The Press Chain delivers a curated industry briefing every morning. The workflow collects the news from the last 24 hours from the stored RSS feeds, uses AI to score each article for relevance to your company, summarizes the relevant hits, and posts the result, sorted by category, in the team channel. Instead of scrolling through feeds yourself, you start the day informed.
\nThe workflow automates source retrieval, relevance scoring against a defined threshold, per-article summarization, and formatting as a structured briefing. The human stays in the loop at two points: defining the company context, meaning industry, core business, competitors and focus topics, and calibrating the relevance threshold based on team feedback after the first runs.
\nThis workflow is useful as an ongoing baseline supply of market and competitor news. The topic clusters that emerge can also serve as input for newsletters, blog posts and press work. It does not replace in-depth competitive research, but keeps the team informed daily without anyone having to search actively.
\nCopy the prompt below in full into your automation tool or agent builder. As a file: presse-kette.en.json
\n" } ], "schritte": [ { "nr": 1, "titel": "Time trigger", "beschreibung": "The workflow starts daily at a fixed time, for example 7:00 AM, and takes into account news from the last 24 hours.", "rolle": "mensch" }, { "nr": 2, "titel": "Fetch sources", "beschreibung": "All stored RSS feeds are loaded. Title, source, URL and snippet of each article are collected.", "rolle": "automatisch" }, { "nr": 3, "titel": "Score relevance", "beschreibung": "Each article receives an AI relevance score from 1 to 10 based on industry, core business, competitors and focus topics. Only articles at or above a defined threshold, for example 6, move forward.", "rolle": "automatisch" }, { "nr": 4, "titel": "Summarize and categorize", "beschreibung": "For each relevant article, a summary of two to three sentences is created, assigned to a category such as competition, market trends, regulation, technology or funding.", "rolle": "automatisch" }, { "nr": 5, "titel": "Format the briefing", "beschreibung": "The categorized summaries are turned into a structured Markdown briefing with a date and clickable links.", "rolle": "automatisch" }, { "nr": 6, "titel": "Post and link", "beschreibung": "The finished briefing is posted in the team channel, with direct links to the original articles.", "rolle": "ergebnis" } ], "herausgeber": "Voyage Digital", "version": "2.0", "stand": "2026-07-26", "nutzen": [ { "titel": "Daily overview without research", "text": "A curated briefing is ready in the team channel at 07:00 each morning." }, { "titel": "Faster reaction to market moves", "text": "Competitor activity and trends become visible on the same day." }, { "titel": "Input for content and press work", "text": "The resulting topic clusters can be used directly for newsletters, blog posts and press work." }, { "titel": "Less information overload", "text": "Only articles above the relevance threshold reach the channel." } ], "voraussetzungen": [ { "label": "RSS feed tool", "text": "Feedly, Inoreader or a comparable tool collects industry news and press releases.", "icon": "rss_feed" }, { "label": "Team chat", "text": "Slack, Teams or Discord for the news channel.", "icon": "notifications" }, { "label": "Context definition", "text": "Industry, core business, competitors and strategic focus topics are clearly defined in advance.", "icon": "tune" }, { "label": "LLM access", "text": "Access to a language model, for example from OpenAI, Anthropic or Google.", "icon": "key" } ], "betrieb": { "testing": [ { "label": "Test run", "text": "Start the workflow manually and observe the fetch, filter and posting steps.", "icon": "play_circle" }, { "label": "RSS and filter", "text": "Check whether all sources deliver current articles and the threshold works as