[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
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.
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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