Claude Multi-Agent-Systeme: Der komplette Leitfaden von null auf ein 4-Agenten-Team im Alleingang

Die.</think>Die meisten Leute denken, dass der Aufbau eines Multi-Agenten-Systems einen Informatikabschluss, einen DevOps-Hintergrund und drei Wochenenden zum Debuggen der Infrastruktur erfordert.

Das tut es nicht.

Es erfordert, ein Prinzip klar zu verstehen.

Ein Team von Spezialisten übertrifft immer einen Generalisten, der alleine arbeitet.

Das gilt.

Das für KI-Agenten genauso wie für menschliche Organisationen.

Wenn du eine einzige Claude-Instanz bittesten, schreibst, überprüfst und verteilst du Inhalte in derselben Sitzung, bekommst du mittelmäßige Ergebnisse in jeder Kategorie. Der Kontext verschiebt sich ständig. Die Qualitätsstandards geraten ständig in Konflikt. Das Modell optimiert für zu viele Dinge gleichzeitig.

Wenn du vier spezialisierte Agenten mit unterschiedlichen Rollen, klaren Übergaben und einem Master-Orchestrator baust, der sie koordiniert, bekommst du außergewöhnliche Ergebnisse in jeder Kategorie, weil jeder Agent genau eine Sache gut macht.

Dieser Leitfaden bringt dich von Null zu einem funktionierenden 4-Agenten-Team bis zum Ende des Wochenendes.

Warum vier Agenten vier Agenten und nicht einer

Vor der Architektur, der Architektur das Prinzip.

Die Zahl vier ist nicht willkürlich.

Vier Agenten stellen die minimale lebensfähige Teamstruktur dar, die den gesamten Zyklus der Wissensarbeit abdeckt: Aufnahme und Recherche, Produktion, Qualitätskontrolle sowie Ausgabe und Verteilung.

Jede komplexe Wissensarbeitsaufgabe durchläuft diese vier Phasen.

Ein einzelner Agent, der zwischen allen vier Phasen hin- und herwechselt, produziert, produziert Ergebnisse, die in der Qualität inkonsistent, in der Ausführung langsam und schwer zu debuggen sind, debuggen wenn etwas schiefgeht.

Vier spezialisierte Agenten produzieren Ergebnisse, die konsistent sind, weil jeder Agent einen Job hat, schnell, weil Agenten parallel arbeiten, wo der Workflow es zulässt, und einfach zu debuggen, weil Fehler auf den Agenten isoliert sind, bei dem sie auftreten.

Die Mathematik zählt auch.

Ein Agent, der vier Phasen nacheinander durchläuft, braucht viermal so lange wie vier Agenten, die ihre Phasen gleichzeitig durchlaufen.

Für einen.

Für Content-Betrieb, der 20 Teile pro Woche pro Woche produziert, rechtfertigt allein der Parallelitäts der Parallelitätsunterschied allein die Architektur.

Die 4-Agenten-Architektur

Hier ist die vollständige Teamstruktur.

Agent 1: Der Recherche-AgentRolle: Informationssammlung und -synthese. Eingabe: Ein Thema, eine Frage oder ein Briefing. Ausgabe: Ein strukturiertes Recherche-Briefing. Macht nie: Schreiben, Bearbeiten oder Veröffentlichen.

Agent 2: Der Produktions-AgentRolle: Verwandlung von Recherche-Briefings in fertige Inhalte. Eingabe: Das strukturierte Briefing des Recherche-Agenten. Ausgabe: Ein vollständiger erster Entwurf. Macht nie: Recherche, Bearbeiten oder Veröffentlichen.

Agent 3: Der Qualitäts-AgentRolle: Bewertung und Verbesserung der Produktionsausgabe. Eingabe: Der erste Entwurf des Produktions-Agenten. Ausgabe: Entweder ein genehmigter Entwurf oder ein spezifisches Überarbeitungs-Briefing Revision. Macht nie: Recherche, Schreiben von Grund auf oder Veröffentlichen.

Agent 4: Der Verteilungs-AgentRolle: Formatierung und Bereitstellung genehmigter Inhalte Inhalte. Eingabe: Der genehmigte Entwurf des Qualitäts-Agenten. Ausgabe: Inhalte, die in korrektem Format auf der richtigen Plattform bereitgestellt werden. Macht nie: Recherche, Schreiben oder Qualitätsbewertung.

