Zillow-Full : Une compétence OpenClaw qui a transformé la recherche manuelle de biens en un pipeline automatisé d’affaires
Un grossiste à temps partiel a passé 3 ans à scraper manuellement les données Zillow — extraire le zestimate, l'historique des taxes, l'historique des prix, les écoles et les comparables pour chaque propriété candidate prenait ~4 heures chacune. Les outils existants comme Apify (murs de coût) et RentCast (lacunes de données) ne fournissaient pas aux LLM les données structurées nécessaires pour raisonner sur les affaires. Ils ont donc construit zillow-full, une compétence OpenClaw désormais disponible.
Installation
openclaw skills install zillow-fullOutils disponibles
search_listings(filters)— recherche par boîte englobante, code postal ou statut de l'annoncelookup_property_by_address(addr)— géocodage + résolution du ZPIDlookup_property_by_zpid(zpid)— attributs principaux, historique des prix, historique des taxesget_zestimate(zpid)— zestimate + loyer zestimate
Cas d'usage : Sourcing automatisé d'affaires en gros
Un cron nocturne extrait chaque nouvelle annonce dans 4 codes postaux cibles. Claude évalue chaque annonce selon les critères de l'utilisateur, et les résultats (80+ annonces notées) sont envoyés par SMS à 6h du matin. Avant cette compétence, ils concluaient 2 transactions en gros par mois ; après, 11 par mois.
Autres cas d'usage potentiels
- Analyse de location courte durée : comparer le cap rate au loyer zestimate
- Agents de scoring de leads pour fix-and-flip
- Agents acheteurs filtrant automatiquement les annonces pour les clients
- Bots de recherche de maison pour relocalisation : 'trouve-moi une maison sous X€ avec...'
- Souscription de portefeuille pour petits LP
Ajouts prévus
- Historique des permis (potentiel de rénovation)
- Analyse de sentiment de la description de l'annonce (ex. 'vendeur motivé', 'succession', 'en l'état')
- Optimisation asynchrone pour les recherches par lots dépassant 500 ZPID
📖 Read the full source: r/openclaw
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