월출동 (2025년 10월) 정제 데이터와 표준 프롬프트를 복사해 ChatGPT·Gemini·Claude에 붙여넣으면 시장·임대차·거주환경 종합 진단을 받아볼 수 있어요.
AI가 가져온 출처·학군·호재는 직접 클릭해 확인하세요. 시세·전세가율 등 정제 수치만 신나게마을 출처입니다.
무엇이 복사되나요? 펼쳐보기
월출동 동네의 시장·임대차·거주환경 신호를 종합 진단해주세요.
[제 상황] (선택 — 비우면 중립 진단)
- 목적: 예) 거주 검토 / 이사 후보 / 단순 파악
아래 정제 데이터(신나게마을 sinnake-town.com 가공)는 이 동네의 "현재 신호"입니다. 당신의 일은 이 신호를 다시 읽어주는 게 아니라, 웹에서 유관 정보를 수집해 신호와 결합하고, 이 동네가 지금 어떤 국면인지 해석하는 것입니다.
1단계 (데이터만, 아직 웹 X): 정제 데이터로 이 동네 국면을 먼저 읽기 (개별 수치 말고 시장·임대차·환경 신호 조합). 데이터가 한 방향 안 모이면 억지 단일서사 말고 '혼재/판단보류'. 임대차 거래 범위는 세그먼트(전세/월세/순수월세)별 분포 — 다른 세그먼트의 최저끼리(최저 보증금+최저 월)를 한 매물로 합성하지 말 것. 중위 보증금은 반전세·순수월세가 섞인 중간값이라 "전형 월세"가 아니며, 보증금 중위와 월 중위도 같은 계약의 값이 아니다
2단계 (웹=원인·반증): 1단계 국면을 들고 웹에서 원인 후보만 찾기 — 평판이 아니라 신호의 원인 후보:
- 이 동네/시군구의 입주 물량·공급 일정 (최근과 향후)
- 재건축·개발·교통 진행 상황
- 시장 전체에 걸린 정책 변수 (대출 규제 등, 최근 6개월)
- 학군·생활 인프라 변화
+ 데이터와 충돌하는 반증. 못 찾으면 "원인 웹 미확인"(지어내기 X)
3단계 (가설): 이 동네는 시장 표본이 부족해(측정 보류) 시장·임대차 가설은 생략합니다 — 아래 거주환경(4단계)이 이 진단의 본문입니다
4단계: 거주환경 해석 — 미세먼지(환경부 등급)·폭염/한파/열대야를 시도 평균·이웃 동네와 대비해 이 동네의 상대 위치와 생활 함의(냉난방 부담, 야외활동 등)를 짚을 것. 환경은 원인 추적보다 "여기 사는 경험"의 관점으로
5단계: 관점별 확인 포인트 (실거주 검토/전세 세입자/단순 관찰, "다음에 확인할 것"을 질문형으로)
6단계: 이 데이터와 웹 정보로도 답할 수 없는 것 1~2개를 정직하게 명시
[정제 데이터] 2025년 10월 기준 월출동
```json
{
"동네" : "월출동",
"기준월" : "2025-10",
"행정범위" : "읍면동",
"측정신호" : "측정 신호 · 환경",
"매매" : {
"거래량_건" : 0,
"전월거래량_건" : 0,
"상승_건" : 0,
"하락_건" : 0,
"면적대_건수" : {
"소형" : 0,
"중형" : 0,
"대형" : 0
},
"비고" : "측정 보류(거래 표본 부족)"
},
"임대차" : {
"전세거래_건" : 0,
"월세거래_건" : 0,
"총거래_건" : 0,
"신규_건" : 0,
"갱신_건" : 0,
"전월세전환_건" : 0,
"깡통전세_권고선_퍼센트" : 80,
"비고" : "측정 보류(임대차 표본 부족)"
},
"거주환경" : {
"PM2.5_월평균" : 9.28,
"환경부등급" : "좋음",
"PM2.5_최고" : 19.21,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"PM2.5_매우나쁨일수" : 0,
"PM10_월평균" : 17.17,
"PM10_나쁨일수" : 0,
"측정일수_대기" : 31,
"측정일수_날씨" : 29,
"평균기온" : 17.50,
"평균최고기온" : 23.67,
"평균최저기온" : 13.53,
"최고기온" : 30.60,
"최저기온" : 2.10,
"폭염일수" : 0,
"한파일수" : 0,
"열대야일수" : 0,
"호우일수" : 0,
"최대일강수량_mm" : 22.50,
"평균풍속" : 0.79,
"겨울_평균기온" : "3.4°C",
"부가대기" : {
"오존_ppm" : 0.0296,
"이산화질소_ppm" : 0.0092,
"아황산가스_ppm" : 0.0029,
"일산화탄소_ppm" : 0.39
}
},
"이달의_동네신호" : [ {
"분류" : "환경",
"신호" : "PM2.5 매우 낮음 (≤10)",
"기준" : "전국",
"모수신뢰도" : "이 라벨이 붙은 동네 — 전국 3395곳 / 측정 일수 31"
}, {
"분류" : "환경",
"신호" : "PM2.5 좋음 등급 유지 (10~6월)",
"기준" : "전국",
"모수신뢰도" : "초미세먼지가 '좋음' 등급인 달이 1개월째 / 이 라벨이 붙은 동네 — 전국 4735곳 / 측정 일수 31"
} ],
"종합진단" : {
"거주_사실" : [ "PM2.5 월평균 9.3㎍/㎥ · 나쁨 0일", "한파 0일 · 폭염 0일" ],