intended.", "icon": "download" }, { "label": "Categorization and summary", "text": "Check whether the category is correct and the summary stays concise at two to three sentences.", "icon": "category" }, { "label": "Edge cases", "text": "Test a day with no articles, paywalled snippets, duplicates and a large article volume.", "icon": "rule" } ], "goLive": [ { "label": "Approve", "text": "Activate the workflow only once sources, filter and posting run reliably.", "icon": "check_circle" }, { "label": "Calibrate the threshold", "text": "Start with five to ten sources and a threshold of at least seven.", "icon": "tune" }, { "label": "Team feedback", "text": "Fine tune sources and threshold after one to two weeks based on team feedback.", "icon": "forum" }, { "label": "Expand", "text": "Add sentiment analysis, weekly trends or alerts for critical news if needed.", "icon": "rocket_launch" } ], "haeufigeFehler": [ { "label": "No articles in the output", "text": "Validate the feed URLs or lower the relevance threshold.", "icon": "search_off" }, { "label": "Too many irrelevant articles", "text": "Sharpen the focus topics in the prompt and raise the threshold.", "icon": "filter_alt" }, { "label": "Posting fails", "text": "Check the bot permissions in the workspace and the target channel.", "icon": "notifications_off" }, { "label": "Duplicate articles", "text": "Add a deduplication check on title or URL before the articles reach the language model.", "icon": "content_copy" } ] }, "arbeitsprompts": [ { "titel": "Relevance Filter", "beschreibung": "Used by the workflow in step 3 to score each article against the company context and pass on only the hits at or above the defined threshold.", "prompt": "You are an expert in market monitoring and analyze press releases for the company every day.\n\nCompany context:\nIndustry: [INDUSTRY]\nCore business: [CORE_BUSINESS]\nMain competitors: [COMPETITORS]\nStrategic focus topics: [FOCUS_TOPICS]\n\nTask:\nAnalyze the following press releases and news articles and rate their relevance to the company on a scale from 1 to 10.\n\nNews articles:\n[RSS_FEED_ITEMS]\n\nRelevance criteria:\nScore 8 to 10: direct impact on the business, for example competitor activity, new regulations, disruptive technologies.\nScore 5 to 7: indirect relevance, for example market trends, industry shifts, customer needs.\nScore 1 to 4: low relevance, for example general news, peripheral topics.\n\nReturn only articles with a score of 6 or higher.\n\nOutput format (JSON):\n[\n {\n \"title\": \"Article title\",\n \"source\": \"Source\",\n \"url\": \"Link\",\n \"relevance_score\": 8,\n \"reason\": \"Brief justification of the relevance\"\n }\n]" }, { "titel": "Summary and Categorization", "beschreibung": "Used by the workflow in step 4 to condense each relevant article to two to three sentences and assign it to a category.", "prompt": "You are a business analyst and create a news briefing for the management team every day.\n\nTask:\nFor each of the following relevant articles, write a concise summary of no more than two to three sentences and assign it to a suitable category.\n\nRelevant articles:\n[FILTERED_ARTICLES]\n\nCategories:\nCompetition: activities of competitors, new market entrants, mergers and acquisitions.\nMarket trends: industry developments, customer needs, studies.\nRegulation: new laws, compliance requirements, policy.\nTechnology: new tools, technological breakthroughs, innovation.\nFunding: funding rounds, IPOs, investor activity.\n\nOutput format (Markdown for the team channel):\n\nNews briefing, [DATE]\n\nCompetition\n[Article title] ([Source]([URL]))\nSummary in two to three sentences.\n\nMarket trends\n[Article title] ([Source]([URL]))\nSummary in two to three sentences.\n\n[Additional categories]\n\nAutomatically generated at [TIMESTAMP]" } ], "prompt": "GOAL\nBuild a workflow that collects industry news and press releases from RSS feeds every day, filters them by relevance using AI, summarizes and categorizes the relevant articles, and posts the result as a structured briefing to a team channel.