Eine Auswahl von Automatisierungsprojekten. Bei jedem steht dabei, ob es sich um ein Produktivsystem für einen Auftraggeber oder um ein eigenes Projekt handelt.
Automatisierte Rechnungserstellung für einen Lieferdienst
Produktivsystem für einen Auftraggeber · Kyjiw
Ein Restaurant mit Lieferdienst musste für jede angenommene Bestellung ein buchhalterisches Dokument von Hand in einer Excel-Vorlage erstellen. Bei hohem Bestellaufkommen kostete das täglich Zeit und führte zu Fehlern und Verzögerungen.
Lösung: Die Bestellplattform löst per Webhook einen n8n-Workflow aus, sobald eine Bestellung angenommen wird. Der Workflow reichert das Ereignis über die API der Plattform an — Positionen, Preise, Kundendaten, Lieferadresse. Ein Python-Dienst erzeugt daraus ein druckfertiges PDF im Format A5, das die gewohnte Vorlage der Buchhaltung nachbildet, inklusive des in Worten ausgeschriebenen Rechnungsbetrags.
Besonderheiten: Die Zustellung läuft über zwei unabhängige Kanäle — per E-Mail an den Betrieb und als Archivkopie in die Cloud. Fällt ein Kanal aus, funktioniert der andere weiterhin. Ein separater Aufräum-Job löscht Dokumente nach Ablauf der gesetzlichen Aufbewahrungsfrist automatisch.
Ergebnis: Aus mehreren Minuten Handarbeit pro Bestellung wurden rund zwei Sekunden ohne manuelles Zutun.
Technik: n8n, Python, REST-API, Webhooks, PDF-Erzeugung, SMTP, Cloud-Speicher, geplante Aufräum-Jobs
KI-Assistent für Instagram-Direktnachrichten
Auftragsprojekt · Architektur und Entscheidungen dokumentiert
Ein Lebensmittelbetrieb erhält Anfragen über Instagram-Direktnachrichten: einerseits Geschäftskunden mit konkretem Bedarf, andererseits Endkunden mit wiederkehrenden Fragen zu Sortiment und Lieferung.
Lösung: Ein Workflow beantwortet Standardfragen automatisch und qualifiziert Geschäftsanfragen vor. Ein einziger KI-Aufruf erledigt dabei drei Aufgaben gleichzeitig — Einordnung der Anfrage, Formulierung der Antwort und Extraktion der relevanten Felder als strukturiertes JSON. Das halbiert Kosten und Antwortzeit gegenüber getrennten Aufrufen.
Bewusste Entscheidungen: Sobald ein Mensch übernimmt, schweigt der Bot in diesem Dialog vollständig, bis die Sperre manuell aufgehoben wird — die Automatisierung fällt einem Mitarbeiter nie ins Wort. Sprachnachrichten und Bilder werden nicht geraten, sondern führen zu einer kurzen Antwort und einer Übergabe an den Menschen.
Technik: n8n, OpenAI API, Meta Graph API, PostgreSQL, Google Sheets, SMTP
Automatisierte Besprechungsprotokolle
Eigenes Projekt
Besprechungsnotizen sind oft unvollständig oder kommen zu spät. Entscheidungen gehen verloren, Aufgaben bleiben ohne Zuständigkeit.
Lösung: Eine Aufzeichnung wird über einen definierten Eingang eingereicht, transkribiert und anschließend von einem Sprachmodell ausgewertet. Das Ergebnis sind eine strukturierte Zusammenfassung, die getroffenen Entscheidungen und die offenen Aufgaben.
Architektur: Die reine Transkription ist bewusst von der inhaltlichen Auswertung getrennt. So lässt sich jede Stufe einzeln prüfen und verbessern, ohne die andere anzufassen. Das Ergebnis ist ein Entwurf zur Durchsicht, kein fertiges Protokoll.
Technik: n8n oder Make.com, Whisper-kompatible Transkription, OpenAI API, strukturierte Ablage
Telegram-Assistent mit KI-Antworten
Eigenes Projekt
Ein Assistent, der auf Nachrichten in einem persönlichen Telegram-Konto mit KI-generierten Antworten reagiert.
Technische Besonderheit: Persönliche Konten lassen sich nicht über die Bot-API automatisieren, sondern nur über einen MTProto-Client. Der Dienst läuft deshalb als eigener Container und ist über eine Freigabeliste und bewusste Ratenbegrenzungen abgesichert.
Technik: Python, Telethon, n8n, OpenAI API, Docker, Docker Compose
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Eigenes Projekt · im laufenden Betrieb
Der Blog auf dieser Seite wird über eine Automatisierungsstrecke befüllt, die Themen sammelt, Entwürfe erzeugt und sie über die WordPress-REST-API veröffentlicht. Server, Betrieb und Absicherung liegen ebenfalls bei mir.
Technik: WordPress REST-API, n8n, OpenAI API, Linux, nginx, Docker, Let’s Encrypt