Diese n8n-Automatisierung produziert und verteilt jede Woche fertige KI-Videos — komplett ohne menschlichen Handgriff
Kurz gesagt
Fünf n8n-Workflows produzieren und verteilen jede Woche fertige Kurzvideos — ohne dass ein Mensch eingreift. Der Ablauf pro Video: RSS-Feed oder Themen-Tabelle liefert den Rohstoff, ein KI-Agent wählt die Top-Themen, Perplexity recherchiert Fakten nach, GPT-4.1 schreibt vier Szenen-Prompts, Googles VEO3 generiert die Clips, eine ffmpeg-API schneidet sie zusammen, Branding und Outro kommen automatisch dazu — dann verteilt Blotato das fertige 9:16-Video auf YouTube, TikTok, Instagram, Facebook und LinkedIn, mit einer eigenen KI-Caption je Plattform. Das System ist bei Kunden im Einsatz, jeweils an deren Formate und Freigabe-Prozesse angepasst — aus Vertraulichkeitsgründen zeige ich es hier am eigenen Produktivsystem.
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Kurz zusammengefasst: Auf dieser Seite zeige ich eine Video-Content-Maschine, die komplett ohne menschlichen Handgriff läuft. Fünf n8n-Workflows produzieren und verteilen jede Woche fertige Kurzvideos. So funktioniert es: Ein RSS-Feed oder eine Themen-Tabelle liefert den Rohstoff. Eine KI wählt die besten Themen aus und recherchiert die Fakten. Daraus entstehen vier Szenen-Prompts, aus denen Googles VEO3 die Video-Clips generiert. Ein automatischer Schnitt fügt alles zusammen, Logo und Outro kommen von selbst dazu. Am Ende verteilt Blotato das fertige Hochkant-Video auf dreizehn Kanäle: YouTube, TikTok, Instagram, Facebook und LinkedIn. Und jede Plattform bekommt eine eigene KI-Caption in der Markenstimme. Das Besondere: Fehler-Alarme und Guthaben-Wächter überwachen den Betrieb, alle Workflows sind versioniert gesichert. Null Klicks, von der Themenwahl bis zur Veröffentlichung. Das System läuft produktiv, auch bei Kunden, angepasst an deren Freigabe-Prozesse. Wenn du wissen willst, welche Kette in deinem Unternehmen den größten Hebel hat: Auf dieser Seite findest du alle Details, und den direkten Draht zu mir.
Was es bringt
Content-Produktion ohne Produktionsaufwand: Themenfindung, Recherche, Skript, Video-Generierung, Schnitt, Branding und Verteilung laufen als eine durchgehende n8n-Kette. Die Maschine liefert jede Woche pünktlich — auch wenn im Unternehmen gerade niemand Zeit für Social Media hat.
Eine Quelle, dreizehn Kanäle: Jede Plattform bekommt eine eigene, KI-geschriebene Caption in der Markenstimme — YouTube Shorts, TikTok, Instagram Reels, Facebook und LinkedIn werden unterschiedlich angesprochen statt mit Copy-Paste-Einheitsbrei bespielt.
Markenstimme als gepflegte Datei: Die Voice-Guidelines liegen in einem zentralen Google Doc, das jeder Caption-Agent vor dem Schreiben liest. Den Ton nachschärfen heisst eine Datei ändern — nicht fünf Workflows umbauen.
Betriebssicherheit eingebaut: Ein eigener Error-Workflow meldet Ausfälle sofort per Telegram, Guthaben-Wächter warnen bevor die Video-API versiegt, und alle Workflow-Definitionen sind git-versioniert — Automatisierung, die man nicht babysitten muss.
Die Pipeline in 5 Schritten — zum Durchblättern
Schritt 1/5 — Eingangsdaten: RSS-Feed + Themen-Tabelle liefern den Rohstoff.
Das Problem — und die Lösung
Problem
Regelmässiger Video-Content ist der stärkste Reichweiten-Hebel — und der teuerste: Themen finden, recherchieren, produzieren, schneiden, für jede Plattform anpassen. Für die meisten Unternehmen endet der Vorsatz nach drei Wochen im Leerlauf, weil niemand die Zeit dafür hat.