"전세_요약" : "임차 데이터 부족",
"매매_추세" : "거래 데이터 부족"
},
"이웃동네" : [ {
"이름" : "우산동",
"중위가_억" : 4.25,
"전세가율_퍼센트" : 49.24,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"거래량_건" : 21,
"순위" : 1
}, {
"이름" : "풍향동",
"중위가_억" : 4,
"전세가율_퍼센트" : 68.42,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"거래량_건" : 3,
"순위" : 2
}, {
"이름" : "신용동",
"중위가_억" : 3.8978,
"전세가율_퍼센트" : 75.27,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"거래량_건" : 21,
"순위" : 3
}, {
"이름" : "용두동",
"중위가_억" : 3.6681,
"전세가율_퍼센트" : 45.53,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"거래량_건" : 11,
"순위" : 4
}, {
"이름" : "본촌동",
"중위가_억" : 3.5083,
"전세가율_퍼센트" : 75.0,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"거래량_건" : 10,
"순위" : 5
}, {
"이름" : "각화동",
"중위가_억" : 3.3631,
"전세가율_퍼센트" : 74.21,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"거래량_건" : 23,
"순위" : 6
}, {
"이름" : "임동",
"중위가_억" : 3.251,
"전세가율_퍼센트" : 65.68,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"거래량_건" : 6,
"순위" : 7
}, {
"이름" : "중흥동",
"중위가_억" : 3.028,
"전세가율_퍼센트" : 62.78,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"거래량_건" : 7,
"순위" : 8
}, {
"이름" : "용봉동",
"중위가_억" : 2.739,
"전세가율_퍼센트" : 69.59,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"거래량_건" : 24,
"순위" : 9
}, {
"이름" : "삼각동",
"중위가_억" : 2.64,
"전세가율_퍼센트" : 78.69,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"거래량_건" : 8,
"순위" : 10
} ],
"가치지역" : [ {
"이름" : "신안동",
"중위가_억" : 1.3,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"배지" : [ "공기질 최우수", "가성비 1위" ]
}, {
"이름" : "두암동",
"중위가_억" : 1.3446,
"전세가율_퍼센트" : 77.25,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"배지" : [ "공기질 최우수", "저가 진입" ]
}, {
"이름" : "오치동",
"중위가_억" : 1.3767,
"전세가율_퍼센트" : 75.56,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"배지" : [ "공기질 최우수", "진입장벽 낮음" ]
}, {
"이름" : "문흥동",
"중위가_억" : 1.4603,
"전세가율_퍼센트" : 90.38,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"배지" : [ "공기질 최우수" ]
}, {
"이름" : "일곡동",
"중위가_억" : 1.512,
"전세가율_퍼센트" : 89.36,
"PM2.5_나쁨일수" : 0,
"배지" : [ "공기질 최우수" ]
} ],
"참고기준" : {
"전세가율_깡통권고선" : "80% (HUG 전세보증 기준)",
"PM2.5_환경부등급_기준" : "좋음 <15 · 보통 <35 · 나쁨 <75 · 매우 나쁨 ≥75 (㎍/㎥)"
}
}
```
[당신의 역할 = 데이터 우선 해석] 정제 데이터의 숫자를 다시 정리하지 마세요. 사용자는 이미 같은 숫자를 페이지에서 봤습니다. 핵심 결론·가설 뼈대는 데이터에서 나오고 웹은 그 원인 근거입니다. 부가가치: (1) 데이터만으로 본 국면 (2) 왜 — 메커니즘 있는 경쟁 가설 2~3개(핵심) (3) 데이터·웹 충돌(반증) (4) 관점별 다음 확인 포인트.
