Capstone — Ein laufender Automatisierungs-Prozess

Level 3 hat gezeigt was Automatisierung ist, wie Zapier funktioniert, wie n8n im Vergleich dasteht und wie Webhooks tick'n. Jetzt baust Du eine eigene Automatisierung die jeden Tag oder jede Woche für Dich läuft. Das ist der erste echte Mini-Mitarbeiter in Deinem Portfolio.

Die Aufgabe

Wähle einen wiederkehrenden Prozess den Du persönlich schon von Hand machst und automatisiere ihn. Beispiele:

• Neue Jobs von zwei Stellen-Portalen täglich um 8 Uhr automatisch in ein Google Sheet sortieren, mit Score wie gut sie passen.
• Eingehende E-Mails an eine bestimmte Adresse automatisch nach Kategorie sortieren und ins Notion übertragen.
• Jeden Freitag eine Zusammenfassung Deiner Aktivitäten der Woche aus mehreren Quellen (Kalender + ToDo-App + Mail-Anzahl) in einen Markdown-Report.
• Bei jeder neuen Rechnung in Deinem Ordner "Eingang": OCR durchlaufen, Daten extrahieren, in eine Tabelle eintragen.

Was das System können muss

• Laufen ohne dass Du auf einen Knopf drückst. Zeit-Trigger oder Event-Trigger.
• Mit mindestens einem externen Service reden (API oder Webhook oder beides).
• Mit AI-Schritt drin. Zapier AI Action, OpenAI-Node in n8n, ein LLM-Aufruf per HTTP-Node — egal wie, aber AI ist Teil der Kette.
• Fehler-Fall behandelt. Was passiert wenn die API down ist? Was wenn das AI-Modell einen unerwarteten Output liefert? Was wenn zu viele Einträge reinkommen?
• Mindestens fünf Durchläufe gemacht. Nicht nur einmal "funktioniert", sondern Du siehst wie sich das über Tage/Wochen verhält.

Was Du produzieren sollst

1. Die Automatisierung selbst. Zapier oder n8n, live und laufend.
2. Ein Diagramm (Handzeichnung fotografiert oder miro/draw.io, egal) das den Ablauf zeigt: Trigger → Schritt 1 → Schritt 2 → … → Output.
3. Eine readme.md die erklärt:
   • Was der Prozess macht.
   • Welche Services beteiligt sind und warum diese.
   • Wie oft er läuft und warum dieses Intervall.
   • Was passiert im Fehlerfall.
   • Was hat Dich beim Bauen überrascht.
4. Log oder Screenshot von mindestens fünf erfolgreichen Durchläufen.

Was gut ist

Der Prozess spart Dir real Zeit. Die readme.md ist so geschrieben dass jemand anderes den Prozess bei sich nachbauen könnte. Du hast mindestens einen Fehlerfall bewusst provoziert und gesehen wie der Workflow reagiert. Du weisst was der Prozess pro Monat an Zapier/n8n-Ressourcen kostet.

Was schwach ist

Ein Tutorial aus einem YouTube-Video nachgebaut. Null Fehlerbehandlung, läuft bei der ersten Kleinigkeit auf Grund. Ausgabe wird nirgendwo abgelegt, verpufft ins Nirgendwo. Keine Messung ob es wirklich etwas bringt.

Bonus

Baue einen Human-in-the-Loop-Schritt ein (siehe Level 5 Lektion 5). Bei jeder nicht-trivialen Entscheidung legt die Automatisierung einen Entwurf in Deine Inbox oder in eine Warteschlange, statt direkt auszuführen. Du akzeptierst mit einem Klick.

Das ist der Schritt von "Automatisierung die rennt" zu "Automatisierung der Du vertraust".

Wo das hingehört

Ordner portfolio/level-3-capstone/. Das ist das erste Portfolio-Stück wo Du einer Firma zeigen kannst dass Du Automatisierungen nicht nur konzeptuell verstehst, sondern produktiv einsetzt. Der readme.md ist dabei wichtiger als der Zapier-Workflow selbst — weil Firmen Dich nach Deinem Verständnis einstellen, nicht nach Deinem Tool.

Zeit

90 bis 120 Minuten aktive Arbeit. Plus eine Woche passiv in dem der Prozess läuft. Am Ende der Woche nochmal 30 Minuten für Auswertung und readme.

Abschluss und Paywall

Level-3-Checkpoint machen. Danach bist Du an der Kante: die drei kostenlosen Level sind geschafft, ab Level 4 geht es in Memory + MCP + Multi-Agent. Die Lücke zwischen Level 3 und 4 ist der grösste qualitative Sprung der Academy — was Du bis jetzt gelernt hast, können viele. Was ab Level 4 kommt, können wenige.

Wenn Du ernst lernst und nicht abbricht, wirst Du in Level 6 einen eigenen MCP-Server verkaufen.