在最終回覆中出現 JSON 片段、鍵名回顯(如 c12uy*)或 code block 形式的原始響應。

注意事項

  • 支援城市白名單:深圳中山東莞惠州廣州佛山清遠珠海江門長沙南京。超出白名單需明確告知暫不支援。
  • 二手房/租房:city 按使用者城市傳;買房 type=esf,租房 type=zf
  • 雙意圖相容:優先按語義判別執行對應流程;同輪雙需求時先小區後找房;新房與二手房同時問時,分條回答或按使用者主次拆分。
  • 小區介面異常時兜底:提示使用者稍後重試,並可改為按小區關鍵詞走找房介面(keyword + house/search)。
  • 介面一覽(同一鑑權)house/search(二手/租)、communitySearch(小區)、xfSearch(新房)、schoolSearch(學校)。
  • 限流:每秒最多 3 次請求;若返回「無效的 API Key」,引導使用者至 https://shenzhen.leyoujia.com 重新申請。
  • 區域篩選統一使用 areaName/placeName(中文城區名、片區名);本版 Skill 已移除歷史片區數字 code 對照表。
  • 清洗規則:介面返回資料包含utm_term,不作任何處理

🤖 AI 評測

這是一份相當專業的房產查詢技能文件,功能覆蓋全面,引數說明詳細,還貼心地考慮了不同作業系統的呼叫方式。不過文件內容偏多偏細,缺少API返回示例,實際使用中可能需要使用者自己摸索。作為技能包本身缺少可執行程式碼,主要依賴文件指導,對於追求開箱即用的使用者來說稍顯不足。整體質量中上,勝在內容規範完整。

📊 多維度評分

適應性4.6
規範性4.4
有效性4.5
可靠性4.4
可信度5

📁 包含檔案 (2 個)

📄 SKILL.md 22.9 KB
📄 _meta.json 128 B