\n\nAdapt the structure to the concepts of your automation tool, for example nodes, steps, zaps or agent actions. While doing so, preserve the trigger logic, the sequence and the data flow.\n\nTRIGGER\nType: time based, daily at a fixed time, for example 7:00 AM.\nScope: articles from the last 24 hours from the configured RSS and news sources, for example Feedly or Inoreader.\n\nSTEPS\n1. Fetch sources: load all RSS feeds; for each article, collect title, source, URL and snippet.\n2. Remove duplicates: remove duplicate articles by title or URL before they reach the language model.\n3. AI step, relevance filter: use the relevance filter prompt below exactly. The output is a JSON array; only articles with a relevance_score of 6 or higher move forward.\n4. AI step, summary and categorization: use the second prompt below exactly, with the filtered articles as input. The output is the finished Markdown briefing.\n5. Output: post the briefing to the Slack or Teams channel, with clickable links to the original articles.\n\nPROMPTS (use exactly as written)\nPrompt 1, relevance filter:\n\"\"\"\nYou are an expert in market monitoring and analyze press releases for the company every day.\n\nCompany context:\nIndustry: [INDUSTRY]\nCore business: [CORE_BUSINESS]\nMain competitors: [COMPETITORS]\nStrategic focus topics: [FOCUS_TOPICS]\n\nTask:\nAnalyze the following press releases and news articles and rate their relevance to the company on a scale from 1 to 10.\n\nNews articles:\n[RSS_FEED_ITEMS]\n\nRelevance criteria:\nScore 8 to 10: direct impact on the business, for example competitor activity, new regulations, disruptive technologies.\nScore 5 to 7: indirect relevance, for example market trends, industry shifts, customer needs.\nScore 1 to 4: low relevance, for example general news, peripheral topics.\n\nReturn only articles with a score of 6 or higher.\n\nOutput format (JSON):\n[\n {\n \"title\": \"Article title\",\n \"source\": \"Source\",\n \"url\": \"Link\",\n \"relevance_score\": 8,\n \"reason\": \"Brief justification of the relevance\"\n }\n]\n\"\"\"\n\nPrompt 2, summary and categorization:\n\"\"\"\nYou are a business analyst and create a news briefing for the management team every day.\n\nTask:\nFor each of the following relevant articles, write a concise summary of no more than two to three sentences and assign it to a suitable category.\n\nRelevant articles:\n[FILTERED_ARTICLES]\n\nCategories:\nCompetition: activities of competitors, new market entrants, mergers and acquisitions.\nMarket trends: industry developments, customer needs, studies.\nRegulation: new laws, compliance requirements, policy.\nTechnology: new tools, technological breakthroughs, innovation.\nFunding: funding rounds, IPOs, investor activity.\n\nOutput format (Markdown for the team channel):\n\nNews briefing, [DATE]\n\nCompetition\n[Article title] ([Source]([URL]))\nSummary in two to three sentences.\n\nMarket trends\n[Article title] ([Source]([URL]))\nSummary in two to three sentences.\n\n[Additional categories]\n\nAutomatically generated at [TIMESTAMP]\n\"\"\"\n\nDATA FLOW\nStep 1 to step 3: the collected article list to [RSS_FEED_ITEMS].\nStep 3 to step 4: the JSON array of relevant articles to [FILTERED_ARTICLES].\nBefore step 4: the current date and time for [DATE] and [TIMESTAMP].\nStep 4 to step 5: the finished Markdown briefing.\n\nERROR HANDLING\nNo article above the threshold: post a short note, for example \"No relevant news today\", instead of an empty briefing.\nA single feed returns nothing or an error: log it and process the remaining sources anyway, then validate the feed URL.\nVery large article volumes: pass the articles to the relevance filter in batches.\nPaywalled snippets: assess and summarize based on the visible snippet only, without inventing anything.