So funktioniert dieser Workflow
- TriggerNeue Datei im Cloud-Ordner (Ordner-Whitelist statt global)
- Inhalt extrahierenText aus PDF/DOCX/TXT (OCR bei Scans) + Metadaten
- Summary erzeugenExecutive Summary, Key Takeaways, Zahlen, offene Fragen, Next Steps
- Summary speichernAls Datei oder Notion-Seite mit klarer Namenskonvention
- Team benachrichtigenSlack/Teams/Mail mit Titel und Link zur Summary
Prompts zum Kopieren
Trag deine Angaben ein oder klick auf einen Namen im Text. Alles bleibt in deinem Browser — wir sehen und speichern es nicht.
Prompt – Dokumenten-Analyse
Was dieser Workflow genau macht
In den gemeinsamen Cloud-Ordnern landet jede Woche Material, das niemand vollständig liest: Sitzungsprotokolle, Marktberichte, Verträge, Studien. Wer eine dieser Dateien öffnet, braucht zwanzig Minuten, um überhaupt zu erkennen, ob etwas Relevantes drinsteht. Wer sie nicht öffnet, erfährt von der Frist, der Zahl oder der Klausel erst, wenn sie jemanden einholt. Beides passiert ständig und fällt niemandem auf, weil kein Ticket dazu offen ist.
Dieser Workflow hängt am Ordner statt am Menschen. Sobald dort eine Datei liegt, zieht er den Volltext heraus — bei gescannten PDFs über eine vorgeschaltete Texterkennung — und nimmt Dateiname, Ablageort und Datum mit. Aus dem Text schreibt er eine Zusammenfassung mit festem Aufbau: zwei bis drei Sätze zum Kern, darunter die wichtigsten Erkenntnisse, dazu Zahlen und Hintergründe, sofern das Dokument welche hergibt. Diese Zusammenfassung legt er unter einem Namen ab, der auf das Original zurückführt, und schickt dem Team eine Nachricht mit Titel und Link. Was er nicht verarbeiten kann — ein Scan ohne lesbaren Text, ein fremdes Dateiformat — überspringt er und meldet es, statt eine leere Zusammenfassung abzulegen.
Der Unterschied zu einem Skill oder Agenten: Ein Workflow läuft von allein. Du richtest ihn einmal ein, danach arbeitet er ohne dich — es gibt kein Gespräch, in dem du etwas nachreichst. Zwei Dinge legst du vorher fest: worauf die Zusammenfassung schauen soll — geschäftliche Relevanz, technische Details oder strategische Folgen — und wie viele Wörter sie höchstens haben darf.
So richtest du ihn ein
Entscheide zuerst, wie du starten willst. Danach siehst du nur den passenden Weg.
Wie möchtest du den Workflow anlegen?
Beide Wege führen zum selben Aufbau.
Du siehst beim Aufbau zu und kannst eingreifen.
- Angaben oben ausfüllen und Builder-Prompt kopieren.
- Workflow-Tool öffnen, einen neuen Workflow anlegen und den KI-Chat wählen.
- Den Builder-Prompt einfügen.
- Den erzeugten Aufbau prüfen.
Ordner-Whitelist festlegen
Der Auslöser hört nur auf die Ordner, die du ausdrücklich nennst, nicht auf den gesamten Speicher. Personal- und Vertragsordner bleiben draußen — sonst wandern Akten durch ein Sprachmodell, die dort nie hätten landen dürfen.
Zugänge verbinden, bevor der Workflow das erste Mal läuft
Cloud-Speicher mit Lese- und Schreibrecht, ein Ablageort für die Zusammenfassungen, der Kanal für die Benachrichtigung und ein LLM-Zugang. Am Schreibrecht scheitert es am häufigsten: Lesen darf der Workflow meist schon, Ablegen nicht.
Ablageort und Namenskonvention festlegen
Die Zusammenfassung muss auf einen Blick zum Original zurückführen, etwa über den Dateinamen des Dokuments. Ohne feste Regel liegen nach zwei Wochen dreißig fast gleich benannte Dateien nebeneinander und keine ist auffindbar.
Den Teil-Prompt in den KI-Schritt einsetzen
Er gehört unverändert in den Schritt, der die Zusammenfassung erzeugt. Der Platzhalter für den Dokumententext muss dabei auf den Volltext aus dem Extraktions-Schritt zeigen — sonst bekommt das Modell eine leere Seite und schreibt trotzdem etwas.
