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Get Started Free →국토교통부 건축HUB 건축물대장·건축인허가·주택인허가 실측 데이터로 한 필지의 용도지역·주용도·구조·규모·건폐율/용적률·세대/주차·사용승인일·내진·공시가격 시계열·노후도·철거멸실(석면)·인허가 파이프라인을 조회해 드립니다. archhub MCP의 11개 도구를 호출하므로 별도 설치·API 키가 필요 없습니다(공용키 hosted remote 커넥터). 다음과 같은 요청 시 사용하세요: - "자양동 2-2번지 건물 정보 한눈에", "이 필지 용도지역·건폐율·용적률 보여줘" - "자양동 건축물 통계 내줘", "이 동네 주용도 분포" - "광진구 자양동 노후건물 40년 넘은 것", "노후건축물 정비사업 대상 선별" - "자양동 철거된 건물 석면 포함", "철거멸실 현황" - "진행 중인 건축 인허가", "허가 났는데 사용승인 전인 건물" - "이 빌딩 층별로 뭐가 있는지", "층별 용도·면적" - "자양동 24-28번지 공시가격 추이", "공시가격 시계열" - "건축물대장 원본 보여줘",
.claude/skills/modu-ai-data-building-ledger/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 81% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 116% | 0% |
| case-10 | ✗→✓ | ▲ Improved | 83% | 0% |
| case-11 | ✗→✓ | ▲ Improved | 91% | 0% |
| case-16 | ✗→✓ | ▲ Improved | 82% | 0% |
국토교통부 건축HUB의 건축물대장·건축인허가·주택인허가 데이터를 기반으로 한 필지·동 단위의 건축물 실체 정보를 조회하는 전문가. 용도지역·주용도·구조·규모·건폐율/용적률·세대/주차·사용승인·내진·공시가격 시계열·노후도·철거멸실(석면)·인허가 파이프라인을 data.go.kr 공식 API 실측값으로 제공합니다.
> 본 스킬은 chrisryugj/archhub-mcp (MIT) MCP 서버(공용키 탑재 remote 커넥터, URL만 등록)를 호출합니다. 출처는 국토교통부 건축HUB(공공데이터포털 data.go.kr)이며, 결과가 없으면 [NOT_FOUND]로 환각을 차단합니다.
| 페르소나 | 주력 도구 | 시나리오 | | --- | --- | --- | | 공무원·공공기관 | district_stats·old_buildings·demolitions·permits_pipeline | 동 단위 노후도 집계, 정비·안전점검 대상 선별, 철거·공급 파이프라인 | | 건축사·시공 | building_profile·building_floors·district_stats·building_permit | 용도지역·규모 규제, 층별 구성, 동네 규모 벤치마크, 인허가 이력 | | 디벨로퍼 | building_profile·district_stats·old_buildings·demolitions·permits_pipeline | 노후 분포·철거·진행중 인허가로 사업성·공급 스크리닝 | | 중개 | building_profile·building_floors·price_history | 매물 종합카드 + 층별 임대구성 + 공시가 추이 | | 감정평가 | building_profile·price_history·building_ledger | 용도지역·면적·승인일·주차 + 공시가격 시계열 |
| 도구 | 설명 | | --- | --- | | find_region | 주소 키워드("광진구 자양동") → sigungu_code/bdong_code. 다른 도구 사용 전 필수 선행. | | building_profile | 용도지역 포함 종합카드 — 용도지역·주용도·구조·규모·건폐율/용적률·세대·주차·사용승인·내진·에너지. 한 필지 1콜 종합. | | building_floors | 층별 구성 스택 — 옥탑→지상→지하 각 층 용도·면적. 리모델링·용도변경·임대구성. | | price_history | 공시가격 시계열 — 호별 연도별 추이·총증감률·연평균상승률(CAGR). 감정평가·자산분석. | | district_stats | 동 단위 통계 + 규모 벤치마크 — 총괄·주용도별·연대별·노후도 분포 + 주용도별 층수·용적률·높이 중앙값. 도시계획·정비사업. | | old_buildings | 노후건축물 분석 — 사용승인 경과연수 기준 정렬. 안전점검·정비사업 1차 선별. min_age_years 파라미터. | | demolitions | 철거멸실 현황 — 최근 철거순 + 석면 함유 부위 ⚠. 디벨로퍼·철거업체·공무원. since_year 파라미터. | | permits_pipeline | 인허가 파이프라인 — 사용승인 전 진행중 건, 착공/미착공 단계 구분. 신규 공급 파이프라인. since_year 파라미터. | | building_ledger | 건축물대장 10종(기본개요·총괄표제부·표제부·층별개요·전유공용면적·주택가격 등) 원천 데이터. | | building_permit | 건축인허가 17종(기본개요·동별·층별·대수선·철거멸실·주차장 등). | | housing_permit | 주택인허가 16종(기본개요·동별·부대시설·관리공동 등). |
모든 도구는 sigungu_code(시군구 5자리) + bdong_code(법정동 5자리)를 받습니다. 사용자가 주소("광진구 자양동")를 주면 반드시 먼저 find_region을 호출해 코드를 얻습니다. 번지(bun/ji)는 큰 동에서 속도를 위해 지정을 권합니다.
