Buduj silniki cenowe i
narzędzia do wejścia na rynek.

Konkretny przykład

Silnik cenowy, end to end.

Wciągnij dzisiejsze dane comp dla rynku listingu, zważ je względem własnej krzywej obłożenia i wyślij wynikowe stawki do każdego kanału. To samo SDK robi i odczyt, i zapis — nie ma drugiej integracji.

1. 1

   Wciągnij dane rynkowe dla miasta listingu

   Jeden odczyt zwraca percentyle ADR, indeks popytu i comp set za tymi liczbami. Przefiltrowane do tej samej liczby sypialni, układu i profilu udogodnień co twój listing.

2. 2

   Puść swój model

   Atlas daje ci inputy w czystym kształcie. To twój model decyduje o stawce. Czy jest to regresja, boost na dni z eventami, czy po prostu „mediana minus 3%” — zostaje w twoim kodzie.

3. 3

   Wyślij stawki przez Repull

   Jeden zapis rozchodzi się do Airbnb, Booking.com, VRBO i Plumguide. Audit trail zapisuje, co zostało zaaplikowane, kiedy i dlaczego — widoczne w dashboardzie dla operatora.

import { Repull } from '@repull/sdk'

const repull = new Repull({
  apiKey: process.env.REPULL_API_KEY!,
  workspaceId: process.env.REPULL_WORKSPACE_ID!,
})

// 1) Wyciągnij dane rynkowe dla miasta tego listingu + comp set
const market = await repull.markets.get('austin-tx', {
  matches: { listingId: 'l_4118' }, // match po sypialniach/łazienkach/udogodnieniach
  range: { from: '2026-06-01', to: '2026-07-31' },
})

// 2) Odpal swój model
const rates = market.days.map(day => {
  const base = day.compSet.adrP50
  const eventBoost = day.events.length > 0 ? 1.15 : 1
  const occupancyAdjust = day.demandIndex > 0.7 ? 1.08 : 0.97
  return {
    date: day.date,
    rate: Math.round(base * eventBoost * occupancyAdjust),
  }
})

// 3) Wypchnij z powrotem do każdego podpiętego kanału — jeden call
await repull.pricing.apply('l_4118', {
  rates,
  source: 'my-engine@v3',
})

I to cały silnik. Read, model, write — to samo SDK, ta sama autoryzacja, ten sam workspace. Audit trail (jakie stawki gdzie poszły i jaki sygnał za tym stoi) siedzi w dashboardzie pod Pricing → Audit.