Das hier ist das Ergebnis eines Schülerpraktikums bei 11data

🤖 Drei Wege, einen KI-Agenten zur Social-Media-Automatisierung zu erstellen (Schülerpraktikum)

Dieses Projekt zeigt drei unterschiedliche Ansätze, um Social-Media-Inhalte mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zu automatisieren – für Entwickler, Low-Code-Nutzer und No-Code-Einsteiger.
Die jeweiligen Codebeispiele befinden sich im Ordner /code.

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🧠 1. Vollständiger Code (Programmierung)

Ideal für Entwickler:innen, die volle Kontrolle und Anpassbarkeit benötigen.

• Sprachen: Python, Node.js
• Bibliotheken/Tools:
  openai, langchain, serpapi, beautifulsoup4, schedule, tweepy, linkedin-api

📈 Ablauf:

1. Themenvorschläge generieren
   → openai.ChatCompletion
2. Aktuelle Informationen suchen
   → serpapi oder BeautifulSoup4
3. Post texten im gewünschten Stil
   → GPT Prompt Engineering
4. Automatisch posten
   → APIs von Twitter, LinkedIn, etc.

👉 Siehe Beispiele im Ordner /code/full-code

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🔧 2. Low-Code mit Automatisierungsplattformen

Geeignet für technisch affine Nutzer:innen, die visuelle Tools bevorzugen.

• Plattformen: Zapier, Make.com, Pipedream, n8n

🧩 Bausteine:

• OpenAI-Modul: Generiert Themen
• Websuche-Modul: Bing oder integrierte APIs
• GPT-Textmodul: Formatiert Inhalte im Zielstil
• Publikationsmodul: Buffer, Telegram, Instagram etc.

Ablauf: Bausteine logisch verknüpfen, Prompts anpassen

👉 Siehe Beispiele im Ordner /code/low-code

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🟢 3. No-Code Tools für Einsteiger:innen

Für alle, die ohne Programmierkenntnisse starten möchten.

• Tools & Plattformen:
  ChatGPT (eigene GPTs), Zapier-Vorlagen, Canva AI, Copy.ai, Notion AI

📌 Beispiel:

1. Thema manuell eingeben
2. KI generiert Text automatisch
3. Per Drag-and-Drop oder Integration posten

👉 Siehe Beispiele im Ordner /code/no-code

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📂 Verzeichnisstruktur

/code
├── full-code      → Python- oder Node.js-Beispiele
├── low-code       → Make.com, Zapier, n8n-Flows
└── no-code        → Screenshots, Konfigurationen & Beispiele