6 ausgewählte Projekte — von Eigenentwicklungen über Weiterbildungs-Cases bis zu praktischen SEO- und Performance-Marketing-Projekten. Jeder Case folgt derselben Struktur: Ausgangslage, Ansatz, System, Methoden, Ergebnis.
Content-Erstellung und -Verteilung sind zeitintensiv und oft fragmentiert. Verschiedene Tools für Recherche, Schreiben, SEO-Optimierung und Publikation erzeugen Reibungsverluste.
Aufbau eines Multi-Agent-Systems, in dem spezialisierte AI-Agenten jeweils Teilaufgaben übernehmen — Recherche, Draft-Erstellung, SEO-Optimierung, Quality Gate — und in einer orchestrierten Pipeline zusammenlaufen.
Agenten-Pipeline mit klar definierten Rollen: Research-Agent, Writer-Agent, SEO-Agent, Review-Agent. Human-in-the-Loop an den kritischen Übergaben. Output: publikationsfähiger Content mit SEO-Metadaten.
Base44, Prompt Engineering, Natural-Language-Prompting, Human-in-the-Loop Workflows
Das System zeigt, wie Multi-Agent-Architekturen Content-Prozesse strukturierter und nachvollziehbarer machen. Wichtigstes Learning: Die Quality-Gate-Logik ist entscheidender als die Geschwindigkeit der Agenten.
Verwaltung mehrerer Projekte, Tools und Datenquellen erfordert ständigen Kontextwechsel zwischen Browser-Tabs und Apps. Ein zentraler Zugriffspunkt fehlt.
Telegram als zentrale Steueroberfläche nutzen — leicht zugänglich, plattformübergreifend, ideal für schnelle Befehle und Statusabfragen.
Telegram-Bot als Interface zu AI-Agenten und Backend-Funktionen: Projekt-Statusabfragen, Content-Briefings, Termin-Erinnerungen, Quick-Research — alles via Chat-Befehle. Anbindung an Base44-Backend-Funktionen.
Telegram Bot API, Base44 Backend Functions, AI-Agent-Orchestrierung, Natural-Language-Commands
Reduzierung von Kontextwechseln und schneller Zugriff auf Projekt-Status. Learning: Chat-basierte Interfaces sind für operative Schnellzugriffe oft effizienter als eigene UI-Oberflächen.
Professionelle Daten — Projekte, Zertifikate, Evidenz, Skills — sind über verschiedene Formate und Tools verstreut. Eine einheitliche, maschinenlesbare Wissensstruktur fehlt.
Eine zentrale Single-Source-of-Truth als Knowledge Graph aufbauen, die alle professionellen Daten strukturiert erfasst und für zukünftige AI-Anwendungen zugänglich macht.
MissionOS / Sven OS ist ein eigenständiges AI-natives Operating-System-Projekt in aktiver Entwicklung. Kernmodule für Mission Control, Executive Office, Opportunity Workspace und Recruiting-Analyse wurden bereits prototypisch umgesetzt. Die öffentliche Website ist davon technisch entkoppelt. Die Website stellt über resume.json und JSON-LD strukturierte öffentliche Daten bereit, die später mit MissionOS verbunden werden können.
JSON-Schema, Schema.org/JSON-LD, Single Source of Truth Pattern, modulare Datenarchitektur
Kernmodule wurden prototypisch umgesetzt, die Website stellt über resume.json und JSON-LD bereits strukturierte öffentliche Daten bereit. MissionOS als vollständiges System ist in aktiver Entwicklung. Learning: Strukturierte Daten sind das Fundament — AI-Anwendungen setzen erst dort auf.
NeoTaste ist eine Gastronomie- und App-Plattform. Im Rahmen der MoD-Umschulung sollte ein vollständiges Marketing-Konzept inklusive Marktanalyse, Kampagnenstrategie und funktionaler App-Demos entwickelt werden.
Vollständige strategische und operative Ausarbeitung: Markt- und Zielgruppenanalyse, 90-Tage-Kampagnenstrategie nach dem AARRR-Funnel-Framework, Entwicklung funktionaler Base44-Apps via Natural-Language-Prompting.
AARRR-Funnel-Architektur (Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral), Base44-App-Prototypen, dokumentierte Prompt-Bibliothek mit Human-in-the-Loop-Nachweis.
AARRR Framework, Base44, Natural-Language-Prompting, Meta Ads, Google Ads, SEO/GEO, Prompt Engineering
Umfassendes Abschlussprojekt der Weiterbildung mit dokumentiertem Prompt-Nachweis. Learning: Natural-Language-Prompting ist ausreichend für funktionale App-Prototypen — aber die Prompt-Dokumentation ist der eigentliche Wert.
ARMEDANGELS ist ein nachhaltiges Fashion-Label. Im Rahmen der Weiterbildung wurde die SEO- und Content-Strategie analysiert und konzeptionelle Empfehlungen abgeleitet.
SEO-Analyse der bestehenden Seitenarchitektur, Identifikation der Nutzer-Suchintention, Optimierung der Content-Struktur und Ableitung konkreter Maßnahmen zur Verbesserung der organischen Sichtbarkeit.
Konzeption: Keyword-Mapping, Content-Gap-Analyse, OnPage-Optimierungsempfehlungen. Empfohlene Maßnahmen: Schema.org/JSON-LD-Integration für Rich Snippets, GEO-Optimierung für AI-Suchsysteme.
SEO-Analyse, Content-Strategie, Schema.org/JSON-LD, GEO, Google Search Console
Analyse zeigte Potenziale in der Content-Strukturierung und AI-Visibility. Learning: Nachhaltige Brands profitieren besonders von strukturierter, semantisch angereicherter Content-Architektur.
Im Rahmen der Weiterbildung wurde ein Performance-Marketing-Case für ein Gastronomie- und Event-Konzept ausgearbeitet — mit Fokus auf lokale Sichtbarkeit und Zielgruppenansprache.
Verbindung von Local SEO, Performance Ads und Social-Media-Strategie zu einem integrierten Marketing-Ansatz für ein Gastronomie-Konzept.
Konzeption: Local-SEO-Optimierung (Google Business Profile), Meta-Ads-Kampagnen-Struktur, Content-Plan für Social Media, Funnel-Optimierung von Awareness bis Conversion.
Local SEO, Google Business Profile, Meta Ads, Funnel-Optimierung, Content Strategy
Konzeptionelle Marketing-Strategie mit klaren Funnel-Phasen. Learning: Lokale Gastronomie-Konzepte benötigen besonders starke Google Business Profile-Optimierung und präzise Geo-Targeting-Ads.
Vollständige Projekt-Dokumentationen, Prompt-Bibliotheken und Live-Links stehen für Recruiter, Partner und Auftraggeber auf Anfrage zur Verfügung.
Fragen zu einem der Projekte oder Interesse an einer Zusammenarbeit? Schreib mir oder verbinde dich auf LinkedIn.