OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR
Offene, mehrsprachige Baukostendatenbank und Schätzungspipeline für KI-Agenten.
55K+ Arbeitspositionen, 27K+ Ressourcen und 30 Regionen mit semantischer Suche und n8n-Workflows.
OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR bietet eine massive, mehrsprachige Baukostendatenbank, die für KI-Agenten strukturiert ist, komplett mit vorberechneten Embeddings und n8n-Workflows. Sie wurde für Entwickler und Schätzer entwickelt, die eine automatisierte Kostenschätzung in Text-, Foto- und CAD-Pipelines integrieren möchten.
Was es ist
Das Projekt organisiert nationale Kostenbasen über 30 Regionen hinweg in kanonischen 95-Spalten-Schemata und kompakten Ressourcenkatalogen, unterstützt durch Qdrant Vektordatenbanken für die semantische Suche. Es enthält n8n-Workflow-Vorlagen zum Extrahieren von Schätzungen aus Telegram-Nachrichten, Baustellenfotos via GPT-4 Vision, architektonischen PDFs und CAD/BIM-Modellen.
Für wen
Es eignet sich für Softwareentwickler, die KI-gestützte Baukostenschätzungstools entwickeln, sowie für professionelle Kostenermittler, die strukturierte Multi-Regions-Preisdaten suchen. Es eignet sich nicht für Endbenutzer, die eine einfache Cloud-SaaS-Anwendung ohne technischen Setup suchen.
Wichtige Funktionen
30 regionale Spuren
Vorinstallierte nationale Kostenbasen einschließlich Berlin, Sydney, Zagreb und globalen Märkten.
Semantische Suche via Qdrant
Vorberechnete Vektorschnappschüsse und Sammlungen ermöglichen eine sofortige Ähnlichkeitssuche über 11 Sprachen hinweg.
n8n-Workflow-Automatisierung
Einsatzbereite Pipelines zur Berechnung von Schätzungen aus Text-Chats, Baustellenfotos, PDFs und CAD-Exporten.
85-Felder-Datenschema
Umfassende Struktur mit Details zu Klassifizierung, Ressourcen, Arbeit und Maschinenormen.
OpenConstructionERP-Integration
Open-Source-ERP, das mit dieser vorab geladenen Datenbank für professionelle Leistungsverzeichnis-Bearbeitung und 4D/5D-Planung ausgeliefert wird.
Startklar in 3 Schritten
Unser ehrliches Fazit
Stärken
- Enthält über 55.000 strukturierte Arbeitspositionen und 27.000 Ressourcen über 30 regionale Spuren hinweg.
- Enthält vorberechnete Vektor-Embeddings für die sofortige Implementierung der semantischen Suche.
- Kommt mit vorgefertigten n8n-Workflows für Text-, Foto-, PDF- und BIM-basierte Mengenermittlung.
- Wird in tabellarischen Standardformaten wie Parquet, XLSX und CSV neben nativen Sprachdaten bereitgestellt.
Schwächen
- Das Ausführen der lokalen Desktop-App erfordert Python und die Paketinstallation über pip.
- Erweiterte Workflows erfordern die Einrichtung externer Dienste wie n8n und Qdrant Vektordatenbanken.
- Die Daten sind unter CC BY-NC 4.0 für die nicht-kommerzielle Nutzung dual lizenziert, was proprietäre kommerzielle Bereitstellungen ohne eine separate DDC-Lizenz einschränkt.
Preise & Lizenz
Die Datenbank und der Code sind unter ihren jeweiligen Open-Source- und Nicht-Kommerz-Lizenzen kostenlos. Es fallen keine Softwarelizenzgebühren von den Erstellern des Repositories an, obwohl das Ausführen automatisierter Pipelines eigene Rechenressourcen, LLM API-Schlüssel und Infrastruktur erfordert.
Stellen für Deutschsprachige
876 offene Remote-Stellen im KI-Training, aktualisiert am 15. November 2026; die meisten zahlen $20–$170 pro Stunde. 12 davon suchen Deutschsprachige. Zekai listet sie kostenlos; die Bewerbung läuft über die Plattform des Arbeitgebers.
Alternativen
Nutze es, oder lass es uns einrichten
FAQ
Welche Datenformate sind im Repository verfügbar?
Die nationalen Kostenbasen werden im Parquet- und XLSX-Format mit einem kanonischen 95-Spalten-Schema bereitgestellt, zusammen mit kompakten Ressourcenkatalogen in CSV und XLSX.
Kann ich diese Datenbank für kommerzielle Projekte nutzen?
Die Daten sind unter CC BY-NC 4.0 für die nicht-kommerzielle Nutzung lizenziert, und die kommerzielle Nutzung erfordert eine separate DataDrivenConstruction-Lizenz, während der Code unter Apache-2.0 steht.
