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[verdetto][prompt curato][fonte: one-place.com]

Posso vibecodare One Place?

// il valore è la rete, i dati o l’infrastruttura

Un monitor personale di immobili schedulato lo puoi costruire, One Place no: il valore è il corpus immobiliare tenuto aggiornato, la flotta di crawler, l'estrazione con l'AI, la deduplica, la ricerca per immagini e semantica, l'arricchimento geografico e la manutenzione costante delle fonti su milioni di annunci.

confidenza: alta

cos’è: Ricerca immobiliare europea con l'AI, board, pipeline di lead e scoperta agentica delle occasioni

Indice di costruibilità · gioco editoriale

  • Prezzo 39 $/mese peso: più 3
  • Tempo più settimane peso: meno 2
  • Categoria ricerca ai non pesa
  • Moat dati proprietari · scala dell'infrastruttura peso: meno 4
  • Confidenza alta peso: più 1
  • Cosa perdi 5 voci peso: meno 2
  • Sito one-place.com (si apre in una nuova scheda) non pesa
Indice: meno 4. pensaci

Il moat pesa più del prezzo: rifarlo è un progetto, non una sera.

Gioco editoriale: il verdetto dice se un agente può, l’indice se conviene.

// piano gratuito: The free plan gives unlimited search and saved searches, capped at 5 boards.

Cosa costruisci

Far girare ricerche salvate su una pianificazione, fare crawling delle pagine sorgente configurate, usare una API key LLM per estrarre i campi degli annunci, deduplicare dentro SQLite, mandare via email quello che corrisponde ed esporre un server MCP per gli agent di chat o di coding.

cosa ti serve

  • un runner di ricerche schedulato in stile cron
  • scraping con Playwright
  • una API key LLM per l'estrazione degli annunci
  • alert via email con SMTP o Resend
  • un server MCP per l'accesso degli agent

L'agent personale di monitoraggio schedulato si costruisce. L'indice su tutto il mercato è il prodotto.

Il prompt

Il verdetto è NON PROPRIO, e il prompt resta lo stesso: non rimpiazza l’app, ricostruisce il pezzo che è davvero codice. Il resto è il moat.

Prompt one-shot EN
Build me a scheduled personal property monitoring agent, the honest consolation
build for One Place: it watches the sources I configure, it does not rebuild a
live nationwide real-estate index. Requirements:

- Node + Express + better-sqlite3 on localhost:4920, with a small web UI for saved
  searches, matches, and lead notes.
- Saved searches live in SQLite: name, source URLs, natural-language criteria, hard
  filters, cadence, email recipients, and last-run time.
- A node-cron runner wakes on each cadence, fetches configured source/search pages with
  Playwright, and stores raw HTML snapshots for debugging.
- Send cleaned listing HTML to an LLM API key from .env and extract strict JSON: title,
  price, currency, surface, rooms, location text, description, image URLs, source URL, and
  confidence.
- Match each extracted listing against the saved search criteria with deterministic
  filters first, then an LLM yes/no explanation for fuzzy preferences like renovation
  potential or sea view.
- Store listings and match decisions in SQLite, dedupe by canonical URL first and fuzzy
  title+price+surface+location second; keep price-change history.
- Email new matches via Resend or SMTP creds in .env, including the match reason, key
  fields, source link, and unsubscribe/disable link for that saved search.
- Include an MCP server exposing tools: list_saved_searches, run_search_now,
  get_recent_matches, explain_match, update_search, and add_lead_note, so Claude/Codex can
  operate it from chat.
- No accounts, no telemetry, binds to localhost only. Out of scope: nationwide coverage,
  anti-bot arms races, paid data resale, mobile apps, and collaborative CRM.
- README: crawler ethics, robots/terms warning, required API/email keys, how to run the
  scheduler, and how to connect the MCP server.

Prompt curato: scritto e rivisto a mano per questa app. In inglese di proposito — è la lingua in cui gli agenti di coding rendono meglio.

Cosa perdi

  • milioni di annunci già normalizzati
  • crawler mantenuti su tutti i portali immobiliari
  • estrazione AI, deduplica e ricerca per immagini e semantica su larga scala
  • l'arricchimento geografico e sui POI e la normalizzazione di valute e unità di misura
  • board in hosting, pipeline di lead, condivisione e ricerca agentica

Perché pagano ancora

Si paga perché la ricerca immobiliare è una pipeline di dati in movimento: i portali bloccano gli scraper, l'HTML degli annunci cambia, i duplicati si moltiplicano, e la parte utile è avere tutto il mercato normalizzato e ricercabile prima che un affare sparisca.

moat: Dati proprietari Scala dell'infrastruttura cos’è un moat

dati proprietari/scala dei crawler/pipeline di estrazione AI

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La bilancia dei voti

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