KI-gestützte Wissenstransformation: Von YouTube-Videos zu interaktiven Prompts

In der digitalen Ära stehen wir vor der Herausforderung, aus der Fülle an verfügbaren Informationen effizient verwertbares Wissen zu generieren. Ein innovativer Ansatz hierzu ist die Transformation von YouTube-Inhalten in interaktive KI-Prompts. Dieser Blogpost beleuchtet den Prozess und seine vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten. Wir geben Wissen (Youtube Videos, Blogposts, PDFs, Bücher) in das System und wir erhalten das Wissen umgesetzt in Prompts.

Die Aufgabe:

Wie verwandele ich das Wissen dieses Youtube Videos in verschiedene Prompts die mich durch den Prozess führen:

Ein Video zum Prozess

Der Transformationsprozess

1. Datenerfassung

Der erste Schritt besteht in der Auswahl relevanter YouTube-Videos. Mithilfe einer Chrome-Extension werden die Video-Informationen in eine Airtable-Datenbank übertragen. Dies ermöglicht eine strukturierte Speicherung und Verwaltung der Daten.

2. Transkription und Analyse

Nach der Erfassung wird das Video automatisch transkribiert. Anschließend erfolgt eine KI-gestützte Analyse des Transkripts. Diese Analyse bewertet die Relevanz des Inhalts basierend auf einem vordefinierten Nutzerprofil. Hierbei kommen fortschrittliche Sprachmodelle wie Claude Sonnet 3.5 zum Einsatz, die über Dienste wie OpenRouter AI zugänglich sind.

3. Generierung von Meta-Prompts

Ein Kernaspekt des Prozesses ist die Entwicklung von Meta-Prompts. Diese "Prompts für Prompts" ermöglichen es, aus dem analysierten Content automatisch interaktive Fragestellungen zu generieren. Das Resultat ist ein KI-Assistent, der Nutzer durch die wichtigsten Aspekte des ursprünglichen Videos führt.

Entwicklung von Prompts aus dem Youtube Videl

4. Automatisierung der Prompts

Der Prozess geht noch einen Schritt weiter, indem er die interaktiven Prompts in automatisierte Varianten umwandelt. Diese können dann genutzt werden, um strukturierte Vorschläge zu generieren, etwa für Marketing-Strategien oder Geschäftsentwicklung.

Flexibilität und Anpassungsfähigkeit

Nutzung von Google Docs

Ein großer Vorteil des Systems liegt in seiner Flexibilität. Durch die Verwendung von Google Docs zur Speicherung von Nutzerprofilen und Projektinformationen kann die KI-Analyse kontinuierlich an sich ändernde Bedürfnisse angepasst werden. Dies ermöglicht eine dynamische Steuerung der KI basierend auf aktuellen Anforderungen.

Profilbasierte Analyse

Das System erlaubt die Erstellung verschiedener Profile, wie beispielsweise für Projekte, Sales oder Marketing. Diese Profile dienen als Grundlage für die KI-Analyse und können je nach Bedarf angepasst werden.

Anwendungsmöglichkeiten

Content-Erstellung

Eine primäre Anwendung ist die automatisierte Erstellung von Content. Das System kann beispielsweise:

  • Eine Reihe von Tweets generieren
  • LinkedIn-Posts erstellen
  • Blogbeiträge verfassen
  • Workshopmaterialien entwickeln

Geschäftsentwicklung

Im Bereich der Geschäftsentwicklung kann das System:

  • Marketingstrategien vorschlagen
  • Verkaufsansätze optimieren
  • Produktideen generieren

Wissensmanagement

Für das interne Wissensmanagement bietet das System Möglichkeiten wie:

  • Erstellung von Glossaren
  • Generierung von Flashcards für Lernzwecke
  • Entwicklung von Fallstudien

Technische Umsetzung

Verwendete Tools

  • Airtable für die Datenbankstruktur
  • Make (ehemals Integromat) für Workflow-Automatisierungen
  • OpenRouter AI für den Zugriff auf verschiedene KI-Modelle
  • Google Docs für flexible Profilspeicherung

Workflow-Struktur

Der Workflow ist modular aufgebaut und umfasst Schritte wie:

  1. Datenerfassung und -speicherung
  2. Transkription und initiale Analyse
  3. Generierung von Meta-Prompts
  4. Erstellung interaktiver Prompts
  5. Umwandlung in automatisierte Prompts
  6. Generierung spezifischer Outputs (z.B. Social Media Content)

Fazit und Ausblick

Die vorgestellte Methode zur KI-gestützten Wissenstransformation repräsentiert einen leistungsfähigen Ansatz, um große Informationsmengen effizient zu verarbeiten und in praktisch anwendbares Wissen umzuwandeln. Sie demonstriert eindrucksvoll, wie KI nicht nur zur Informationsverarbeitung, sondern auch zur kreativen Content-Erstellung eingesetzt werden kann.

Zukünftige Entwicklungen könnten eine noch tiefere Integration verschiedener KI-Modelle, eine Erweiterung der Inputquellen über YouTube hinaus und eine noch feinere Abstimmung auf individuelle Nutzerbedürfnisse umfassen. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung von KI-Technologien dürfen wir gespannt sein, welche neuen Möglichkeiten sich in diesem Bereich noch eröffnen werden.

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