Criou um Localizador de Imóveis com IA em um Fim de Semana: Raspando o Reddit para Vencer o Spam de Corretores

Um desenvolvedor construiu o TruRent em ~10 horas para resolver um problema específico: sites de aluguel indianos como NoBroker, MagicBricks e 99acres têm ~70% de spam de corretores, mesmo com filtros "direto com proprietário". O Reddit tem listagens honestas de proprietários, mas elas não são pesquisáveis. A solução? Uma IA conversacional que extrai dados do Reddit e permite conversar com as listagens.

Como Funciona

• Stack: Next.js 16 com fetch bruto para a Anthropic — sem SDK, controle total do loop de streaming.
• Modelo: Claude Haiku 4.5. A tarefa não precisa do Sonnet, e o Haiku é 5x mais barato.
• Ferramentas: Apenas duas — search e get_details. Comparação e ranqueamento acontecem na prosa do modelo, não em ferramentas separadas. Mais ferramentas = mais modos de falha.
• Streaming: NDJSON para o navegador. Mais fácil que processar SSE.
• Pipeline de raspagem: API PullPush para buscar posts do Reddit, depois Haiku para extrair listagens estruturadas do texto bruto dos posts, Nominatim para geocodificação.

Números

• 1.412 posts raspados
• ~600 passaram por um pré-filtro local
• Apenas 131 acabaram sendo listagens reais — o conjunto de dados é pequeno, mas o pipeline é independente da fonte. Troque o buscador e nada mais muda.

Decisão de Design Chave

O construtor deliberadamente usou menos ferramentas e deixou o modelo raciocinar sobre saídas de ferramentas mais ricas. Comparação e ranqueamento acontecem na prosa do modelo, não via ferramentas separadas. Isso reduz modos de falha e mantém os custos baixos. O mesmo princípio se aplica: deixe o modelo pensar, não apenas filtrar.

Experimente a demo: https://trurent-five.vercel.app/