Agentenkette, die Fachartikel nur aus geprüften Studien schreibt.
Ein MCP-Server auf PostgreSQL stellt einen Korpus strukturierter Studien-Extraktionen bereit. Eine Kette spezialisierter Claude-Subagenten schreibt daraus zitierte Artikel, ein unabhängiger Faktenprüfer liest jede Quelle neu, drei deterministische Guards prüfen die Struktur. Live geht ein Beitrag nur über einen KI-freien Code-Pfad nach menschlicher Freigabe.
Architektur
Drei getrennte Schichten: Ein HTTP-Server nach dem Model Context Protocol mit PostgreSQL stellt Werkzeuge und Daten bereit, enthält aber selbst kein Sprachmodell. Claude Code orchestriert als Kopf eine Kette von Subagenten, lokal oder als eigener Container pro Chat-Turn. Eine KI-freie Brücke verbindet das System mit Matrix als Chat-Cockpit. Studien-PDFs werden per Extraktion und adversarialem Verifikationspass zu strukturierten YAML-Dateien; diese liegen im Docs-Store in PostgreSQL, die PDFs in S3. Entwürfe und Zwischenstände landen in der Tabelle content_pipeline. Hero-Bilder erzeugt die Gemini-API, veröffentlicht wird per HMAC-signiertem Push an den Admin-Endpunkt des Blogs.
Vorher und nachher
Manuell
- Studien einzeln lesen und Zahlen von Hand übernehmen
- Zitate und Quellenblock manuell pflegen
- Faktenprüfung gegen die eigene Zusammenfassung statt gegen die Quelle
- Interne Links ohne Abgleich mit dem Live-Bestand
Mit Agentenkette
- Strukturierter Korpus mit Seiten- und Tabellenverweisen
- Lückenlose Zitatnummerierung, vom Guard geprüft
- Unabhängige Prüfung jeder Aussage gegen die Originalextraktion
- Links nur auf veröffentlichte Beiträge, Inventar vom Server
Ablauf
- 01Korpusaufbau: Python-Harvester laden Studien, je Studie entsteht eine strukturierte Extraktion mit exakten Zahlen und Seitenverweis, ein zweiter Pass prüft sie gegen den PDF-Volltext.
- 02Themenwahl: topic-picker schlägt ein bis drei Themen aus Evidenz-Deckungskarte, Live-Bestand und Learnings vor.
- 03Entwurf: blog-writer schreibt nur aus per Kennung geladenen Extraktionen, mit nummerierten Zitatmarkern.
- 04Faktenprüfung: fact-checker liest jede zitierte Quelle unabhängig neu und urteilt pro Aussage; höchstens zwei Korrekturrunden, dann Eskalation.
- 05Veredelung: Humanizer, QA auf SEO, Lesbarkeit und Heilmittelwerbegesetz, bis zu drei interne Links, Hero-Bild.
- 06Draft-Push an die Website, Prüfung per Preview-Link; live schaltet ein Mensch.
Kontrollprinzip
Kein Pfad vom Modell zu „published“
Das Draft-Werkzeug kann technisch nur Entwürfe anlegen. Der einzige Weg zu „published“ ist ein von einem Menschen gestartetes Skript oder die Freigabe per Reaktion im Chat, danach läuft ein KI-freier Code-Pfad. Zusätzlich entsteht jeder Entwurf nur aus geladenen Quellen, nicht aus Modellwissen, und der Faktenprüfer liest die Originalextraktion statt der Zusammenfassung des Schreibers.