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Faceless YouTube Channel automatisieren — KI-Video-Pipeline mit echtem Code (2026)
Wie ich eine vollautomatische YouTube-Pipeline für KI-Erklärvideos gebaut habe. Mit echtem Code, allen Crashes und der Lösung über Replicate API.
Stufe 3 · Bauen
Erster Agent in 30 Minuten, MCP-Server schreiben, Multi-Agent-Pipelines orchestrieren, lokale LLMs als Backend. Tiefe technische Tutorials mit lauffähigem Code — TypeScript, Python, Claude SDK.
Für Builder mit Code-Skills, die eigene Agents bauen, nicht nur nutzen wollen.
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Build-in-Public Teil 3: Wie der Script-Generator-Agent ein 14-20-Szenen-Video-Script gegen ein Pydantic-Schema validiert — mit Claude Opus und Hook-Phase-Constraints.
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Build-in-Public Teil 6: Wie zwei Agents zusammenarbeiten — Voice-Agent erzeugt MP3 mit ElevenLabs, Subtitle-Agent transkribiert mit Whisper auf Word-Level.
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Build-in-Public Teil 7: Wie der Assembly-Agent mit ffmpeg per-Szenen-Merge, FPS-Normalisierung und Sidechain-Ducking-BGM zu einem Master-MP4 zusammenfügt.
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Build-in-Public Teil 8: Vollständige TCO-Analyse der christianohle-Multi-Agent-Pipeline. Pro-Agent-Kosten, Skalierungs-Rechnung, was sich bei 100 Videos pro Tag ändert.
Themen-Übersicht
Claude API, Tool-Use, Agent-Loop — Schritt für Schritt zum lauffähigen Agent.
Eigene MCP-Server schreiben, Tools registrieren, in Agent-Pipelines integrieren.
Pipeline-Architektur, Kosten-Transparenz, Faceless-YouTube als Showcase.
Ollama als Agent-Backend, KI-PC für Agent-Development, DSGVO durch Eigenbetrieb.