Naver Real Estate Search

네이버 부동산 기반의 대한민국 부동산 매물 검색 / 단지 후보 탐색 / 단지 비교 / 채팅형 브리핑 / 가격 감시 스킬이다.

핵심 원칙:

• - 단일 단지 우선: URL/complex ID가 있으면 그걸 먼저 쓴다.
• 후보는 좁게: 지역 전체를 넓게 긁기보다 후보 단지를 1~3개 먼저 좁힌다.
• 자연어 우선: “잠실 리센츠 전세 30평대”, “은마와 래미안대치팰리스 비교”처럼 바로 넣는다.
• 한국어 브리핑 우선: 채팅 표면에는 짧은 한국어 해석을 먼저 주고, 구조화 데이터가 필요할 때 JSON을 붙인다.
• 429 완화: 짧은 백오프 후에도 막히면 direct URL/ID 기반 재조회 쪽으로 유도한다.

Source dependency

이 스킬은 로컬 upstream clone을 래핑한다.

• - INLINECODE0

재사용하는 주요 로직:

• - INLINECODE1
• INLINECODE2
• INLINECODE3
• INLINECODE4

Scripts

1) 핵심 검색 엔진

CODEBLOCK0

역할:

• - 자연어 파싱
• 후보 단지 탐색
• 단일 단지 조회
• 다중 단지 비교
• 동일 평형 요약
• JSON / 텍스트 출력
• candidate cache seed import/export 연결

1-1) candidate seed 자동 생성

CODEBLOCK1

역할:

• - 서울 주요 단지 seed 입력을 받아 자동 alias 확장
• 기존 candidate-seeds.json / candidate-cache.json / 네이버 검색 HTML 링크 추출을 조합해 candidate seed 초안 생성
• 가능한 경우 단지 상세 API로 후보 검증 후 confidence / verification_status 부여
• 403/429 발생 시 blocked_reasons, candidate_pool, evidence에 흔적을 남겨 운영자가 후속 검증 가능하게 함

1-2) generated seed preview / apply

CODEBLOCK2

역할:

• - candidate-seeds.generated.json의 results[]를 읽어 운영 승격 가능 항목과 수동 검수 큐를 분리
• 기본값은 preview이며, --apply-target일 때만 references/candidate-seeds.json을 갱신
• INLINECODE16를 함께 쓰면 accepted 항목만 data/candidate-cache.json에 warm-cache
• INLINECODE18으로 승격 후보를 고르고, 나머지는 manual_review_queue에 정리
• INLINECODE20 / --exclude-names로 일부 단지만 골라 검수 가능

2) 채팅형 브리핑 래퍼

CODEBLOCK3

역할:

• - 단일 단지 결과를 더 자연스러운 한국어 브리핑으로 요약
• 여러 단지 비교 결과를 “어디가 더 낮은지 / 동일 평형이면 어디가 더 싼지 / 차이가 어느 정도인지” 중심으로 설명
• 대표 매물/링크를 채팅에 붙이기 쉽게 정리

3) 가격 감시 / 새 매물 감지

CODEBLOCK4

역할:

• - 로컬 JSON 파일에 watch rule 저장
• 목표가 이하 / 새 매물 / 가격하락 감지
• INLINECODE22 / events / dedupe 기반의 실사용형 감시 초안 제공
• 텔레그램/브리핑 등 상위 레이어에 바로 전달하기 쉬운 stdout JSON 구조 제공

저장 파일:

• - INLINECODE24
• INLINECODE25
• INLINECODE26

Quick start

1) self-test

2) 자연어 파싱만 확인

3) 후보 단지만 찾기

4) 채팅형 후보 리스트

4-1) candidate-cache seed / alias 학습

권장 순서:

1. 1. build_candidate_seeds.py로 generated 초안을 만든다.
2. INLINECODE28로 preview해서 accepted / manual review를 확인한다.
3. 문제가 없을 때만 --apply-target --apply-cache를 실행한다.
4. direct URL/ID를 확보한 단지는 --seed-candidate로 수동 보강한다.

반복 조회가 필요한 실존 단지나 alias가 자주 흔들리는 단지(예: 신월시영아파트)는 먼저 cache에 학습시켜 둔다.

5) 단일 단지 조회

6) direct URL로 조회

7) 자연어 한 줄 브리핑

8) 여러 단지 비교 브리핑

Recommended workflow

1. 1. 사용자가 특정 단지 URL/ID를 주면 그 값을 우선 사용한다.
2. URL/ID가 없으면 chat_real_estate.py --query ... 로 먼저 자연어 브리핑을 시도한다.
3. 질의가 넓거나 모호하면 --list-candidates 로 후보를 1~3개만 보여준다.
4. 후보가 좁혀지면 단일 단지 조회 또는 --compare 로 비교한다.
5. 구조화 데이터가 필요하면 같은 조건으로 search_real_estate.py --json 을 다시 호출한다.
6. 반복 확인이 필요하면 watch_real_estate.py add/check 흐름으로 가격 감시를 연결한다.

Candidate-search guidance

현재 후보 탐색은 다음 순서로 동작한다.

1. 1. direct complex ID / URL 우선 추출
2. 자연어에서 비교 대상 / 위치 힌트 / 거래유형 / 평형대 분리
3. 로컬 candidate cache(alias → complex_id) exact/contains 매칭
4. 캐시에 없으면 네이버 검색 결과 HTML에서 후보 complex ID 수집
5. 가능하면 단지 상세 API로 이름/주소/세대수 보강 후 캐시에 적재
6. 이름 정규화 / alias 일치 / 지역 힌트 / 질의 토큰 / 세대수 신뢰도 기준으로 점수화
7. 점수 상위 후보만 반환

INLINECODE37 같은 축약/별칭 차이를 줄이기 위해 공백 제거 + suffix 제거 + alias 확장을 같이 사용한다.

Output guidance

단일 단지

• - 단지명 / 위치
• 필터 요약(거래유형, 평형대)
• 건수 / 최저가 / 평균가 / 중앙값 / 최고가
• 대표 동일 평형 요약
• 대표 매물 2~3개
• 사람이 읽기 쉬운 짧은 해석

여러 단지 비교

• - 단지별 핵심 수치
• 전체 평균 기준 어느 단지가 더 낮은지
• 가능한 경우 동일 평형 기준 어느 단지가 더 낮은지
• 대표 매물 또는 링크

가격 감시

• - rule 이름 / id
• 목표가 이하 매물 수
• 신규 매물 / 가격하락 감지
• stdout JSON의 alerts, snapshot, events, message_preview, summary 계층 활용
• 텔레그램/브리핑 레이어에는 watch_real_estate.py check --preview 결과를 바로 붙이고, 구조화 후처리가 필요하면 --json을 사용

References

세부 설계/429 운영 지침/감시 schema/seed 예시는 다음 파일을 참고한다.

• - INLINECODE45
• INLINECODE46
• INLINECODE47
• INLINECODE48
• INLINECODE49