週末に作ったAI物件検索：Redditスクレイピングで不動産ブローカーのスパムを撃退

開発者が約10時間でTruRentを構築し、特定の問題を解決しました。インドの賃貸サイト（NoBroker、MagicBricks、99acresなど）は、「直接オーナー」フィルターを使っても約70%がブローカースパムです。Redditには誠実なオーナーによるリスティングがありますが、検索できません。解決策は？Redditをスクレイピングし、リスティングとチャットできる会話型AIです。

仕組み

• スタック： Next.js 16とAnthropicへの生のfetch — SDKなし、ストリーミングループを完全制御。
• モデル： Claude Haiku 4.5。このタスクにSonnetは不要で、Haikuは5倍安い。
• ツール： searchとget_detailsの2つのみ。比較とランキングはモデルの文章内で行い、別ツールは使わない。ツールが多いと障害モードが増える。
• ストリーミング： NDJSONでブラウザへ。SSEのパースより簡単。
• スクレイプパイプライン： PullPush APIでRedditの投稿を取得し、Haikuで生の投稿テキストから構造化リスティングを抽出、Nominatimでジオコーディング。

数字

• 1,412件の投稿をスクレイピング
• 約600件がローカルの事前フィルターを通過
• 実際のリスティングは131件のみ — データセットは小さいが、パイプラインはソースに依存しない。フェッチャーを交換するだけで他は変わらない。

重要な設計判断

開発者は意図的にツールを少なくし、モデルにリッチなツール出力を推論させることにしました。比較とランキングはモデルの文章内で行い、別ツールは使いません。これにより障害モードが減り、コストも低く抑えられます。同じ原則：モデルに考えさせるのであって、単にフィルターさせるのではない。

デモを試す：https://trurent-five.vercel.app/