Croise annonces bureau avec donnees publiques (DVF, SIRENE, BAN) pour scorer les opportunites
Enrichit les resultats de /office-search avec les donnees publiques (DVF, SIRENE, BAN) pour noter chaque opportunite et detecter les bonnes affaires.
/office-search qui a genere un Excel/office-search dans realestate/BDD_Bureaux_*.xlsxLire le fichier Excel ou les annonces de la conversation. Pour chaque annonce, extraire :
Pour chaque adresse unique, appeler ban_geocode :
Paralleliser les appels BAN (pas de rate limit strict).
Pour chaque code_insee unique, appeler dvf_get_price_stats :
Pour les annonces les plus interessantes (top 20), appeler dvf_building_history :
Pour chaque adresse unique, appeler sirene_search_by_address :
Appliquer le modele de scoring (voir realestate/scoring-model.md) :
price_delta = prix_affiche_m2_an / prix_median_DVF_zone
score = (price_delta * 0.4) + (location * 0.3) + (value * 0.3)
Normaliser sur 100. Flagger les prix suspects.
Generer un Excel enrichi dans realestate/ avec les colonnes additionnelles :
| Colonne | Source |
|---|---|
| Adresse normalisee | BAN |
| Lat / Lon | BAN |
| Code INSEE | BAN |
| Prix median DVF zone (EUR/m2/an) | DVF |
| Nb transactions DVF zone | DVF |
| Dernier prix vente batiment | DVF building_history |
| Entreprises a l'adresse | SIRENE |
| Bureau potentiellement vacant | SIRENE (radiation recente) |
| Score opportunite (/100) | Scoring model |
| Flag | Prix a verifier, doublon, DVF manquant |
Nommage : realestate/BDD_Bureaux_[Ville][Arr]_enrichi_[YYYY-MM-DD].xlsx
Presenter dans la conversation :
Apres chaque run, compiler les nouvelles donnees :
realestate/market-paris.md si nouvelles stats DVFrealestate/operators-map.md.agent/raw/ avec frontmatter type=observation