Der Ausgangspunkt
Ich lese viel. Fachartikel, Studien, PDFs über Themen die mich interessieren. Und meistens denke ich dabei: Das wäre eigentlich ein guter LinkedIn-Post. Nur sitzen und den dann auch noch schreiben, das passiert dann doch nicht immer.
Also habe ich einen Workflow gebaut, der das für mich erledigt. Ich schicke ein PDF an meinen Telegram-Bot, und ein paar Minuten später liegt ein fertiger LinkedIn-Post-Entwurf in Airtable. Optional mit KI-generiertem Bild, das ich vorher noch abnehmen muss.
Was der Workflow alles kann
Der Bot versteht drei Eingaben: Text, Sprachnachrichten und PDFs. Je nachdem was ich schicke, passiert unterschiedliches.
PDFs werden vollständig ausgelesen. Der Titel wird übersetzt falls nötig, der Inhalt zusammengefasst, und daraus entsteht ein LinkedIn-Post-Entwurf. Dann fragt der Bot, ob ich ein Bild dazu haben will. Sage ich ja, generiert DALL-E ein passendes Bild und schickt es mir direkt per Telegram zur Ansicht. Ich antworte mit „ja“ wenn es passt, oder lasse es nochmal neu generieren. Erst wenn ich es genehmige, landet es in Google Drive und Airtable.
Sprachnachrichten transkribiert Whisper erst zu Text, dann übernimmt der KI-Agent. Ich kann also auch einfach drauflossprechenaber das war das, schreib das als LinkedIn-Post und der Bot macht das Schriftliche daraus.
Texteingaben gehen direkt an den Agenten. Den kann ich auch per Befehl nutzen um Airtable-Einträge zu verwalten, oder ihn bitten mir etwas vorzulesen. Dann antwortet er mit einer Audioaufnahme via OpenAI Text-to-Speech.
Warum Telegram als Basis
Ich wollte kein extra Interface, keine neue App, kein Web-Dashboard. Telegram habe ich ohnehin offen, auf dem Handy und am Rechner. Der Bot fühlt sich nicht wie ein Tool an, sondern wie eine Unterhaltung. Ich schicke was, ich bekomme was zurück.
Das Human-in-the-loop-Prinzip beim Bild finde ich besonders gut gelöst: Ich bleibe im Loop, ohne dass ich alles selbst tun muss. Das KI-Bild wird mir vorgeschlagen, nicht einfach gespeichert. Erst nach meiner Freigabe passiert der nächste Schritt.
Was dahinter steckt (technisch)
Für alle, die mehr wissen wollen:
| Komponente | Details |
|---|---|
| Trigger | Telegram Bot |
| Transkription | OpenAI Whisper |
| KI-Texte | OpenAI GPT (LangChain Agent) |
| KI-Bilder | OpenAI DALL-E |
| TTS | OpenAI Text-to-Speech |
| Speicher | Airtable + Google Drive |
| Human-in-the-loop | Telegram Wait (Bild-Genehmigung) |
Das Posting auf LinkedIn selbst übernimmt ein separater Sub-Workflow, der die fertigen Entwürfe aus Airtable holt und veröffentlicht.
Für wen das interessant ist
Wer regelmäßig Fachinhalte liest und daraus Content machen will, kennt das Problem: Der Gedanke „das wäre ein guter Post“ ist schnell da, aber der Weg vom Gedanken zum fertigen Post kostet Zeit und Energie. Dieser Workflow schließt genau diese Lücke.
Du schickst das PDF, die KI macht den Entwurf, du genehmigst das Bild, und dann liegt alles fertig in Airtable und wartet auf Veröffentlichung.
Wenn du Fragen zur Umsetzung hast, schreib mir gerne.