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Building a 14-County Real Estate Data Pipeline with CrawlOS, Supabase, and pg_cron

OPENING PARAGRAPH: Real estate wholesaling operates on velocity and data density—the faster you can identify distressed properties across multiple jurisdictions, the better your deal flow. At Load Bearing Capital, we integrated CrawlOS i…

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↗ Quelle (dev.to)
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OPENING PARAGRAPH:



Real estate wholesaling operates on velocity and data density—the faster you can identify distressed properties across multiple jurisdictions, the better your deal flow. At Load Bearing Capital, we integrated CrawlOS into our Supabase architecture to automate property acquisition across all 14 Houston-area counties, implementing a 17-table schema that feeds our lead scoring pipeline. This article walks through our technical implementation: designing the crawlos schema for HCAD (Harris County Appraisal District) data ingestion, deploying the lbc-hcad-actor for nightly pg_cron jobs, and optimizing our pipeline to consistently surface ~125 scored leads per run without hitting rate limits or creating infrastructure overhead.

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