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Ein KI-Projekt in LinkedIn und Substack verwandeln, ohne Copy-Paste-Spam
Aus einem echten Projekt eine LinkedIn-Story, einen Substack-Fachartikel und fünf wiederverwendbare Website-Module erstellen: mit Quellen, Kanalstrategie und Freigabe.
Erst den belegbaren Kern isolieren
Trenne 'geplant', 'produziert', 'getestet' und 'veröffentlicht'. Ein guter Case-Study-Post behauptet keine 200 fertigen Seiten, wenn lediglich die Gamma-Generierung gestartet wurde. Genau diese Statusdisziplin macht Content glaubwürdig.
Das belastbare Learning aus dem POSCHDPARK-Vorhaben ist die Serienbibel mit Figurenkarten, festen Sets, Zehn-Seiten-Pilot und dem Versuch, eine große Staffel kohärent zu generieren.
LinkedIn braucht einen Konflikt und einen Beleg
Formel: klare Gegenposition, eigener Fehler, konkrete Arbeitsweise, ein überprüfbarer Befund, eine Frage. Der LinkedIn-Post erklärt die Erkenntnis in wenigen Absätzen, statt die gesamte Handlung des Comics zu referieren.
Beispiel-Hook: 'Mein größter Fehler bei KI-Comics war nicht das Bildmodell. Es war die fehlende Kontinuitätskontrolle.' Darauf folgen zwei bis drei konkrete Projektentscheidungen und ein sichtbarer Zustand.
Substack braucht ein belastbares Argument
PromptGott passt, wenn die Geschichte als Fallstudie zu Prompt Engineering, Wissensarchitektur, Multi-Step-Content-Operations oder automatisierter Qualitätssicherung erzählt wird. Ein derber Kleinstadt-Comic aus dem Saarland selbst gehört nicht ungefiltert in einen AI-SEO-Fachnewsletter.
Gliederung: Experiment, methodischer Fehler, Architektur der Serienbibel, Versionierung, Bild-Lettering-Trennung, wo KI versagt, was andere Operator daraus übernehmen können.
Website erhält vertiefende How-tos
Auf einer AI-Directory-Plattform sind eigenständige Tutorials sinnvoller als die doppelte Veröffentlichung derselben Marketinggeschichte. Dazu gehören Charakterkonsistenz, Panel-Skripting, Export-QA und kanalabhängiges Repurposing.
Verlinke die Artikel mit semantischem Ankertext untereinander. Vermeide fünf nahezu identische Seiten mit minimal verändertem Keyword: Das erhöht Pflegeaufwand, nicht Nutzen.
Automatisierung erst nach einer Testserie
Ein Markdown-Repo kann die redaktionelle Quelle sein. Erstellt werden LinkedIn-Draft und Substack-Draft mit eigenem Titel, Format, Datum und Veröffentlichungsstatus. Nach Prüfung kann ein natives Connector- oder Scheduling-Tool posten.
Die wichtigste Grenze: Ein erfolgreicher GitHub-Merge ist noch keine Substack- oder LinkedIn-Veröffentlichung. Ohne verbundenes Konto und funktionierenden Veröffentlichungsadapter bleibt der Status 'Entwurf'.
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