Was ihr mit SubKit einrichten könnt.
Als Fälle, nicht als Funktionen. Jede Zeile beschreibt eine konkrete Situation und den Workflow, den ihr dafür einrichtet: Einzurichtendes Beispiel heißt, ihr richtet den Workflow selbst ein – mit euren Zugängen und eurer Freigabe. Mehrere Systeme heißt, der Workflow verbindet mehrere Systeme. Zielrichtung heißt, dieser Teil ist die Richtung, in die SubKit entwickelt wird, und noch nicht öffentlich vollständig freigegeben.
Alle Fälle sind mögliche einzurichtende Workflows – keine mitgelieferten fertigen Vorlagen, keine Kundenreferenzen und keine Aussage über einen bestimmten Betrieb.
- 01Persönlicher AssistentEine Person, ihre eigenen Werkzeuge
- 02Die Firma, die Fragen beantwortetAntworten mit Quellen – oder ein ehrliches „steht nirgends“
- 03Workflows über mehrere SystemeEin Agent baut es, ein Agent kann es starten – der Weg ist festgelegt
- 04Fach-KI für ein ganzes ArbeitsfeldGemeinsamer Kontext, damit jeder Workflow darin richtig ankommt
- 05Wissensbasis anbindenDokumente werden Wissen, auf dem KI-Clients mit den nötigen Rechten aufsetzen
Persönlicher Assistent
Das kleinste nützliche SubKit: eine Person, die es auf die Werkzeuge richtet, die sie ohnehin benutzt. Auch allein musst du dein Wissen und deine Arbeitsweise nicht bei jeder Aufgabe neu erklären. Die Freigabe gehört trotzdem dazu – sie legt fest, was der Workflow erreichen darf.
| Situation | Was SubKit tut | Systeme | Einordnung |
|---|---|---|---|
| Eine Preisseite hat keine Schnittstelle, und der Preis ändert sich | Öffnet die Seite in einem unsichtbaren Browser, liest den Preis und mailt dir, wenn er sich ändert | Browserless + Gmail | Einzurichtendes Beispiel |
| Belege eines Anbieters liegen verstreut über Monate im Postfach | Filtert die Nachrichten mit Anhang in eine Liste | Gmail | Einzurichtendes Beispiel |
| Rechnungen liegen als PDF verstreut im Postfach | Sucht jeden Abend Mails mit PDF-Rechnungen, benennt die Datei nach Datum und Absender und legt sie in einem eigenen Drive-Ordner ab | Gmail + Google Drive | Mehrere Systeme |
| Freitags wissen, was die Woche über lief | Zählt die Läufe der Woche, listet die Fehlschläge und mailt den Digest | Gmail | Einzurichtendes Beispiel |
| „Was liegt heute bei mir an?“ | Holt deine offenen Tickets mit allen Details | Jira | Einzurichtendes Beispiel |
| Ein langer Artikel, fünf Minuten Zeit | Öffnet die Seite und lässt sie in einem festgelegten KI-Schritt zusammenfassen | Browserless + Anthropic | Einzurichtendes Beispiel |
| Infrastrukturkosten wachsen unbemerkt | Mailt täglich eine Übersicht der Ressourcen, nach Projekt gruppiert | DigitalOcean + Gmail | Einzurichtendes Beispiel |
| Ein Dashboard soll jeden Morgen im Postfach liegen | Liest die Seite um 07:00, zieht die Werte heraus, mailt die Zusammenfassung | Browserless + SendGrid | Mehrere Systeme |
Das Muster: einmal in einem Satz beschreiben, prüfen und freigeben, was SubKit gebaut hat, und ab dann läuft es – auf Zuruf, nach Zeitplan oder wenn etwas eintrifft.
Die Firma, die Fragen beantwortet
Euer Team stellt Fragen dort, wo es ohnehin arbeitet – Slack, Teams, Google Chat, ein KI-Client im Browser – und bekommt Antworten aus eurem eigenen, bestätigten Wissen. Jede Person sieht dabei nur, was sie sehen darf.
| Situation | Was SubKit tut |
|---|---|
| „Wie machen wir das hier normalerweise?“ | Durchsucht eure Quellen und antwortet mit einer Quellenangabe, die nennt, was gelesen wurde – oder sagt klar, dass die Antwort dort nicht steht, statt eine zu erfinden. |
| Das Team lebt im Chat | Der SubKit-Bot beantwortet Fragen und startet gespeicherte Workflows direkt dort. Mit Absicht gilt: Ein Chat-Fenster führt Dinge aus; es schreibt sie nicht um. Einen Workflow zu ändern geht über etwas, das eine Person lesen und prüfen kann. |
| „Wer hat was gesehen?“ | Dieselben Rechte und derselbe Verlauf wie an jeder anderen Tür. Der Chat ist kein Seiteneingang. |
Was das zu gemeinsamem Kontext macht und nicht zu einem Chatbot: Das Wissen ist kuratiert (eine Person bestätigt, was übernommen wird), Antworten nennen ihre Herkunft, und jede Interaktion ist rechtegeprüft und aufgezeichnet.