Der OrchestratorRolle: Weiterleitung von Aufgaben zwischen Agenten, Verwaltung des Workflows und Behandlung von Fehlerbehandlung. Eingabe: Die anfängliche Aufgabe. Ausgabe: Ein fertiges Arbeitsergebnis. Weiß alles, was die anderen Agenten tun. Jeder Agent kennt nur seine eigene Aufgabe.

Einrichten deiner Umgebung

Bevor du einen Agenten baust, brauchst du drei Dinge.

Claude Code installiert und konfiguriert.

Wenn du Claude Code nicht installiert hast, führe aus:

npm install -g install -g @anthropic-ai/claude-code

claude

Folge dem Authentifizierungsablauf. Überprüfe die Installation:

claude --version

Ein Projektverzeichnis mit einer master CLAUDE.md.

Erstelle dein Projektverzeichnis:

mkdir multi-agent-system

cd multi-agent-system

Erstelle die Ordnerstruktur, die deine Agenten verwenden werden:

mkdir -p inbox research-briefs drafts approved-content distribution logs

Der Ordner inbox ist der Ort, an dem Aufgaben in das System gelangen. Recherche-Briefings werden hier abgelegt, nachdem der Recherche-Agent gelaufen ist. Entwürfe werden hier abgelegt, abgelegt nachdem der Produktions-Agent gelaufen ist. Genehmigte Inhalte werden hier abgelegt, nachdem der Qualitäts-Agent sie genehmigt hat. Distribution verfolgt, was veröffentlicht wurde. Logs zeichnet jede Aktion des Agenten zum Debuggen auf.

Die master CLAUDE.md.

Erstelle CLAUDE.md in deinem Projektstammverzeichnis:

Multi-Agent:

Multi-Agenten-System — CLAUDE.md

Systemübersicht

Dies ist ein 4-Agenten-System zur Inhaltsproduktion.

Jeder Agent hat eine spezifische Rolle und darf keine Funktionen außerhalb dieser Rolle ausführen

dieser Rolle.

Agentenliste

• Recherche-Agent: Erstellt strukturierte Recherche-Briefings aus Themen

• Produktions-Agent: Erstellt erste Entwürfe aus Recherche-Briefings

• Qualitäts-Agent: Bewertet und genehmigt oder gibt Entwürfe zurück

• Verteilungs-Agent: Formatiert und stellt genehmigte Inhalte bereit

Ordnerstruktur

inbox/ — eingehende Aufgabendateien

research-briefs/ — Ausgabe/ — Ausgaben des Recherche-Agenten

drafts/ — Ausgaben — Ausgaben des Produktions-Agenten

approved-content/ — Genehmigungen des Qualitäts-Agenten

distribution/ — Bereitstellungsaufzeichnungen

logs/ — Betriebsprotokolle

Gemeinsame Standards

• Jede Ausgabedatei muss benannt werden: YYYY-MM-DD-[Typ]-[Thema].md]. benannt sein

• Jeder Agent muss seine Aktion in logs/operations.md protokollieren

• Jeder Agent muss diese CLAUDE.md lesen, bevor er eine Aufgabe startet

• Kein Agent ergreift Maßnahmen außerhalb seiner definierten Rolle

Qualitätsmaßstab

Recherche: Mindestens 3 Quellen kreuzreferenziert. Keine unbelegten Behauptungen.

Produktion: Passt zum Stimmprofil. Jeder Satz verdient seinen Platz.

Qualität: Erreicht 8/10 oder mehr bei allen Kriterien vor der Genehmigung.

Verteilung: Plattformspezifische Formatierung. Keine generische Formatierung.

Harte Regeln

• Niemals Dateien löschen. In einen mit Zeitstempel versehenen Backup-Ordner archivieren.

• Niemals ohne Genehmigung des Qualitäts-Agenten im Dateikopf veröffentlichen.

• Jede Aktion protokollieren, bevor sie ausgeführt wird, nicht danach.

• Bei Unsicherheit: anhalten und zur menschlichen Überprüfung markieren.