\nPosting fails: check bot permissions in the workspace and channel, log the error.\n\nPLACEHOLDER CONVENTION\nAll placeholders are in square brackets. Mapped dynamically are [RSS_FEED_ITEMS], [FILTERED_ARTICLES], [DATE] and [TIMESTAMP], as described in the data flow. Not dynamic are [INDUSTRY], [CORE_BUSINESS], [COMPETITORS] and [FOCUS_TOPICS]: set these manually before activation. The square brackets in the Markdown output format of prompt 2 are format instructions and stay unchanged. List all placeholders that require manual configuration separately at the end.\n\nSELF CHECK BEFORE COMPLETION\nCheck, before you report the workflow as finished:\n1. Are all steps connected correctly, including the duplicate check before the AI steps?\n2. Are both prompts inserted in full and unchanged, and are all dynamic placeholders mapped?\n3. Does the relevance threshold of at least 6 points apply, and is the JSON from step 3 parsed correctly?\n4. Are all points listed that require manual configuration: feed sources, target channel, bot permissions, the LLM access and the placeholders in the company context?", "einrichtung": { "intro": "Two routes lead to the same result. Pick the one that fits your setup.", "varianten": [ { "variante": "Builder-Prompt", "einleitung": "Suitable when you want to build the workflow in your own automation tool.", "schritte": [ "Open your workflow tool, for example n8n, Make, Zapier or Langdock.", "Create a new workflow and give it a name.", "Choose the AI-assisted build option if your tool offers one.", "Paste the builder prompt from above in full.", "Check the result against the step sequence in this document, then add your access credentials and channels." ] }, { "variante": "JSON-Import", "einleitung": "Suitable when you want to take the workflow over unchanged.", "schritte": [ "Download the JSON file from the JSON export section.", "Open the workflow area of your tool and create a new workflow.", "Give it a name and confirm.", "Open the menu on the workflow name and choose to import a JSON file.", "Upload the file, then add your own access credentials.", "Run a test before you activate the workflow." ] } ] }, "exportMeta": { "datei": "w19_presse-kette__workflow.json", "format": "voyage-workflow/1" }, "download": { "schema": "voyage-workflow/1", "name": "Die Presse-Kette", "beschreibung": "Sammelt täglich Branchen-News und Pressemitteilungen aus RSS-Feeds, bewertet und kategorisiert sie per KI nach Relevanz, und postet ein strukturiertes Briefing in den Team-Channel.", "trigger": { "typ": "Zeitgesteuert (Cron)", "bedingung": "Täglich zu einer festen Uhrzeit gemäß Cron-Ausdruck, im Referenzaufbau 0 7 * * * für 07:00 Uhr in der Zeitzone des Servers (UTC). Berücksichtigt werden Artikel der letzten 24 Stunden aus den konfigurierten RSS-Feeds. Der Ausdruck lässt sich frei anpassen, etwa auf 06:00 Uhr, auf 09:00 Uhr nur an Werktagen, auf einen Rhythmus von vier Stunden oder auf einen festen Wochentag." }, "schritte": [ { "nr": 1, "titel": "Zeit-Trigger", "rolle": "mensch", "aktion": "Ein zeitgesteuerter Cron-Trigger startet den Lauf. Im Referenzaufbau lautet der Ausdruck 0 7 * * *, das entspricht täglich 07:00 Uhr in der Zeitzone des Servers (UTC). Der Ausdruck lässt sich frei anpassen, zum Beispiel auf 06:00 Uhr, auf 09:00 Uhr nur an Werktagen, auf einen Rhythmus von vier Stunden oder auf einen festen Wochentag.", "prompt_ref": null, "eingang": [], "ausgang": [ "Startsignal mit dem Zeitfenster der letzten 24 Stunden" ] }, { "nr": 2, "titel": "Quellen abrufen", "rolle": "automatisch", "aktion": "Der Graph bildet diesen Schritt über zwei Knoten ab. Ein HTTP-GET-Abruf lädt den RSS- oder Atom-Feed einer Quelle, im Referenzaufbau über eine Platzhalter-URL, die vor der Aktivierung durch die echte Feed-Adresse ersetzt werden muss. Für mehrere Quellen wird dieser Knoten je Feed dupliziert oder durch einen Code-Schritt ersetzt, der mehrere URLs nacheinander lädt. Ein anschließender Parsing-Schritt