Ein wiederverwendbares System: ein einziger n8n-Workflow auf eigenem VPS, der aus einem Webinar automatisch 2–3 Angles, 3 fertige Anzeigen (Bild + Text) und eine E-Mail-Einladung erzeugt — im Ton von Scaling Champions. Neues Webinar = neuer Input. Kein Umbau.
Kevin Meyer Consulting baut KI-basierte Go-to-Market-Systeme — Credo: „Erst Schärfe, dann Skalierung." Die Aufgabe ist genau das im Kleinen: nicht einmal Anzeigen texten, sondern eine Maschine bauen, die jedes künftige Webinar gleich bewerbbar macht.
Jedes Webinar wird von Hand beworben: Angles raussuchen, Texte schreiben, Bilder besorgen, E-Mail bauen. Jedes Mal von vorn. Teuer, langsam, inkonsistent — und die Qualität hängt an der Tagesform.
Erst Schärfe: Input ↔ Logik sauber trennen. Das Webinar liefert den Inhalt, die drei Beispiel-Mails liefern den Ton. Dann Skalierung: derselbe Workflow läuft für jedes neue Webinar — gleicher Output-Satz, kein Umbau.
„Bau das System, das wir für Kunden bauen — im Kleinen." — aus dem Aufgaben-PDF. Bewertet wird, wie man denkt und baut: pragmatisch, lauffähig, wiederverwendbar.
Für den Kunden Scaling Champions. Das PDF ist die Single Source of Truth — der Output ist ausdrücklich begrenzt: nicht mehr Formate, sondern eine saubere Kette von Angle → Asset.
Ein Webinar, „so aufgesetzt, dass man es leicht gegen ein anderes tauschen kann". Das System liest den Inhalt aus (Transkription).
Upload · URL · Transkript
Je adressierter Pain + Kernbotschaft + Hook — sauber durchgezogen vom Angle bis zum fertigen Asset.
01_Angles/
Pro Anzeige ein Creative plus Copy (Headline/Body/CTA), im Stil der mitgelieferten Beispiele.
02_Ad-Copies/ · 03_Creatives/
Im Ton der drei echten Beispiel-Mails von Johannes Rasch. Du, kurz, Anti-Hype, Beweis statt Behauptung.
04_Mailing/
Das Herz ist ein einziger n8n-Workflow (24 Nodes) auf Alex' eigenem VPS — exakt der „Automation Builder"-Stack aus der Stellenanzeige. Davor eine schlanke 2-Seiten-App. Input und Logik sind sauber getrennt: der Eingang ist tauschbar, die Maschine dahinter bleibt gleich.
POST mit Transkript, URL oder Upload-Verweis.
normalisiert die Eingabe, erkennt den Typ.
verzweigt: direkt nutzen oder erst transkribieren.
holt die Quelle.
whisper-1, DE, multipart.
schreibt den Volltext.
beide Wege münden in einen Transkript-Volltext.
liest das Transkript, extrahiert Titel + Zielgruppe, leitet 2–3 Angles ab.
Loop über die Angles.
je Angle: Copy (Claude) + textfreies Creative (parallel fürs Tempo).
1 E-Mail im Beispiel-Mail-Ton.
{ webinarTitel, angles[], ads[], email } als Result-JSON.
Angles · Ad-Copies · Creatives · Mailing · Export.
kritische Nodes → sauberes Fehler-JSON statt 500.
Trennung Input ↔ Logik: Der IF-Knoten ist die Naht. Davor: was reinkommt (Transkript / URL / Upload). Dahinter: was die Maschine immer gleich tut.
Robust by design: die vier kritischen Nodes (3× Claude, 1× OpenAI) haben
continueErrorOutput und laufen in den Error Collector — der Workflow gibt
lesbare Fehler zurück statt zu crashen.
„Herzlich Willkommen" + ein Satz, was passiert + Eingabe (Upload / URL / Transkript) + Button.
Bei Submit → an /api/generate.
„wird verarbeitet…" → ruft den n8n-Webhook → rendert Angles, 3 Anzeigen (Bild + Text) und die E-Mail. Kein Supabase, kein DB-Layer.
