● Session 07 anwender 20 Minuten automatisierung

Dein Agent arbeitet automatisch

Während du schläfst …

✓ startet dein Agent automatisch

✓ sammelt neue Daten

✓ analysiert Trends

✓ veröffentlicht neue Ergebnisse

… ohne dass dein Computer eingeschaltet sein muss.

Genau das bauen wir heute.

Vorher / Nachher

Das nimmst du aus dieser Session mit

Vor dieser Session

“Mein Agent läuft nur, wenn ich ihn selbst starte, kontrolliere und die Ergebnisse manuell sichtbar mache.”

Nach dieser Session

“Ich verstehe, wie GitHub Actions meinen Agenten automatisch startet, Ergebnisse aktualisiert und ein Dashboard veröffentlichen kann.”

🟢 BASIC

Verstehen

Du erkennst, warum ein Agent erst stark wird, wenn er nicht mehr auf dich warten muss.

ca. 5 Min
🔵 ANWENDER

Einrichten

Du formst aus Aufgabe, Zeitpunkt und Ergebnis einen klaren Arbeitsplan.

ca. 10 Min
🟠 FORTGESCHRITTEN

Weiterdenken

Du siehst, wie derselbe Ablauf später neue Quellen und Ziele übernehmen kann.

ca. 5 Min
🟢

PHASE 1 · Verstehen

Verstehen, warum Automatisierung wichtig ist

Erst siehst du den Unterschied: einmal selbst anstoßen oder dauerhaft im Hintergrund laufen lassen.

❌ Manuell
Du öffnest den Rechner, startest den Agenten, wartest auf die Analyse und aktualisierst danach die Website.
Du bist der Auslöser.
✅ Automatisch
Der Ablauf startet zur geplanten Zeit, sammelt Daten, lässt Claude analysieren und speichert das Ergebnis.
Der Agent arbeitet weiter.

Wer arbeitet eigentlich?

Automatisierung ist kein einzelner Zauberknopf. Es ist eine einfache Staffelübergabe.

GitHub

Python

Claude

JSON

Website

So sieht das Ergebnis aus, wenn niemand vor dem Bildschirm sitzen muss.

Der Workflow startet

GitHub beginnt den Ablauf nach Zeitplan.

✓ Start

Dein Computer kann ausgeschaltet sein.

Der Agent sammelt Daten

Python führt die vorbereiteten Schritte aus.

✓ Arbeit

Neue Informationen werden vorbereitet.

Die Website ist aktualisiert

Das neue Ergebnis liegt sichtbar bereit.

✓ Ergebnis

Du findest den Stand bereits vor.

GitHub Actions ist dein kostenloser Assistent, der deinen Agenten automatisch startet.

Du hast das Prinzip: Dein Agent braucht nicht dich als Startknopf, sondern einen verlässlichen Auslöser.

Jetzt richten wir genau diesen Workflow gemeinsam ein.

Der Basic-Teil hat dir das Warum gezeigt.

Im Anwender-Teil wird daraus ein einfacher Plan: GitHub vorbereiten, Workflow aktivieren, automatisch veröffentlichen.

🔵

PHASE 2 · Anwenden

Den Agenten automatisch laufen lassen

Jetzt machst du aus deinem lokalen Agenten einen Cloud-Agenten. Die Reihenfolge bleibt bewusst klein: Starterpaket laden, Repository vorbereiten, Secret speichern, Workflow starten, Ergebnis prüfen und optional veröffentlichen.

Starterpaket

Cloud-Agent mit GitHub Actions

Enthält alle Dateien für deinen Cloud-Agenten mit GitHub Actions und Deployment.

Enthält
  • Python-Agent
  • GitHub Workflow
  • Dashboard
  • README
ZIP herunterladen

Starterpaket & Repository vorbereiten

Hier liegen die Dateien, die GitHub später automatisch ausführt.

1 von 5

Dateien liegen im Repository.

Schritt-für-Schritt öffnen
  1. ZIP herunterladen und auf deinem Computer entpacken
  2. github.com öffnen
  3. oben rechts auf + klicken
  4. New repository wählen
  5. Name: dotry-agent eingeben
  6. Private auswählen
  7. Create repository klicken
  8. Add file wählen
  9. Upload files anklicken
  10. alle entpackten Dateien und Ordner hineinziehen
  11. prüfen, dass auch der Ordner .github hochgeladen wurde
  12. Commit changes klicken

Warum? GitHub braucht dein Agenten-Projekt, damit Actions es später automatisch ausführen kann.