liest sowohl RSS-2.0- als auch Atom-Feeds, extrahiert je Artikel Titel, Link, Beschreibung und Veröffentlichungsdatum und filtert auf ein Zeitfenster, standardmäßig die letzten 24 Stunden, hinterlegt als Millisekundenwert und ebenso auf 12 Stunden, 48 Stunden oder 7 Tage umstellbar.", "prompt_ref": null, "eingang": [ "Startsignal mit dem Zeitfenster der letzten 24 Stunden" ], "ausgang": [ "Artikel-Liste der letzten 24 Stunden (Titel, Link, Beschreibung, Veröffentlichungsdatum)" ] }, { "nr": 3, "titel": "Relevanz bewerten", "rolle": "automatisch", "aktion": "Ein KI-Schritt bewertet jeden Artikel gegen Branche, Kerngeschäft, Wettbewerber und Fokusthemen. Die Ausgabe ist laut Knoten-Konfiguration ein strukturiertes Objekt mit zwei Pflichtfeldern: relevant_articles, die Liste der relevanten Artikel, und total_count, deren Anzahl. Nur Artikel mit einem Score ab der festgelegten Schwelle fließen in relevant_articles ein.", "prompt_ref": "arbeitsprompt-1", "eingang": [ "Artikel-Liste der letzten 24 Stunden (Titel, Link, Beschreibung, Veröffentlichungsdatum)" ], "ausgang": [ "Strukturiertes Objekt mit relevant_articles und total_count" ] }, { "nr": 4, "titel": "Zusammenfassen und kategorisieren", "rolle": "automatisch", "aktion": "Ein weiterer KI-Schritt fasst jeden relevanten Artikel auf zwei bis drei Sätze zusammen und verteilt ihn auf Kategorien. Laut Knoten-Konfiguration ist die Ausgabe kein fertiger Markdown-Text, sondern ein strukturiertes Objekt mit fünf optionalen Array-Feldern: wettbewerb, regulierung, technologie, markttrends und sonstiges. Sonstiges fängt dabei alle Artikel auf, die in keine der vier übrigen Kategorien passen, eine eigene Kategorie für Finanzierung sieht dieses Ausgabeschema nicht vor.", "prompt_ref": "arbeitsprompt-2", "eingang": [ "Strukturiertes Objekt mit relevant_articles und total_count" ], "ausgang": [ "Strukturiertes Objekt mit den Kategorie-Arrays wettbewerb, regulierung, technologie, markttrends, sonstiges" ] }, { "nr": 5, "titel": "Briefing formatieren", "rolle": "automatisch", "aktion": "Ohne weitere Konfiguration setzt ein Code-Schritt aus den Kategorie-Arrays das fertige Briefing zusammen: ein Kopfbereich mit Datum und Gesamtzahl der relevanten Artikel, je Kategorie ein eigenes Symbol als visueller Marker, darunter die nummerierten Artikel mit Titel, Zusammenfassung und Link, und ein Fußbereich mit dem Erstellungszeitstempel. Sprache und Datumsformat sind im Code anpassbar, ebenso lassen sich zusätzliche Abschnitte wie eine Top-Story oder eine Statistik ergänzen. Das Ergebnis liegt als Objekt mit einem Textfeld für die Nachricht vor.", "prompt_ref": null, "eingang": [ "Strukturiertes Objekt mit den Kategorie-Arrays wettbewerb, regulierung, technologie, markttrends, sonstiges" ], "ausgang": [ "Fertiges Briefing als Textfeld (message)" ] }, { "nr": 6, "titel": "Posten und verlinken", "rolle": "ergebnis", "aktion": "Das Textfeld aus dem Formatierungsschritt geht unverändert in das Textfeld der Chat-Nachricht, im Referenzaufbau an einen Slack-Channel über die Felder text und channelId. Der Ziel-Channel ist ebenfalls ein Platzhalter und muss vor der Aktivierung durch den echten Channel ersetzt werden, wobei das Bot-Konto Mitglied dieses Channels sein muss. Für mehrere Channels lässt sich der Knoten duplizieren, ein vorgeschalteter Bedingungs-Schritt kann das Posten auf Läufe mit mindestens einem relevanten Artikel begrenzen, und statt Slack lassen sich ebenso Teams, E-Mail oder eine Antwort in einem bestehenden Thread konfigurieren.", "prompt_ref": null, "eingang": [ "Fertiges Briefing als Textfeld (message)" ], "ausgang": [ "Briefing im Team-Channel" ] } ], "prompts": { "arbeitsprompt-1": { "titel": "Relevanz-Filter", "text": "Sie sind Expertin oder Experte für Marktbeobachtung und analysieren täglich Pressemitteilungen für das Unternehmen.