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    Leistung

    Automation & AI Workflows

    Idempotente Edge-Function-Pipelines für Webhooks, E-Mails, Reports und AI-gestützte Klassifizierung — geprüft, geloggt, wiederholbar.

    Problem

    Manuelle Übergaben zwischen Systemen sind die häufigste Fehlerquelle: doppelte Datensätze, vergessene Erinnerungen, nicht verarbeitete Webhooks. Eine saubere Automations-Schicht eliminiert diese Klasse von Fehlern.

    Architektur

    Input
    Trigger (Webhook, Cron, UI-Event)
    Processing
    Edge Function (validate + idempotent)
    Data
    Postgres Mutation
    Intelligence
    AI-Layer (optional, strukturierte Outputs)
    Output
    Notification (E-Mail / Push / Realtime)
    Observability
    Structured Logs

    Stack

    Edge Functions (Deno)PostgresCron SchedulerWebhooks (HMAC)Gemini 2.5 / OpenAIResend

    Beispiel-Flow

    1. 01Trigger eintreffend → Signatur & Idempotenz-Key prüfen
    2. 02Validierte Payload → Postgres-Insert (atomar)
    3. 03Optionale AI-Klassifizierung mit strukturiertem Output
    4. 04Folge-Aktionen: E-Mail, Push, Realtime-Update, Cron-Folgejob
    5. 05Strukturierter Log-Eintrag für Observability & Retry-Audit

    Lieferumfang

    • Idempotente Webhook-Handler mit HMAC-Verifikation
    • Cron-basierte Erinnerungen, Reports, Cleanups
    • AI-Klassifizierung mit strukturierten Schemata (kein freier Text)
    • Retry-Strategie & Dead-Letter-Handling
    • Strukturierte Logs für Debugging & Compliance

    Passende Case Study

    My Green Forest

    FAQ

    Warum nicht Zapier oder Make?
    Für einfache Verbindungen geeignet. Für transaktionssichere, idempotente, geloggte Flows mit Datenintegrität sind dedizierte Edge Functions günstiger und stabiler.
    Wie wird AI eingesetzt?
    Nur dort, wo strukturierte Outputs einen klaren Geschäftsnutzen haben (Klassifizierung, Routing, Vorschläge) — nie als freitextliche Black-Box im Produktivpfad.

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