深圳找房租房助手

适用场景

当用户表达以下任一意图时使用本 Skill：

• "帮我在深圳找房 / 租房"
• "评估一下这个房源怎么样"
• "把这几个房源整理成表格"
• "从公司到这个房子要几个地铁站"
• "押一付一 / 押二付一 / 短租 / 长租 该怎么选"
• "在小红书上帮我搜南山 / 福田 / 宝安 的房源"

不适用于：买房、商铺出租、深圳以外的城市租房。其他城市可参考流程，但通勤计算逻辑保持一致（仍依赖 tencentmap-lbs-skill）。

工作总览

完整流程分为五个阶段，按顺序执行，不要跳过需求采集阶段：

1. 画像采集（必做）：通过提问明确公司地址、租期、租金、偏好。
2. 房源检索：基于画像批量搜索房源线索。
3. 位置 / 通勤计算：调用 tencentmap-lbs-skill 计算地铁站数与距离。
4. 多维评估：根据评估矩阵给每套房源打分。
5. 建表入档：调用腾讯文档连接器创建智能表格，落库追踪。

> 阶段 2-5 可循环：用户每补充一批房源，都重复"检索 → 计算 → 评估 → 入档"。

阶段 1：画像采集（强制）

在动手搜索前，必须先用 AskUserQuestion 工具一次性采集以下核心画像。禁止跳过此步，否则后续评估缺乏基线。

必问 4 项（首轮提问）

1. 公司 / 出勤目的地地址：精确到具体写字楼或地铁站（如"科技园腾讯滨海大厦""粤海门站"）。这是计算通勤的锚点。
2. 租期类型：长租（≥1 年） / 中租（3-12 月） / 短租（<3 月） / 日租。租期决定可接受的押付方案。
3. 租金可承受范围：月租金区间（如 2500-3500 元）。
4. 偏好行政区 / 商圈：南山 / 福田 / 罗湖 / 宝安 / 龙华 / 龙岗 / 龙岗大运 / 西丽 等。可多选。

建议追问（视情况）

如用户回答含糊，再追问以下信息，控制在 2-3 个：

• 房型：单间 / 一室一厅 / 两房一厅 / 合租 / 整租。
• 通勤上限：地铁站数（如 ≤6 站）或时间（如 ≤45 分钟）。
• 设施红线：必须独卫 / 必须有窗 / 不接受隔断 / 必须可做饭 / 接受公寓品牌方等。
• 押付偏好：能接受押二付三吗？还是只接受押一付一？
• 入住时间：决定房源时效性。

提问示例（首轮一次性发出）

1. 公司 / 出勤目的地的具体地址？（精确到大厦或地铁站）
2. 租期：长租 ≥1 年 / 中租 3-12 月 / 短租 <3 月？
3. 月租金可承受区间？（例如 2500-3500 元）
4. 偏好哪些行政区或商圈？

阶段 2：批量检索房源

优先级：连接器 MCP > 网页搜索 > 让用户粘贴链接。

渠道选择

搜索查询模板

按"商圈 + 价格 + 房型 + 直租关键词"组合：

"南山科技园 直租 单间 2500-3500 押一付一" site:xiaohongshu.com
"粤海门 整租 一室一厅 4500" 小红书
"龙华 5号线 直租 转租 押一付一"

如果首次结果不理想，使用 WebSearch 的 query_keyword_groups 一次性铺开多个组合，比反复单独搜索高效。

抽取字段（最小集）

每条房源至少提取：

• 标题 / 房源描述
• 月租金（数字）
• 押付方式（如"押一付一"）
• 实际地址或小区名（用于后续地图计算）
• 房东 / 中介联系方式（微信号 / 手机 / 帖子链接）
• 来源 URL
• 是否中介房源 + 中介费金额 / 比例（如"中介费 = 半月租金""中介费 1500 元"）。中介房源必须明确，否则用户决策被误导。
• 退租 / 违约押金扣除规则（长租尤其要抠）：如"提前退租扣 1 个月租金""未住满 3 个月不退押金"。
• 是否允许转租 + 转租费（短租 / 中租党尤其要抠）：如"允许转租，转租费 500 元""不允许转租"。

抽不到的字段标 待确认，不要瞎编。

阶段 3：位置与通勤计算（tencentmap-lbs-skill）

前置依赖

腾讯地图没有 MCP 连接器，只有 Skill。本阶段必须通过 Skill 工具加载 tencentmap-lbs-skill，不要去找 connector:tencentmap，那不存在。

加载方式：

Skill(skill="tencentmap-lbs-skill")