Workflows über mehrere Systeme
Was ein festgelegter Workflow trotzdem alles kann:
| Situation | Was SubKit tut | Einordnung |
|---|---|---|
| Eine Änderung darf erst nach menschlicher Freigabe eingespielt werden | Öffnet den Änderungsvorschlag, wartet bis zu 24 Stunden auf das Freigabesignal, spielt dann ein – oder bricht ab | Einzurichtendes Beispiel |
| Ein neuer Kunde soll angereichert und gemeldet werden | Stripe-Kunde → HubSpot-Kontakt → Slack-Nachricht, ein Workflow über drei Systeme | Mehrere Systeme |
| Die Lieferanten-Preisliste kommt jede Woche, der Shop hinkt hinterher | Liest das Sheet, vergleicht mit dem Katalog, schreibt Preise, blendet Ausverkauftes aus und meldet Abweichungen über der Grenze, statt sie zu schreiben | Mehrere Systeme |
| Der Wochenbericht ist Montag früh Handarbeit | Besucher, Bestellungen und Umsatz der Vorwoche aus Analytics, Shop und Zahlungen, eine Mail um acht | Mehrere Systeme |
| Eine Website-Anfrage soll in Sekunden beim Vertrieb sein | Signierte Formular-Meldung → Kontakt im CRM, falls neu → Nachricht in den Vertriebskanal → Eingangsbestätigung | Mehrere Systeme |
| Nach bezahltem Checkout soll der Zugang sofort frei sein | Prüft die Stripe-Signatur, bestätigt die Zahlung, schaltet den Zugang im eigenen System frei und schickt die Willkommensmail | Mehrere Systeme |
| Meldungen aus beliebigen Systemen, aber nur die wichtigen | Empfängt signierte Meldungen per Webhook, behält die ab der gewählten Stufe und postet sie in einen Slack-Kanal | Einzurichtendes Beispiel |
| Testnutzer brauchen Kontakt an Tag 1, 3, 7 und 14 | Täglicher Durchlauf mit gemerktem Stand pro Kontakt, der die Abfolge steuert | Einzurichtendes Beispiel |
| Eine Buchung darf nie halb passieren | Belastung und Gutschrift in einer Datenbank-Transaktion | Einzurichtendes Beispiel |
| Eine fehlgeschlagene Zahlung braucht sofort Augen | Signaturgeprüfte Meldung vom Zahlungsanbieter → Slack-Alarm ohne personenbezogene Daten | Einzurichtendes Beispiel |
| Marktsignale sollen zu veröffentlichten Inhalten werden | Eine Kette aus acht Workflows: sammeln → normalisieren → auswerten → erzeugen → veröffentlichen → Abnahmeprüfung | Einzurichtendes Beispiel |
| Kennzahlen liegen in fünf Systemen, der Bericht ist Handarbeit | Tägliche, wöchentliche, monatliche und jährliche Zusammenfassungen über Analytics, Suche, Repositories und Infrastruktur – plus Aufräumen alter Stände | Mehrere Systeme |
| Kontakte sind doppelt oder veraltet | Erkennt Dubletten und veraltete Einträge, legt eine Liste zur Prüfung vor und bereinigt erst nach Bestätigung | Einzurichtendes Beispiel |
Womit das gebaut wird: Aufrufe an jedes System mit einheitlichem Wiederholen und Aufzeichnen; Schleifen und Umformungen für Listen; feste Verzweigungen („wenn Erstattung, sonst Belastung“); parallele Aufrufe; Workflows, die andere Workflows aufrufen; ein Schritt, der auf eine Person wartet und nach Ablauf einer Frist abbricht; Prüfregeln, die einen Lauf scheitern lassen, statt falsche Daten weiterzugeben; und Filter, die personenbezogene Daten an der Grenze des Mandanten maskieren.
