Gleich gehen wir in den letzten Call der Challenge .. wir werden nochmals reflektieren was einen guten Agenten ausmacht .. welche Schritt es braucht zur App zu kommen und warum das der wichtige / richtige Weg ist .. und ... natuerlich wollen wir eure besten Resultate kennenlernen .. Let's go

Servus aus Kempten. ich bin gestern leider nicht weit gekommen, weil ich Claude neu und noch kein git installiert hatte. Das habe ich dann nebenher nachgeholt, aber natürlich in der Zeit nichts zustande gebracht. @Torsten: Gibt es noch andere Dinge, Verbindungen, etc. dich ich vor heute abend erledigen sollte, damit ich mitmachen kann? Bin dankbar für Hinweise / Anleitungen, damit ich für heute Abend und die morgige Masterklass startklar bin. Viele Grüße, Hans-Peter

Gestern Abend, 18:30 Uhr, waren über 300 von euch im Raum. Der Chat lief heiß, Holger saß hinten im Basecamp, Claude auf dem zweiten Monitor .. und dann das: Live vor allen hat er sein komplettes Bewerbungsmanagement-System durchgeklickt. Dashboard, Pipeline, Status-Tracking, E-Mail-Verlauf, automatische Firmenchecks, Match-Scores. Alles da. Alles selbst gebaut. Keine Mock-Daten .. echte Bewerbungen, echte Absagen, echte Termine. Einer aus dem Chat fragte: „Sind das Mock-Daten oder hat Holger wirklich Hausaufgaben gemacht?" Claudia antwortete trocken: „Er hat Hausaufgaben gemacht. 🔥" Was hängen bleibt: Holger ist kein KI-Profi. Er kam am Montag mit euch rein, gleicher Stand. Aber er hat einen Transfer gemacht .. von „ich baue einen Agenten" zu „ich baue eine App, die genau DAS macht, was ich brauche". Sensor → Filter → Output. Localhost laufend. SQLite-Datenbank im Hintergrund. Claude Code hat ihm alles generiert, Schritt für Schritt. Er hat 1,4 Millionen Tokens durch zwei Kontextfenster gejagt, dreimal das 5-Stunden-Limit ausgelutscht. Und jetzt hat er ein System, das ihn durch jeden Bewerbungsschritt führt .. Recherche, Anpassung, Follow-up, Interview-Vorbereitung, Absagen-Analyse. End-to-end. Dann kam der Moment: TJ hat den Chat gefragt, welche Features ihr euch noch wünscht. Zwei Minuten Zeit. Der Chat explodierte .. Kununu-Check, LinkedIn-Analyse der Ansprechpartner, Tarifvertrag-Recherche, Grafische Reisezeit-Planung, Lost-Order-Analyse wie bei den Tradern. Über 40 Ideen in 120 Sekunden. TJ hat das rausgeholt, in Claude geworfen, Muster erkennen lassen, als MD-Datei exportiert. Holger hat die Datei in sein Claude-Code-Projekt gekippt, „Bau das bitte ein" geschrieben .. Return gedrückt. Und Claude hat angefangen zu bauen. Live. Während wir zuschauten. Keine Theorie. Frontend, Backend, Logik .. alles läuft durch. 📝 Deine Aufgabe bis heute Abend: Nimm dir EINE Sache aus dieser Woche .. einen Agenten, den du angefangen hast, eine Recherche-Routine, die du testen wolltest, ein Stück Automatisierung, das du dir vorgestellt hast. Und bring es einen Schritt weiter. Nicht perfekt. Nicht fertig. Aber weiter. Holger hat auch nicht perfekt angefangen .. er hat angefangen, Punkt.