📷 GitHub

Kontrolle
  • run_agent.py ist sichtbar
  • fetch_sources.py und analyze_trends.py sind sichtbar
  • .github/workflows/agent.yml ist sichtbar

Secret speichern

Der API-Key wird sicher gespeichert und erscheint nicht im Code.

2 von 5

Secret und Schreibrechte sind gesetzt.

Schritt-für-Schritt öffnen
  1. Repository öffnen
  2. Settings wählen
  3. Secrets and variables öffnen
  4. Actions anklicken
  5. New repository secret klicken
  6. Name: ANTHROPIC_API_KEY eingeben
  7. eigenen Anthropic API-Key einfügen
  8. Add secret klicken
  9. danach Settings → Actions → General öffnen
  10. bei Workflow permissions Read and write permissions aktivieren
  11. Save klicken

Warum? Der Key bleibt geschützt, und Actions darf die neuen Ergebnisse zurück ins Repository schreiben.

📷 GitHub

Kontrolle
  • das Secret heißt ANTHROPIC_API_KEY
  • Workflow permissions stehen auf Read and write
  • der Key steht nicht in einer Code-Datei

Workflow starten

Diese Datei sagt GitHub, wann und wie dein Agent starten soll.

3 von 5

Manueller Lauf ist gestartet.

Schritt-für-Schritt öffnen
  1. Repository öffnen
  2. Actions anklicken
  3. dotry Agent auswählen
  4. Run workflow öffnen
  5. grünen Run workflow Button klicken
  6. warten, bis der Lauf abgeschlossen ist

Warum? Du musst nicht bis Montag warten. Der manuelle Start zeigt sofort, ob dein Cloud-Agent läuft.

📷 GitHub

Kontrolle
  • unter Actions erscheint dotry Agent
  • ein Run wurde gestartet
  • der Run endet mit grünem Haken

Ergebnis prüfen

Nach dem Lauf sollte dein Agent eine neue Ergebnisdatei erzeugt oder aktualisiert haben.

4 von 5

Ergebnis wurde aktualisiert.

Schritt-für-Schritt öffnen
  1. Actions öffnen
  2. letzten dotry Agent Lauf öffnen
  3. prüfen, ob alle Schritte grün sind
  4. zurück zu Code wechseln
  5. prüfen, ob trends.json aktualisiert wurde
  6. prüfen, ob ein Commit mit Update agent result sichtbar ist

Warum? Erst das aktualisierte Ergebnis zeigt, dass dein Agent nicht nur gestartet ist, sondern wirklich gearbeitet hat.

📷 GitHub

Kontrolle
  • trends.json wurde aktualisiert
  • ein Commit mit Update agent result ist sichtbar
  • dashboard.html zeigt neue Daten

Veröffentlichen optional

Cloudflare macht dein Dashboard online sichtbar.

5 von 5

Live-Link ist erreichbar.

Schritt-für-Schritt öffnen
  1. Cloudflare Dashboard öffnen
  2. Workers & Pages wählen
  3. Create application oder Pages öffnen
  4. Connect to Git klicken
  5. GitHub Repository auswählen
  6. Build command leer lassen, wenn du nur statische Dateien veröffentlichst
  7. Deploy klicken
  8. Live-Link öffnen

Warum? GitHub Actions aktualisiert die Daten. Cloudflare macht das Dashboard online sichtbar.

📷 Cloudflare

Kontrolle
  • Cloudflare Pages ist verbunden
  • ein Deployment ist grün
  • der Live-Link lädt dein Dashboard

📋 Workflow-Datei .github/workflows/agent.yml

name: dotry Agent on: schedule: - cron: "0 8 * * 1" workflow_dispatch: permissions: contents: write jobs: run-agent: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: "3.11" - run: pip install -r requirements.txt - run: python run_agent.py env: ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} - name: Commit result run: | git config user.name "dotry-agent" git config user.email "agent@dotry.ai" git add . git diff --staged --quiet || git commit -m "Update agent result" git push

Cloudflare Pages ist der zweite Teil dieser Session: GitHub Actions erzeugt neue Ergebnisse, Cloudflare Pages macht sie als Website sichtbar.

