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# LinkedIn Post Creation System
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Ein Multi-Agent AI System für die automatisierte Erstellung von LinkedIn Posts mit umfassender Profilanalyse und iterativem Writer-Critic Workflow.
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## 🚀 Features
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- **LinkedIn Profil Scraping** via Apify
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- **AI-gestützte Profilanalyse** mit Stil- und Tonalitätserkennung
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- **Automatische Themenextraktion** aus bestehenden Posts
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- **Research Agent** für neue Content-Themen (Perplexity)
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- **Writer-Critic Multi-Agent System** für Post-Erstellung
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- **Schickes TUI** (Terminal User Interface) mit Textual
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- **Supabase Datenbank** für persistente Speicherung
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- **OpenAI & Perplexity Integration**
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## 📋 Voraussetzungen
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- Python 3.12+
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- Supabase Account
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- OpenAI API Key
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- Perplexity API Key
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- Apify Account
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## 🛠️ Installation
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### 1. Repository klonen und Setup
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```bash
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cd LinkedInWorkflow
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python -m venv .venv
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source .venv/bin/activate # Linux/Mac
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# oder
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.venv\Scripts\activate # Windows
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```
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### 2. Dependencies installieren
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 3. Umgebungsvariablen konfigurieren
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Erstelle eine `.env` Datei basierend auf `.env.example`:
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```bash
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cp .env.example .env
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```
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Fülle die `.env` Datei mit deinen API Keys:
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```env
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# API Keys
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OPENAI_API_KEY=sk-...
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PERPLEXITY_API_KEY=pplx-...
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APIFY_API_KEY=apify_api_...
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# Supabase
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SUPABASE_URL=https://xxx.supabase.co
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SUPABASE_KEY=eyJ...
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# Apify
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APIFY_ACTOR_ID=apify/linkedin-profile-scraper
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# Development
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DEBUG=true
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LOG_LEVEL=INFO
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```
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### 4. Supabase Datenbank Setup
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1. Gehe zu [Supabase](https://supabase.com) und erstelle ein neues Projekt
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2. Öffne den SQL Editor
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3. Führe das Schema aus: `config/supabase_schema.sql`
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```sql
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-- Kopiere den Inhalt von config/supabase_schema.sql
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-- und führe ihn im Supabase SQL Editor aus
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```
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## 🎯 Nutzung
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### TUI Starten
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```bash
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python main.py
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```
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### Workflow
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#### 1. **New Customer Setup** 🚀
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- LinkedIn Profil wird gescraped
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- Alle Posts werden analysiert
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- Schreibstil wird extrahiert
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- Themen werden identifiziert
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- UUID wird generiert und gespeichert
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#### 2. **Research Topics** 🔍
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- Neue Themen werden recherchiert (Perplexity)
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- Basierend auf Branche und Zielgruppe
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- Bereits behandelte Themen werden vermieden
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- 5-7 aktuelle Topic-Vorschläge
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#### 3. **Create Post** ✍️
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- Thema auswählen
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- Writer erstellt initialen Post
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- Critic reviewed und gibt Feedback
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- Bis zu 10 Iterationen
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- Finaler Post wird gespeichert
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#### 4. **View Status** 📊
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- Übersicht aller Kunden
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- Anzahl Posts, Topics, etc.
