Hinter den Kulissen: Unser automatisierter Content-Erstellungsprozess

Bei AI Tools Directory katalogisieren wir nicht nur KI-Tools – wir nutzen sie auch, um unseren eigenen Content-Erstellungsprozess anzutreiben. In diesem Beitrag gewähren wir Ihnen einen Blick hinter die Kulissen unserer automatisierten Content-Erstellungspipeline und zeigen, wie wir eine Kombination modernster Tools einsetzen, um unseren Workflow von der ersten Nachrichtenkuratierung bis zur mehrsprachigen Beitragsveröffentlichung zu optimieren.

Unser Werkzeugkasten

Bevor wir in den Prozess eintauchen, werfen wir einen kurzen Blick auf die wichtigsten Tools in unserem Arsenal:

1. n8n: Unser Automatisierungs-Rückgrat, das den gesamten Workflow orchestriert.
2. Baserow: Unsere Datenbank zum Speichern und Verwalten von Inhaltsdaten.
3. ChatGPT und Claude: KI-Modelle zur Inhaltsgenerierung und -umschreibung.
4. Google Drive: Zum Speichern generierter Bilder.
5. GitHub: Für Versionskontrolle und Auslösen unseres Bereitstellungsprozesses.
6. Hugo: Unser statischer Website-Generator.
7. Cloudflare: Zum Hosten unserer Vorschauversionen.

Der Content-Generierungsablauf

Unser Prozess ist in drei Hauptabläufe unterteilt, die alle von n8n gesteuert werden. Hier ist eine schrittweise Aufschlüsselung:

Ablauf 1: Nachrichtenkuratierung und erste Verarbeitung

1. Manuelle Eingabe: Wir beginnen damit, manuell Links zu interessanten Nachrichtenartikeln in einer Baserow-Tabelle hinzuzufügen.
2. Inhaltsabruf: n8n löst einen Workflow aus, der den Inhalt dieser Links extrahiert.
3. Datenspeicherung: Der abgerufene Inhalt wird in einer zweiten Baserow-Tabelle zur Verarbeitung gespeichert.

Ablauf 2: Inhaltsumschreibung und Bilderzeugung

1. Inhaltsumschreibung: n8n ruft entweder ChatGPT oder Claude auf, um den Artikel umzuschreiben und dabei unseren spezifischen Kontext und Hintergrund hinzuzufügen.
2. Bilderzeugung: Der Ablauf generiert dann ein relevantes Bild für den Artikel.
3. Bildspeicherung: Das generierte Bild wird auf Google Drive gespeichert.
4. Datenaktualisierung: Der umgeschriebene Inhalt und der Bildlink werden zurück in Baserow gespeichert.

Ablauf 3: Mehrsprachige Beitragserstellung und -veröffentlichung

1. Übersetzung: n8n löst einen Workflow aus, um den umgeschriebenen Inhalt in mehrere Sprachen zu übersetzen.
2. Hugo-Beitragserstellung: Der Ablauf generiert Hugo-kompatible Markdown-Dateien für jede Sprachversion.
3. GitHub-Integration: Ein neuer Branch wird auf GitHub mit den generierten Beiträgen erstellt.
4. Pull Request: Ein Pull Request wird automatisch mit den Änderungen erstellt.
5. Vorschau-Bereitstellung: Der Pull Request löst einen Vorschau-Build auf Cloudflare aus.

Zukünftige Verbesserungen

Wir sind ständig bestrebt, unseren Automatisierungsprozess zu verbessern. Hier sind einige geplante Erweiterungen:

1. Telegram-Benachrichtigungen: Implementierung eines Human-in-the-Loop-Systems für endgültige Genehmigungen und Änderungen.
2. Tool-Einfügung-Automatisierung: Optimierung des Prozesses zum Hinzufügen neuer KI-Tools in unser Verzeichnis.
3. Datenextraktionsoptimierung: Automatisierung der Extraktion von Daten, URLs und Bildern für Tools.
4. Eigenschaftenstraffung: Entwicklung eines Systems zur automatischen Extraktion und Standardisierung von Eigenschaften für jedes Tool.

Die Macht der Automatisierung in der Content-Erstellung

Durch die Nutzung dieses automatisierten Workflows sind wir in der Lage:

1. Schnell auf neue Entwicklungen in der KI-Tool-Landschaft zu reagieren.
2. Konsistenz über unsere mehrsprachigen Inhalte hinweg zu gewährleisten.
3. Sicherzustellen, dass unser Verzeichnis mit minimalem manuellen Eingriff aktuell bleibt.
4. Unsere menschlichen Bemühungen auf hochrangige Kuratierung und Strategie zu konzentrieren, anstatt auf repetitive Aufgaben.

Fazit

Unser automatisierter Content-Erstellungsprozess ist ein Beweis für die Macht von KI- und Automatisierungstools in der modernen Content-Erstellung. Durch die Kombination von n8n, Baserow, KI-Sprachmodellen und einer Suite von Entwicklungstools haben wir eine robuste Pipeline geschaffen, die es uns ermöglicht, ein hochmodernes, mehrsprachiges KI-Tool-Verzeichnis effizient und skalierbar zu pflegen.

Während wir diesen Prozess weiter verfeinern, sind wir begeistert von den Möglichkeiten, die sich nicht nur für unser Projekt, sondern für die Zukunft der Content-Erstellung und -Kuratierung in der sich rasant entwickelnden Welt der KI-Tools eröffnen.

Bleiben Sie dran für weitere Updates zu unserer Automatisierungsreise, und vergessen Sie nicht, die neuesten KI-Tools in unserem ständig wachsenden Verzeichnis zu erkunden!