Ein KI-Wohnungssucher in einem Wochenende gebaut: Reddit scrapen, um Broker-Spam zu schlagen

Ein Entwickler hat TruRent in etwa 10 Stunden gebaut, um ein spezifisches Problem zu lösen: Indische Mietportale wie NoBroker, MagicBricks und 99acres bestehen zu etwa 70 % aus Maklerspam – selbst mit dem Filter "direkt vom Eigentümer". Reddit hat ehrliche Angebote von Eigentümern, aber sie sind nicht durchsuchbar. Die Lösung? Eine KI, die Reddit durchforstet und es dir ermöglicht, mit den Angeboten zu chatten.

Wie es funktioniert

• Stack: Next.js 16 mit rohem fetch zu Anthropic – kein SDK, volle Kontrolle über den Streaming-Loop.
• Modell: Claude Haiku 4.5. Die Aufgabe benötigt kein Sonnet, und Haiku ist 5x günstiger.
• Tools: Nur zwei – search und get_details. Vergleich und Ranking erfolgen im Text des Modells, nicht in separaten Tools. Mehr Tools bedeuten mehr Fehlerquellen.
• Streaming: NDJSON an den Browser. Einfacher als SSE zu parsen.
• Scrape-Pipeline: PullPush API zum Abrufen von Reddit-Beiträgen, dann Haiku zum Extrahieren strukturierter Angebote aus Rohtext, Nominatim für Geocodierung.

Zahlen

• 1.412 Beiträge gescrapt
• ~600 bestanden einen lokalen Vorfilter
• Nur 131 waren tatsächlich echte Angebote – der Datensatz ist klein, aber die Pipeline ist quellenunabhängig. Tausche den Fetcher aus, und nichts anderes ändert sich.

Wichtige Designentscheidung

Der Entwickler bewusst weniger Tools verwendet und das Modell über reichhaltigere Tool-Ausgaben nachdenken lassen. Vergleich und Ranking erfolgen im Text des Modells, nicht über separate Tools. Das reduziert Fehlerquellen und hält die Kosten niedrig. Das gleiche Prinzip gilt: Lass das Modell denken, nicht nur filtern.

Probiere die Demo aus: https://trurent-five.vercel.app/