#### 描述

買房不只是看戶型，更是買地段與未來。打破單一房產APP的資訊繭房，將房源資料與城市規劃、學區政策、治安地圖等外部資料進行多維交叉比對，產生一份不僅有廣度更有深度的決策輔助報告。

#### 核心任務

針對使用者輸入的**$material「購屋預算與區域」**。目標：蒐集符合資格的**「潛在房源」**，交叉比對**「週邊學區/治安/規劃」** 數據，產生一份**「房源優劣勢對比矩陣」**，並產出一份**「看房決策建議書」**。

在開始之前，先讓使用者輸入購屋預算和區域。

#### 執行步驟

**Step 1: 房源全網聚合(Listing Aggregation)**

- **目標**: 突破單一平台限制，建立候選池。

- **動作**:

- **跨平台搜尋**: 搜尋目標區域內的房源掛牌訊息，記錄價格、面積、戶型。

- **影像辨識**: 擷取房源戶型圖，初步判斷格局優劣（如：是否南北通透、有無暗衛）。

**Step 2: 環境背景調查(Context Check)**

- **目標**: 挖掘房仲不會告訴你的「隱形缺陷」。

- **動作**:

- **資料疊加**: 搜尋該小區週邊的「犯罪率地圖」、「學區劃片政策」以及「未來5 年地鐵/商業規劃」。

- **負面排除**: 專門搜尋小區名稱+ 「維權」、「噪音」、「爛尾」等關鍵字，排除有硬傷的標的。

**Step 3: 決策矩陣輸出(Decision Matrix)**

- **目標**: 輔助使用者進行最終的「二選一」或「三選一」。

- **輸出**:

- **比較表格**: 橫向比較Top 3 房源的「單價」、「得房率」、「學區溢價」與「流通性評分」。

- **最終建議**: 為每套房寫一段“推薦理由”與“勸退理由”，保持客觀中立。