Ich betreibe einen eigenen VPS mit n8n — genau der „Automation Builder"-Stack aus der Stellenanzeige. Statt etwas Neues aufzusetzen, habe ich gebaut, was sofort produktiv ist. Die App läuft heute live unter kmc.myflowmotion.cloud in einem eigenen Container neben n8n — inklusive ffmpeg direkt auf dem Server, damit auch der Video-Upload in der Cloud funktioniert.
NotebookLM liest Inhalte stark aus, hat aber keine API — nur manuelle Bedienung. Das hätte den Kern der Aufgabe gebrochen: Wiederverwendbarkeit ohne Handarbeit. OpenAI Whisper ist voll automatisierbar und läuft als fester Node im Workflow. Darum Whisper, nicht NotebookLM.
Webinar (Video/URL) → ffmpeg extrahiert die Tonspur (Mono, 16 kHz) → über dem 25-MB-Whisper-Limit wird zeitbasiert in Chunks geteilt → jeder Chunk durch Whisper → die Teile werden zum Transkript-Volltext zusammengeführt. Erst dieser Volltext geht in die Agenten. ffmpeg liegt im Container — der Upload-Pfad läuft damit auch auf dem Live-Server.
Gebaut wird terminal-first über Claude Code; Wissen und Entscheidungen leben in Notion als Single Source of Truth, der Bauprozess fortlaufend in einem Build-Log mit Screenshots an jedem Meilenstein. Diktiert wird mit meiner eigenen nativen Voice-to-Text-App Murmel. Pragmatisch, nachvollziehbar, reproduzierbar.
Die erste Runde war über-engineered — eine volle SaaS-App mit Datenbank, Brand-Rendering und Callbacks. Reizvoll, aber am PDF vorbei. Die Korrektur zurück auf den Kern ist Teil dieser Bewerbung: Das PDF ist bindend, nicht die Lust am Bauen.
Aufgaben-PDF, Webinar-Briefing und die drei Beispiel-Mails von Scaling Champions Wort für Wort durchgearbeitet — inkl. Stil-Analyse der Mail-Tonalität.
Warum: Vor dem Bauen muss klar sein, was „on-brand" für Scaling Champions wirklich heißt — Tonfall, Struktur, Sprache.
docs/ANFORDERUNGEN.mddocs/MATERIAL-ANALYSE.mdAudio aus dem Video extrahiert (ffmpeg), lokal transkribiert (whisper.cpp large-v3-turbo, DE): 16.757 Wörter echter Webinar-Inhalt — der Rohstoff fürs ganze System. 100% lokal, keine Cloud-Kosten.
Warum: Echtes Transkript = echte O-Töne, echte Zahlen. Nichts erfunden — das ist die Grundlage für glaubwürdige Assets.
automation/transcript/webinar9_transkript.txtTRANSKRIPT-AUSWERTUNG.mdAus kevinmeyerconsulting.de die echten Brand-Tokens gezogen: Creme #fdfcf7, Blau
#242feb, Gelb #ffd54a, Abril-Serif + Aspekta-Grotesk. Diese Seite ist in
genau diesem Look gebaut.
Warum: Die Präsentation wirkt wie aus einem Guss mit Kevins Marke — sichtbarer Beweis, dass ich mich ins Kundensystem eindenke.
docs/DESIGN-SYSTEM.mdfonts/AspektaVF.woff2
Erkannt, dass die geplante Live-App (Next.js + Supabase + Satori-Renderer) am PDF vorbei
über-engineered war. Zurückgebaut: Frontend nach _archiv/frontend-saas/ archiviert,
Supabase-Projekt pausiert, Fokus zurück auf den Kern.
Warum: Das PDF ist bindend. System-Denke heißt, sich auf die Aufgabe zu disziplinieren — nicht das größtmögliche System zu bauen.
docs/superpowers/plans/2026-06-23-webinar-promo-n8n-lean.mdAngle-, Ad- und Mail-Agent so geschärft, dass sie den Transkript-Volltext als Rohstoff lesen, Titel + Zielgruppe selbst extrahieren und den Stil aus den drei echten Beispiel-Mails ziehen. Output strukturiert als JSON, geprüft.
Warum: „LLM gezielt eingesetzt" — die Beispiele werden wirklich als Ton- und Format-Vorlage genutzt, nicht generisch dahingeraten.
automation/prompts/01_angle-agent.md02_ad-agent.md04_mail-agent.mdDer eine Workflow auf dem VPS — per MCP gebaut, validiert (0 Fehler) und mehrfach erfolgreich getestet. Input → Logik → Generierung → Output, plus Error-Collector.
