Decomind — AI for real-state agents

{"translation":"嗨，Product Hunt！我是 Manuel Rodríguez，Decomind 的联合创始人。\n\nDecomind 是一款面向西班牙房地产经纪人的 AI 工具包。它覆盖了房源挂牌的全流程：房源诊断、基于官方数据（公证处、地籍局、交通部）的估值、面向门户网站的房源文案、虚拟陈设、照片优化、品牌化的房源报告以及潜客跟进。中介公司每天都在使用它来赢得房源并在当天完成发布。\n\n为了参加 GPT-6 Astra 挑战赛，我们构建了最新的模块：将户型图转换为可漫游的 3D 房屋。上传一张户型图，大约四分钟后你就能得到一张带家具的俯视图，以及一座可以漫步其中并通过链接分享的 3D 房屋。\n\n其底层工作原理如下：\n\ngpt-image-2.5 根据户型图绘制一张带家具的俯视渲染图。\nGPT-6 Astra 读取户型图和渲染图，通过 Responses API 以类型化 JSON 的形式返回墙体、开口、房间、装修以及每一件家具（类型、位置、占地面积、颜色、材质）。在图像空间中使用结构化输出是关键：以米为单位时模型会产生幻觉，而在户型图上的 0-1000 网格中它则非常精确。\n纯 Python 将其转换为米制单位（根据户型图尺寸进行缩放、对齐、合并拐角），Three.js 则在浏览器中使用真实纹理、物理天空和第一人称漫游构建出房屋。\n之后你可以用一句话修改结果（"沙发朝向窗户"、"厨房是左上角的房间"），Astra 会结合你的修正重新读取渲染图。\n\n代码由 Codex 编写并由 Claude Code 验证；运行时跑在 Astra 之上。从首次提交到今天可以试用的版本，仅用了两周时间。\n\n效果不错的方面：带有尺寸的清晰户型图、家具摆放、装修。仍存在的问题：L 形沙发会被识别为直形，手绘户型图会让比例混乱，而带有屋顶或采光井的复杂户型有时会被读成露台。\n\n可在 app.decomind.es/try-3d 免费试用（无需注册）。非常期待你的反馈，也非常欢迎提供有难度的户型图。"}