Bauen von Agent 1: Der Recherche-Agent

Der Recherche-Agent ist der wichtigste Agent in deinem System, weil die Qualität von allem, was nachgelagert ist, von der Qualität dessen abhängt, was er produziert.

Ein schwaches Recherche-Briefing erzeugt schwache Entwürfe. Ein starkes Recherche-Briefing erzeugt starke Entwürfe. Der Produktions-Agent kann keine Erkenntnisse hinzufügen, die der Recherche-Agent nicht gefunden hat.

Der hat.

Recherche-Agent System-Prompt

Speichere dies als 05-system/agents/research-agent.md:

Recherche-Agent

Identität

Du bist ein spezialisierter Recherche-Agent. Deine einzige Aufgabe ist es,

Recherche-Briefings zu erstellen. Du schreibst nie Inhalte. Du bewertest nie Entwürfe.

Du recherchierst und synthetisierst.

Auslöser

Wenn du mit einem Thema oder Briefing aus dem inbox-Ordner aufgerufen wirst.

Checkliste vor der Aufgabe

1. Lese CLAUDE.md für den aktuellen Systemkontext

1. Überprüfe research-briefs/ auf vorhandene Recherchen zu diesem Thema

1. Identifiziere, was bereits bekannt ist, bevor du nach neuen Informationen suchst

Rechercheprozess

1. Identifiziere die Kernfrage, die der Inhalt beantworten muss

1. Finde die relevantesten Informationen aus mehreren Blickwinkeln

1. Referenziere mindestens 3 unabhängige unabhängige Quellen für faktenbasierte Behauptungen

1. Identifiziere die Erkenntnis, die die meisten Menschen zu diesem Thema übersehen

1. Finde den kontraintuitiven Winkel, der echtes Interesse weckt

1. Lokalisiere 3 konkrete Beispiele, Statistiken oder Geschichten

1. Identifiziere 3 potenzielle Inhaltswinkel, geordnet nach Potenzial

Ausgabeformat

Speichern unter: research-briefs/YYYY-MM-DD-research-[Thema].md

KERNEINSICHT: [ein Satz — der nicht offensichtliche Winkel]

ZIELGRUPPE: [spezifische Beschreibung]

UNTERSTÜTZENDE BELEGE: [3 konkrete Beispiele mit Quellen]

KONTRAINTUITIVER WINKEL: [was die meisten falsch verstehen]

SCHLÜSSELDATEN: [2-3 spezifische Zahlen oder Zitate]

INHALTSWINKEL: [3 bewertete Winkel mit Ein-Satz-Beschreibungen]

LÜCKEN: [was diese Recherche nicht beantworten konnte]

Qualitätsstandard

Wenn die Kerneinsicht etwas ist, die meisten Leute bereits wissen,

ist sie fehlgeschlagen. Die Einsicht muss wirklich nicht offensichtlich sein.

Füge niemals eine Behauptung ein, die du nicht mit einer bestimmten Quelle belegen kannst.

Protokollierung

Anhängen an logs/operations.md:

[ZEITSTEMPEL] Recherche-Agent: Recherche zu [THEMA] abgeschlossen.

Briefing gespeichert unter research-briefs/[DATEINAME].

Ausführen des Recherche-Agenten ausführen

Um den Recherche-Agenten manuell auszulösen:

claude "Lies CLAUDE.md und die Skill-Datei research-agent.md.

Lies dann die Aufgabendatei in inbox/[AUFGABENDATEI].

Führe den Rechercheprozess aus und erstelle das Briefing."

Um es als automatisierten Workflow über N8N auszuführen, sieht der HTTP-Anforderungskörper so aus:

{

"model": "claude-opus-4-5",

"max_tokens": 4096,

"system": "[INHALT VON CLAUDE.md + research-agent.md]",

"messages": [{

"role": "user",

"content": "Führe den Rechercheprozess für diese Aufgabe aus: [AUFGABENINHALT]"

}]

}

Bauen von Agent 2: Der Produktions-Agent

Der Produktions-Agent verwandelt Recherche-Briefings in fertige Inhalte.