Lösung
Eine orchestrierte n8n-Pipeline übernimmt die komplette Kette von der Themenwahl bis zur Veröffentlichung. KI arbeitet dort, wo Verstehen und Schreiben gefragt ist — Themen-Auswahl, Recherche, Szenen-Prompts, Captions. Deterministische Werkzeuge übernehmen Schnitt, Branding und Verteilung. Auf Wunsch mit Approval-Gate statt Vollautomatik.
5
aktive n8n-Workflows produzieren und verteilen Videos auf 13 Ausspiel-Ziele — 0 manuelle Schritte bis zur Veröffentlichung
Eigener Produktivbetrieb, heiner.io (5.7.2026)
Die Pipeline als interaktives Board — zoomen, ziehen, erkunden
Dieses Board ist eine echte Obsidian-Canvas aus dem Projekt — gerendert im offenen JSON-Canvas-Standard. Zoomen, verschieben, Karten anfassen: erlaubt. Beim Neuladen ist alles wieder am Platz.
Ziehen, zoomen, Karten verschieben — beim Neuladen ist alles wieder am Platz. So sieht die produktive Pipeline wirklich aus.
+Board-Inhalte als Text
- Die autonome Video-Content-Maschine — 5 n8n-Workflows produzieren und verteilen jede Woche fertige KI-Videos — ohne Handgriff
- Zeitplan (Mo bis Fr getaktet) — Jeder Workflow hat seinen festen Wochentag — — News montags/dienstags, Motivation Mo/Mi/Fr
- News-Route: RSS-Feeds (Regional- und KI-News) — liefern die Kandidaten-Themen des Tages
- Themen-Route: Google-Sheet als redaktioneller — Themenplan — Zeile fuer Zeile abgearbeitet
- Themen-Auswahl (GPT-4.1): bewertet alle — Kandidaten, waehlt die Top-3 des Tages
- Recherche (Perplexity sonar-pro): reichert die — Themen mit aktuellen Fakten und Quellen an
- Szenen-Autor (GPT-4.1): schreibt 4 Video-Prompts — (Intro + 3 Szenen, 9:16, durchgehender Charakter)
- Google VEO3 generiert die 4 Clips (9:16, — fotorealistisch) — mit Status-Polling je Job
- ffmpeg-Compose (API): schneidet die 4 Clips — zu einem Kurzvideo zusammen
- Branding: Logo-Stamp + vertikales Outro — — automatisch auf jedes Video
- Blotato-Upload: das fertige Video wird einmal — hochgeladen, alle Plattformen ziehen von dort
- Je Plattform ein eigener Caption-Agent — — liest ZUERST die Voice-Guidelines aus einem zentral — gepflegten Google Doc, schreibt dann die Caption — in der Markenstimme
- 13 Ausspiel-Ziele: YouTube Shorts, TikTok, — Instagram Reels, Facebook, LinkedIn — — teils mehrere Marken-Accounts je Plattform
- Telegram-Ausspielung als zusaetzlicher Kanal — — fertige Videos landen direkt im Feed — (z.B. fuer WhatsApp-/TG-Status-Weiterverwendung)
- Error-Workflow: jeder Ausfall loest sofort — eine Telegram-Meldung aus
- Guthaben-Waechter: eigene Workflows pruefen — die Video- und Modell-API-Guthaben und warnen, — BEVOR die Pipeline mangels Credits stehen bleibt
- Die Zahlen: 5 aktive Workflows · 4 VEO3-Szenen je Video · 13 Ausspiel-Ziele · 0 manuelle Schritte — Dazu: git-versionierte Workflow-Backups — jede Aenderung am System ist nachvollziehbar
Aus der Praxis
Systemanalyse aller 5 Produktions-Workflows dokumentiert (41 Workflows auf der Instanz, 14 aktiv): vollständige Pipeline vom RSS-Trigger über VEO3-Generierung und ffmpeg-Compose bis zur 13-Kanal-Verteilung via Blotato nachvollzogen.
