Hi {{FIrst name}},

Ich habe vor ein paar Tagen ein LinkedIn-Analyse-Tool gebaut. Komplett funktionstüchtig. Mit Frontend, Backend, KI-Auswertung und Live-Deployment. Zeitaufwand? Unter 25 Minuten.

Und bevor du fragst: Nein, ich habe keine einzige Zeile Code selbst geschrieben. Nicht eine.

Das Feedback kam schnell: „Das ist zwar cool, aber es klingt sehr technisch. Geht das nicht auch einfacher?" Die Antwort ist: Ja. Und zwar deutlich einfacher, als du denkst.

Das Problem mit dem aktuellen Approach

Wer mir schon länger folgt, weiß, dass ich Claude Code liebe. Es ist mächtig, flexibel und für mich das Go-To-Tool für komplexe Umsetzungen. Aber hier ist die Wahrheit: Du brauchst eine gewisse Affinität zur Technik. Du musst bereit sein, ins Terminal zu gehen. Du musst dich mit IDEs und Repos auseinandersetzen wollen.

Nicht jeder hat diese Bereitschaft. Und das ist völlig okay. Ich habe mir also überlegt: Wie kann man denselben Output erreichen – funktionierende Apps, die echten Mehrwert liefern – ohne diesen ganzen technischen Overhead?

Die Antwort liegt in einem Framework aus drei Tools, die zusammen ein unschlagbares Team bilden.

Der Stack, der alles verändert

Es sind genau drei Komponenten, die du brauchst. n8n als Backend-System für deine Automatisierungen und Datenverarbeitung. Claude als strategischer Partner fürs Brainstorming, Planen und Code-Generierung. Und Google AI Studio, um aus den Plänen eine echte App zu bauen und live zu stellen.

Das Geheimnis, das diese Komponenten verbindet? MCP – das Model Context Protocol. Damit kannst du Claude direkt mit deinem n8n-Workflow verbinden. Claude kann analysieren, was dein Workflow macht, und ihn eigenständig erweitern. Das ist der Game Changer.

Wie das in der Praxis aussieht

Stell dir vor, du hast einen simplen n8n-Workflow. Bei mir war das ein Drei-Node-Setup: Webhook rein, LinkedIn-Posts scrapen, Response raus. Nichts Wildes. Aber hier fängt der Spaß an.

Du aktivierst MCP Access in n8n und verbindest das Ganze mit Claude. Ab diesem Moment kennt Claude deinen Workflow. Du kannst fragen: „Welche Workflows kennst du?" und Claude listet dir alles auf, was du freigegeben hast. Dann sagst du: „Lass uns Workflow 3 erweitern. Ich will die LinkedIn-Posts mit KI analysieren und Templates daraus generieren."

Claude holt sich die Workflow-Details, baut dir das passende JSON, und du kopierst es einfach in n8n rein. Wenn Fehler auftreten – und das werden sie – gibst du Claude das Feedback, und es fixt den Code für dich. Kein Debuggen im klassischen Sinne. Einfach Back-and-Forth mit der KI, bis es läuft.

Sobald das Backend steht, kommt der nächste Trick. Du sagst Claude: „Ich will eine Frontend-App bauen. Schreib mir einen detaillierten Prompt für einen anderen KI-Agenten, der die Umsetzung macht." Claude liefert einen Entwickler-Prompt, den du direkt in Google AI Studio kopierst. AI Studio baut die komplette Web-App. Du pushst das Ganze auf GitHub, hostest es auf Vercel – kostenlos – und schon ist dein Tool live.

Warum das so mächtig ist

Du wirst quasi zum Orchestrator verschiedener KI-Tools. Du gibst die Richtung vor, du lieferst den Kontext, aber die schwere Arbeit machen die Systeme. Du brauchst keine Programmier-Kenntnisse mehr im klassischen Sinne. Du musst nur wissen, wie du diese drei Tools richtig zusammenbringst.

Das Beste daran: Je kreativer du wirst und je mehr Workflows du aufbaust, desto mehr kannst du daraus machen. Inhouse-Apps für deine Kunden, Dashboards für dein Team, kleine Tools für deinen eigenen Workflow. Alles basiert auf derselben Basis: ein simpler n8n-Workflow, der durch Claude iteriert und dann als App in AI Studio manifestiert wird.

Der Schritt, der jetzt kommt

Du denkst dir wahrscheinlich: Okay, klingt gut. Aber wie starte ich konkret? Mein Vorschlag: Bau dir einen super simplen Workflow in n8n. Irgendetwas, das einen kleinen Mehrwert liefert. Verbinde das über MCP mit Claude. Lass dir von der KI zeigen, wie du das erweitern kannst. Und wenn der Workflow steht, lass dir einen App-Prompt generieren und setze das in AI Studio um.

Die Tools sind kostenlos oder extrem günstig.

GitHub: kostenlos.
Vercel: kostenlos für den Start.
n8n: Self-Hosted oder Cloud, du entscheidest.
Google AI Studio: kostenlos. Die Einstiegshürde war noch nie so niedrig.

Schau mir über die Schulter

Du hast jetzt mit einem minimalen Tool-Stack alle Möglichkeiten dieser Welt, um geilen Stuff zu bauen. Die Frage ist nur, ob du es tust.

Happy Building! Sascha

Lass mich kurz ausholen: Ich arbeite seit Jahren mit KI-Content-Systemen und habe dabei eines gelernt – die meisten scheitern nicht an der Technologie. Sie scheitern an den Outputs.

Der Content klingt austauschbar. Ohne Persönlichkeit. Wie von einer Maschine generiert, die versucht, menschlich zu klingen. Und genau das ist das Problem: Die KI wurde auf Millionen von Texten trainiert, die bestimmte Muster enthalten. Wenn du ihr keine klaren Grenzen setzt, reproduziert sie diese Muster.

Das Ergebnis? Content, der nach nichts schmeckt. Der im Feed untergeht. Der keine Resonanz erzeugt.

Die Disallow-Liste ist meine Lösung dafür. Kein kompliziertes Framework. Keine teuren Tools. Eine simple Textdatei, die du einmal erstellst und dann immer wieder verwendest.

Dieses fortgeschrittene Tutorial ist exklusiv für Premium-Mitglieder verfügbar. Du erhältst:

Wenn du dich bereit fühlst, dann kann ich dir folgendermaßen helfen:

1) KI Transformation Workshop - Ich gebe Workshops, wie man in einem Business ein KI-First-Mindset entwickelt und ein Team von KI-Experten aufbaut.

2) Lead-Gen-System für dein SaaS Produkt - ich habe ein Lead-Gen-System, das auf KI und den aktuellsten Marketing-Trends basiert und dir nachhaltig Leads generiert.