Das wichtigste Element dieses Agenten ist das Stimmprofil. Generische KI-Inhalte scheitern, weil sie generisch klingen. Ein präzise konfiguriertes Stimmprofil produziert Inhalte, die sich so anhören, als hättest du sie in deiner besten Form geschrieben.

Bevor du den System-Prompt des Produktions-Agenten schreibst, sammle deine 10 leistungsstärksten Inhalte. Bitte Claude, sie zu analysieren und deine Muster zu extrahieren:

Analysiere diese 10 Inhalte und extrahiere Folgendes:

1. Durchschnittliche Satzlänge

1. Großschreibungsmuster (was schreibst du strategisch groß?)

1. Strukturelle Muster (wie eröffnest du, entwickelst, schließt du?)

1. Wortschatzniveau und spezifische Wortwahl

1. Was du nie tust (Füllwörter, Floskeln usw.)

1. Wie du Übergänge zwischen Ideen handhabst

1. Dein CTA-Stil

Beispiele: [FÜGE DEINE 10 BESTEN STÜCKE EIN]

Speichere diese Analyse. Sie wird zum Stimmprofil-Abschnitt deines Produktions-Agenten.

Der Produktions-Agent System-Prompt

Speichere dies als 05-system/agents/production-agent.md:

Produktions-Agent

Identität

Du bist ein spezialisierter Inhaltsproduktions-Agent. Deine einzige Aufgabe ist es,

erste Entwürfe aus Recherche-Briefings zu erstellen. Du recherchierst nie.

Du bewertest nie. Du produzierst nie. Du produzierst.

Auslöser

Wenn eine neue Datei im Ordner research-briefs/ erscheint.

Checkliste vor der Aufgabe

1. Lese CLAUDE.md für Systemkontext und Qualitätsstandards

1. Lese das Recherche-Briefing vollständig, bevor du etwas schreibst

1. Identifiziere den stärksten Winkel aus INHALTSWINKEL im Briefing

Stimmprofil

[FÜGE DEIN EXTRAHIERTES STIMMPROFIL EIN]

Produktionsprozess

1. Wähle den stärksten Inhaltswinkel aus dem Recherche-Briefing

1. Schreibe den Eröffnungshaken unter Verwendung der Stimmprofilmuster

1. Entwickle den Hauptteil unter Verwendung der UNTERSTÜTZENDEN BELEGE aus dem Briefing

1. Web den KONTRAINTUITIVEN WINKEL als Kernspannung ein

1. Verwende SCHLÜSSELDATEN als Beweispunkte, nicht als Hauptargument

1. Schließe mit einem CTA, der zum Inhaltstyp passt

Ausgabeformat

Speichern unter: drafts/YYYY-MM-DD-draft-[Entwurf]-[Thema].md

Füge am Anfang jedes Entwurfs hinzu:

QUELL-BRIEFING: [Dateiname des verwendeten Recherche-Briefings]

INHALTSWINKEL: [welcher Winkel ausgewählt wurde und warum]

WORTANZAHL: [tatsächliche Wortanzahl]

PRODUKTIONSDATUM: [Datum]

Qualitätsselbstcheck vor dem Einreichen

• Passt jeder Satz zum Stimmprofil?

• Ist der Haken stark genug, um das Scrollen zu stoppen?

• Gibt es mindestens eine bestimmte Zahl oder ein Beispiel pro Hauptpunkt?

• Sagt der CTA dem Leser genau, was er tun soll?

Wenn eine Antwort nein ist, überarbeite vor dem Einreichen.

Protokollierung

Anhängen an logs/operations.md:

[ZEITEMS.md:

[ZEITSTEMPEL] Produktions-Agent: Entwurf für [THEMA] abgeschlossen.

Entwurf gespeichert unter drafts/[DATEINAME].

Bauen von Agent 3: Der Qualitäts-Agent

Der Qualitäts-Agent ist das Tor zwischen Produktion und Veröffentlichung.

Die meisten Multi-Agenten-Systeme überspringen diesen Agenten und wundern sich, warum ihre Ausgaben inkonsistent sind.

Ohne einen Qualitäts-Agenten geht jedes Inhaltsteil, das den Produktions-Agenten verlässt, direkt zur Verteilung, unabhängig von der Qualität. An guten Tagen gibt es gute Inhalte. An schlechten Tagen gibt es schlechte Inhalte. Es gibt keine Untergrenze.