Warum: Das ist das Herz des wiederverwendbaren Systems — der Teil, der jedes künftige Webinar durchlaufen lässt.
automation/n8n-workflow.jsonZyklus_…/05_System-Export-oder-Doku/
Neue Nodes: Prepare Input → IF Hat Transkript? → (true) direkt /
(false) Download Audio → Whisper Transkription → Set Transcript
→ Merge. Beide Pfade live geprüft: Transkript-Lauf HTTP 200 in 68s mit echten
Assets; URL-Smoke bestätigt Download + Whisper + Merge.
Warum: „Webinar rein" wörtlich — egal ob als Transkript, URL oder Upload. Der Eingang ist tauschbar, ohne die Logik anzufassen.
End-to-End aus dem 16.757-Wörter-Transkript: 3 Angles mit echten O-Tönen (Rucksack,
Stöckchen holen, 50.000 € pro Pitch, Audi BKK seit 10 Jahren), 3 textfreie gpt-image-1-Creatives
und 1 E-Mail im Johannes-Rasch-Ton → Zyklus_Volle-Pipelines/. Nichts erfunden.
Warum: Der Beweis, dass das System nicht nur läuft, sondern brauchbare, on-brand Assets liefert.
Next.js 16 + Tailwind 4: Landing (Transkript / URL / Upload) → Result pollt
/api/generate (synchron an den n8n-Webhook) → rendert Angles, 3 Anzeigen (Bild + Text)
und die Mail. Supabase / Satori / Callback raus. Build grün, KMC-Brand.
Warum: Schlanker Eingang für „Webinar rein → Promo-Assets raus" — ohne das System wieder aufzublähen.
frontend/Anthropic-Guthaben aufgeladen → Generierung läuft wieder (3 Angles / 3 Ads / 1 Mail). Den Upload-Pfad sauber gefixt (natives Datei-Feld) und end-to-end in der App verifiziert: Video-Clip → ffmpeg + Whisper → n8n → echte Assets.
Warum hier nennen: Das PDF belohnt Ehrlichkeit — der frühere Blocker war ein Konto-Stand, kein Architektur-Problem, und ist jetzt nachweislich erledigt.
Die App läuft live unter kmc.myflowmotion.cloud — eigener Docker-Container (Next.js standalone + ffmpeg 8.0.1) neben n8n, hinter nginx mit Let's-Encrypt-TLS. Bewusst VPS statt Vercel, weil dort ffmpeg läuft → Video-Upload auch live. Eigene Domain = Authentizität.
Warum: Aus „Repo-Link" wird ein echtes Live-Produkt, das man anklicken und sofort ausprobieren kann — inkl. „Beispiel ansehen" und dieser Making-of-Seite.
Alles unten kommt aus dem 16.757-Wörter-Transkript des Test-Webinars. Die Angles sind aus dem Inhalt abgeleitet, die Texte tragen den Ton der drei Beispiel-Mails, die Creatives sind textfreie gpt-image-1-Bilder mit Textzone für den Marken-Layer.
Die Auftragslage ist okay — aber die Pipeline dahinter ist dünn. Das Problem ist nicht zu wenig Aktivität, sondern fehlende Planbarkeit. Es gibt IT-Unternehmen, die aufgehört haben zu hoffen und ein System gebaut haben, das kontinuierlich Anfragen liefert.
Kampagnen, Events, Content — das Team ist beschäftigt, trotzdem kommt kein Wunschkunde rein. Das Problem ist die Richtung. Entscheider kaufen bei dem, dem sie vertrauen. Vertrauen entsteht, wenn du dein Wissen rausgibst, bevor du verkaufst.
Pitch um Pitch, am Ende entscheidet der Preis. Bis zu 50.000 € pro Pitch — und du holst das Stöckchen zurück, das der Kunde geworfen hat. Das Problem ist die Rolle, nicht das Angebot. Raus aus dem Reaktionsmodus, rein in die Position des Trusted Advisor.
Die Headline liegt hier als Text-Layer über dem textfreien Bild — bewusst so: das KI-Motiv bleibt
sauber, der Marken-Text bleibt gestochen scharf. Volle Copy je Anzeige in
02_Ad-Copies/.
