龍潭學區地圖：輸入地址，一秒告訴客戶讀哪間國小國中

為什麼要做這個作品

把散在區公所公告 PDF 裡的學區規則，變成客戶輸入地址就有答案的互動地圖——門牌在哪個鄰、讀哪間國小國中、是不是自由學區，一秒判給你看。

我是龍潭的房屋仲介。帶看的時候，有小孩的買方幾乎一定會問一句：「這間房子讀哪個國小？」

這個問題聽起來簡單，其實蠻難當場回答的。龍潭的學區是區公所每學年公告一次，資訊放在公告 PDF 裡，要查就得逐條對「這個里、這幾個鄰，讀哪間學校」。更麻煩的是，龍潭有十幾個里是「分鄰劃分」——同一個里，1 到 9 鄰讀這間、10 到 18 鄰讀另一間，還有四塊自由學區可以自選學校。這種細節憑印象講，講錯了就是誤導客戶。

所以以前的流程就是：客戶問，我先記下來，回頭去翻區公所公告，再回覆客戶。又慢，又怕看漏。

上了課之後我想，這件事 AI 應該做得來。就跟 Claude Code 一起把整套規則做成一張地圖。

用到的工具與架構

整個作品是 Claude Code 協作完成的，我負責提需求、提供房仲的實務判斷，它負責技術。架構其實蠻簡單的：

• 地圖本體：單一 HTML 檔，用 Leaflet 加 OpenStreetMap 底圖，不用付費 API
• 里界資料：內政部國土測繪中心的村里界圖，篩出龍潭 32 個里
• 學區規則：龍潭區公所 115 學年度公告，含每個里的分鄰劃分和自由學區
• 門牌座標：桃園市政府開放資料的門牌位置座標，龍潭區約 5 萬 5 千筆，重點是每筆都帶「里＋鄰」
• 部署：Cloudflare Pages，免費、有正式網址，客戶手機打開就能用

flowchart TD
    A["內政部村里界圖"] --> D["Claude Code 清理與整合資料"]
    B["區公所 115 學年度學區公告"] --> D
    C["桃園市門牌座標開放資料（約 5.5 萬筆）"] --> D
    D --> E["單檔 HTML 互動地圖（Leaflet）"]
    E --> F["部署到 Cloudflare Pages"]
    F --> G{"每年 12 月自動檢查新學年公告"}
    G -->|有新公告| D
    G -->|沒變化| F

以前怎麼做／現在怎麼做

以前：客戶問學區，我回頭翻區公所的公告 PDF，逐條對里、對鄰，再回覆。一來一往可能就是半天，而且分鄰的里每次都要重新確認一次，蠻沒效率的。

現在：打開地圖，兩條路。

1. 點地圖：整個龍潭 32 個里依國小學區上色，點任何一個里，彈窗直接列出國小、國中的完整規則；有分鄰劃分的里會加警語提醒「請以門牌所屬鄰別確認」 2. 輸地址：直接輸入門牌，系統從 5 萬多筆門牌資料找出這個地址登記在哪個里哪個鄰，套用分鄰規則，直接告訴你讀哪間學校

點一個有分鄰劃分的里（上林里）：1-9、19-25、31 鄰讀龍潭國小，10-18、26-30 鄰讀雙龍國小，還會提醒要以門牌鄰別確認。

一次實際跑起來會發生什麼

拿一個最刁鑽的例子：中正路 300 號。

這個門牌落在龍星里 8 鄰，而中正路 196 到 364 號這一段剛好是自由學區，可以在龍潭國小和龍星國小之間擇一入學。這種答案以前要對著公告看很久才敢講，現在輸入地址按查詢，一秒就出來：戶政登記的里鄰、國小判定（含自由學區說明）、國中學區，下面還附上週邊的公園、市場、學校、蝦皮店到店和交流道的步行距離估算——這些都是客戶評估房子的時候真正會問的東西。

輸入「中正路300號」：判定落在龍星里 8 鄰、屬自由學區（龍潭國小／龍星國小擇一），並列出週邊生活機能的步行估算。

現在的具體成果

• 地圖已經公開上線，客戶手機點開連結就能自己查，不用裝任何 App
• 涵蓋龍潭全區 32 個里、約 5.5 萬筆門牌，十幾個分鄰劃分的里和 4 塊自由學區都能正確判定
• 國小、國中兩種上色模式一鍵切換，另外有公園、公車站、蝦皮店到店、交流道四個機能圖層
• 帶看前把連結傳給客戶，或在對話裡直接查給他看，原本要半天的來回，變成當場給答案
• 學區公告每學年更新，我設了排程在每年 12 月自動檢查區公所有沒有新公告，有變動就重新整理資料，不用自己記得

設計時做過哪些取捨與調整

1. 地圖上色只到「里」，細節放彈窗。分鄰劃分沒辦法用色塊精準畫出來（鄰界沒有公開圖資），硬畫反而會誤導。所以色塊以該里主要學校為準，分鄰的里用虛線框標記，完整規則和警語放在彈窗裡講清楚。 2. 地址查詢換過一次資料來源。原本想用開源的地理編碼服務，結果它在龍潭根本沒有門牌資料，只能定位到路。後來找到桃園市政府的門牌座標開放資料，不但有座標，還帶里別和鄰別——這就是能正確判定分鄰學區的關鍵。 3. 特殊路段另外寫規則。像中正路某一段是自由學區、有些路是照門牌號碼區分，這種公告裡的例外條款，一條一條寫進判定邏輯，而不是只靠色塊。 4. 更新用排程，不用即時。學區一年才公告一次，做即時同步是白費工，所以改成每年 12 月自動檢查一次，有新公告再重建資料。 5. 底圖先用免費的 OpenStreetMap。Google Maps 客戶比較熟悉，但要 API key 和綁信用卡，第一版先求有、求正確，底圖之後要換隨時可以換。

最後想對其他學員說的話

我完全不會寫程式，這整個作品裡我寫的程式碼是零。我出的是需求和行業知識：學區規則哪裡有陷阱、客戶會問什麼、什麼答案不能講錯。技術的部分，Claude Code 處理得比我想像中好很多。

不用想很大的題目，先把工作裡每天重複卡住你的那件小事做成工具，就很有感了。

其實做完這一個之後蠻容易上癮的，你會開始看到工作裡到處都是可以交給 AI 的事。我後面接著就把物件文案、房屋資訊卡這些流程也一件一件搬給 AI 分身做了。

下一步我想在這張地圖上疊房市資訊圖層，把實價登錄行情之類的資料也放上去，讓客戶看學區的同時就能看行情。