Mit einem Qualitäts-Agenten wird nichts unterhalb einer definierten Qualitätsschwelle veröffentlicht. Die Untergrenze ist konsistent, weil das Tor konsistent ist.

Die Bewertungsrubrik

Der Qualitäts-Agent bewertet jeden Entwurf nach fünf Kriterien:

STIMMTREFFE (1-10): Klingt das genau wie die konfigurierte Stimme?

HAKENSTÄRKE (1-10): Stoppt die erste Zeile das Scrollen?

INFORMATIONSDICHTE (1-10): Verdient jeder Satz seinen Platz?

CTA-KLARHEIT (1-10): Ist der Aufruf zum Handeln spezifisch und überzeugend?

FORMATEINHALTUNG (1-10): Folgt es allen Formatanforderungen?

Bestandsschwelle: 8 oder mehr bei allen fünf Kriterien.

Wenn ein Kriterium unter 8 liegt:

• Gib an, welches Kriterium nicht bestanden wurde

• Gib genau an, was geändert werden muss

• Gib es mit einem spezifischen Revisions-Briefing an den Produktions-Agenten zurück

• Gib kein vages Feedback

Wenn alle Kriterien 8 oder mehr erreichen:

• Füge GENEHMIGT-Kopfzeile zur Datei hinzu

• Verschiebe in den Ordner approved-content/

• Protokolliere die Genehmigung

Der Qualitäts-Agent System-Prompt

Speichere dies als 05-system/agents/quality-agent.md:

Qualitäts-Agent

Identität

Du bist ein spezialisierter Qualitätskontroll-Agent. Deine einzige Aufgabe ist es,

Entwürfe zu bewerten und sie entweder zu genehmigen oder mit

spezifischen

Revisionsanweisungen zurückzugeben. Du schreibst nie von Grund auf.

Du recherchierst nie. Du bewertest und leitest.

Auslöser

Wenn eine neue Datei im Ordner drafts/ erscheint.

Bewertungsprozess

1. Lese CLAUDE.md für Qualitätsstandards und Stimmprofil

1. Lese den Entwurf vollständig, ohne zu bewerten

1. Lese ihn erneut mit aktiver Bewertungsrubrik

1. Bewerte jedes Kriterium ehrlich — runde niemals auf

Bewertungsrubrik

[FÜGE DIE FÜNF-KRITERIEN-RUBRIK EIN]

Genehmigungsausgabe

Wenn alle Kriterien 8 oder mehr erreichen:

Füge am Anfang der Datei hinzu:

QUALITÄT GENEHMIGT

Genehmigungsdatum: [DATUM]

Verschiebe die Datei nach approved-content/

Revisionsausgabe

Wenn ein Kriterium unter 8 liegt:

Erstelle ein Revisions-Briefing in drafts/REVISION-[URSPRÜNGLICHE DATEINAME].md:

REVISION ERFORDERLICH

Nicht bestandenes Kriterium: [KRITERIENNAME] - Punktzahl: [PUNKTZAHL]

Spezifisches Problem: [GENAUES PROBLEM]

Erforderliche Änderung: [GENAU BENÖTIGTE ÄNDERUNG]

Beispiel für korrekten Ansatz: [ZEIGEN, NICHT ERZÄHLEN]

Harte Regeln

Genehmige niemals Inhalte, die ein Kriterium nicht erfüllen.

Gib niemals vages Feedback wie "mach es ansprechender".

Sei spezifisch, sonst kann der Produktions-Agent es nicht beheben.

Protokollierung

Anhängen an logs/operations.md:

[ZEITSTEMPEL] Qualitäts-Agent: [GENEHMIGT/ZURÜGEGEBEN] [DATEINAME].

[FALLS ZURÜGEGEBEN: Nicht bestandenes Kriterium und Grund]

Bauen von Agent 4: Der Verteilungs-Agent

Der Verteilungs-Agent ist der letzte Agent in der Kette.

Seine Aufgabe ist einfach, aber folgenreich. Er nimmt genehmigte Inhalte und formatiert sie korrekt für jede Zielplattform und kümmert sich dann um die Bereitstellung.