\n\nUnternehmenskontext:\nBranche: [BRANCHE]\nKerngeschäft: [KERNGESCHÄFT]\nHauptwettbewerber: [WETTBEWERBER]\nStrategische Fokusthemen: [FOKUSTHEMEN]\n\nAufgabe:\nAnalysieren Sie die folgenden Pressemitteilungen und News-Artikel und bewerten Sie ihre Relevanz für das Unternehmen auf einer Skala von 1 bis 10.\n\nNews-Artikel:\n[RSS_FEED_ITEMS]\n\nRelevanzkriterien:\nScore 8 bis 10: direkte Auswirkung auf das Geschäft, etwa Wettbewerber-Aktivitäten, neue Regulierungen, disruptive Technologien.\nScore 5 bis 7: indirekte Relevanz, etwa Markttrends, Branchenbewegungen, Kundenbedürfnisse.\nScore 1 bis 4: geringe Relevanz, etwa allgemeine News, randständige Themen.\n\nGeben Sie nur Artikel mit einem Score von 6 oder höher zurück.\n\nOutput-Format (JSON):\n[\n {\n \"title\": \"Artikel-Titel\",\n \"source\": \"Quelle\",\n \"url\": \"Link\",\n \"relevance_score\": 8,\n \"reason\": \"Kurze Begründung der Relevanz\"\n }\n]" }, "arbeitsprompt-2": { "titel": "Zusammenfassung und Kategorisierung", "text": "Sie sind Business-Analystin oder Business-Analyst und erstellen täglich ein News-Briefing für das Management-Team.\n\nAufgabe:\nErstellen Sie für jeden der folgenden relevanten Artikel eine prägnante Zusammenfassung von maximal zwei bis drei Sätzen und ordnen Sie ihn einer passenden Kategorie zu.\n\nRelevante Artikel:\n[FILTERED_ARTICLES]\n\nKategorien:\nWettbewerb: Aktivitäten von Konkurrenten, neue Marktteilnehmer, Fusionen und Übernahmen.\nMarkttrends: Branchenentwicklungen, Kundenbedürfnisse, Studien.\nRegulierung: neue Gesetze, Compliance-Anforderungen, Politik.\nTechnologie: neue Tools, technologische Durchbrüche, Innovation.\nFinanzierung: Funding-Runden, Börsengänge, Investoren-Aktivitäten.\n\nOutput-Format (Markdown für den Team-Channel):\n\nNews-Briefing, [DATUM]\n\nWettbewerb\n[Artikel-Titel] ([Quelle]([URL]))\nZusammenfassung in zwei bis drei Sätzen.\n\nMarkttrends\n[Artikel-Titel] ([Quelle]([URL]))\nZusammenfassung in zwei bis drei Sätzen.\n\n[Weitere Kategorien]\n\nAutomatisch generiert um [ZEITSTEMPEL]" } }, "datenfluss": [ { "von": 1, "nach": 2, "nutzlast": "Startsignal mit dem Zeitfenster der letzten 24 Stunden" }, { "von": 2, "nach": 2, "nutzlast": "Intern in Schritt 2: Rohdaten (XML) des HTTP-Abrufs gehen an den Parsing-Teilschritt, der Titel, Link, Beschreibung und Veröffentlichungsdatum je Artikel herauslöst und auf das Zeitfenster filtert." }, { "von": 2, "nach": 3, "nutzlast": "Artikel-Liste (Titel, Link, Beschreibung, Veröffentlichungsdatum) zu [RSS_FEED_ITEMS]" }, { "von": 3, "nach": 4, "nutzlast": "Feld relevant_articles aus dem strukturierten Objekt zu [FILTERED_ARTICLES], total_count bleibt für die spätere Kopfzeile verfügbar" }, { "von": 4, "nach": 5, "nutzlast": "Strukturiertes Objekt mit den Kategorie-Arrays wettbewerb, regulierung, technologie, markttrends, sonstiges" }, { "von": 5, "nach": 6, "nutzlast": "Textfeld message aus dem Formatierungsschritt zum Feld text der Chat-Nachricht" } ], "voraussetzungen": [ "RSS-Feed-Tool für Branchen-News und Pressemitteilungen, zum Beispiel Feedly oder Inoreader", "Team-Chat für den News-Channel, zum Beispiel Slack, Teams oder Discord", "Klare Kontext-Definition: Branche, Kerngeschäft, Wettbewerber und strategische Fokusthemen", "LLM-Zugang per API-Key, zum Beispiel OpenAI, Claude oder Gemini" ], "fehlerbehandlung": [ { "fall": "Ein Knoten schlägt technisch fehl (Zeitüberschreitung, API-Fehler, ungültige Antwort)", "massnahme": "Im Referenzaufbau ist jeder Knoten auf die Fehlerstrategie stop gestellt: Ein Fehler beendet den gesamten Lauf sofort, ohne automatischen Neuversuch. Wer Ausfallsicherheit braucht, ergänzt eigene Retry- oder Continue-Logik je Knoten, vor allem beim RSS-Abruf und beim Posting." }, { "fall": "Keine Artikel im Output", "massnahme": "Feed-URLs validieren oder die Relevanz-Schwelle senken." }, { "fall": "Zu viele irrelevante Artikel", "massnahme": "Fokusthemen im Prompt präzisieren und die Schwelle anheben." }, { "fall": "Posting schlägt fehl", "massnahme": "Bot-Berechtigungen im Workspace und im Ziel-Channel