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-fullVerfügbare Werkzeuge
search_listings(filters)– Suche nach Begrenzungsrahmen, Postleitzahl oder Listungsstatuslookup_property_by_address(addr)– Geokodierung + ZPID-Auflösunglookup_property_by_zpid(zpid)– Kernattribute, Preishistorie, Steuerhistorieget_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
📖 Lesen Sie die vollständige Quelle: r/openclaw
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