La Base de Deals que Escanea Grecia Mientras Duermo

Respuesta directa

carvana-ai es un scout AI de deals en Grecia: cada mañana escanea Car.gr / AutoTriti (y opcionalmente Facebook Marketplace solo lectura en tu Chrome), guarda anuncios en SQLite, los valora con comps griegos (no KBB) y te manda tarjetas de Telegram con borradores que tú apruebas y envías. Misma economía Carvana (comprar bajo mercado → vender más alto): otras tools, otro modelo de confianza.

Puntos clave

• El reel viral (Marketplace MCP + KBB + auto-DM) es jugada USA; en Grecia se rompe.
• Empiezas con una base y una búsqueda: no con un mega-prompt.
• Pipeline: /car-scan → /car-value → /car-outreach → Telegram.
• Flag si ≥15% bajo la mediana griega, margen positivo y ≥6 comps.
• El agente nunca mensajea vendedores; drafts por Telegram, tu pulgar en enviar.

Ampas · Tesalónica · Episode 11 energy, edición griega

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Los coders están saqueando el playbook de Carvana. Mira lo que Carvana hace de verdad: compras un coche, lo recoges, lo lavas, quizás lo arreglas un poco, quizás lo vendes de media siete mil más caro. El Episode 11 del internet AI-hustle dice: lo mismo con IA. Haz una lista de coches. Conecta tu agente a un MCP de Facebook Marketplace. Pega un mega-prompt. Cada mañana busca en Marketplace, mira Kelley Blue Book y mensajea a los vendedores por ti. Te escribe si encuentra un chollo. Convierte los pasos en skills. Prográmales. No pagues $7.000 de más por un coche.

Bonito reel. País equivocado. Valoración equivocada. Modelo de confianza equivocado.

KBB valora EE. UU. Tu comprador está en Grecia. Un MCP de Marketplace que hace DM a desconocidos es cómo te banean, no cómo volteas un Golf 7 en Tesalónica. Guardamos la economía Carvana: comprar bajo mercado, poco trabajo, vender más alto: y reconstruimos la máquina para el mercado griego: Car.gr + AutoTriti (+ Marketplace solo lectura en tu Chrome), comps griegos en vez de KBB, borradores en Telegram que tú envías a mano.

Eso es carvana-ai. Misma movida. No el mismo prompt. Prompts para copiar y pegar y código real abajo.

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El prompt viral vs lo que nosotros ejecutamos

PROMPT 01 · EL REEL (fantasía USA: no lo ejecutes en Grecia)

Pégalo en tu agente. Cambia los {slots}.

1. Every morning check Facebook Marketplace for these searches: {my car list}.
2. Save every new listing: price, mileage, year, trim, photos, location, seller: to my database.
3. For each new car, look up its Kelley Blue Book private party value and flag anything more than {15%} under.
4. For anything flagged, message the seller, ask if it is still available and why they are selling, and negotiate toward {my max}.
5. Text me only when you need a decision or the seller says yes.
6. Save this as three skills and run them on a schedule.

Qué falla: KBB ≠ mercado griego. Auto-DM ≠ permitido. Scrapers MCP de Marketplace ≠: FB solo se ve en tu Chrome con sesión.

PROMPT 01b · TODO EL SISTEMA (realidad griega: pega esto)

Pégalo en Claude / Cursor. Cambia los {slots}.

Cada mañana ejecuta mi scout de flip de coches en Grecia (carvana-ai):

1. Busca en Car.gr + AutoTriti (y Facebook Marketplace Grecia SOLO vía mi
   Chrome con sesión, solo lectura) para: {mi lista en config/searches.json}.
2. Guarda cada anuncio nuevo: precio, km, año, combustible, caja,
   cilindrada, trim, fotos, ubicación, seller_type: en data/listings.db.
3. Valora con COMPS DEL MERCADO GRIEGO (mismo make/model/fuel/transmission,
   año ±2, km ±30.000, cc ±200). Marca todo ≥ {15%} bajo la mediana griega
   con margen positivo tras transferencia + transporte + reserva de reparación.
   NO uses KBB.
4. Para lo marcado, REDACTA un mensaje corto en griego (sin precio en el
   opener) y envíame UNA tarjeta de Telegram. Yo apruebo, copio, envío a mano,
   pulso «Το έστειλα». Nunca mensajes tú al vendedor.
5. Escríbeme solo cuando necesite una decisión o el vendedor diga sí.
6. Skills: /car-scan, /car-value, /car-outreach: orquesta con /car-daily.

Luego convierte cada paso en skill y programa /car-daily.

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1️⃣ Brain-dump de lo que la IA aún no ve

Abre una nota. Tira todo: modelos, presupuestos, max offers, base, ciudades “locales”, tasas, red flags, vendedores ya contactados.

PROMPT 02 · ARQUITECTA LAS TABLAS

Eres mi arquitecto de sistemas IA para un scout de coches de ocasión en Grecia.
Base: {Tesalónica}. Moneda: EUR.
Fuentes: Car.gr, AutoTriti, Facebook Marketplace opcional (Chrome solo lectura).

Brain-dump:
{pega tu lista completa}

Reglas duras:
- Nunca mensajes automáticos a vendedores
- Nunca compras ni depósitos
- Valoración = solo comps griegos (sin KBB)

Haz esto:
1. Agrupa en tablas candidatas (nombre, columnas, forma de fila).
2. Ordénalas por leverage-to-effort.
3. Dime LA tabla que debo construir primero: defiéndela en dos frases.
4. Pregúntame lo que necesites antes de recomendar.

No escribas SQL todavía.

Spoiler: la primera tabla es listings.

