Kapitel 10/Premium Rohtext.md aktualisiert

Kapitel 10/Premium Rohtext.md

@@ -717,3 +717,138 @@ Diese Ausgabe kann direkt an den **Text Manipulation Node** weitergegeben oder m
 
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+## KI-Erweiterung des bestehenden Workflows
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+Der im Free-Kapitel erstellte Workflow **„Stream-Reminder + Social Post“** übernimmt bereits die Planung und Veröffentlichung automatischer Stream-Ankündigungen.  
+Er verarbeitet Streamdaten, erstellt daraus Beiträge und veröffentlicht sie über die angebundenen Plattformen.  
+
+In diesem Premium-Abschnitt erweitern wir genau diesen Workflow um **eine KI-basierte Textoptimierung** über den Node **`n8n-nodes-openrouter`**.  
+Damit kann n8n künftig selbstständig aus vorhandenen Daten (z. B. Streamtitel, Kategorie, Datum) automatisch ansprechende Formulierungen, passende Hashtags und prägnante Kurztexte erzeugen – vollautomatisch und ohne manuelles Eingreifen.
+
+Diese KI-Erweiterung ersetzt keine bestehenden Bestandteile, sondern ergänzt sie direkt an einer definierten Stelle im bestehenden Ablauf:
+- Der **OpenRouter-Node** wird **nach der Datenermittlung** eingefügt, um aus den Streaminformationen optimierte Social-Posts zu generieren.
+- Die erzeugten Texte können anschließend direkt an die bestehenden Veröffentlichungs-Nodes übergeben werden.
+
+👉 Screenshot geeignet: *Workflow-Übersicht mit zusätzlich eingefügtem OpenRouter-Node hinter der Datenermittlung.*
+
+> [!NOTE]  
+> Der bestehende Aufbau bleibt unverändert.  
+> Wir fügen ausschließlich den OpenRouter-Node hinzu und konfigurieren ihn so, dass er bestehende Felder automatisch weiterverarbeitet und optimiert.
+
+> [!TIP]  
+> Diese Erweiterung ist ein erster Schritt zur vollständigen KI-Automatisierung von Social-Media-Abläufen.  
+> Spätere Kapitel bauen darauf auf und erweitern die Integration um kontextabhängige Textgenerierung und mehrsprachige Posts.
+
+### Schritt 1 – OpenRouter-Node hinzufügen und konfigurieren
+
+Der **OpenRouter-Node** wird direkt hinter dem IF-Node *„Stream prüfen“* eingefügt.  
+Er erzeugt aus den Twitch-Daten (`title`, `startIso`, `kategroie`) automatisch einen passenden Social-Media-Post.
+
+| Einstellung | Wert |
+|--------------|------|
+| **Credential to connect with** | *OpenRouter account* |
+| **Operation** | *Chat* |
+| **Model Name or ID** | `OpenAI: GPT-5` |
+| **System Prompt** | `You are a helpful assistant...` *(Standardtext belassen)* |
+| **Message** | Siehe unten |
+| **Temperature** | `0.9` |
+
+**Prompt im Feld „Message“:**
+
+```
+Erstelle einen Social-Media-Post auf Deutsch für folgendes Event.
+Stil: freundlich, prägnant. Maximal 5 Hashtags mit größter Wirkung nach Analyse
+
+Titel: {{$json["title"]}}
+Datum: {{ $json.startIso }} -> Umwandeln in Datum und Uhrzeit in Lokale Deutsche Zeit. Du brauchst nur die Uhrzeit nennen.
+Kategorie: {{ $json.kategroie }}
+
+Gib nur den fertigen Posttext zurück.
+```
+
+👉 **Screenshot geeignet:** Node-Editor mit eingetragenem Prompt und Modell „OpenAI: GPT-5“