prüfen, insbesondere ob das Bot-Konto Mitglied des konfigurierten Channels ist." }, { "fall": "Doppelte Artikel", "massnahme": "Eine Dedup-Prüfung auf Titel oder URL einbauen, bevor die Artikel an das Sprachmodell gehen." }, { "fall": "Einzelne Feed-Quelle liefert nichts oder einen Fehler", "massnahme": "Bei mehreren, parallel duplizierten Abruf-Knoten protokollieren und die übrigen Quellen trotzdem verarbeiten, anschließend die betroffene Feed-URL validieren. Bei nur einer Abruf-Kette bricht der Lauf gemäß der Stop-Strategie vollständig ab, bis die URL korrigiert ist." } ], "platzhalter": [ { "name": "BRANCHE", "quelle": "Manuell vor Aktivierung festzulegen: Branche des Unternehmens (Feld im Relevanz-Filter-Prompt)" }, { "name": "KERNGESCHÄFT", "quelle": "Manuell vor Aktivierung festzulegen: Kerngeschäft des Unternehmens (Feld im Relevanz-Filter-Prompt)" }, { "name": "WETTBEWERBER", "quelle": "Manuell vor Aktivierung festzulegen: Hauptwettbewerber (Feld im Relevanz-Filter-Prompt)" }, { "name": "FOKUSTHEMEN", "quelle": "Manuell vor Aktivierung festzulegen: strategische Fokusthemen (Feld im Relevanz-Filter-Prompt)" }, { "name": "RSS_FEED_URL", "quelle": "Manuell vor Aktivierung festzulegen: URL des RSS- oder Atom-Feeds je Quelle. Der Abruf-Knoten trägt im Referenzaufbau die Platzhalter-Adresse https://example.com/rss-feed.xml, bei mehreren Quellen den Knoten je Feed duplizieren." }, { "name": "ZIEL_CHANNEL", "quelle": "Manuell vor Aktivierung festzulegen: Slack-, Teams- oder Discord-Channel für das Briefing. Der Posting-Knoten trägt im Referenzaufbau die Platzhalter-Kanalkennung #news-briefing, das Bot-Konto muss Mitglied dieses Channels sein." }, { "name": "ZEITFENSTER", "quelle": "Optional anpassbar im Parsing-Schritt: Zeitfenster für die Artikelfilterung, hinterlegt als Millisekundenwert, Standard 24 Stunden, umstellbar auf 12 Stunden, 48 Stunden oder 7 Tage." }, { "name": "RSS_FEED_ITEMS", "quelle": "Artikel-Liste aus Schritt 2 (Quellen abrufen, nach dem Parsing)" }, { "name": "FILTERED_ARTICLES", "quelle": "Feld relevant_articles aus dem strukturierten Objekt von Schritt 3 (Relevanz bewerten)" }, { "name": "DATUM", "quelle": "Aktuelles Datum zum Zeitpunkt der Ausführung" }, { "name": "ZEITSTEMPEL", "quelle": "Aktuelle Uhrzeit zum Zeitpunkt der Ausführung" } ], "herausgeber": "Voyage Digital", "version": "2.0", "stand": "2026-07-26" }, "itemIcon": "newspaper", "recommended": [ { "slug": "wettbewerbs-spur", "category": "workflow", "name": "The Competitor Trail", "teaser": "A daily workflow that collects new competitor posts from RSS feeds and turns them into a prioritized trend report for the content team.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "itemIcon": "swords" }, { "slug": "dokumenten-kette", "category": "workflow", "name": "The Document Chain", "teaser": "An automation building block that reviews new documents in cloud storage, turns them into a structured summary, and notifies the team with a direct link.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "itemIcon": "files" }, { "slug": "wissens-kette", "category": "workflow", "name": "The Knowledge Chain", "teaser": "A weekly workflow that clusters the most frequent topics from closed support tickets into reviewed FAQ drafts, so the knowledge base stays current without manual research.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "itemIcon": "book-open-text" }, { "slug": "benchmark-raster", "category": "skill", "name": "The Benchmark Grid", "teaser": "Places your key metrics next to solid industry benchmarks and turns the comparison into an action plan, not just a numbers exercise.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "itemIcon": "gauge" }, { "slug": "kurzbericht-skript", "category": "skill", "name": "The Executive Summary Script", "teaser": "Condenses long reports and studies into an executive summary of no more than 500 words, focused on figures, key findings, and their concrete relevance to your business.