Fach-KI für ein ganzes Arbeitsfeld
Ein einzelner Workflow beantwortet eine Frage. Ein Arbeitsfeld – eure Spesenregeln, euer Redaktionsstil, euer Prüfrahmen – ist der gemeinsame Zusammenhang, der jeden Workflow darin richtig macht. Du beschreibst es mit drei Dingen: einem Konnektor (das System, in dem die Wahrheit steht), Skills (Regeln, an die sich die KI hält) und Quellen (Dokumente, in denen sie nachschlägt).
| Arbeitsfeld | Der Skill schreibt vor | Die Quelle liefert | Einordnung |
|---|---|---|---|
| Spesenfreigabe | Zwei Freigaben über 1.000 €, Belegpflicht | Die Spesenrichtlinie als PDF – Grenzen, Tagessätze | Einzurichtendes Beispiel |
| Produktkatalog | Grundpreis bei Mengenangaben; Streichpreise nach den Vorgaben, die euer Team geprüft hat; Preisänderungen über 15 Prozent werden gemeldet, nicht geschrieben | Die Preisliste des Lieferanten als Sheet, die Produktdaten aus dem Shop | Hausregel, vom Team zu prüfen |
| Buchhaltung | Die Pflichtangaben einer Rechnung, wie eure Buchhaltung sie festgelegt hat; Umgang mit E-Rechnungen nach euren Vorgaben | Belege aus dem Postfach, der Export aus Lexware Office oder sevDesk | Hausregel, vom Team zu prüfen |
| Newsletter | Werbung nur mit Einwilligung, bestätigte Anmeldung vor dem ersten Versand, Abmeldelink in jeder Mail – so, wie euer Team es geprüft hat | Die Kundenliste aus dem Shop, das Segment im Newsletter-Werkzeug | Hausregel, vom Team zu prüfen |
| Redaktioneller Hausstil | Zeichensetzung und Stilregeln, die die KI einhalten muss | Der Textbestand, den sie zitieren kann | Einzurichtendes Beispiel |
| Eigenheiten von Anbietern | „Stripe meldet Prüffehler mit Status 200 und einem Fehlerobjekt“ – solche Grundlagen-Skills je Anbieter | Anbieterdokumentation, pro Konnektor eingelesen | Einzurichtendes Beispiel |
Ehrlich gesagt: Euer Fachgebiet bringt ihr selbst mit, und der Dreiklang oben ist der Weg dafür. Hausregeln mit Gesetzesbezug sind Vorgaben eures Teams – sie ersetzen keine Rechtsberatung, und SubKit sichert ihre rechtliche Richtigkeit nicht zu.
Wissensbasis anbinden
Wissen hineinbekommen, aktuell halten und KI-Clients erlauben, mit den nötigen Rechten darauf aufzusetzen.
| Situation | Was SubKit tut | Einordnung |
|---|---|---|
| Das Wissen liegt auf einer Website | Liest die Sitemap und wandelt jeden Artikel in sauberes Markdown zum Einlesen | Einzurichtendes Beispiel |
| Ein Dokument gibt es nur als gerenderte Webseite | Wandelt es in Markdown für die Weiterverarbeitung | Einzurichtendes Beispiel |
| Jede Sitzung mit einem Coding-Agent fängt bei null an | Claude-Code- oder Codex-Sitzungen beginnen mit einer Zusammenfassung eurer bestätigten Regeln und können Anleitungen nachschlagen, statt sie zu erfinden | Zielrichtung |
| Was eine Sitzung gelernt hat, verdampft mit ihrem Ende | Beobachtung sammeln → im Chat prüfen und vorbereiten → eine Person bestätigt ausdrücklich → übernommenes Wissen oder ein Skill, den die nächste Sitzung kennt. Rohe Ausschnitte sind kein bestätigtes Wissen. | Zielrichtung |
| Niemand weiß, wo das Wissen Lücken hat | Ein wöchentlicher Abdeckungsbericht über die Wissensbasis | Einzurichtendes Beispiel |
| Eine Quelle hat sich geändert, niemand weiß wann und durch wen | Jede Quelle hat Versionen mit Autor; jede Version lässt sich als neue wiederherstellen, eine Adresse wird im eingestellten Rhythmus neu gelesen | Eingebaut |
| Ein Modell soll die Doku selbst lesen | Die Engine liefert ihre Dokumentation in einer Form aus, die Sprachmodelle direkt lesen können | Eingebaut |
Die Schleife, die sich aufbaut: Wissen grundiert das Entwerfen, Läufe zeigen Muster, Menschen bestätigen, was sich bewährt hat. Der vollständige Weg vom Sammeln zum Wissen ist die Zielrichtung und noch nicht öffentlich freigegeben.
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