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- Status der Analysen
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## 📁 Projektstruktur
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LinkedInWorkflow/
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├── src/
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│ ├── agents/ # AI Agents
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│ │ ├── base.py # Base Agent Klasse
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│ │ ├── profile_analyzer.py
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│ │ ├── topic_extractor.py
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│ │ ├── researcher.py
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│ │ ├── writer.py
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│ │ └── critic.py
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│ ├── database/ # Datenbank
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│ │ ├── client.py # Supabase Client
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│ │ └── models.py # Pydantic Models
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│ ├── scraper/ # LinkedIn Scraper
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│ │ └── apify_scraper.py
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│ ├── tui/ # Terminal UI
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│ │ └── app.py
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│ ├── config.py # Konfiguration
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│ └── orchestrator.py # Workflow Orchestrator
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├── config/
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│ └── supabase_schema.sql # DB Schema
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├── logs/ # Log Files
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├── main.py # Entry Point
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├── requirements.txt
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├── .env.example
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└── README.md
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## 🤖 AI Agents
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### ProfileAnalyzerAgent
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- Analysiert LinkedIn Profil und Posts
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- Extrahiert Schreibstil, Tonalität, Perspektive
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- Identifiziert linguistische Fingerabdrücke
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- Erkennt Zielgruppe und Content-Strategie
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### TopicExtractorAgent
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- Extrahiert Themen aus bestehenden Posts
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- Kategorisiert und clustert ähnliche Themen
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- Speichert Topics mit Konfidenz-Score
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### ResearchAgent
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- Recherchiert aktuelle Themen (Perplexity)
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- Filtert basierend auf Branche und Zielgruppe
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- Vermeidet bereits behandelte Themen
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- Liefert 5-7 konkrete Topic-Vorschläge
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### WriterAgent
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- Schreibt Posts im Stil der Person
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- Nutzt Profil-Analyse für Authentizität
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- Unterstützt Revisionen basierend auf Feedback
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### CriticAgent
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- Reviewed Posts auf Qualität und Authentizität
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- Vergibt Scores (0-100)
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- Gibt konkrete Verbesserungsvorschläge
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- Genehmigt oder fordert Revision
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## 🔧 Technologie-Stack
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- **Python 3.12**
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- **Textual** - Modernes TUI Framework
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- **OpenAI GPT-4o** - Profil-Analyse, Writing, Critic
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- **Perplexity** - Research & Topic Discovery
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- **Apify** - LinkedIn Scraping
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- **Supabase** - PostgreSQL Datenbank
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- **Pydantic** - Data Validation
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- **Loguru** - Logging
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## 📊 Datenbank-Schema
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Das System nutzt folgende Tabellen:
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- `customers` - Kundendaten und LinkedIn URLs
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- `linkedin_profiles` - Gescrapte Profildaten
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- `linkedin_posts` - Gescrapte Posts
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- `topics` - Extrahierte und recherchierte Themen
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- `profile_analyses` - AI-generierte Profilanalysen
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- `research_results` - Research-Ergebnisse
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- `generated_posts` - Erstellte Posts mit Iterationen
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## 🎨 TUI Navigation
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- **Arrow Keys / Tab** - Navigation zwischen Elementen
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- **Enter** - Button/Option auswählen
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- **Escape** - Zurück zum Hauptmenü
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- **Q** - Quit Application
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## 📝 Logging
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Logs werden automatisch in `logs/` gespeichert:
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- Tägliche Rotation
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- 7 Tage Retention
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- Detaillierte Error-Tracking
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## 🔒 Sicherheit
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- API Keys niemals committen (`.env` ist in `.gitignore`)
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- Supabase Row Level Security aktivieren
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- Apify Proxy für LinkedIn Scraping nutzen
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## 🐛 Troubleshooting
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### "Supabase connection failed"
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- Prüfe `SUPABASE_URL` und `SUPABASE_KEY` in `.env`
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- Stelle sicher, dass das Schema ausgeführt wurde
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### "Apify scraping failed"
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- Prüfe `APIFY_API_KEY`
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- Stelle sicher, dass der Actor `apify/linkedin-profile-scraper` verfügbar ist
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- LinkedIn URLs müssen öffentlich zugänglich sein
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### "OpenAI rate limit"
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- Warte kurz und versuche es erneut
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- Erhöhe Rate Limits in deinem OpenAI Account
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## 🚧 TODO / Roadmap
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- [ ] Multi-Customer Selection in TUI
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- [ ] Topic Selection Interface
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- [ ] Export zu n8n Workflow
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- [ ] LinkedIn Publishing Integration
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- [ ] Analytics Dashboard
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- [ ] Batch-Processing für mehrere Posts
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## 📄 Lizenz
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Proprietary - Alle Rechte vorbehalten
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## 👥 Author
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Entwickelt als AI-Automatisierungs-Projekt für LinkedIn Content Creation.
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## 🙏 Credits
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- OpenAI für GPT-4o
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- Perplexity für Research
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- Apify für LinkedIn Scraping
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- Textualize für Textual Framework
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# linkedinworkflow
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