Dein Agent läuft jetzt automatisch in GitHub Actions: Er startet, arbeitet, schreibt Ergebnisse zurück und kann über Cloudflare Pages sichtbar werden.

Wenn etwas nicht klappt

Workflow findet requirements.txt nicht

Die Datei wurde nicht hochgeladen oder liegt nicht im Hauptordner.

Lösung

requirements.txt aus dem ZIP in den Root des Repositorys legen.

API-Key fehlt oder ist falsch benannt

Das Secret heißt anders als ANTHROPIC_API_KEY.

Lösung

Secret exakt ANTHROPIC_API_KEY nennen und neu speichern.

Git push schlägt fehl

GitHub Actions darf nicht ins Repository schreiben.

Lösung

Settings → Actions → General → Workflow permissions → Read and write permissions aktivieren.

Cron läuft nicht sofort

Der Zeitplan startet erst zum nächsten geplanten Zeitpunkt.

Lösung

Actions → dotry Agent → Run workflow nutzen.

Workflow ist rot

Ein Schritt im Run ist fehlgeschlagen.

Lösung

Den roten Schritt öffnen, Fehlermeldung lesen und zuerst Secret, Dateien und Schreibrechte prüfen.

🟠

PHASE 3 · Entwickeln

Workflows verstehen und anpassen

Zum Schluss schaust du auf die Stellen, die du später selbst anpasst. Der Workflow bleibt gleich, aber Thema, Zeitplan und Ausgabe können sich verändern.

Zeitplan ändern

cron "0 8 * * 1" bedeutet Montag um 08:00 UTC.

Schedule

Für täglich oder andere Uhrzeiten änderst du diese Zeile.

Themen ändern

Andere Quellen machen aus demselben Ablauf einen neuen Agenten.

Input

Aus Food Trends können Jobs, Aktien oder Immobilien werden.

Prompt ändern

Claude bekommt eine präzisere Aufgabe.

Analyse

Der Agent kann sortieren, priorisieren oder Chancen markieren.

Ausgabe ändern

Das Ergebnis landet dort, wo du arbeitest.

Output

Aus demselben Muster entstehen Radar, Report oder Dashboard.

Aktien

News sammeln und Signale markieren.

Trend

Jobs

Neue Anzeigen mit deinem Profil vergleichen.

Match

Immobilien

Angebote nach Kriterien beobachten.

Watch

Marketing

Kampagnen und Wettbewerber tracken.

Scan

News

Meldungen bündeln und bewerten.

Brief

Newsletter

Themen sammeln und Ausgabe vorbereiten.

Draft

GitHub

Issues, Releases oder Repos beobachten.

Dev

Social

Posts, Formate und Themen analysieren.

Pulse

Dein Agent arbeitet jetzt automatisch: Workflow eingerichtet, Secret gespeichert, Zeitplan erstellt, Workflow getestet und Ergebnis aktualisiert.

Du musst nicht bis Montag warten. Unter Actions → “dotry.ai Food Trend Agent” → “Run workflow” kannst du den Agent sofort manuell starten und prüfen, ob alles funktioniert.

Deine Checkliste zum Abhaken

GitHub Account erstellen auf github.com
Neues Repository dotry-agent erstellen (Private)
Agent-Dateien hochladen: run_agent.py, fetch_sources.py, analyze_trends.py
API Key als Secret speichern: Settings → Secrets → ANTHROPIC_API_KEY
Workflow-Datei erstellen: .github/workflows/agent.yml
Workflow manuell testen: Actions → "dotry.ai Food Trend Agent" → Run workflow
Cloudflare mit GitHub verbinden → automatisches Deployment einrichten
Nächsten Montag abwarten – und die automatisch aktualisierten Trends prüfen
Session abschließen

Automatisierung verstehen abschließen

Übertrage deinen Fortschritt in den KI-Kompass, damit deine neue Fähigkeit gespeichert wird.

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Nächster Schritt
Session 08: KI-Inhalte erkennen & enttarnen Weiter lernen →