Claude 4 Workflow Builder: Automatisiere Deine Inade Workflows

In diesem Artikel zeige ich Dir, wie Du mit Claude 4, dem neuen Coding-Tool von Anthropic, Inade Workflows automatisch bauen kannst. Keine 15 Stunden mehr durchplanen und knobeln – sondern einfach rein in den Prozess, raus kommt ne JSON, die Du direkt in Dein Inade importieren kannst. Klingt zu gut? Lass uns das Ding mal auseinandernehmen!

Warum Claude 4 für Inade Workflows?

Claude galt schon als eine der besten KI für Coding-Aufgaben – ich hab damit schon Taschenrechner, Widgets und mehr gebaut. Aber Workflows in Inade? Komplexer Stoff, denn hier geht’s nicht nur um Coding, sondern ums Konzept und das sinnvoll Verketteln von Tools und Nodes. Und genau das will ich mit dem neuen Opus-Building-Tool von Claude 4 testen.

Der Clou: Konzept vs. Umsetzung

Das Schwierige ist nicht der Code an sich, sondern das Konzept:

Wie verbinde ich verschiedene Datenquellen?
Welche Tools muss ich anrufen?
Wie sehen die Regeln aus, die den Workflow steuern?

Genau das will ich Claude 4 überlassen – und zwar Schritt für Schritt.

Schritt 1: Projekt anlegen und Kontext laden

Ich starte in Claude mit einem neuen Projekt namens „My NAD Workflow Builder 2“. Hier herrscht erstmal gähnende Leere – keine Prompts, keine Trainingsdaten, nichts.

Kontext geben durch Files

Das Coole an Inade ist der Berg an Readme- und Dokumentationsdateien, die die Plattform perfekt erklären (Nodes, Integrationen, Funktionen…). Ich packe diese Dateibibliothek via Link aus Google Drive einfach per Upload rein, damit Claude bei Null nicht mehr ganz so im Dunkeln tappt.

Und ja, das Ganze basiert auf einer Vorarbeit: Die Original Inade Readme-Dateien hab ich aus GitHub geholt, ins DOCX-Format konvertiert – das kriegst Du bei Bedarf in nem anderen Video erklärt.

System Prompt hinzufügen

Dann werfe ich noch meinen System Prompt in den Topf – der gibt den groben Rahmen vor: Überblick, Kontext, Tools, Beispiele, SOPs, alles drin. Ist quasi das Fundament für die KI, damit sie weiß, was sie tun soll.

Schritt 2: Das beste Prompt-Framework anfordern

Ich bin ehrlich: Was genau will Claude hier eigentlich als Input, um bei der Workflow-Erstellung das Maximum rauszuholen? Anstatt rumzuraten, frage ich die KI einfach direkt nach einer Guideline für perfekte Prompts speziell fürs Inade Workflow Building.

Und das Ergebnis? Eine klare, strukturierte Liste von Infos und Parametern, die sie braucht. Damit kann ich jetzt richtig geil arbeiten!

Schritt 3: Prompt via ChatGPT verfeinern

Weil das Ganze erstmal in Textform in Claude liegt, kopiere ich die Vorgaben in ein Word-Dokument und daraus einen PDF-Guide. Der kommt zurück nach ChatGPT mit der Bitte:
„Hilf mir, daraus ein knackiges Prompt zu basteln, das ich direkt in Claude werfen kann.“

So hole ich das Beste aus beiden Welten raus: Claude für Code, ChatGPT für Prompt Engineering.

Schritt 4: Workflow mit Opus Builder erstellen

Jetzt wechsele ich in Claude auf den Opus Coding Builder, kopiere das neue Prompt rein und lasse die Maschine arbeiten. Und siehe da:

Das Ding baut einen schlüssigen Workflow
Du kannst ihn als JSON runtersaugen

Richtig nice: Der Workflow hat nicht nur Nodes, sondern sogar Schritt-für-Schritt-Anweisungen drin, was noch einzurichten ist.

Schritt 5: Workflow in Inade importieren und anpassen

Mit dem JSON importiere ich das Ganze fix in Inade als neues Projekt. Erstes Highlight – es gibt rote Nodes. Keine Panik, das bedeutet nur, dass Du noch Accounts verknüpfen und Parameter anpassen musst.

Ich leg los mit der Einrichtung:

Täglicher Trigger um 8 Uhr fürs Abholen ungelesener E-Mails
Check, ob E-Mails da sind
Formatieren, validieren, AI-Prompt vorbereiten
Slack-Integration zum Posten der Zusammenfassung
Fehler- und Erfolgsmeldungen in Google Sheets loggen

Alles easy im Interface, man klickt sich durch die Knoten und setzt die Einstellungen.

Schritt 6: Testlauf und Fehlerbehebung

Beim ersten Test kommt natürlich ein Fehler:

„Invalid date time received after field.“ 🤷‍♂️

Kein Ding, einfach fester Wert gesetzt, z.B. „gestern“, und weiter.

Fehlerkonfiguration des OpenAI-Knotens wird auf „continue using error output“ gesetzt, damit wir den Workflow durchlaufen lassen können – super praktisch.

Dann noch ein kleiner Feinschliff:

Variables tauschen, denn standardmäßig kommen nicht die richtigen Infos an
Prompt-Knoten noch etwas umbauen für saubere System- und User-Prompts

Endergebnis? Workflow läuft durch – E-Mail-Zusammenfassung kommt an den Slack-Channel, Logs sind im Sheet drin.

Fazit und nächste Schritte

Also mal ehrlich, Claude 4 wird uns Workflows nicht einfach aus der Hand nehmen – zumindest noch nicht. Aber es bringt richtig viel Power ins Spiel als Ausgangspunkt. Du gibst den Kontext, was rein soll, wo die Daten herkommen, wie das Ergebnis aussehen muss – und Claude liefert die Rohversion.

Ab da kannst Du selbst rein und den Feinschliff machen, ändern, testen, automatisieren…

Das ist mega simpel und bringt Dich auf die Überholspur für Deine Automationsprojekte.

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Bis zum nächsten Mal – bleib dran und automatisiere smart!

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