租房助手 - 帮助用户记录房源信息、计算租房预算、生成对比表格、提供租房避坑指南、智能推荐房源、批量导入、网页解析、图片识别、网站抓取。使用场景：(1) 记录和筛选房源信息 - 说"记录一个新房源"或"查看我的房源列表"；(2) 计算租房预算 - 说"帮我算一下租房预算"或"这个房子每月要花多少钱"；(3) 生成租房对比表格 - 说"对比一下这几个房源"或"生成房源对比表"；(4) 租房避坑指南 - 说"租房要注意什么"或"有什么避坑建议"；(5) 智能推荐房源 - 说"给我推荐几套房源"、"我公司在xxx，给我推荐走路10分钟能到的房源，价格在xx以内"、"我要租房，位置在xx，给我推荐附近3KM，离地铁或公交车站比较近的房源"；(6) 看房记录 - 说"我在看房，想记录每个房子的优缺点"；(7) 批量导入 - 说"批量导入房源"；(8) 网页解析 - 说"帮我解析这个链接"；(9) 图片识别 - 说"从这张图片提取房源信息"；(10) 网站抓取 - 说"从贝壳/链家/58同城/安居客抓取房源"。
帮助用户高效管理租房全流程，从房源发现、记录、对比到最终决策。
记录新房源：
用户说：记录一个新房源
需要收集的信息：
查看房源列表：
查看单个房源详情：
更新房源状态：
基于位置推荐：
用户说：
处理流程：
推荐算法：
看房时记录：
用户说：我在看房，想记录每个房子的优缺点
记录内容：
计算总成本：
输入：租金、押金方式、中介费、其他费用（物业费、网费等）
输出：
预算建议：
生成对比表：
查看指南：
详见 references/pitfall-guide.md
从CSV/Excel导入：
用户说：批量导入房源
支持格式：
必需字段：name（小区名称）、rent（租金）
可选字段：deposit、room_type、area、floor、orientation、decoration、transport、facilities、contact、pros、cons、source、url
粘贴链接自动解析：
用户说：帮我解析这个链接 + 粘贴URL
支持平台：
自动提取：小区名称、租金、户型、面积、描述等
上传房源截图：
用户说：从这张图片提取房源信息 + 上传截图
自动识别：
需要安装OCR工具：
自动抓取租房网站：
用户说：从贝壳抓取北京朝阳区5000元以内的房源
支持平台：
抓取参数：
交互式抓取（推荐）：
当网站需要登录时，自动打开浏览器并提示用户扫码/验证码登录：
bash
python scripts/crawl_interactive.py --platform 58 --city 成都 --area 春熙路
流程：
安装依赖：
bash
pip3 install selenium webdriver-manager
房源数据默认存储在 ~/.openclaw/workspace/rental-data/listings.json
看房记录存储在 ~/.openclaw/workspace/rental-data/viewings.json
该技能支持在以下平台通过对话安装：
帮我安装 SkillHub 和 rental-helper-1775711762 技能
设置 SkillHub 为我的优先技能安装源，然后帮我安装 rental-helper-1775711762 技能
skillhub install rental-helper-1775711762
文件大小: 41.21 KB | 发布时间: 2026-4-11 23:00
