Encontré un piso con IA en un fin de semana: raspando Reddit para vencer el spam de los brokers

Un desarrollador creó TruRent en ~10 horas para resolver un problema específico: los sitios de alquiler indios como NoBroker, MagicBricks y 99acres tienen ~70% de spam de intermediarios, incluso con filtros de "propietario directo". Reddit tiene anuncios honestos de propietarios, pero no se pueden buscar. ¿La solución? Una IA conversacional que extrae datos de Reddit y te permite chatear con los anuncios.

Cómo funciona

• Stack: Next.js 16 con fetch directamente a Anthropic — sin SDK, control total del bucle de streaming.
• Modelo: Claude Haiku 4.5. La tarea no necesita Sonnet, y Haiku es 5 veces más barato.
• Herramientas: Solo dos — search y get_details. La comparación y clasificación ocurren en la prosa del modelo, no en herramientas separadas. Más herramientas = más modos de fallo.
• Streaming: NDJSON al navegador. Más fácil que analizar SSE.
• Pipeline de extracción: API de PullPush para obtener posts de Reddit, luego Haiku extrae anuncios estructurados del texto sin procesar, Nominatim para geocodificación.

Números

• 1.412 posts extraídos
• ~600 pasaron un prefiltro local
• Solo 131 resultaron ser anuncios reales: el conjunto de datos es pequeño, pero el pipeline es independiente de la fuente. Cambia el extractor y nada más cambia.

Decisión clave de diseño

El creador usó deliberadamente menos herramientas y dejó que el modelo razonara sobre salidas de herramientas más ricas. La comparación y clasificación ocurren en la prosa del modelo, no mediante herramientas separadas. Esto reduce los modos de fallo y mantiene los costos bajos. El mismo principio se aplica: deja que el modelo piense, no solo filtre.

Prueba la demo: https://trurent-five.vercel.app/