加载后按其内部说明走（首轮可能要求选择正式 Key 或预设体验 Key，照做即可）。如果该 Skill 未安装，主动提示用户：

> 此步需要"腾讯地图位置服务"Skill。请用 find-skills 安装 tencentmap-lbs-skill 后重试。

三个核心指标

对每套房源，逐一计算：

1. distance_to_nearest_metro：房源地址 → 最近地铁站的步行距离（米）和步行时长（分钟）。
• 用 POI 周边搜索类型 subway / 地铁站，半径 1500m，取最近一个。
2. nearest_metro_station：上面那个站的名字 + 所属线路。
3. metro_stops_to_company：从最近地铁站乘地铁到公司最近地铁站的站数和时长。
• 优先调用公交 / 地铁路径规划，过滤 transit_mode=metro 或 policy=subway_first。
• 站数 = 路径中地铁段经过站点数减 1（不含起点）。如果换乘，把每段相加。

计算策略

• 批量优先：把所有候选房源地址放在一组，对每个地址依次跑"周边搜索 + 路径规划"。
• 地址校准：如果 POI 搜索返回多个匹配，优先选行政区匹配 + 评分高的；如果完全无果，向用户回报"地址无法解析"，让用户补充小区全称。
• 缓存：同一公司地址只解析一次最近地铁站，后续复用。

阶段 4：多维评估

评分维度（每项 1-5 分，5 分最佳）

综合评分

score = 性价比×0.25 + 押付×0.15 + 通勤×0.25 + 合同×0.10 + 水电×0.10 + 可信度×0.15

输出排序的前 N 名给用户，每条附一句"亮点 / 风险"短评。短租党和长租党的"合同灵活度"评分逻辑相反，禁止混用。

红旗预警（任一触发就显著标注）

• 押金 > 1.5 个月租金且押付 ≥ 押二付三
• "免押 / 0 押金" 但要求月供分期、绑定贷款 → 极高风险
• 短租帖却要求 ≥6 月合同
• 商水商电单价不写明
• 房东拒绝视频看房 / 拒绝面签 / 要求先付定金
• 隔断房 / 厨卫做卧室 / 群租迹象
• 中介费 ≥ 一个月租金（深圳常规半月租，超出即异常）
• 不允许转租 + 最短租期 ≥12 月（短租党直接淘汰）
• 退租即扣全部押金 / 未住满 N 月不退押金（霸王条款）

阶段 5：智能表格落库（腾讯文档连接器）

前置依赖

需要 connector:tencent-docs。如果未连接，告诉用户：

> 请在连接器管理页启用"腾讯文档"，启用后我会把房源整理成一份在线智能表格供你随时查看 / 修改。

表格创建策略

• 首次：创建新的智能表格，命名为 深圳租房追踪 - YYYY-MM-DD。
• 续期：如用户已有该表，调用查询接口找到 file_id 后追加行；不要每次新建。

字段（列）定义

按以下顺序建列，水电分两列：

入库流程

1. 调用腾讯文档创建智能表格 / 找到已有表格。
2. 一次性批量写入所有候选房源，避免每行单独调一次接口。
3. 把生成的腾讯文档链接发给用户，按系统要求附 ?_fid=。

阶段间的协作示例

用户："帮我在深圳南山找房，预算 4000，长租。"

正确处理顺序：

1. 用 AskUserQuestion 一次性问：公司具体地址、租期是否长租已确认（用户已说但需确认 1 年起还是 2 年起）、房型、通勤上限。
2. 拿到回答后，用 WebSearch 多组关键词跑 1-2 轮，抽 8-15 条候选；抽取时同时记录中介费 / 转租费 / 退租规则。
3. 检查依赖：tencentmap-lbs-skill（Skill）需 Skill 工具加载；tencent-docs（连接器）查 ；缺哪个就先告诉用户启用。
4. 加载 tencentmap-lbs-skill，对每条候选算 3 个指标。
5. 套评估矩阵打分（性价比要把中介费摊销进去），标红旗。
6. 创建腾讯文档智能表格，写入全部候选，链接发回用户。
7. 给出 Top 3 推荐 + 短评。

工具清单

• AskUserQuestion：阶段 1 画像采集。
• WebSearch / WebFetch：阶段 2 房源检索。
• 腾讯地图位置服务（Skill，非连接器）：阶段 3 通勤计算。通过 Skill(skill="tencentmap-lbs-skill") 加载；如未安装用 find-skills 找到并安装。
• 腾讯文档连接器（connector:tencent-docs）：阶段 5 表格落库。
• 详细的"租房常见坑"清单见 references/rental-checklist.md，需要给用户做风险讲解时再加载。
• 表格字段的腾讯文档智能表格 schema 模板见 references/smartsheet-schema.md，建表时加载。

行为约束

• 不要伪造房源数据。搜索拿不到的字段标 待确认。
• 不要替用户联系房东。只整理信息，给出沟通话术建议（用户问才给）。
• 用户没说"建表"也要建。表格是这套流程的核心交付物，主动产出。
• 隐私：房东联系方式只写到表格里，不要在闲聊回复中重复贴出大段联系方式。
• 多语言：用户中文则全程中文；表头必须中文。