Radar Imobiliário
SaaS de inteligência de mercado imobiliário. Coleta o inventário público de
imóveis de uma cidade (anúncios das imobiliárias) e o disponibiliza numa base
única e buscável — para uma imobiliária encontrar imóveis em parceiras e
estudar a concorrência. Feito para replicar em qualquer cidade e rodar em
Vercel + Supabase.
Plano de arquitetura completo (produto, escala multi-cidade, custos):
https://claude.ai/code/artifact/0899b2f8-3b36-40c9-ac24-c92ee9ac6e8e
Como funciona a coleta
O pipeline (portado do protótipo em n8n) é:
página de listagem → Jina Reader (r.jina.ai) → extrai links de anúncio
→ por anúncio: Jina Reader → extração por IA → normaliza → Supabase (+ histórico de preço)
- Jina Reader renderiza a página (mesmo sites em JavaScript) e devolve texto
limpo, via uma simples chamada HTTP — dispensa navegador Playwright.
- Extração por IA (Anthropic) transforma o texto do anúncio em campos
estruturados. Cobre qualquer site sem escrever um scraper específico.
Estrutura
src/
app/ # Next.js (App Router) — a casca do produto
lib/
ingest/ # o motor de coleta
jina.ts # busca via r.jina.ai
links.ts # extrai URLs de anúncio da listagem
extract.ts # extração estruturada por IA
normalize.ts # normalização + chave de deduplicação
pipeline.ts # orquestra tudo e grava no banco
scoring/ # ranking ponderado (perfis: investidor, moradia…)
supabase/ # cliente do banco (service-role, só no servidor)
scripts/
ingest.ts # CLI para rodar uma coleta
supabase/
migrations/0001_init.sql# esquema do banco (cidades, imobiliárias, imóveis…)
Setup
- Instale as dependências:
npm install
- Configure o ambiente:
cp .env.example .env.local # e preencha as chaves
São necessárias: SUPABASE_URL, SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY,
ANTHROPIC_API_KEY. (JINA_API_KEY e GOOGLE_MAPS_API_KEY são opcionais.)
- Rode a migração
supabase/migrations/0001_init.sql no seu projeto Supabase
(SQL Editor ou Supabase CLI).
Painel de coleta (sem terminal)
Acesse /admin no app. Fluxo em 2 passos, com trava de custo embutida:
- Buscar anúncios (grátis): informa a URL de listagem e vê quantos
anúncios o site tem — nenhuma chamada de IA, custo zero.
- Coletar: escolhe quantos processar e o modelo da IA; o painel
processa um por vez, com barra de progresso e custo em US$ ao vivo.
As rotas de coleta são protegidas por senha (ADMIN_TOKEN). Defina-a no
servidor e digite a mesma no campo "senha" do painel.
Rodando
Servidor de desenvolvimento (o painel):
npm run dev
Uma coleta de teste (limitada a 5 anúncios):
npm run ingest -- \
--url "https://SITE_DA_IMOBILIARIA/terrenos" \
--city itapoa-sc --city-name "Itapoá" --uf SC \
--agency "Nome da Imobiliária" \
--keywords terreno,imovel \
--limit 5
Verificação de tipos:
npm run typecheck
Custo da extração por IA — como testar sem susto
O único gasto de API é a IA lendo cada anúncio. Há três travas:
- Dry-run (custo ZERO): vê quantos anúncios um site tem, sem chamar a IA.
npm run ingest -- --url "https://SITE/terrenos" --city itapoa-sc --dry-run
- Limite automático: sem
--limit, a coleta processa no máximo 10
anúncios. Use --limit N para outro valor, ou --all para tudo (cuidado).
- Relatório de custo: ao final de cada coleta real, imprime os tokens
usados e o custo estimado em US$.
Modelo: EXTRACTION_MODEL (padrão claude-opus-5). Para testes/volume, use
claude-haiku-4-5 (bem mais barato) — via .env.local ou --model na CLI:
npm run ingest -- --url "https://SITE/terrenos" --city itapoa-sc \
--model claude-haiku-4-5 --limit 5
Trava final (recomendada): no console da Anthropic
(console.anthropic.com → Limits), defina um limite de gasto mensal. É o
teto absoluto — impossível passar dele por acidente.
Próximas etapas