Alle 41 Workflow-Definitionen in ein privates Git-Backup-Repo exportiert — Änderungen am Produktivsystem laufen seitdem gegen versionierte Stände (Backup vor und nach jeder Änderung, Rollback per API in Minuten).
Die eingebetteten Shorts auf dieser Seite sind unbearbeiteter Pipeline-Output (YouTube-Kanal HEINER.Academy) — mehrere erreichten über 1.000 Aufrufe innerhalb weniger Stunden nach der automatischen Veröffentlichung.
Beleg ansehenBeispiele aus der Praxis
Echte Clips, produziert mit genau diesem Stack — KI-Avatare, geklonte Stimmen, Schnitt und Musik.
Motivation Montag — komplett von der Pipeline produziert
Motivation Freitag — Szenen, Schnitt, Caption: alles automatisch
Wiesbaden-News — aus dem RSS-Feed zum fertigen Short
Wiesbaden-News — recherchiert, generiert, verteilt
Häufige Fragen
+Kann man Social-Media-Videos wirklich komplett automatisch erstellen und posten?
Ja — dieses System tut genau das in Produktion: Themenwahl, Recherche, Video-Generierung mit VEO3, Schnitt, Branding und Verteilung auf 13 Kanäle laufen ohne manuellen Schritt. Die Grenze ist redaktionell, nicht technisch: Markenstimme und Themenrahmen müssen einmal sauber definiert werden — danach liefert die Maschine. Wer die Kontrolle behalten will, bekommt ein Approval-Gate vor die Veröffentlichung.
+Wer baut mir eine n8n-Automatisierung — Agentur, Freelancer oder selbst machen?
Für einen ersten Testflow reicht ein Wochenende Eigenarbeit. Für ein System, das unbeaufsichtigt produziert, braucht es Engineering: Fehler-Handling, Guthaben-Wächter, versionierte Backups, Markenstimme als gepflegte Datei. Genau das ist mein Angebot — als gedeckelter Pilot mit vollständiger Übergabe und Dokumentation, kein Agentur-Abo.
+Was kostet eine automatisierte Video-Pipeline mit n8n und KI?
Die Betriebskosten bestehen aus API-Gebühren für Sprachmodell, Recherche und Video-Generierung — je nach Volumen zweistellig bis niedrig dreistellig pro Monat — plus dem Hosting der eigenen n8n-Instanz. Der Aufbau selbst ist ein gedeckeltes Projekt: produktiv in Tagen, nicht Monaten, mit vollständiger Übergabe.
+Welche KI generiert die Videos — und ist die Qualität veröffentlichungsreif?
Googles VEO3 generiert über API fotorealistische 9:16-Clips aus Text-Prompts; vier Szenen werden automatisch zu einem Kurzvideo geschnitten. Für News-, Erklär- und Motivationsformate ist die Qualität heute veröffentlichungsreif — die Videos aus dieser Pipeline laufen unbearbeitet auf YouTube, TikTok und Instagram.
+Ist n8n mit KI DSGVO-konform einsetzbar?
Ja — der entscheidende Hebel ist self-hosted: n8n läuft auf dem eigenen Server, Workflow-Daten verlassen die eigene Infrastruktur nur zu den KI-APIs, die explizit angebunden sind (auf Wunsch EU-gehostete Modelle). Genau deshalb setze ich bei Kundensystemen auf self-hosted n8n statt auf US-SaaS-Automatisierer.
+Funktioniert so eine n8n-Automatisierung auch für mein Unternehmen?
Wenn regelmässiger Content, wiederkehrende Recherche oder Multi-Kanal-Verteilung Zeit fressen: ja. Die Bausteine — Trigger, KI-Agenten, Video- und Bild-APIs, Verteiler — sind frei kombinierbar. Im Erstgespräch klären wir, welche Kette im Unternehmen den grössten Hebel hat; die Video-Pipeline auf dieser Seite ist eine von vielen möglichen Ausprägungen.
Passt das zu deinem Vorhaben?
André Heiner— GenAI & LLM Expert aus Wiesbaden, tätig im Rhein-Main-Gebiet. Agentic AI, RAG, Workflow-Automatisierung und KI in den Produktivbetrieb. Mehr im KI-Labor.
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