周末搭了个AI租房工具：爬Reddit反中介垃圾信息

Разработчик создал TruRent примерно за 10 часов, чтобы решить конкретную проблему: индийские сайты аренды, такие как NoBroker, MagicBricks и 99acres, примерно на 70% заполнены спамом от брокеров, даже с фильтром «от собственника». На Reddit есть честные объявления от владельцев, но их невозможно найти. Решение? Разговорный ИИ, который скрапит Reddit и позволяет общаться с объявлениями.

Как это работает

• Стек: Next.js 16 с сырым fetch к Anthropic — без SDK, полный контроль над циклом стриминга.
• Модель: Claude Haiku 4.5. Задача не требует Sonnet, а Haiku в 5 раз дешевле.
• Инструменты: Всего два — search и get_details. Сравнение и ранжирование происходят в тексте модели, а не в отдельных инструментах. Больше инструментов = больше сбоев.
• Стриминг: NDJSON в браузер. Проще, чем парсить SSE.
• Конвейер скрапинга: API PullPush для сбора постов Reddit, затем Haiku для извлечения структурированных объявлений из текста постов, Nominatim для геокодирования.

Цифры

• Собрано 1 412 постов
• ~600 прошли локальный предварительный фильтр
• Только 131 оказался реальным объявлением — набор данных крошечный, но конвейер не зависит от источника. Поменяйте сборщик, и ничего больше не изменится.

Ключевое дизайнерское решение

Разработчик намеренно использовал меньше инструментов, позволяя модели рассуждать над более богатыми результатами работы инструментов. Сравнение и ранжирование происходят в тексте модели, а не через отдельные инструменты. Это уменьшает количество сбоев и снижает затраты. Тот же принцип: пусть модель думает, а не просто фильтрует.

Попробуйте демо: https://trurent-five.vercel.app/