TL;DR
Neues lokales Tool: Ich hinterlege einmalig alte Blogposts als Stilanker und schreibe künftig Posts automatisch aus zwei Inputs pro Projekt: Programmcode und meine Notizen. Der Anfang war tricky, weil es mehrere OpenAI-Dinge namens Codex gibt; nach der Klarstellung hat ChatGPT als Coding-Partner gut funktioniert. LinkedIn-Post und LinkedIn-Projekttext plane ich auch zu generieren – integriere ich nächste Woche. Blogbild wie üblich mit ChatGPT. Das Tool läuft lokal und braucht noch Feinschliff an Prompts und Kontextdateien, damit der Stil exakt sitzt.
Ja, genauso schaue ich jeden Sonntag beim Blogschreiben – wie dieser Affe
Bisher habe ich für jeden Post wiederholt denselben Kontext an ChatGPT geschickt, plus manuell ausgewählte Stilbeispiele. Ziel dieser Woche: ein schlankes, lokales CLI-Setup, das diesen Ablauf reproduzierbar macht und mir aus Notizen, Code-Auszügen und einer kleinen Knowledge-Base automatisch einen Blogpost als Markdown schreibt – ohne UI, ohne Cloud-Abhängigkeiten.
Meine Anforderungen
Vollständig lokal, Dateien im Projektordner
Zwei Inputs je Projekt: code.txt und notes.txt
Stil aus kuratierten Alt-Posts lernen (Knowledge-Base)
Defensiver Ablauf: erst Gliederung und Fragen, dann finaler Post
Erweiterbar für LinkedIn-Post und LinkedIn-Projekttext
Mein AI-Workflow
Üblicherweise arbeite ich für solche Projekte mit Claude. Dieses Mal bin ich aber bewusst umgestiegen: Ich wollte ein OpenAI-Tool (Codex CLI) einsetzen, und Claude verstand „OpenAI Codex CLI“ zunächst falsch. Es gibt einfach zu viele Produkte von OpenAI, die den Namen Codex tragen.
Ich bin daher auf ChatGPT als Coding-Partner gewechselt – nach präziser Klarstellung, welches „Codex“ gemeint ist, lief die Zusammenarbeit gut.
Das Blogbild habe ich wie fast immer mit ChatGPT erstellt.
Was das Tool kann
Einmalige Konfiguration: alte Blogposts als Stilbeispiele und ein kompaktes context.md
Pro Projekt: aus code.txt und notes.txt Outline und Rückfragen; danach finaler Blogpost als Markdown
Saubere Ordnerstruktur: Knowledge-Base (Stil), Content-Ordner (neue Posts, Logs)
Geplant: Generator für LinkedIn-Post und LinkedIn-Projekttext (nächste Woche)
Stack & Tools
Codex CLI für das Orchestrieren der Schritte im lokalen Ordner
Python-Skripte als dünner Wrapper für Prompts, Tag-Extraktion und leisen Output
ChatGPT als Coding-Partner und für das Blogbild
Markdown-Dateien als Speicherformat; keine Datenbank, kein UI
Herausforderungen & Learnings
Die Namensdopplung rund um „Codex“ hat mich echt ausgebremst.
Stil ist Arbeit: Der Kern funktioniert, aber die Prompts und Kontextdateien müssen noch angepasst werden, damit Ton und Gliederung zu 100 Prozent zu meinen bisherigen Posts passen.
Knowledge-Base (ausgewählte Vorlagen) und Content-Ordner (neue Blogposts) sauber getrennt zu halten, verhindert Stil-Drift und sorgt für reproduzierbare Ergebnisse.
Ich habe LinkedIn-Post und Projekt-Steckbrief bewusst noch nicht implementiert, um den Blog-Flow erst stabil zu bekommen.
Keine Live-Demo und keine Screenshots!
Da alles lokal läuft, gibt es keine Demo. Es gibt aber auch noch keine Screenshots, da das Tool noch nicht fertig ist UND keine UI existiert. Ich denke da wären Screenshots der Konsole relativ langweilig gewesen.
Fazit
Woche 12: ✅
Das Setup des BlogPost Writers war relativ unkompliziert. Nächste Woche werde ich der Stilanalyse den Feinschliff geben und das Tool um LinkedIn Posts und Projekt Texte erweitern.
Ich bin gespannt, ob ich das Tool danach tatsächlich jede Woche einsetzen werde. Die ToDo App ist regelmäßig im Einsatz, also bin ich hoffnungsvoll! 😉
