Zillow-풀: 수동 부동산 조사를 자동 거래 파이프라인으로 전환한 오픈클로 스킬

파트타임 도매업자가 3년 동안 Zillow 데이터를 수동으로 스크래핑했습니다. 각 후보 부동산에 대해 Zestimate, 세금 이력, 가격 이력, 학교 정보, 비교 항목을 가져오는 데 약 4시간이 걸렸습니다. Apify(비용 장벽)나 RentCast(데이터 격차) 같은 기존 도구는 LLM이 거래를 분석하는 데 필요한 구조화된 데이터를 제공하지 못했습니다. 그래서 현재 라이브 중인 OpenClaw 스킬인 zillow-full을 구축했습니다.

설치

openclaw skills install zillow-full

사용 가능한 도구

• search_listings(filters) — 경계 상자, 우편번호 또는 매물 상태별 검색
• lookup_property_by_address(addr) — 지오코딩 + ZPID 확인
• lookup_property_by_zpid(zpid) — 핵심 속성, 가격 이력, 세금 이력
• get_zestimate(zpid) — Zestimate + 임대 Zestimate

사용 사례: 자동화된 도매 거래 발굴

매일 밤 크론 작업이 4개의 타겟 우편번호 지역에서 모든 새 매물을 가져옵니다. Claude가 사용자의 거래 기준에 따라 각 매물을 평가하고, 결과(80개 이상의 평가된 매물)가 아침 6시에 문자로 전송됩니다. 이 스킬 이전에는 월 2건의 도매 거래를 성사시켰으나, 이후에는 월 11건으로 늘어났습니다.

기타 잠재적 사용 사례

• 단기 임대 분석: 자본 수익률과 임대 Zestimate 비교
• 매입 후 리모델링 매물 리드 스코어링 에이전트
• 바이어 에이전트의 고객 맞춤 매물 자동 필터링
• 이사 주택 찾기 봇: 'X 가격 이하에 ... 조건인 집 찾아줘'
• 소규모 유한 파트너십을 위한 포트폴리오 인수 심사

계획된 추가 기능

• 허가 이력 (리노베이션 가능성)
• 매물 설명 감정 분석 (예: '판매 의욕 높은', '상속', '있는 그대로')
• 500개 이상의 ZPID 배치 조회를 위한 비동기 최적화