Plattformspezifische Formatierung

Verschiedene Plattformen erfordern wirklich unterschiedliche Inhaltsformate.

Twitter/X: Maximal 280 Zeichen pro Tweet. Threads für längere Inhalte. Kurze Sätze. Strategische Zeilenumbrüche. Jeder Tweet muss für sich allein stehen können.

LinkedIn: Professionelle Anpassung. Längere Sätze akzeptabel. Narrative Struktur funktioniert. Die erste Zeile muss als eigenständiger Haken funktionieren.

Newsletter: Vollständige Formatierung mit Überschriften. HTML-kompatibel. Konsistente Abschnittsstruktur. Klare Betreffzeile.

Der Verteilungs-Agent kennt alle diese Formate und wendet sie automatisch an, basierend darauf, welche Plattformen im Kopf der genehmigten Inhalte angegeben sind.

Der Verteilungs-Agent System-Prompt

Speichere dies als 05-system/agents/distribution-agent.md:

Verteilungs-Agent

Identität

Du bist ein spezialisierter Verteilungs-Agent. Deine einzige Aufgabe ist es,

Deine einzige Aufgabe ist es, genehmigte Inhalte zu nehmen und sie korrekt für jede

angegebene Plattform zu formatieren und bereitzustellen. Du schreibst nie von Grund auf. Du bewertest nie.

Du formatierst und stellst bereit.

Auslöser

Wenn eine neue Datei im Ordner approved-content/ erscheint.

Checkliste vor der Aufgabe

1. Überprüfe, ob die QUALITÄT GENEHMIGT-Kopfzeile vorhanden ist

1. Identifiziere die Zielplattformen aus dem Inhaltskopf

1. Lese die Formatierungsrichtlinien für jede Zielplattform

Plattformformatierungsrichtlinien

[DEFINIERE DEINE SPEZIFISCHEN FORMATANFORDERUNGEN FÜR JEDE PLATTFORM]

Verteilungsprozess

1. Überprüfe die Qualitätsgenehmigung

1. Für jede Zielplattform:

a. Formatiere den Inhalt gemäß den Plattformspezifikationen um

b. Überprüfe, ob die Formatierung den Plattformanforderungen entspricht

c. Stelle über die konfigurierte Integration bereit (Typefully, Buffer usw.)

d. Zeichne die Bereitstellung in distribution/[DATUM]-log.md auf

1. Aktualisiere den ursprünglichen Dateikopf mit der Bereitstellungsbestätigung

Ausgabe

Für jede Plattform:

Erstelle: distribution/YYYY-MM-DD-[Plattform]-[Thema].md

Enthalte: formatierter Inhalt + Bereitstellungsbestätigung + Zeitstempel

Harte Regeln

Verteile niemals Inhalte ohne QUALITÄT GENEHMIGT-Kopfzeile.

Verteile niemals auf einer Plattform ohne plattformspezifische Formatierung.

Zeichne jede Bereitstellung immer im Verteilungsprotokoll auf.

Protokollierung

Anhängen an logs/operations.md:

[ZEITSTEMPEL] Verteilungs-Agent: [THEMA] auf [PLATTFORMEN] bereitgestellt.

Bauen des Orchestrators

Der Orchestrator ist kein fünfter Agent.

Er ist die Routing-Logik, die die vier Agenten zu einem kohärenten Workflow verbindet.

In seiner einfachsten Form ist der Orchestrator eine Claude-Sitzung, die das gesamte System kennt und Aufgaben zwischen den Agenten weiterleitet.

Der Orchestrator System-Prompt

Orchestrator

Rolle

Du verwaltest ein 4-Agenten-System zur Inhaltsproduktion. Du erhältst Aufgaben,

leitest sie an den richtigen Agenten weiter, überwachst den Abschluss, behandelst

Fehler und stellst sicher, dass der Workflow sein endgültiges Ergebnis erreicht.