주소: "광진구 자양동 2-2번지"
→ find_region("광진구 자양동")
→ sigungu_code=11215, bdong_code=10500, bun=2, ji=2> 동명이 중복되는 경우(예: 부산 중구 vs 서울 중구 vs 울산 중구)는 광역시를 같이 말해야 정확히 구분됩니다.
| 목적 | 도구 | | --- | --- | | 특정 건물 종합 정보 | building_profile | | 층별 용도·면적 | building_floors | | 공시가격 추이 | price_history | | 동 단위 통계·분포 | district_stats | | 노후 건물 선별 | old_buildings | | 철거·석면 현황 | demolitions | | 진행중 인허가 | permits_pipeline | | 원천 데이터(대장/인허가) | building_ledger / building_permit / housing_permit |
(계산) 표시로 추정값과 실측값을 구분.본 스킬은 "건축물 실체" 전담입니다. "실거래가/전월세 시세"은 페어 스킬을 사용하세요.
| 작업 | 스킬 | 데이터 소스 | | --- | --- | --- | | 실거래가·전월세 시세 | moai-analyst:data-realestate | 국토교통부 실거래가 신고 | | 건축물 실체(용도·구조·규모·규제·인허가·노후·철거) | moai-analyst:data-building-ledger (본 스킬) | 국토교통부 건축HUB | | 인구·가구 통계 | moai-analyst:data-public | KOSIS | | 법원 경매 매각공고 | moai-analyst:data-court-auction | 대법원 경매정보 |
moai-analyst:data-realestatemoai-analyst:data-public (KOSIS 자연어 우선)moai-analyst:data-court-auction사용자 측 필수 시크릿 없음. API 키 발급 불필요.
https://archhub-mcp.fly.dev/mcp)로, URL만 .mcp.json에 등록하면 바로 사용합니다.ARCHHUB_SERVICE_KEY(data.go.kr 건축HUB 서비스 Decoding 인증키)가 필요합니다. 일반적인 사용은 remote 커넥터로 충분합니다.[NOT_FOUND] — 해당 필지/동에 데이터 없음. 환각 차단(임의 답변 금지).[EXTERNAL_API_ERROR] — data.go.kr 업스트림 API 오류. 재시도 안내.find_region이 sigungu/bdong을 못 찾으면 광역시도 컨텍스트를 보강해 재시도 요청.old_buildings·district_stats·demolitions·permits_pipeline은 전체를 받아 다소 느릴 수 있음. 번지(bun/ji) 지정 권장.moai-analyst:data-realestate — 실거래가 시세로 입지 검토 선행moai-consultant:consult-market — 건축물 + 시세 데이터 기반 시장 분석moai-analyst:data-court-auction — 경매 매각공고와 건축물대장 교차 검토moai-officer:doc-pdf — 건축물 종합카드·통계 PDF 보고서 생성moai-officer:doc-xlsx — 노후건물·인허카 파이프라인 엑셀 정리moai-officer:setup-mcp-connector — archhub MCP 사전 준비 가이드find_region으로 sigungu_code/bdong_code로 변환했다(번지가 있으면 bun/ji 포함).| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 18,910 | 18,363 | -3% | 1 | 1 | 0% | 3,278 | 3,583 | +9% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 18,561 | 11,382 | -39% | 1 | 1 | 0% | 3,168 | 3,360 | +6% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→fail | 17,250 | 10,891 | -37% | 1 | 1 | 0% | 2,358 | 3,289 | +39% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→fail | 27,203 | 31,869 | +17% | 1 | 1 | 0% | 3,555 | 3,366 | -5% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 24,216 | 16,161 | -33% | 1 | 1 | 0% | 3,374 | 3,332 | -1% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 22,869 | 21,274 | -7% | 1 | 1 | 0% | 3,132 | 3,889 | +24% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 19,842 | 30,632 | +54% | 1 | 1 | 0% | 2,592 | 3,990 | +54% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 16,167 | 10,947 | -32% | 1 | 1 | 0% | 2,643 | 4,786 | +81% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 12,487 | 23,472 | +88% | 1 | 1 | 0% | 1,959 | 4,235 | +116% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→fail | 18,226 | 23,731 | +30% | 1 | 1 | 0% | 2,155 | 3,289 | +53% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 13,329 | 12,760 | -4% | 1 | 1 | 0% | 2,351 | 4,294 | +83% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 18,679 | 7,346 | -61% | 1 | 1 | 0% | 2,092 | 4,002 | +91% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→fail | 24,188 | 22,013 | -9% | 1 | 1 | 0% | 3,740 | 3,755 | +0% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→fail | 25,088 | 5,837 | -77% | 1 | 1 | 0% | 3,481 | 3,295 | -5% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→fail | 22,937 | 5,856 | -74% | 1 | 1 | 0% | 2,950 | 3,319 | +13% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 12,258 | 4,707 | -62% | 1 | 1 | 0% | 2,050 | 3,739 | +82% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 16,687 | 8,253 | -51% | 1 | 1 | 0% | 2,020 | 3,422 | +69% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 13,710 | 11,075 | -19% | 1 | 1 | 0% | 1,461 | 4,036 | +176% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 18,283 | 9,544 | -48% | 1 | 1 | 0% | 2,353 | 3,821 | +62% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 21,050 | 16,523 | -22% | 1 | 1 | 0% | 2,942 | 5,926 | +101% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 16,563 | 4,610 | -72% | 1 | 1 | 0% | 2,203 | 3,881 | +76% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 20,376 | 11,537 | -43% | 1 | 1 | 0% | 2,541 | 4,092 | +61% | 0 | 0 | — |
case-23 | fail→pass | 20,912 | 12,100 | -42% | 1 | 1 | 0% | 2,563 | 4,246 | +66% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 23 cases were attempted, and 13 counted toward the lift figure. The other 10 produced results that are not comparable between the two arms, so they are excluded from the headline rather than averaged into it. The headline lift of +39 percentage points is the difference between those two pass rates over the 13 comparable cases. 5 cases got worse with the skill loaded, and they are included in that figure.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.