Ein Impulsrausch Use-Case:
Automatisierter News-Blog
Der Prozess im Detail:
Ausgangslage / Problemstellung:
Manuelle Recherche und Aufbereitung von Fach-News kostet Zeit und ist fehleranfällig.
Social-Media-Kanäle bleiben oft unbespielt, weil das Posten extra Aufwand bedeutet.
Prozessablauf:
Quellen-Auswahl: Es werden verschiedene News-Kanäle (Fachthemen-Websites) angezeigt und ausgewählt.
First-Level-LLM: Ein LLM erhält die Artikel, extrahiert Hauptinformationen und recherchiert parallel zusätzliche Details aus dem Internet.
Second-Level-GPT: Konsolidiert alle gesammelten Informationen zu einem vollständigen Blogartikel.
HTML-Aufbereitung: Ein weiteres GPT konvertiert den Rohtext in validen HTML-Code, prüft und setzt alle Quell-Links korrekt.
Publishing: Der fertige Beitrag wird automatisiert an WordPress (bzw. euer Blogsystem) übergeben und dort veröffentlicht.
Social-Media-Posting: Aus dem neuen Blog-Post wird der Permalink gezogen und in einen Social-Media-Beitrag überführt (aktuell LinkedIn Business, aber Facebook, Instagram, TikTok oder X sind ebenfalls möglich).
Eingesetzte Tools
Regelmäßige Zeitersparnis
Redaktioneller Aufwand: ca. 2,5 Std. auf < 15 Min. pro Artikel
Social-Media-Posting: manuell 1–2 Std. → automatisiert
Gesamtersparnis: ca. 10–15 Std. pro Monat
Ergebnis beim Kunden:
Stetiger Nachschub an frischem Fachcontent
Höhere Reichweite und Engagement in Social Media
Mehr Zeit für strategische Themen
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