Alle Projekte

KI-Agenten-Pipeline

Website-Generator

Eine Agent-Pipeline mit 11 Stufen, die aus Firmendaten eine geprüfte, statische Website baut.

In Entwicklung, erster kompletter Lauf am 07.08.2026

  1. Recherche

    Intake
  2. Social
  3. Video
  4. Presse
  5. Wettbewerb

  6. Planung

    Planer
  7. Rückruf vom Voice-Agent

  8. Bau

    Builder
  9. Reviewer

  10. Gates

    Datenschutztexte
  11. Drittinhalte
  12. Barrierefreiheit
  13. KI-Kennzeichnung
  14. Bildrechte

  15. Veröffentlichung

    Live schalten

Agenten bauen eine Website

Sieh zu, wie aus den Daten eines Betriebs Schritt für Schritt eine geprüfte Website entsteht.

Simulierter Lauf mit einem erfundenen Betrieb. Die Stufen und Gates sind echt, ihre Reihenfolge ist vereinfacht und das Gate, das hier scheitert, ist ein Beispiel.

Kernkompetenzen

  • LLMs und Agenten
  • Sicherheit und Datenschutz
  • Zuverlässigkeit
  • Infrastruktur und Betrieb
  • Daten-Engineering
  • Frontend
  • KI-gestützte Entwicklung

Tech-Stack

  • Claude Code (headless)
  • Bash
  • Cron
  • Next.js 16
  • React 19
  • Tailwind 4
  • nginx
  • Playwright
  • sharp
  • ffmpeg
  • whisper

Das Schwierigste

Die Website mit Platzhaltern im Impressum

Eine Reihenfolge, die nur im Plan steht, ist keine Regel.

Die ganze Geschichte

  1. Was man sah

    Beim ersten kompletten Lauf hatte die fertige Seite sieben Platzhalter im Impressum. Die Antworten wären nur drei Minuten Telefonat entfernt gewesen.

  2. Was wirklich los war

    Planer und Rückruf wurden übersprungen, der Builder legte direkt los. Die acht Schritte liefen von Hand in beliebiger Reihenfolge, denn die richtige stand nur im Plan und nicht im Code.

  3. Die Lösung

    Ein Orchestrator erzwingt jetzt die Reihenfolge: Ohne Rückruf wird nicht gebaut, und scheitert ein Pflichtschritt, stoppt der Lauf. Danach geht es an derselben Stelle weiter, statt einen langen Podcast noch einmal 23 Minuten zu transkribieren.

11
Pipeline-Stufen
57
Commits im Repo der generierten Seiten
13
Artefakt-Klassen beim Abbau einer Website
In einfachen Worten

Ein kleiner Betrieb braucht eine Website, hat aber keine Zeit dafür. Mehrere KI-Agenten sammeln Infos über den Betrieb, planen die Seite, bauen sie und prüfen sich gegenseitig. Veröffentlicht wird nur, wenn automatische Kontrollen zustimmen. Änderungen wünscht man sich danach einfach am Telefon.

Eine Website ist für kleine Betriebe teuer und schnell veraltet. Die Pipeline automatisiert den kompletten Ablauf, und die Agenten erzeugen nicht einfach Text, sondern müssen durch harte Kontrollen.

So funktioniert es

Schritt 1 von 5

Sammeln

Intake, Social, Video, Presse und Wettbewerb tragen zusammen, was über den Betrieb bekannt ist.

Was gebaut wurde
  • 11 Stufen: Intake, Social, Video, Presse, Wettbewerb, Planung, Rückruf vom Voice-Agent, Bau, Reviews, Gates, Veröffentlichung
  • Gates für Datenschutztexte, Drittinhalte vor dem Klick, Barrierefreiheit, KI-Kennzeichnung und Bildrechte
  • Statische Next.js-Ausgabe hinter generiertem nginx-vhost, mit Probelauf auf dem Server und Rollback
  • Änderungsschleife: Der Kunde ruft an, Agenten setzen um, ein Rückruf bestätigt, dann geht es live
  • Kontaktformular-Empfänger mit Speichern, Mailen, Retries und Löschung nach 90 Tagen
  • Abbau einer Website in fester Reihenfolge über 13 Artefakt-Klassen, mit Step-up-Auth und Audit-Trail
Wie die Kompetenzen eingesetzt wurden
LLMs und Agenten
Mehrstufige Orchestrierung von Headless-Claude-Code-Läufen mit Review-Stufen und Gates
Sicherheit und Datenschutz
Versiegelte Instruktionsdateien, damit der Agent eines Kunden keine Anweisungen für einen anderen hinterlassen kann
Zuverlässigkeit
Cron-Worker mit Locks, Wiederaufnahme hängender Läufe und klaren Endzuständen
Infrastruktur und Betrieb
nginx-Config wird beim Veröffentlichen generiert, auf dem Server geprobt und lässt sich zurückrollen
Daten-Engineering
Scraping- und Medien-Pipelines mit Playwright, sharp, ffmpeg und whisper
Frontend
Generierte Next.js-Seiten und mehrsprachige Marketing-Site mit three.js-Elementen
KI-gestützte Entwicklung
Sieben Review-Runden am Instruktions-Fix, bei denen der erste Ansatz ganz verworfen wurde
Meine Rolle

Konzept, Architektur, Führung der Agenten und Prüfung. Den Großteil des Codes hat Claude Code in meinem selbst entwickelten Agent-Workflow geschrieben.

Siehe Projekt Context Observer
Nächstes ProjektDeutschland App