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "itemIcon": "file-text" }, { "slug": "wettbewerbs-raster", "category": "skill", "name": "The Competitor Matrix", "teaser": "The Competitor Matrix researches a competitor from publicly available sources and condenses the findings into a one-page battle card ready for your next sales conversation.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "itemIcon": "swords" }, { "slug": "firmenprofil-sichter", "category": "assistent", "name": "The Company Profile Scanner", "teaser": "Scans publicly available sources on a company and distills them into a structured, source backed report.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "itemIcon": "building" }, { "slug": "konkurrenzvergleichs-analyst", "category": "assistent", "name": "The Competitor Comparison Analyst", "teaser": "Compares 2 to 3 concrete competitors along a clearly defined comparison point and delivers a structured comparison table, strategic insights and positioning opportunities for the next 30 days.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "itemIcon": "columns-3" }, { "slug": "recherche-navigator", "category": "assistent", "name": "The Research Navigator", "teaser": "The Research Navigator breaks a research question into sub-aspects, checks sources for currency and reliability, and delivers a structured report with key findings, detailed analysis, and a clear conclusion.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "itemIcon": "telescope" }, { "slug": "sekundaerrecherche-sichter", "category": "assistent", "name": "The Secondary Research Scanner", "teaser": "Runs an initial secondary market analysis on market size, target audiences, competition and trends and delivers a structured overview with an optional SWOT as the starting point for strategic planning.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "itemIcon": "library-big" }, { "slug": "unternehmenswissen-lotse", "category": "assistent", "name": "The Company Knowledge Navigator", "teaser": "The Company Knowledge Navigator answers employee questions about policies, products and processes using your own company documents, always citing the exact source behind each answer.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "itemIcon": "library" }, { "slug": "graphify", "category": "tool", "name": "graphify", "teaser": "graphify converts code, documentation, PDFs, images and video into a searchable semantic knowledge graph that reads far more token efficiently than ingesting every file individually.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "logoFile": "graphify.png", "logoEinzug": 0.78 }, { "slug": "notebooklm", "category": "tool", "name": "NotebookLM", "teaser": "NotebookLM is a source-based notebook from Google that turns documents, videos and audio into a searchable, citable knowledge space.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "logoFile": "notebooklm.svg", "logoEinzug": 1 }, { "slug": "notion-skills", "category": "tool", "name": "notion-skills", "teaser": "A package of four Claude Skills that turn conversations, research, meetings, and specifications into structured Notion pages with source attribution and task tracking.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement" }, { "slug": "perplexity", "category": "tool", "name": "Perplexity", "teaser": "Perplexity is an AI search engine that combines web research with generative AI and delivers answers with traceable, clickable source citations.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement", "logoFile": "perplexity.svg", "logoEinzug": 0.78 }, { "slug": "rm-skills", "category": "tool", "name": "rm-skills", "teaser": "rm-skills is an MIT-licensed package of six standalone Claude skills for Gmail triage, infographic generation, LinkedIn asset analysis, tweet reading, video performance analysis and X account monitoring.", "domaene": "Recherche & Wissensmanagement" } ] }