Créé un chercheur de logement IA en un week-end : scraper Reddit pour contrer le spam des agents

Un développeur a construit TruRent en ~10 heures pour résoudre un problème spécifique : les sites indiens de location comme NoBroker, MagicBricks et 99acres sont ~70% de spam d'agences, même avec les filtres "propriétaire direct". Reddit contient des annonces honnêtes de propriétaires, mais elles ne sont pas recherchables. La solution ? Une IA conversationnelle qui scrappe Reddit et vous permet de discuter avec les annonces.

Comment ça marche

• Stack : Next.js 16 avec fetch brut vers Anthropic — pas de SDK, contrôle total de la boucle de streaming.
• Modèle : Claude Haiku 4.5. La tâche n'a pas besoin de Sonnet, et Haiku est 5 fois moins cher.
• Outils : Seulement deux — search et get_details. La comparaison et le classement se font dans le texte du modèle, pas avec des outils séparés. Plus d'outils = plus de modes d'échec.
• Streaming : NDJSON vers le navigateur. Plus facile que d'analyser du SSE.
• Pipeline de scraping : API PullPush pour récupérer les posts Reddit, puis Haiku pour extraire les annonces structurées du texte brut des posts, Nominatim pour le géocodage.

Chiffres

• 1 412 posts scrapés
• ~600 ont passé un pré-filtre local
• Seulement 131 se sont avérées être de vraies annonces — le jeu de données est petit mais le pipeline est indépendant de la source. Changez le récupérateur et rien d'autre ne change.

Décision de conception clé

Le développeur a délibérément utilisé moins d'outils et a laissé le modèle raisonner sur des sorties d'outils plus riches. La comparaison et le classement se font dans le texte du modèle, pas via des outils séparés. Cela réduit les modes d'échec et maintient les coûts bas. Même principe : laissez le modèle penser, pas seulement filtrer.

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