Zillow-Full: Eine OpenClaw-Fähigkeit, die manuelle Immobilienrecherche in eine automatisierte Deal-Pipeline verwandelte

Ein Teilzeit-Großhändler verbrachte 3 Jahre damit, Zillow-Daten manuell zu scrapen – das Abrufen von Zestimate, Steuerhistorie, Preishistorie, Schulen und Vergleichen für jede Kandidaten-Immobilie dauerte etwa 4 Stunden. Bestehende Tools wie Apify (Kostenbarrieren) und RentCast (Datenlücken) lieferten den LLMs nicht die strukturierten Daten, die für die Bewertung von Deals nötig sind. Also bauten sie zillow-full, eine jetzt verfügbare OpenClaw-Fähigkeit.

Installation

openclaw skills install zillow-full

Verfügbare Werkzeuge

• search_listings(filters) – Suche nach Begrenzungsrahmen, Postleitzahl oder Listungsstatus
• lookup_property_by_address(addr) – Geokodierung + ZPID-Auflösung
• lookup_property_by_zpid(zpid) – Kernattribute, Preishistorie, Steuerhistorie
• get_zestimate(zpid) – Zestimate + Miet-Zestimate

Anwendungsfall: Automatisierte Großhandels-Deal-Akquise

Ein nächtlicher Cron-Job ruft jede neue Listung in 4 Ziel-Postleitzahlen ab. Claude bewertet jede anhand der Deal-Kriterien des Nutzers, und die Ergebnisse (80+ bewertete Listungen) werden um 6 Uhr morgens per SMS versendet. Vor dieser Fähigkeit schlossen sie 2 Großhandelsgeschäfte pro Monat ab; danach 11 pro Monat.

Weitere potenzielle Anwendungsfälle

• Kurzzeitvermietungsanalyse: Vergleich von Cap Rate und Miet-Zestimate
• Fix-and-Flip-Lead-Bewertungsagenten
• Makler, die Listungen automatisch für Kunden filtern
• Umzugs-Haussuch-Bots: 'Finde mir ein Haus unter X mit...'
• Portfolio-Underwriting für kleine LP

Geplante Erweiterungen

• Genehmigungshistorie (Renovierungspotenzial)
• Sentiment-Analyse der Listungsbeschreibung (z. B. 'motivierter Verkäufer', 'Nachlass', 'wie besehen')
• Async-Optimierung für Batch-Abfragen mit über 500 ZPIDs