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2️⃣ La máquina: ingestion · database · agent

/car-scan  →  /car-value  →  /car-outreach  →  Telegram
   │              │               │
   └──────── data/listings.db ────┘

Ciclo de vida del deal:

new → alerted → approved|skipped → messaged → negotiating → accepted|dead

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3️⃣ Empieza por la base (y UNA búsqueda)

Code · levanta el schema

python scripts/init_db.py

Code · tu lista (config/searches.json)

{
  "name": "VW Golf 7 2013-2019 βενζίνη",
  "keywords": "volkswagen golf",
  "make": "volkswagen",
  "model": "golf",
  "year_min": 2013,
  "year_max": 2019,
  "fuel": "βενζίνη",
  "max_mileage_km": 160000,
  "max_price_eur": 13000,
  "max_offer_eur": 10500
}

Code · secretos (.env)

TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456789:AAAA-your-token-here
TELEGRAM_CHAT_ID=123456789

Crea el bot con @BotFather → /newbot. Luego:

python scripts/telegram.py chat-id

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4️⃣ Cablea el agente: comandos que sí usarás

python scripts/init_db.py
python scripts/db.py upsert path\to.json
python scripts/db.py unvalued
python scripts/comps.py run
python scripts/db.py deals new
python scripts/db.py summary
python scripts/telegram.py test
python scripts/telegram.py send-deal ID
python scripts/telegram.py poll
python scripts/telegram.py digest "Scan de la mañana: …"

Todos los scripts imprimen JSON. Solo stdlib. Python 3.14.

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5️⃣ Prompts que convierten a Claude en ingeniero

PROMPT 03 · DISEÑA EL SCHEMA (aún no lo crees)

Quiero tablas en data/listings.db para un scout de flip en Grecia:
listings, valuations, deals, messages.

NO las crees aún: diseña primero como ingeniero senior de bases de datos:
- cada columna + tipo + por qué
- PKs, FKs, cardinalidad
- índices para "unvalued" y "deals en state X"
- qué simplificarías en SQLite de un solo usuario vs Postgres de producción

Muéstrame el DDL, explícame las elecciones, espera mi ok.

PROMPT 04 · CREATE + FILAS DE MUESTRA

Crea las tablas con python scripts/init_db.py.
Confirma cada paso. Inserta dos Golf 7 realistas de muestra (EUR, ciudades
griegas) y muéstrame el SELECT para ver que funciona.

PROMPT 05 · INVESTIGA COMPS GRIEGOS (no KBB)

Investiga por qué Kelley Blue Book es la fuente de valoración incorrecta
para flip en Grecia. Diseña un modelo de comps solo con listings ya guardados:
reglas de match, mediana + p25, descuento, tier local vs national, costes,
flag si ≥15% bajo mediana con margen positivo y ≥6 comps.
No escribas código hasta que diga go.

PROMPT 06 · CONSTRUYE LOS SKILLS DE LA MAÑANA

Crea (o refina) cuatro Claude skills:
- /car-scan  : ingest por browser Car.gr + AutoTriti (+ FB view-only opcional)
- /car-value : python scripts/comps.py run + sanity-check de páginas flagged
- /car-outreach: tarjetas Telegram; YO envío cada mensaje al vendedor
- /car-daily : orquesta los tres + digest en griego

Las hard rules se quedan. Explícame cómo usarlas.

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6️⃣ Automatiza la entrada de datos: dos carriles

Carril A: mercado (browser):

python scripts/db.py upsert data\scan_batch.json
python scripts/comps.py run

Carril B: tu cabeza (Telegram): aprueba borradores, pega respuestas, marca enviado.

PROMPT 07 · TEST EN VIVO HASTA QUE EXISTA UNA FILA

Con /car-scan, saca la primera página de resultados de mi búsqueda Golf en Car.gr,
haz upsert en listings.db, ejecuta comps.py, y NO digas que está listo hasta que
python scripts/db.py summary muestre filas nuevas y flags si los hay. Corrige
tú mismo los fallos de parse. Luego muéstrame el JSON summary y un listing de muestra.

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7️⃣ Haz que HAGA cosas (skills > un prompt viral)

deal if:
  comps >= 6
  AND discount_pct >= 15
  AND est_margin > 0
  AND within search max_price / max_km / fuel

año ±2 · km ±30_000 · engine_cc ±200
+ mismo make/model · mismo fuel/transmission cuando se conocen

transfer_fee_eur: 200
repair_reserve_pct: 0.05
national_transport_eur: 300

PROMPT 08 · SKILL DE RANKING DE DEALS

Tengo listings, valuations y deals en data/listings.db.
Crea un skill /car-rank que tome los deals flagged de hoy, los ordene por
(est_margin * confidence), separe local vs national, y devuelva un digest
listo para Telegram en griego. Que pueda reejecutarlo por nombre.

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8️⃣ Guardrails (lo que el reel se salta)

• El agente nunca mensajea a vendedores. Tú copias desde Telegram.
• No MCPs scraper de Facebook, FB headless ni export de cookies.
• No compras, depósitos ni datos de pago en borradores.
• Los borradores nunca pasan de max_offer.
• El pipeline para en “el vendedor dijo sí” → tú: inspección, ΚΤΕΟ, transferencia.

Tú eres dueño de los datos. El agente solo visita.

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Resumen

El reel tenía media razón: context + skills + schedule gana a los prompt packs. Tenía media mentira: KBB + auto-DM es cosplay americano. En Grecia haces crecer una tabla de listings, valoras con comps griegos, y mantienes el pulgar en enviar.

python scripts/init_db.py

Dile a tu agente:

/car-daily

Una pregunta: si tu IA pudiera ver MAÑANA por la mañana UN trozo del mercado griego de ocasión: ¿qué modelo es?