Gute Quelle: https://www.youtube.com/@futurepedia_io https://offers.hubspot.com/view/claude-design-use-cases-futurepedia?hubs_signup-url=offers.hubspot.com/claude-design-use-cases-futurepedia&hubs_signup-cta=submit

Hi zusammen! Ich arbeite an zwei parallelen Projekten mit KI: 1) Einer Photo-DB, die mir hilf digitale Fotos aus verschiedenen Jahrgängen zu systematisieren und zu kategorisieren. Diese Kategorien werden sobald sie final sind (der Drift entsteht durch neue Bilder) in Sidepockets gepackt und sollen dann in das Repository fließen (bei mir Lightroom Classic). Kernanforderung dabei: - Datenintegrität, - Datensicherheit, - Systematische Reproduzierbarkeit der Kurationsentscheidung über einzelne Fotos - Konnektivität zwischen Klassifizierung und zugrunde gelegter Entscheidung, - Und strategisch, die Ableitung einer Gesamtwerkschau als Fotograf mit konkreten historisch gewachsenen Portefeuille Hier arbeiten zwei LLMs und verschiedene Agenten zusammen an einem gemeinsamen Projekt, ohne direkt miteinander verbunden zu sein. 2) Einem Bewerbungs-Katapult. Hier schicke ich neue Stellen als Text zu Slack und ChatGPT schaut jeden Morgen um 08:00 nach, was neu ist und macht einen Intake-File. Dort wird mein Profil aus einem Repository und domain-spezifischen Anpassungen dagegen gehalten und eine erste Einschätzung über Matching und ATS-Score gemacht. Ferner wird eine Bewerbung als "strong-fit", "aggressiv-stretch", "defensive-stretch" und "not advisable" klassifiziert und Argumentationsanker vorgegeben. Ich prüfe und gebe das "go" oder auch nicht. Claude übernimmt dann baut einen ersten CV lokal auf der Festplatte. Dabei greift er die "Anker" von ChatGPT auf und kombiniert dies mit meinem Candidate.md und den Domain-Anpassung für verschieden Adressatenkreise. Ich passe die Formatierung an, ChatGPT macht materiellen Check mit ATS-Score und Matching sowie Bewerbungsstrategie, Claude macht Machine-Review, ob Parser funktionieren, Schriften, Dateigröße, etc. alles passt und fertig. Kernidee und Anforderung: - Schnelle Produktionspipeline (aktuell 10-12 Bewerbungen pro Tag nebenbei machbar) - Hohe Qualität (wurde von HR-Beratern und auch HR-lern bestätigt - die das kaum fassen konnten) - Gute Interaktion von zwei Systemen (ChatGPT für Argumentation und Einschätzung, Claude für Daten- und Dateimanagement) und Claude-Code für Prozesse und Architektur.

Ich nutze viele Jahre ein CRM-System. Richtig toll. Drölfzighundert Funktionen. Bis letzte Woche. Dann hat mich ein Post in einer anderen Gruppe auf die Idee gebracht, das (mich) mal zu hinterfragen. • Wie viele Funktionen brauche ich wirklich? • Wie viele der vorhandenen Felder nutze ich? (Wer braucht sechs Felder für Telefonnummern einer Person? Ich nicht.) • Wie viele Felder pflege ich, die ich nie nutze? (Das wollt ihr echt nicht wissen.) • ... Im Ergebnis habe ich mit Codex mein eigenes kleines CRM erstellt und das High-End Produkt gekündigt. Passt das für Unternehmen mit 1.000 Mitarbeitern? Sicher nicht. Passt das für mich? Auf jeden Fall. --- [Prompt] Ich brauche eine Alternative zu meinem CRM-System, das zu viele Funktionen hat, die ich nicht nutze. Meine Vorstellungen und Must-Haves: Eine App für meinen Desktop, die beim Start des PCs automatisch geladen wird. Hauptkomponenten meines CRM-Systems: 1. Kontakte mit Zuordnung zu einem oder mehreren Projekten 2. Kontakthistorie 3. Projekte mit Zuordnung von einem oder mehreren Kontakten 4. Importmöglichkeit von CSV-Daten (Kontakte und Projekte) 5. Möglichkeit der Datensicherung 6. Jeder Datensatz wird in Obsidian angelegt und verwaltet. Obsidian → interne Arbeits- und Wissensebene für relevante Kunden und Teilnehmer: Unternehmen, Kohorten, Projekte, Gesprächsnotizen, Vereinbarungen und Entwicklungsverlauf. 7. Möglichkeit, Gesprächsnotizen bei den Kontakten zu hinterlegen Stimme dich mit mir ab, bevor du anfängst zu programmieren. [/Prompt]

