Workflows und Integrationen
n8n-Workflows, Webhooks, REST-APIs, Datenbanken und LLM-Komponenten zu einem nachvollziehbaren Ablauf verbinden.
White-Label KI-Automatisierung und Delivery
KI-Automatisierung, die sich prüfen, betreiben und übergeben lässt.
Ich unterstütze DACH-Agenturen und IT-Dienstleister bei klar abgegrenzten n8n-, API-, Datenbank- und LLM-Projekten – von der Anforderung bis zum getesteten Handover.
Mit menschlichen Freigaben, nachvollziehbaren Änderungen und dokumentierten Fehler- und Wiederaufnahmewegen.
Wenn aus einem funktionierenden Workflow ein belastbares System werden soll.
Viele Automationsprojekte funktionieren zuerst als Demo. Im Betrieb entstehen die schwierigeren Fragen: Was passiert bei fehlerhaften Daten? Welche Schritte dürfen automatisch laufen? Wo muss ein Mensch freigeben? Wie wird eine Änderung geprüft, zurückgenommen und an das nächste Teammitglied übergeben?
Ich übernehme einen klar definierten Teil dieser Delivery und führe ihn bis zu einem nachvollziehbaren Ergebnis.
Was ich übernehme
Stabilisierung und Freigaben
Fehlerbehandlung, Wiederholungslogik, strukturierte Ausgaben, Quality Gates und menschliche Freigabepunkte ergänzen.
Prüfung und Übergabe
Änderungen versionieren, gegen Abnahmekriterien testen und mit Runbook, Recovery-Pfad und offenen Punkten übergeben.
Nicht nur Build. Kontrollierte Delivery.
Fünf Schritte bis zu einem übergabefähigen Zustand.
- Aufgabe eingrenzen
Gewünschtes Ergebnis, Grenzen und Abnahmekriterien werden schriftlich festgehalten.
- Ausgangszustand erfassen
Relevante Komponenten, Versionen, Abhängigkeiten und Risiken werden vor der Änderung geprüft.
- Umsetzen und integrieren
Spezialisierte KI-Coding-Agenten und technische Werkzeuge arbeiten innerhalb definierter Grenzen.
- Prüfen und korrigieren
Tests, Fehlerwege und Freigabepunkte werden gegen den vereinbarten Zustand geprüft.
- Versionieren und übergeben
Änderung, Rückweg, bekannte Grenzen und nächste Schritte werden dokumentiert.
Eigene Systeme
Drei Projekte, an denen sich meine Arbeitsweise prüfen lässt.
Content-Automation mit menschlicher Freigabe
Eine selbst gehostete Workflow-Pipeline für Planung, LLM-Routing, Qualitätsprüfung und kontrollierte Veröffentlichung. KI erzeugt und prüft Vorarbeit; die Veröffentlichung bleibt an einen menschlichen Freigabepunkt gebunden. Automation-Case ansehenCustom Headless Commerce für MysticHerbals
Ein von mir konzipiertes und mit spezialisierten KI-Coding-Agenten aufgebautes Commerce-System mit eigener Storefront, Commerce-Backend und CMS. Der Proof liegt in der Integration, Release-Steuerung und technischen Übergabe – nicht in einem Template-Shop. Commerce-Case ansehenEthno-API: Data Rescue, Enrichment und QA
76.907 heterogene Datensätze wurden in ein dokumentiertes Datenprodukt mit 16-Feld-Schema, Enrichment-Layern, QA-Gates und öffentlichen Samples überführt. Data-Case ansehenMein Schwerpunkt ist nicht der One-Shot-Prompt. Mein Schwerpunkt ist der Systemzustand danach.
Ich zerlege technische Vorhaben in begrenzte Arbeitspakete, definiere erlaubte Änderungen und Stop-Bedingungen, steuere spezialisierte KI-Agenten und prüfe ihre Ergebnisse gegen Code, Live-Zustand und Abnahmekriterien.
Damit bleibt Verantwortung sichtbar: KI beschleunigt die Arbeit, entscheidet aber nicht selbst, wann ein System freigegeben, veröffentlicht oder als fertig bezeichnet wird.
Gibt es einen Workflow, eine Integration oder einen technischen Engpass, der sauber fertiggestellt werden muss?
Vier Stichpunkte reichen für eine erste Einordnung: aktueller Zustand, gewünschtes Ergebnis, relevante Systeme und Zeitrahmen.