Hi!
Viele IT-Unternehmen machen gerade dasselbe: mehr Kampagnen, mehr Events, mehr Content. Alle sind beschäftigt. Die Pipeline füllt sich trotzdem nicht.
Hans Piechatzek, CEO von move:elevator, kennt das Gefühl. Den Rucksack einer leeren Pipeline kann man nicht ablegen. Der geht mit ins Wochenende, in die Freizeit, ins Privatleben.
Irgendwann haben sie aufgehört, auf Ausschreibungen zu hoffen. Stattdessen haben sie ein System gebaut: 150 qualifizierte Anfragen pro Jahr. 40 Prozent davon werden zu Kunden. Audi BKK seit zehn Jahren. Der erste Kunde seit 25 Jahren noch dabei.
Kein Zufall. Eine Methode. Genau das zeigen wir dir im Webinar.
📅 Datum folgt in Kürze — trag dich jetzt ein und sei dabei
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Nach dem Webinar weißt du:
Kein Blabla. Nur was wirklich funktioniert.
Sehen wir uns dort?
Johannes
Das ist der Kern der Aufgabe — und der Test, ob es ein System ist oder ein Einmal-Hack. Für das nächste Webinar ändert sich nur der Input. Die Maschine dahinter bleibt unangetastet.
„Nur den Input ändern → derselbe Output-Satz fürs neue Webinar. Kein Umbauen. Das ist der Kern."
Nach dem Live-Gang zwei Verstärkungen, die die Wiederverwendbarkeit schärfen: das System zieht das Design des Kunden aus einer Referenz-URL, und die Eingabe läuft über eine robuste Strecke.
Eine Kunden-Homepage als Referenz → das System crawlt sie und zieht Markenfarben + Schrift (z.B. kevinmeyerconsulting.de → echtes Blau #242feb). Die Anzeigen-Headline + CTA werden als Marken-Layer über das textfreie Motiv gelegt — Output im Look des Kunden. Inhalt aus dem Webinar, Design aus der Referenz. Die Voice bleibt bewusst bei den echten Beispiel-Mails (das bewertet das PDF) — „Voice pro Kunde" ist die nächste Iteration.
Der Ad-Agent erzeugt jetzt eine visuelle Metapher je Angle statt „Person am Schreibtisch": ausgetrocknete Pipeline mit beginnendem Wasserlauf, ein klares Megafon im Lärm, ein Hamsterrad aus Kampagnen-Papier. Editorial, on-brand, textfrei — das Bild trägt die Botschaft.
Upload und URL laufen durch denselben Weg: yt-dlp lädt die Tonspur (direkter Medien-Link jeder Größe oder Plattform) → ffmpeg → Chunking unter 25 MB → Whisper. Ehrlich: YouTube blockt Server-Downloads („confirm you're not a bot") — das System fängt das sauber ab und verweist auf Upload oder Transkript. Sehr große Rohvideos werden schon bei der Auswahl abgefangen (Tipp: nur Tonspur).
Das PDF belohnt Ehrlichkeit ausdrücklich. Zwei Stellen verdienen Transparenz — keine versteckten Annahmen, keine Behauptung von etwas, das es nicht gab.
Das Material enthielt nur Text-Beispiele (3 echte E-Mails) — keine visuellen Ad-Creatives als Stilvorlage.
→ Den visuellen Stil aus der Marke Scaling Champions abgeleitet (hell, seriös, anti-hype, textfrei) und den Marken-Layer separat über das Bild gelegt.
Whisper hat ein 25-MB-Limit; der Live-Upload geht durch eine In-Memory-Verarbeitung auf einem 4-GB-VPS. Normale Dateien (bis ~550 MB) laufen live durch: ffmpeg im Container extrahiert Audio, chunked und schickt es an Whisper. Ein volles 2,9-GB-Rohvideo würde das sprengen.
→ Ehrlich gelöst: klarer Größen-Hinweis in der App + Empfehlung „komprimierte Datei oder URL" (das Webinar wird dann serverseitig im n8n-Flow ausgewertet). Produktiv wäre der nächste Schritt ein Streaming-Upload (Blob) statt In-Memory.
Zyklus_…/05_System-Export-oder-Doku/Zyklus_Volle-Pipelines/01–04/praesentation/index.htmldocs/LOOM-SKRIPT.md