heute abend ist es passiert .. den ersten 'Agenten in Claude Code' entwickelt .. er optimiert videos .. presets drüber .. jumpcuts rein .. und sogar Untertitel .. siehe Videos .. ❓ Wie werdet ihr euer Video optimieren .. schreibt es in die Kommentare Die Prompt-Kette (kopierfertig, in Reihenfolge) Diese sieben Prompts tippst du nacheinander in Claude Code. Nach jedem Prompt schaust du dir an, was der Agent gebaut und erklärt hat – dann kommt der nächste. ① Rahmen setzen Wir bauen zusammen einen kleinen Video-Agenten, der auf meinem Rechner lebt und auf Mac UND Windows läuft. Kern in Python, damit es plattformunabhängig ist. Er soll: ein Rohvideo nehmen, Stille rausschneiden (Jump-Cuts), einen Farb-Look drüberlegen, den Ton optimieren und eine fertige MP4 plus eine Shorts-Version ausgeben. Leg ein sauberes Projekt an und erklär mir bei jedem Schritt in einfachen Worten, was du tust. Prüf zuerst, ob ffmpeg und auto-editor da sind – wenn nicht, zeig mir den Installationsbefehl für mein System. ② Jump-Cuts (Stille raus) Baue den ersten Schritt: Nimm ein Video und entferne automatisch die stillen Stellen mit auto-editor. Lass mir einen Regler für die Empfindlichkeit (streng / normal / locker). Das Original darf NIE überschrieben werden. ③ Preset / Look drüberlegen Jetzt der Look: Lege drei Farb-Presets an – „Warm Cinema“, „Teal & Orange“ und „Clean Punch“ – plus dezentes Filmkorn und weiche Blenden am Anfang und Ende. Ich will beim Aufruf einfach sagen können: Look 1, 2 oder 3. ④ Ton optimieren Optimiere den Ton: gleichmäßige Lautstärke (Loudness-Normalisierung auf YouTube-Niveau) und ein sanftes Ein- und Ausblenden, damit keine Knackser an den Schnitten sind. ⑤ Shorts / Reels Wenn das Video im Querformat ist, erzeug zusätzlich automatisch eine Hochformat-Version 1080x1920 für Shorts und Reels. ⑥ Als Agent verpacken Verpack das Ganze als Skill, den ich in Claude Code mit normaler Sprache starten kann – z.B. „schneide das Video auf dem Desktop“. Der Agent soll selbst das neueste Video auf dem Desktop finden.

Passe diesen Prompt nach deinen Beduerfnissen an .. oder mache ihn dir auf anderen Wegen zu eigen .. und bringe ihn in einer KI deiner Wahl (optionen hast du heute kennengelernt) zur Anwendung .. und berichte hier ueber den heutigen Abend .. welche Kunden du suchst und welche Ergebnisse du bekommen hast. 🔥 ---- PROMPT START ---- Der Praxisfall: Wie eine Website- oder SEO-Agentur mit einem Agenten eine komplett neue Akquise-Strategie aufbaut Der Case fällt bei dir genau an der Stelle, an der es um die zentrale Frage jeder Agentenspezifikation geht: Was darf der Agent – und was darf er nicht? Carsten hatte gerade beschrieben, wie schnell man bei automatisiertem E-Mail-Versand in Richtung Hochrisiko nach EU AI Act rutscht, sobald ein Mensch die Entscheidung übers Absenden nicht mehr trifft. Genau an diesem Punkt hakst du mit einem sehr konkreten Beispiel aus deiner eigenen Zielgruppe ein – Website- und SEO-Agenturen, wie sie zuhauf in deiner Community sitzen. Das Szenario, das du skizzierst: Du hast eine Website-Agentur, sagen wir im Umkreis von Frankfurt. Statt klassisch Kaltakquise zu betreiben, gehst du technologiegestützt vor. Der Agent bekommt folgenden Auftrag: Gebiet scannen – er durchsucht dein definiertes Einzugsgebiet über Google Maps. Zielunternehmen filtern – er identifiziert kleine und mittelständische Unternehmen mit etwa 10 bis 100 Mitarbeitenden. Webseiten-Check – er prüft, ob und welche Webseite diese Unternehmen überhaupt betreiben. Bewertung nach Kriterien – er analysiert die bestehende Webseite inhaltlich und bewertet sie nach festgelegten Qualitätskriterien (SEO, Ladezeit, Struktur, Aktualität – was du eben als Kriterienraster mitgibst). Neuentwurf bauen – auf Basis dieser Analyse erstellt er einen Prototyp einer neuen Webseite, und zwar in der Corporate Identity des jeweiligen Unternehmens. Kontaktaufnahme vorbereiten – parallel formuliert er eine E-Mail an das Unternehmen: „Ich habe eure Webseite analysiert, hier mein Bericht, und ich habe gleich einen Prototypen gebaut – hier ist er. Interesse an einem unverbindlichen Angebot, eure Seite innerhalb von 48 Stunden auf neue Beine zu stellen?"