+
+Der Node erzeugt eine einzige Ausgabevariable:  
+`{{$json["response"]}}` – sie enthält den vollständigen Text, der anschließend an die If-Prüfung übergeben wird.
+
+
+### Schritt 2 – KI-Antwort prüfen
+
+Direkt hinter dem OpenRouter-Node wird ein **IF-Node** eingefügt, um leere Antworten abzufangen.
+
+| Feld | Wert |
+|------|------|
+| **Left Value** | `={{ $json.response }}` |
+| **Operator** | *String → Is Empty* |
+
+Damit prüft n8n, ob das Feld `response` leer ist.  
+Nur wenn es wirklich Text enthält, läuft der KI-Zweig weiter.
+
+👉 **Screenshot geeignet:** IF-Node mit Bedingung „response is empty“
+
+- **TRUE (leer):** → *Download a file* (Fallback)  
+- **FALSE (Text vorhanden):** → *Edit Fields* (KI-Text übernehmen)
+
+
+### Schritt 3 – KI-Text übernehmen
+
+Der **Set-Node „Edit Fields“** wandelt die KI-Antwort in das vom Rest des Workflows genutzte Feld `postText` um.
+
+| Feldname | Wert |
+|-----------|------|
+| **postText** | `={{ $json.response }}` |
+
+Damit erhält der nächste Node dieselbe Datenstruktur wie zuvor.
+
+👉 **Screenshot geeignet:** Node-Editor mit Feldzuweisung `postText = {{$json.response}}`
+
+
+### Schritt 4 – Fallback-Zweig
+
+Wenn der IF-Node auf „TRUE“ schaltet (also keine KI-Antwort vorhanden ist),  
+führt der Workflow den bekannten Pfad aus dem Free-Kapitel weiter:
+
+- **Nextcloud-Node „Download a file“** lädt `posts.txt`.  
+- **Code-Node „Posttext auswählen“** wählt einen passenden Text oder Fallback-Satz.  
+
+👉 **Screenshot geeignet:** TRUE-Pfad mit Nextcloud- und Code-Node
+
+
+### Schritt 5 – Merge-Node
+
+Der **Merge-Node** führt die beiden Pfade (KI und Fallback) wieder zusammen,  
+sodass der folgende *X-Node* immer ein gültiges Feld `postText` erhält.
+
+| Einstellung | Wert |
+|--------------|------|
+| **Mode** | *Append* |
+| **Eingänge** | *2* |
+
+Damit werden die Ausgaben beider Pfade zusammengeführt.  
+Da beide Nodes (`Edit Fields` und `Posttext auswählen`) dasselbe Feld `postText` besitzen,  
+übernimmt n8n automatisch den jeweils vorhandenen Wert — unabhängig davon, welcher Pfad aktiv war.
+
+👉 **Screenshot geeignet:** Merge-Node mit beiden Eingängen (1 = Fallback, 2 = KI-Zweig)
+
+> [!NOTE]  
+> Durch diesen Aufbau bleibt der Workflow stabil:  
+> - Fällt der KI-Dienst aus → Fallback aus Nextcloud  
+> - Antwort vorhanden → KI-Text aus OpenRouter  
+> Beide Fälle liefern dasselbe Datenformat für den abschließenden Veröffentlichungs-Node.
+
+### Schritt 6 – Post veröffentlichen
+
+Der **X-Node „Post veröffentlichen“** nutzt schließlich das Feld:
+
+```
+={{ $json.postText }}
+```
+
+Dadurch bleibt der Workflow robust:
+- Wenn die KI funktioniert, wird ihr Text gepostet.  
+- Wenn sie ausfällt, nutzt der Workflow automatisch den bestehenden Zufallstext.  
+
+> [!TIP]  
+> Diese Integration erhöht die Automatisierung, ohne Abhängigkeiten zu erzwingen.  
+> Sie lässt sich später auf weitere Plattformen (z. B. Discord, Threads, WhatsApp) erweitern,  
+> indem dieselbe Logik für zusätzliche „Publish“-Nodes übernommen wird.