新加坡房产数据抓取工具Skill sg-property-scraper

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name: sg-property-scraper description: 使用灵活筛选条件搜索新加坡房产租赁和销售房源。当被要求搜索新加坡房产、查找租赁或销售房源、检查地铁站附近的房产价格或比较通勤时间时使用。支持按房源类型（租赁/销售）、房产类型（组屋/公寓/有地住宅）、卧室数量、浴室数量、价格范围、面积、竣工年份、地铁站代码、距地铁站距离、房间类型、可用性以及到目的地的通勤时间进行筛选。将JSON输出到标准输出。 metadata: {“openclaw”:{“requires”:{“bins”:[“python3”]},“primaryEnv”:“GOOGLE_MAPS_API_KEY”}}

新加坡房产爬虫

通过HTTP请求抓取新加坡房产房源。返回结构化JSON。

脚本位置

scripts/scrape.py

相对于此SKILL目录。运行方式：

python3 <SKILL_DIR>/scripts/scrape.py [选项]

依赖项

• Python 3.8+
• pip install curl_cffi beautifulsoup4 lxml
• 可选：GOOGLE_MAPS_API_KEY 环境变量用于计算通勤时间（Google Routes API）

快速开始

# 搜索环线附近月租低于4000新元的2卧公寓
python3 scripts/scrape.py \
  --listing-type rent --bedrooms 2 --max-price 4000 \
  --property-type-group N --mrt-range CC:20-24 \
  --output json

# JSON输入模式（更适合AI工具）
python3 scripts/scrape.py --json '{
  "listingType": "rent",
  "bedrooms": 2,
  "maxPrice": 4000,
  "propertyTypeGroup": ["N"],
  "mrtStations": ["CC20","CC21","CC22","CC23","CC24"]
}'

# 试运行：仅打印URL而不抓取
python3 scripts/scrape.py --dry-run --listing-type rent --bedrooms 3

筛选参数

标志	URL参数	类型	描述
--listing-type	listingType	字符串	rent 或 sale
--property-type-group	propertyTypeGroup	字符串（可重复）	N=公寓，L=有地住宅，H=组屋
--entire-unit-or-room	entireUnitOrRoom	字符串	ent 仅限整套单位；省略则显示所有
--room-type	roomType	字符串（可重复）	master（主人房），common（普通房），shared（共享房）
--bedrooms	bedrooms	整数	-1=房间，0=单间公寓，1-5
--bathrooms	bathrooms	整数	浴室数量
--min-price	minPrice	整数	最低价格（新元）
--max-price	maxPrice	整数	最高价格（新元）
--min-size	minSize	整数	最小面积（平方英尺）
--max-size	maxSize	整数	最大面积（平方英尺）
--min-top-year	minTopYear	整数	最低竣工年份
--max-top-year	maxTopYear	整数	最高竣工年份
--distance-to-mrt	distanceToMRT	浮点数	距地铁站最大距离（公里）（例如 0.5，0.75）
--availability	availability	整数	可用性筛选
--mrt-station	mrtStations	字符串（可重复）	地铁站代码，例如 CC20
--mrt-range	mrtStations	字符串（可重复）	地铁站范围，例如 CC:20-24
--sort	sort	字符串	date（日期），price（价格），psf（每平方英尺价格），size（面积）
--order	order	字符串	asc（升序），desc（降序）
--commute-to	commuteTo	字符串	用于计算通勤时间的目的地地址（需要 GOOGLE_MAPS_API_KEY）

卧室/房间逻辑

• --entire-unit-or-room ent --bedrooms 4 = 4卧整套单位
• --entire-unit-or-room ent --bedrooms 0 = 单间公寓
• --bedrooms -1 --room-type master --room-type common = 房间租赁（主人房或普通房）
• 省略 --entire-unit-or-room 以同时显示整套单位和房间

地铁站语法

• 单个车站：--mrt-station CC20
• 范围（同一线路）：--mrt-range CC:20-24（扩展为 CC20, CC21, CC22, CC23, CC24）
• 多条线路：使用多个标志
• 在JSON中："mrtStations": ["CC20", "EW15"] 或 [["CC", [20, 24]]]（元组格式）

有关约213个有效地铁站代码的完整列表，请参阅 references/params.md。

执行参数

标志	描述
--pages N	要抓取的页数（默认：1）
--dry-run	构建并打印URL，跳过抓取
--no-validate	跳过参数验证
--timeout N	HTTP请求超时时间（秒）（默认：30）
--raw-param K=V	额外的URL查询参数（可重复）
--output json|text|none	输出格式（默认：管道传输时为json）
--verbose	详细日志输出到标准错误

JSON输入模式

使用 --json 将筛选条件作为JSON字符串传递。键使用与URL参数名称匹配的驼峰命名法：

python3 scripts/scrape.py --json '{
  "listingType": "rent",
  "propertyTypeGroup": ["N"],
  "bedrooms": 2,
  "bathrooms": 2,
  "maxPrice": 4000,
  "mrtStations": ["EW16", "EW17", "EW18"],
  "distanceToMRT": 0.75,
  "minTopYear": 1990
}'

或从文件加载：--config filters.json

输出格式

标准输出上的JSON数组（若无结果则为空 []）：

[
  {
    "id": "23744236",
    "name": "Kingsford Waterbay",
    "price": "S$ 3,900 /mo",
    "psf": "S$ 4.53 psf",
    "address": "68 Upper Serangoon View",
    "bedrooms": "2",
    "bathrooms": "2",
    "area": "861 sqft",
    "type": "Condominium",
    "built": "Built: 2018",
    "availability": "Ready to Move",
    "mrt_distance": "14 min (1.15 km) from SE4 Kangkar LRT Station",
    "list_date": "Listed on Feb 15, 2026 (2d ago)",
    "agent": "May Chong",
    "agency": "PROPNEX REALTY PTE. LTD.",
    "headline": "Perfect work from home unit, river facing, unblocked high floor cozy",
    "link": "https://www.propertyguru.com.sg/listing/for-rent-kingsford-waterbay-23744236",
    "commute_driving": "25 mins",
    "commute_transit": "45 mins"
  }
]

退出代码

• 0：成功，找到结果
• 1：错误（参数错误，抓取失败）
• 2：成功但未找到房源

代理使用说明

当从AI代理调用此脚本时：

1. 使用 --output json 获取结构化输出（管道传输时默认）
2. 使用 --json 标志比单独使用CLI标志更容易传递参数
3. 使用 --dry-run 在抓取前预览搜索URL
4. 如果用户需要更多结果，使用 --pages N（每页约有20个房源）
5. 使用 --commute-to 和目的地地址计算每个房源的通勤时间（驾车+公共交通）。需要 GOOGLE_MAPS_API_KEY 环境变量。如果未设置密钥，则静默省略通勤字段。
6. 当API密钥缺失或计算失败时，commute_driving 和 commute_transit 字段为空字符串 ""