Wie war die Situation?
Für die Plattform TrendBites.online sollten Rezepte aus YouTube-Videos effizienter aufbereitet und veröffentlicht werden. Die manuelle Bearbeitung umfasste mehrere Schritte: Inhalte aus dem Video übernehmen, Rezeptdaten strukturieren, zusätzliche Angaben ergänzen, ein passendes Bild erstellen und den fertigen Inhalt in das System übertragen.
Was war das Problem?
Die Erstellung eines einzelnen Rezepts war zeitaufwendig und bestand aus wiederkehrenden, teils fehleranfälligen Arbeitsschritten. Gleichzeitig sollte die Qualität der Inhalte erhalten bleiben und die Veröffentlichung nicht vollständig automatisiert erfolgen.
Was wurde umgesetzt?
Ich habe einen agentischen Workflow entwickelt, bei dem über ein Dashboard ein YouTube-Link eingegeben wird. Der Workflow extrahiert die Rezeptinformationen aus dem Video, ergänzt sie mithilfe eines LLM um strukturierte Angaben wie Nährwerte, generiert ein passendes Bild und stellt alle Inhalte im Dashboard zur Prüfung bereit. Nach menschlicher Freigabe wird das Rezept auf der Plattform veröffentlicht.
Was hat es gebracht?
Die Bearbeitungszeit pro Rezept konnte um ca. 30 bis 60 Minuten reduziert werden. Gleichzeitig wurde der Redaktionsprozess standardisiert, die Content-Produktion besser skalierbar gemacht und die Qualität durch eine bewusste menschliche Freigabe abgesichert.
Was war meine Rolle?
Ich habe den Gesamtprozess analysiert, die Automatisierungslogik konzipiert und einen Workflow umgesetzt, der Extraktion, Anreicherung, Bildgenerierung, Datenablage und Freigabe sinnvoll miteinander verbindet.
Wo lässt sich das Muster anwenden?
Das Muster ist überall dort relevant, wo Inhalte aus bestehenden Quellen strukturiert aufbereitet, angereichert, geprüft und in digitale Systeme überführt werden müssen — etwa in Marketing, Online Shops, Wissensmanagement oder redaktionellen Prozessen.