🧱 Brickwise

App web local (Next.js) para buscar inmuebles en venta en Property Finder UAE y analizar su rentabilidad bruta de alquiler con el histórico real de transacciones DLD (compra y alquiler) del propio edificio.

Arranque en un comando

App 100% local: el servidor y la base de datos corren en tu máquina, sin nube. Solo necesitas tener Node.js 18.18+ instalado.

npx brickwise

Eso es todo: instala las dependencias y arranca (la primera vez tarda ~1 min instalando), elige un puerto libre y abre la app en tu navegador. No hay nada más que configurar.

git clone https://github.com/eljommys/brickwise.git
cd brickwise
npm install
npm run dev      # → http://localhost:3000

Base de datos local

Todo (favoritos, análisis, transacciones, ubicaciones, gimnasios) se guarda en un único fichero SQLite en ~/.brickwise/brickwise.db (en tu carpeta de usuario). Se crea solo al primer uso y persiste entre reinicios y actualizaciones. Para copia de seguridad o mover tus datos, basta con copiar ese fichero. Puedes cambiar su ubicación con la variable de entorno BRICKWISE_DB.

Qué hace

• /search — buscador con filtros: ubicación (autocompletado local con las +16k ubicaciones de PF), precio, superficie, habitaciones, baños, tipo, amenities (gimnasio, parking, piscina…) y distancia máxima al gimnasio externo más cercano (OpenStreetMap).
• Cada resultado se analiza en segundo plano: se scrapea la ficha del anuncio y el histórico completo de transacciones de su torre (/en/transactions/{buy|rent}/dubai/{torre}), y se calcula:
  • Rentabilidad bruta = mediana de rentas anuales (últimos 24 meses, mismas habitaciones) / precio del anuncio.
  • Valor de mercado estimado = mediana AED/sqft de ventas × superficie, y % de prima/descuento del precio frente a ese valor.
  • Distancia al gimnasio más cercano vía Overpass (OSM), con caché.
• /listing/[id] — ficha con galería de fotos, métricas desglosadas, tablas de transacciones de venta y alquiler del edificio y enlace al anuncio original.
• / — dashboard persistente con todo lo analizado, ordenable por rentabilidad, precio, prima vs mercado o distancia al gym.

Cómo scrapea

Property Finder es una app Next.js: cada página embebe sus datos en <script id="__NEXT_DATA__">. Basta un fetch con User-Agent de navegador (sin headless):

• Búsqueda: /en/search?l={locId}&c=1&pf=&pt=&af=&at=&bdr[]=&am[]=&t=&page=
• Ficha: share_url del anuncio → propertyResult.property (incluye similar_price_transactions como fallback).
• Transacciones: /en/transactions/{buy|rent}/dubai/{slug}?page= (paginado, tope 10 págs por tipo).
• Ubicaciones: /api/pwa/location/list (~7,5k filas) + ancestros derivados de los paths → tabla locations.

Scraping educado: cola global a 1 req/s, retry con backoff, caché en SQLite (transacciones 7 días, gimnasios 30 días, análisis 24 h).

Estructura

src/lib/pf/        cliente HTTP, parser __NEXT_DATA__, search, listing, transactions, locations
src/lib/yield.ts   cálculo de rentabilidad (medianas, ventana 24 meses, muestra por habitaciones/tamaño)
src/lib/gyms.ts    gimnasio más cercano vía Overpass/OSM con caché
src/lib/db.ts      SQLite (better-sqlite3) + esquema
src/app/api/       /api/search, /api/listing/[id], /api/locations, /api/dashboard
src/app/           páginas: dashboard, search, listing/[id]

Notas

• Uso personal/local. Respeta los términos de Property Finder: no elevar el rate-limit ni desplegarlo público.
• La rentabilidad es bruta (sin service charges, vacancy ni costes de compra). Los tamaños muestrales (N tx) se muestran como indicador de confianza.