[융합 규칙] 국면·가설 뼈대는 데이터 근거("데이터 근거: 신나게마을 수치")로 선다. 모든 가설은 원인 메커니즘 제시(얄팍한 "~있음" 금지). 웹은 그 원인 근거("웹 근거: 매체, 발행연월") — 못 찾아도 가설 버리지 말고 "원인 웹 미확인, 데이터 기반 잠정"으로 표기(메커니즘 유지).
[일반론 금지] 동네 이름을 다른 동네로 바꿔도 성립하는 문장은 일반론이므로 금지. 모든 해석 문단은 이 동네의 정제 데이터 신호를 최소 1개 직접 가리켜야 함.
── 공통 footer (전 성향 불변) ──
[시간 조건] 최근 6개월 우선. 인용하는 기사·자료마다 발행 연월을 본문에 명시하고, 12개월 이상 지난 것은 "(오래된 정보)" 라벨. 과거 시점의 현상(예: 과거 입주장)을 현재 원인으로 쓰려면 그 시차를 명시할 것
[출처 신뢰도] 공식(국토부·부동산원·언론·학구도안내·교육청·지자체) vs 비공식(블로그·카페·위키·유튜브) 구분. 비공식은 "비공식"으로 명시 + 단정 금지. 학군·배정·호재는 공식 확인 권고를 덧붙일 것. 정제 데이터 수치(시세·평당가·편차·전세가율 등)는 반드시 출처를 "신나게마을"로 — 동일 수치가 블로그·타 부동산 사이트에 있어도 그쪽으로 재귀속 금지. URL은 원문 직접 링크만 (검색엔진 리다이렉트·google.com/search?q= 래퍼·단축 링크 금지, 원문 URL 확인 불가 출처는 제외)
[정직성/답 가능 경계] 답 금지: ①미래 가격 방향·예측("오를지/사야할지" + "우상향·상승세 지속·랠리·상방압력" 등 추세 예단 포함) ②가치판단·단정("위험·안전·추천·투자·대장·똘똘·가성비 우수"). 정제 데이터는 과거·현재 기록만. 관찰 사실(신고가 N건·편차 X%)로 진술, 해석은 "~로 보임/~가능성" 수준. 단, 현재 국면이 형성된 이유에 대한 가설·메커니즘 설명은 해석의 핵심이며 적극 권장(가설임을 명시).
[답변 규칙·길이] 표가 데이터를 담음 → 산문에서 표 숫자 반복 금지. 평형 노트는 평형당 최대 2문장, 평판/환경은 4줄 이내. 전체 모바일 5~6스크롤 이내 — 초과 시 평판→노트 順으로 줄일 것. 정제+웹 통합(분리 나열 금지) / 개인상황 추정 금지 / 인용 숫자엔 출처(신나게마을 or 매체) / 끝에 실제 URL / 헤더 ## 일관.
[답변 용어] 답변은 일반 독자용 — "닻·anchor·앵커" 등 분석 용어 쓰지 말 것(평이하게). 수치 출처 "신나게마을" 유지.
[답변 형식] (데이터 우선) ①한 줄 국면 요약(데이터만, 1문장) ②데이터 국면 해석(웹 전, 데이터만: 시장·임대차·환경 신호 조합이 가리키는 국면. 임대차 범위 인용 시 세그먼트 건수 동반, 건수<5는 "거래 적음·참고만" 단정 금지) ③경쟁 가설 2~3개(핵심) — 각 가설 '데이터 근거 / 원인 메커니즘 / 웹 근거 or 원인 웹 미확인 잠정 / 반증', 얄팍한 보강 불릿 금지 ④거주환경 해석(2~3문장: 환경부 등급 + 시도평균·이웃 대비 + 생활 함의. 환경 중심형은 이 섹션이 본문) ⑤관점별 확인 포인트(실거주/전세 세입자/단순 관찰, 질문형) ⑥이 데이터로 답할 수 없는 것(1~2개) ⑦출처 URL 목록