在日本找房烦透了,自己 Vibe 了个地址周边分析工具

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作者:einverne   
坐标东京,最近在看房。
每次拿到一个物件地址,我都要重复一套流程:Google Maps 看位置、查最近车站和步行距离、Yahoo 地图翻灾害风险图、再搜一圈超市医院药局。一套下来十几分钟,看五六个物件一晚上就没了。
做了几十遍之后实在受不了,花了两三周业余时间做了 BukkenAI ( bukkenai.com ),输入一个日本地址,自动跑完上面这些。
主要干了几件事:
  • 调 Google Places API 搜周边 1~1.5km 的设施(超市、便利店、医院、药局、学校、公园等)
  • 接国土交通省的 REINFOLIB API 查灾害风险(洪水、滑坡、海啸、风暴潮),这个数据平时不太好找但买房其实很该看
  • 拉同区域近三年房价交易数据做参考
  • 最后用 Gemini API 把数据汇总成一份报告,六个维度打分(教育、医疗、交通、自然环境、安全、生活便利)

    打分逻辑我自己琢磨了一下,主要权重放在"最近设施的距离"而不是数量。比如方圆一公里有三家超市,跟最近的超市走路两分钟,后者对生活体验的影响其实大得多。安全那项是从满分往下扣,高风险区扣三分,中风险扣一点五。
    技术栈:后端 FastAPI + SQLAlchemy async + PostgreSQL ( PostGIS ),前端 Next.js + TailwindCSS 。
    还顺手加了个图片上传功能,因为经常收到物件截图,地址印在图里,手动抄太烦了,传图自动 OCR 提取地址。大部分情况识别率还行,偶尔图片质量差的要手动改一下。
    每份报告有固定 URL 可以分享,也支持用最新数据重新生成,旧版本保留着可以对比。
    因为调 API 有成本,没登录能免费用一次,注册后有三次额度。
    地址:bukkenai.com
    如果有在日本找房的朋友可以试试,有什么建议欢迎提。代码方面大量用了 Claude Code 辅助,体验是迭代确实快,但生成的东西还是得自己过一遍,尤其是数据准确性和缓存那块。
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