Extraction de données immobilières avec Firecrawl

VérifiéSûr

Extrayez des données structurées de biens immobiliers à partir d'URLs d'annonces (Zillow, Redfin, Realtor.com, etc.) grâce à l'extraction par IA de Firecrawl. Le JSON retourné inclut adresse, prix, chambres, images et plus, prêt pour la génération vidéo ou l'analyse. Automatise la collecte de données immobilières pour la recherche de marché ou la création de contenu.

Spar Skills Guide Bot
Data & IAIntermédiaire
02/06/2026
Claude Code
#firecrawl#real-estate#web-scraping#property-extraction#data-extraction

Recommandé pour

Synthèse automatique

Firecrawl Property Extraction extrait des données structurées de propriétés à partir d'URLs de sites immobiliers (Zillow, Redfin, etc.) en utilisant Firecrawl AI.

Points forts

  • Rendu JavaScript et contournement des anti-bots
  • Schéma Zod pour validation des données
  • Intégration API simple avec Next.js
  • Analyse concurrentielle intégrée

Limites

  • Limité à 10 requêtes/minute sur le plan standard
  • Dépend de la qualité des données des sites sources
  • Ne fonctionne pas avec tous les sites de courtiers
Quand l'utiliser

Lorsque vous devez extraire des données immobilières de plusieurs listes pour générer des vidéos ou faire des analyses de marché.

Quand l'éviter

Pour des besoins de scraping simples sans validation ou transformation, ou si vous utilisez une source avec une API officielle.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité92/100

The skill describes using a third-party API (Firecrawl) for legitimate data extraction, with no destructive, exfiltrating, or obfuscated actions. Code snippets correctly use environment variables for API keys, and there is no instruction to execute arbitrary bash commands or bypass safety measures.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Extract single property
Extract property details from this Zillow listing: https://www.zillow.com/homedetails/123-Main-St-New-York-NY-10001/123456789_zpid/
Competitor analysis
Scrape competitor listings from Redfin in San Francisco to compare prices, days on market, and price per sqft.
Batch extraction
Extract data from these three Realtor.com listings and output as JSON: [list URLs]

name: firecrawl-scraper description: Extract property data from real estate listing URLs using Firecrawl AI. Use when scraping Zillow, Redfin, Realtor.com, or any property listing site. Returns structured data ready for video generation. allowed-tools: Read, Grep, Glob, Bash

Firecrawl Property Extraction

Overview

Firecrawl transforms any real estate listing URL into structured JSON data for video generation. It handles JavaScript rendering, anti-bot measures, and image extraction automatically.

Quick Start

import Firecrawl from '@mendable/firecrawl-js';
import { z } from 'zod';

const firecrawl = new Firecrawl({
  apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY
});

const result = await firecrawl.extract({
  urls: [listingUrl],
  prompt: 'Extract property details for video generation',
  schema: PropertySchema
});

Supported Sites

| Site | URL Pattern | Data Quality | |------|-------------|--------------| | Zillow | zillow.com/homedetails/* | Excellent | | Redfin | redfin.com//home/ | Excellent | | Realtor.com | realtor.com/realestateandhomes-detail/* | Excellent | | Trulia | trulia.com/home/* | Good | | Homes.com | homes.com/property/* | Good | | MLS Sites | Varies by region | Good | | Broker Sites | Any | Variable |

Property Schema

See rules/property-extraction.md for complete schema.

const PropertySchema = z.object({
  address: z.string(),
  city: z.string(),
  state: z.string(),
  zipCode: z.string(),
  price: z.number(),
  bedrooms: z.number(),
  bathrooms: z.number(),
  sqft: z.number(),
  lotSize: z.string().optional(),
  yearBuilt: z.number().optional(),
  propertyType: z.string(),
  description: z.string(),
  features: z.array(z.string()),
  images: z.array(z.string()),
  agent: z.object({
    name: z.string(),
    phone: z.string().optional(),
    brokerage: z.string().optional(),
  }).optional(),
});

Advanced Extraction

Competitor Analysis

const CompetitorSchema = z.object({
  listings: z.array(z.object({
    address: z.string(),
    price: z.number(),
    daysOnMarket: z.number(),
    pricePerSqft: z.number(),
  })),
  marketTrends: z.object({
    medianPrice: z.number(),
    averageDaysOnMarket: z.number(),
    inventoryCount: z.number(),
  }),
});

Market Data

See rules/market-data.md

Best Practices

  1. Rate Limiting: Max 10 requests/minute on standard plan
  2. Error Handling: Always wrap in try/catch
  3. Image Quality: Request high-res images when available
  4. Caching: Cache results for 24 hours to save credits
  5. Validation: Always validate extracted data with Zod

API Integration

Next.js Route Handler

// /app/api/scrape/route.ts
export async function POST(request: Request) {
  const { url } = await request.json();

  const firecrawl = new Firecrawl({
    apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY!
  });

  const result = await firecrawl.extract({
    urls: [url],
    prompt: 'Extract property listing data',
    schema: PropertySchema,
  });

  return Response.json({
    success: true,
    data: result.data
  });
}

Credit Usage

| Operation | Credits | |-----------|---------| | /scrape (single page) | 1 | | /crawl (per page) | 1 | | /extract (AI) | Tokens-based | | /map (URL discovery) | 1 per 100 URLs |

Error Handling

try {
  const result = await firecrawl.extract({ ... });
} catch (error) {
  if (error.statusCode === 429) {
    // Rate limited - wait and retry
  } else if (error.statusCode === 403) {
    // Site blocked - try alternative approach
  } else {
    // Log and return fallback
  }
}

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5/download' --output '.skill-downloads/real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5/SKILL.md.part' '.skill-downloads/real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read, Grep, Glob, Bash

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/firecrawl-scraper' && cp -R '.skill-downloads/real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5' '.claude/skills/firecrawl-scraper'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5'

openskills read 'real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/real-estate-data-extraction-with-firecrawl-mm5t8ab5/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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