Workflow

Aufgabe erhalten → Recherche-Agent → Produktions-Agent → Qualitäts-Agent

→ Verteilungs-Agent → Workflow abgeschlossen

Deine Verantwortlichkeiten

1. Zerlege eingehende Aufgaben in das für jeden Agenten bestimmte Briefing

1. Überw

1. Überwache den Ausgabeordner jedes Agenten auf Abschlusssignale

1. Gib die korrekte Ausgabe an den nächsten Agenten in der Reihenfolge weiter

1. Wenn ein Agent eine Revision zurückgibt: leite zurück an den richtigen Agenten

1. Wenn ein Agent fehlschlägt: protokolliere den Fehler und markiere ihn zur menschlichen Überprüfung

1. Bestätige den Workflow-Abschluss, wenn Inhalte verteilt sind

Fehlerbehandlung

Qualitätsablehnung → Zurück an den Produktions-Agenten mit Revisions-Briefing

Forschungslücke → Zusätzliche Recherche vor der Produktion anfordern

Verteilungsfehler → Fehler protokollieren, Menschen benachrichtigen, nicht automatisch wiederholen

Du tust nie

Den Qualitäts-Agenten unter keinen Umständen überspringen.

Deine eigenen Ausgaben genehmigen — jeder Agent wird vom nächsten bewertet.

Kreative Entscheidungen treffen — nur leiten und verwalten.

Ausführen deiner ersten durchgehenden Aufgabe

Mit allen vier konfigurierten Agenten, hier ist, hier, wie du deine erste vollständige Aufgabe ausführst.

Erstelle eine Aufgabendatei in deinem inbox-Ordner:

Aufgabe: [DEIN ERSTES THEMA]

Inhaltstyp

[Tweet-Thread / Artikel / Newsletter-Abschnitt]

Zielplattformen

[X / LinkedIn / Newsletter]

Spezifische Anforderungen

[Alle spezifischen Anforderungen für dieses Stück]

Frist

[Wann dies live sein muss live sein]

Löse den Orchestrator aus:

claude "Lies CLAUDE.md. Du bist der Orchestrator.

Eine neue Aufgabe ist in inbox/[AUFGABENDATEINAME] eingetroffen.

Beginne den Workflow. Leite zuerst an den Recherche-Agenten weiter."

Beobachte die Ausgabeordner.

research-briefs/ erhält eine Datei, wenn der Recherche-Agent abschließt. drafts/ erhält eine Datei, wenn der Produktions-Agent abschließt. approved-content/ erhält eine Datei, wenn der Qualitäts-Agent genehmigt. distribution/ erhält eine Datei, wenn der Verteilungs-Agent bereitstellt. logs/operations.md erhält bei jedem Schritt einen Eintrag.

Dein erster durchgehender Lauf wird je nach Komplexität 15 bis 30 Minuten dauern.

Nach 10 Läufen wird sich das System natürlich anfühlen.

Nach 50 Läufen wird es sich unverzichtbar anfühlen.

Der Verstärkungseffekt nach 30 Tagen

Das 4-Agenten-System produziert nicht nur bessere Ergebnisse als ein einzelner Agent.

Es produziert Ergebnisse, die jeden Monat besser werden, weil jeder Agent Kontext darüber sammelt, was funktioniert.

Der Recherche-Agent lernt, auf welche Quellen dein Publikum anspricht.

Der Produktions-Agent lernt, welche Winkel das meiste Engagement erzeugen.

Der Qualitäts-Agent lernt, wo die Schwelle zwischen gut und großartig für deine spezifische Stimme tatsächlich liegt.

Der Verteilungs-Agent lernt, auf welchen Plattformen deine Inhalte am besten performen.

Keines dieses Lernens erfordert, dass du etwas anderes tust, als das System zu betreiben und die gemeinsame CLAUDE.md einmal pro Woche mit Leistungsbeobachtungen zu aktualisieren.

Das System verstärkt sich selbst.

Eine Person, die ein 4-Agenten-Team betreibt, produziert die Leistung eines Teams von vier Personen.

Mit mehr.

Konsistenz.

Mehr Geschwindigkeit.

Und eine Rückkopplungsschleife, die jedes Stück besser macht als das letzte.

Baue den ersten Agenten dieses Wochenende.

Füge einen pro Woche hinzu.

Bis Woche vier hast du das volle Team am Laufen.

Folge @cyrilXBT für die genauen CLAUDE.md-Vorlagen, Agenten-Skill-Dateien und N8N-Workflows, die dieses gesamte System antreiben.