Mit einem gescannten Dokument testen
Ein sauber erzeugtes PDF geht fast immer durch; erst ein Scan zeigt, ob die Texterkennung wirklich greift. Bleibt die Zusammenfassung inhaltsleer, kam gar kein Text an — der Fehler liegt dann vor dem Modell, nicht in ihm.
Ein sehr langes Dokument gegenprüfen
Reicht der Text über das Token-Limit hinaus, teilt der Workflow ihn und fasst abschnittsweise zusammen, bevor er alles zu einer Zusammenfassung zusammenzieht. Genau dort entstehen Widersprüche zwischen den Abschnitten — einmal gegen das Original lesen.
Erst freigeben, wenn ein Testdokument sauber durchläuft
Extraktion, Zusammenfassung, Ablage und Benachrichtigung müssen an einem echten Dokument einmal zusammen funktioniert haben. Sonst schickt die Freigabe nur Fehlermeldungen ins Team.
Wenn dein Workflow läuft
Du bist fertig. Diese Hinweise brauchst du erst, wenn etwas hakt oder du den Workflow erweitern möchtest.
- Zusammenfassung bleibt inhaltsleerTexterkennung im Extraktions-Schritt aktivieren
- Zusammenfassung viel zu lang oder zu kurzmaximale Wortzahl vor der Aktivierung setzen
- Datei wird stillschweigend übersprungenFormat prüfen — nur PDF, DOCX und TXT laufen durch
- Vertrauliches taucht in einer Zusammenfassung aufOrdner-Whitelist enger ziehen
So richtest du ihn ein
- Angaben oben ausfüllen und Prompts kopieren —deine Angaben setzen sich beim Kopieren mit ein. Den Prompt selbst kannst du dabei frei ändern — kürzen, ergänzen, umschreiben.
- Ordner-Whitelist festlegen: Der Auslöser hört nur auf die Ordner, die du ausdrücklich nennst, nicht auf den gesamten Speicher. Personal- und Vertragsordner bleiben draußen — sonst wandern Akten durch ein Sprachmodell, die dort nie hätten landen dürfen.
- Zugänge verbinden, bevor der Workflow das erste Mal läuft: Cloud-Speicher mit Lese- und Schreibrecht, ein Ablageort für die Zusammenfassungen, der Kanal für die Benachrichtigung und ein LLM-Zugang. Am Schreibrecht scheitert es am häufigsten: Lesen darf der Workflow meist schon, Ablegen nicht.
- Ablageort und Namenskonvention festlegen: Die Zusammenfassung muss auf einen Blick zum Original zurückführen, etwa über den Dateinamen des Dokuments. Ohne feste Regel liegen nach zwei Wochen dreißig fast gleich benannte Dateien nebeneinander und keine ist auffindbar.
- Den Teil-Prompt in den KI-Schritt einsetzen: Er gehört unverändert in den Schritt, der die Zusammenfassung erzeugt. Der Platzhalter für den Dokumententext muss dabei auf den Volltext aus dem Extraktions-Schritt zeigen — sonst bekommt das Modell eine leere Seite und schreibt trotzdem etwas.
- Mit einem gescannten Dokument testen: Ein sauber erzeugtes PDF geht fast immer durch; erst ein Scan zeigt, ob die Texterkennung wirklich greift. Bleibt die Zusammenfassung inhaltsleer, kam gar kein Text an — der Fehler liegt dann vor dem Modell, nicht in ihm.
- Ein sehr langes Dokument gegenprüfen: Reicht der Text über das Token-Limit hinaus, teilt der Workflow ihn und fasst abschnittsweise zusammen, bevor er alles zu einer Zusammenfassung zusammenzieht. Genau dort entstehen Widersprüche zwischen den Abschnitten — einmal gegen das Original lesen.
- Erst freigeben, wenn ein Testdokument sauber durchläuft: Extraktion, Zusammenfassung, Ablage und Benachrichtigung müssen an einem echten Dokument einmal zusammen funktioniert haben. Sonst schickt die Freigabe nur Fehlermeldungen ins Team.
- Wenn es hakt: Zusammenfassung bleibt inhaltsleer (Texterkennung im Extraktions-Schritt aktivieren), Zusammenfassung viel zu lang oder zu kurz (maximale Wortzahl vor der Aktivierung setzen), Datei wird stillschweigend übersprungen (Format prüfen — nur PDF, DOCX und TXT laufen durch), Vertrauliches taucht in einer Zusammenfassung auf (Ordner-Whitelist enger ziehen).
- Ausbauen: Zusammenfassungen zu einer durchsuchbaren Wissensbasis sammeln, Dokumente nach Typ in getrennte Ablagen sortieren, wöchentliche Sammelübersicht statt Meldung je Datei.