Da ich als Content Managerin/Chefredakteurin bei THE BRITISH SHOP arbeite, bin ich immer auf der Suche nach aktuellen oder wichtigen Themen rund um Großbritannien. Deshalb will ich schon seit einem Jahr einen Rechercheagenten mit KI für meine Arbeit bauen. Das war bisher nur immer ein extrem komplexes Projekt und mit N8N wollte das auch nicht richtig klappen. Jetzt habe ich aber hier etwas von einem Hermes Agenten gelesen und bin seit gestern Nachmittag dran (auch während des KI Cafes, deshalb war ich erstmal so: Hä? Was? als ich auf die Bühne geholt wurde). Seit heute Morgen läuft er - und es war viel einfacher, als gedacht. Für meinen Health Tracker hat sich Claude eh schon an mein VPS drangehängt. Ich musste dieses Mal also keinerlei Befehle im Terminal eingeben, außer einmal die Datei mit den APIs und Zugängen ausfüllen. Dann habe ich Claude mit unseren Inhalten und Redaktionsplänen gefüttert und zusammen mit Claude Themenlisten erstellt und noch wichtiger: Blocklisten! Denn die ganzen Boulevardmeldungen sind für uns nicht interessant, wie z.B. dass König Charles noch nie seinen Sohn umarmt hat - das war wirklich eine Meldung heute Morgen! Eben habe ich noch unsere 30 Google-Alerts von E-Mail auf XML-Feeds umgeschaltet, so dass meine Kollegen in der Online-Abteilung nicht mehr Dutzende Alert-Mails mit teilweise unsinnigen Beiträgen pro Tag bekommen. Die nächsten Tage teste ich die Mails die ankommen und werde dann die Telegram-Aarmierung anschalten, falls der Agent ein wirklich wichtiges Thema findet. Claude ist jetzt noch dabei, die Speicherkapazität und die Kosten zu optimieren, morgen Früh kommt dann der erste echte Versand. Und ich freue mich, jetzt endlich meinen Rechercheagenten zu haben. 🤩

In einer persönlichen Nachricht hat mir Torsten Körting unter anderem geschrieben: "...bist du hier weniger auf der Suche nach dem Einstieg als nach Austausch auf Augenhöhe 👍. Teil gern mal hier in der Lounge, welche Automationen du mit make.com gebaut hast oder wo dein spannendster Anwendungsfall liegt .. das ist für die technischeren Köpfe hier Gold wert, und du bekommst umgekehrt bestimmt neue Impulse ..." Einige Worte zu mir: Ich arbeite als Berater, Trainer und Fachautor für kleine Unternehmen und unterstütze diese dabei, Prozesse zu strukturieren, Wissen zu dokumentieren und KI sinnvoll einzusetzen. Damit das Unternehmen auch dann zuverlässig funktioniert, wenn nicht ständig alles am Inhaber hängt. Das Leitmotiv: "Vom Hamsterrad zum System." Eines der Szenarien, die ich bisher umgesetzt habe, ist eine Zusammenarbeit von OneDrive, Make, OpenAI und GMail. Das Ziel: Aus einer zweiwöchentlichen MasterClass-Konferenz eine anonymisierte Zusammenfassung erstellen lassen. Der (mein) Weg: Ich hole mir von Zoom die Meetinzusammenfassung als VTT-Datei und speichere diese in einem Ordner auf der Festplatte. Nach dem Start von Make wird das aktuelle Meeting‑Protokoll von meine Festplatte geholt. Die Inhalte werden zunächst in ISO‑Text konvertiert. Dann geht es zu OpenAI zur Bereinigung. Dabei werden Zeitstempel, Sprecher usw. herausgelöst und entfernt. Im nächsten Schritt erstellt OpenAI eine Zusammenfassung nach einer vorgegeben Struktur. Via GMail erhalte ich das Ergebnis, das ich nach Prüfung an die Teilnehmer weiterleite. Anschließend wird die VTT‑Datei in einen Archivordner überführt, sodass der ursprüngliche Ordner wieder leer ist. --- Kann man das noch optimieren? Garantiert. Im Augenblick kann ich so damit leben.