Steven
Braun

Automation & AI Engineer | n8n | TypeScript | LLM-Integration

Ich baue produktionskritische n8n-Automationen, die seit Monaten ohne manuelle Eingriffe im Dauerbetrieb laufen. n8n nutze ich als zentrale Steuerungsschicht. Komplexe Logiken, Performance-kritische Bausteine oder Integrationen ergänze ich durch eigene Services und Skripte in TypeScript und Python. Jeder Workflow hat Error Handling, Retry-Logik und Monitoring. Wenn ein Workflow um 3 Uhr nachts fehlschlägt, werde ich benachrichtigt und der Workflow versucht es erneut, bevor ich aufwache. Bei Tool-Entscheidungen denke ich in Betriebskosten und Skalierbarkeit: Self-hosted Whisper statt Cloud-API, weil es bei Volumen günstiger und schneller ist. GPT-4o-mini für Scoring, Claude für Textgenerierung, je nach Anforderung das richtige Modell.

Projektreferenzen
Weitere Projekte
LIVE

Meta-Analyse Veranstaltungen

Energiesektor · seit Dezember 2025

n8n-Workflow mit Concurrency Control (Wait-Loop über n8n-API), automatische Datensammlung aus Google Drive (mit Umlaut-Normalisierung), 6 statistische Auswertungen in Code-Nodes (Überzeugungsrate, Handlungsbereitschaft, Teilnehmerstruktur, Wissenszuwachs, Segmentanalyse, Vorwissen), dynamische Google Sheets Report-Erstellung mit Kommune-Tabs, ClickUp-Task-Aktualisierung.

n8nClickUp APIGoogle Drive APIGoogle Sheets API

API Rate Limiting (1-Sek-Wait zwischen Google Sheets Calls) bewusst eingebaut. filesystem-v2-Kompatibilität für Binary-Daten. Fehlertoleranz: fehlende Dateien werden übersprungen statt Workflow-Abbruch.

6 Auswertungen automatisiert2-4 Std manuell → unter 2 Min
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Cold Outreach Pipeline

seit Dezember 2024

11-stufige Pipeline: LinkedIn Job Scraping via Apify, Duplikat-Prüfung gegen Airtable, Company-Enrichment, KI-basiertes Lead Scoring mit GPT-4o-mini (0-10 Skala, zwei Produktkategorien), Website-Analyse, E-Mail-Finder, personalisierte Cold Emails mit Claude 3.5 Sonnet, Airtable-Speicherung, Instantly-Übergabe. Frühzeitiges Filtern spart API-Kosten.

n8nApifyOpenAI GPT-4o-miniAnthropic Claude 3.5 SonnetAirtableInstantlyTelegram

GPT-4o-mini für Scoring (kosteneffizient bei 100+ Leads), Claude 3.5 Sonnet für E-Mail-Generation (bessere Textqualität). Bewusste Trennung: günstiges Modell für binäre Entscheidung, teures Modell nur für qualifizierte Leads.

100+ Leads pro Durchlauf2 LLMs strategisch nach Kosten/Qualität
EXPERIMENTELL

n8n Workflow Builder

Eigenentwickelter n8n Workflow Builder mit MCP (Model Context Protocol) und API-Anbindung an n8n. Ermöglicht die programmatische Erstellung von n8n-Workflows. Noch nicht produktionsreif, aber funktionaler Prototyp. Ich sehe das als die Richtung, in die n8n-Tooling sich entwickeln wird.

n8n APIMCP (Model Context Protocol)TypeScript
Experimentell / Prototyp
Kompakt
LIVEAustauschfolien Upload

Automatisierte Dateiverarbeitung: ClickUp-Webhook, Concurrency Control, Umlaut-Normalisierung, datumsbasierte Google-Drive-Ordnerstruktur, Duplikaterkennung.

n8nClickUp APIGoogle Drive APIVollautomatische Dateiablage
DISCOVERYKino-Dashboard

KPI-Dashboard für Kinobetrieb. Eigenständige Discovery-Phase: 5+ APIs analysiert (Delphin.x, Kinoheld), Machbarkeit geprüft, dreistufige Dashboard-Architektur entworfen und gegenüber Stakeholdern vertreten.

n8nREST APIs (Delphin.x, Kinoheld)5+ Datenquellen integriert
LIVEVelaroid

Full-Stack AI Video-Plattform als Live SaaS-Produkt. User Auth, Credit-System, Stripe Subscriptions mit Webhook-Handling.

Next.jsSupabase (PostgreSQL)StripeTypeScriptReactVercelLive SaaS-Produkt
Tech Stack

Automation

n8n (täglich, 1+ Jahr)WebhooksREST APIsEvent-basierte Architekturen

Sprachen & Frameworks

TypeScript/JavaScriptPythonNext.jsReactNode.js

LLM & AI

OpenAI (GPT-4, GPT-4o-mini, Whisper)Anthropic (Claude)Azure Document IntelligenceMCP

Infrastruktur & Betrieb

DockerHetznerCoolifyVercelGitHub ActionsError-WorkflowsMonitoring/Alerting

Datenbanken

PostgreSQL (Supabase)AirtableNotion (als State Store)

Plattform-Integrationen

NotionClickUpGoogle Workspace (Docs, Drive, Sheets)StripeWhatsApp Business APITelegramAirtableApifyMicrosoft AzureGoogle Cloud
Warum ich
01

Produktionserfahrung

Meine Workflows laufen seit Monaten im Dauerbetrieb bei echten Kunden. Jeder hat Error Handling, Retry-Logik und Alerting.

02

n8n + eigener Code

Ich weiß, wann n8n reicht und wann ich einen Custom Code Node oder eigenen Service brauche. n8n als Orchestrator, TypeScript/Python für die schweren Teile.

03

LLM mit Bedacht

Ich setze LLMs strategisch ein: GPT-4o-mini wo Kosten zählen, Claude wo Textqualität zählt. Mit Output-Validierung und Fallbacks, nicht blind.

04

Kostenbewusst

Self-hosted Whisper statt Cloud-API. Frühzeitiges Lead-Filtering vor teuren API-Calls. Ich denke in Betriebskosten, nicht nur in Features.

Arbeitsweise

Claude Code und Cursor sind fester Bestandteil meines Workflows. Das bedeutet schnellere Iteration, höhere Code-Qualität durch sofortiges Review, und die Fähigkeit, komplexe Systeme als Einzelperson zu bauen und zu betreiben. Gängige Integrationen wie Notion, ClickUp, Google Workspace, Stripe oder Azure sind für mich Routine.

Let's talk.

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