Die Wissens-Kette

Beschreibung

ZIEL
Bauen Sie einen Workflow, der wöchentlich Support-Tickets analysiert, häufige Fragen clustert und daraus fertige FAQ-Entwürfe im Review-Bereich der Wissensdatenbank erstellt, inklusive Benachrichtigung des Content-Teams.

Passen Sie die Struktur an die Konzepte Ihres Automations-Tools an (zum Beispiel Nodes, Steps, Zaps oder Agenten-Aktionen). Erhalten Sie dabei die Trigger-Logik, die Reihenfolge und den Datenfluss.

TRIGGER
Typ: zeitgesteuert, wöchentlich, zum Beispiel freitags um 17:00 Uhr.
Scope: gelöste oder geschlossene Tickets der letzten sieben Tage aus dem Ticket-System (zum Beispiel Zendesk oder Freshdesk).

SCHRITTE (sequenziell)
1. Tickets abrufen: alle gelösten oder geschlossenen Tickets der letzten sieben Tage, mit Betreff, Beschreibung, Kategorie und Lösung.
2. KI-Schritt: Themen-Clustering. Setzen Sie exakt den Arbeitsprompt „Ticket-Analyse und Clustering" ein (siehe Abschnitt Arbeitsprompts). Ausgabe ist ein JSON mit dem Feld haeufige_fragen.
3. KI-Schritt: FAQ-Entwürfe erstellen. Setzen Sie exakt den Arbeitsprompt „FAQ-Erstellung" ein, mit dem JSON aus Schritt 2 als Eingabe. Ausgabe ist ein JSON mit dem Feld faq_eintraege.
4. Dublettenabgleich: Gleichen Sie die Entwürfe gegen bestehende Einträge der Wissensdatenbank ab. Verwerfen Sie Dubletten oder kennzeichnen Sie sie als Update.
5. Speichern: Legen Sie alle verbleibenden Entwürfe im Review-Bereich der Wissensdatenbank ab (Notion, Confluence oder GitBook), inklusive Tags und Priorität.
6. Ausgabe: Benachrichtigen Sie das Content-Team in Slack oder Teams, mit Link zum Review-Bereich und einer Themen-Zusammenfassung inklusive Häufigkeiten.

PROMPT-VORGABEN
Für diesen Workflow gibt es zwei feste Arbeitsprompts, siehe Abschnitt Arbeitsprompts. Übernehmen Sie beide unverändert und vollständig in Schritt 2 und Schritt 3.

DATENFLUSS
Schritt 1 zu Schritt 2: die abgerufenen Tickets der letzten sieben Tage.
Schritt 2 zu Schritt 3: das JSON-Feld haeufige_fragen, mit Thema, Häufigkeit, Relevanz und Beispiel-Fragen.
Schritt 3 zu Schritt 4 und 5: das JSON-Feld faq_eintraege, mit Titel, Frage, Antwort, Tags und Priorität.
Schritt 5 zu Schritt 6: die abgelegten Entwurfslinks und die Themenliste mit Häufigkeiten.

FEHLERBEHANDLUNG
Keine Tickets gefunden: Beenden Sie den Lauf mit einer Hinweis-Benachrichtigung statt leerer Entwürfe, und prüfen Sie Zeitraum-, Status- und Kategoriefilter.
Thema unter der festgelegten Mindesthäufigkeit: Verwerfen Sie es, Einzelfälle gehören nicht in die Wissensdatenbank.
Kein valides JSON von der KI: Wiederholen Sie den Schritt einmal, brechen Sie danach den Lauf ab und melden Sie den Fehler.
Entwurf ist Dublette eines bestehenden Eintrags: Gleichen Sie jeden Entwurf vor dem Speichern zwingend gegen die aktuelle Wissensdatenbank ab.

PLATZHALTER-KONVENTION
Alle Platzhalter in eckigen Klammern in den Arbeitsprompts sind Variablen. Dynamisch gemappt werden die Ticket-Daten und das JSON-Feld haeufige_fragen, wie im Datenfluss beschrieben. Nicht dynamisch sind Mindesthäufigkeit, Produktbereich, Tonalität, Zielgruppe, Antwortlänge und Dokumentations-URL: Diese legen Sie vor der Aktivierung selbst fest. Listen Sie alle manuell zu konfigurierenden Platzhalter am Ende gesondert auf.

SELBSTPRÜFUNG VOR ABSCHLUSS
Prüfen Sie, bevor Sie den Workflow als fertig melden:
1. Sind alle sechs Schritte korrekt und in der richtigen Reihenfolge verbunden?
2. Sind beide Arbeitsprompts vollständig und unverändert eingesetzt, und ist der Datenfluss zwischen ihnen korrekt gemappt?
3. Wird der JSON-Output beider KI-Schritte korrekt geparst, und greift der Dublettenabgleich vor dem Speichern?
4. Sind alle Punkte aufgelistet, die manuell konfiguriert werden müssen: Ticket-System-Zugang, Bereich der Wissensdatenbank, Team-Chat-Kanal, LLM-Zugang, Mindesthäufigkeit, Produktbereich, Tonalität, Zielgruppe, Antwortlänge und Dokumentations-URL?

Arbeitsprompts

Sie sind ein Support-Analyst. Analysieren Sie die folgenden Support-Tickets der letzten Woche und identifizieren Sie die häufigsten Fragen und Probleme.

TICKETS:
[TICKET_DATEN]

AUFGABE:
1. Gruppieren Sie ähnliche Fragen und Probleme.
2. Identifizieren Sie die fünf bis zehn häufigsten Themen.
3. Zählen Sie, wie oft jedes Thema vorkommt.
4. Bewerten Sie die Relevanz für eine FAQ auf einer Skala von 1 bis 10.

OUTPUT-FORMAT (JSON):
{
  "haeufige_fragen": [
    {
      "thema": "Kurze Beschreibung des Themas",
      "haeufigkeit": Anzahl,
      "relevanz": Bewertung von 1 bis 10,
      "beispiel_fragen": ["Frage 1", "Frage 2"]
    }
  ]
}

KRITERIEN:
Mindestens [MIN_HAEUFIGKEIT] Vorkommen pro Thema.
Fokus auf [PRODUKT_BEREICH], zum Beispiel Abrechnung, Features oder technische Probleme.
Individuelle Einzelfälle werden ignoriert.

Sie sind ein Technical Writer. Erstellen Sie professionelle FAQ-Einträge basierend auf den folgenden häufigen Support-Fragen.

HÄUFIGE FRAGEN:
[HAEUFIGE_FRAGEN]

AUFGABE:
Erstellen Sie für jedes Thema einen vollständigen FAQ-Eintrag mit:
1. Einem prägnanten Titel, maximal 60 Zeichen
2. Einer klar formulierten Frage, so wie Kundinnen und Kunden sie stellen würden
3. Einer verständlichen, schrittweisen Antwort
4. Relevanten Tags zur Kategorisierung

OUTPUT-FORMAT (JSON):
{
  "faq_eintraege": [
    {
      "titel": "...",
      "frage": "...",
      "antwort": "...",
      "tags": ["tag1", "tag2"],
      "prioritaet": "hoch/mittel/niedrig"
    }
  ]
}

STIL:
Ton: [BRAND_VOICE]
Zielgruppe: [ZIELGRUPPE]
Antwortlänge: [ANTWORT_LAENGE]
Vermeiden Sie Fachjargon und komplizierte Formulierungen.
Nutzen Sie klare Schritte, Beispiele und, wo sinnvoll, Links zu [DOKUMENTATION_URL].

JSON-Export