v1.1.0 to v1.1.0

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name: workflow-extract

version: 1.1.0

type: skill

author: Lukas Geiger + Claude

created: 2026-07-03

updated: 2026-07-03

description: >

Baut aus einem Chatverlauf oder aus bestehenden Automatisierungs-Prompts (z. B. eines

anderen Agenten-Systems) eine selbstlaufende, user-neutrale Workflow-Automatisierung:

einen wiederkehrenden Prompt bzw. Automations-Skill für Cron/Schedule/Loop. Alias:

automations-extractor. Nutze diesen Skill bei „mach daraus eine Automatisierung",

„das soll regelmäßig/nächtlich laufen", „extrahiere Workflows aus diesen

Chatverläufen/Automationen", „Automation aus dieser Session bauen", oder bei

`/workflow-extract`. Ergänzt fehlende Automations-Bausteine (Rotations-Auswahl,

Check-Registry, Idempotenz, Log-Hygiene, Freigabe-Gate, Eskalations-Handoff,

Monitor-Meldedisziplin) systematisch. Enthält auch den Fleet-Audit-Modus: bestehende

Automations-Flotten auf Silent-Failures, Redundanz, Drift und Lücken prüfen („prüfe

meine Automatisierungen/Scheduled Tasks/Cron-Jobs"). Soll stattdessen ein abrufbarer

Skill (Fähigkeit auf Zuruf) entstehen, den Schwester-Skill skill-extractor nutzen.

standalone: true

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bach_origin: false

category: infrastructure

tags: [automation, workflow, extraction, cron, schedule, loop, transcript, meta, rotation]

language: de

status: active

dependencies:

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python: []

provenance:

origin: "custom"

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origin_repo: "github.com/ellmos-ai/skills"

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# Workflow-Extract — aus Chatverläufen und Fremd-Automationen Automatisierungen bauen

## Zweck

Manche Abläufe gehören nicht in einen Skill, den man bei Bedarf lädt, sondern in eine

**Automatisierung, die von allein läuft**: nächtliche Checks, rotierende Projekt-Prüfungen,

periodische Pflege-Läufe. Dieser Skill extrahiert solche Workflows aus zwei Quellenarten —

Chatverläufen (ein Ablauf wurde interaktiv entwickelt und soll künftig unbeaufsichtigt laufen)

und bestehenden Automations-Prompts anderer Systeme (z. B. Codex-Automations, Scheduled

Tasks, n8n-Flows) — und macht daraus user-neutrale, robuste Automatisierungs-Prompts oder

-Skills.

Der Unterschied zum interaktiven Ablauf: Eine Automatisierung hat **niemanden, der korrigiert**.

Alles, was in der Session der User abgefangen hat, muss die Automatisierung selbst abfangen.

Genau dafür gibt es die Bausteine in `automation-bausteine.md`.

## Ablauf

### 1. Quelle und Zielform klären

| Quelle | typischer Fall |

| --- | --- |

| Aktuelle Session / Transkript | Ablauf wurde interaktiv entwickelt, soll periodisch weiterlaufen |

| Fremd-Automation (Prompt-Datei, Cron-Task, n8n-Flow) | Portierung/Abstraktion auf ein anderes System oder in die Bibliothek |

Zielformen (eine oder mehrere):

- **Automations-Prompt:** eigenständiger, user-neutraler Prompt-Text, einsetzbar in jedem

Scheduler (Codex-Automations, Claude `/schedule`/Cron, Scheduled Task, n8n).

- **Workflow-Skill:** Skill in der Bibliothek, der den Ablauf beschreibt und vom

Automations-Prompt nur noch aufgerufen/parametrisiert wird (bevorzugt, wenn derselbe

Ablauf für mehrere Pipelines/Systeme gelten soll — eine Quelle der Wahrheit).

- **Command:** dünner Slash-Command für manuelle Auslösung desselben Ablaufs.

### 2. Workflow-Kern extrahieren

Aus der Quelle herausarbeiten:

- **Kernaufgabe:** Was wird geprüft/gepflegt/erzeugt? (ein Satz)

- **Auswahllogik:** Worauf wird die Aufgabe angewandt — festes Ziel oder Rotation über eine

Menge (ein Projekt pro Lauf)?

- **Vorbedingungen:** Was muss vor der Arbeit gelesen/geprüft werden (Root-Dokumente,

Registries, Locks)?

- **Dokumentationspflichten:** Wohin werden Ergebnis, Log, Folgeaufgaben geschrieben?

- **Abbruchpfade:** Wann endet der Lauf read-only („nichts zu tun" ist ein gültiges Ergebnis)?

Bei Chatverläufen zusätzlich die Korrekturschleifen auswerten (siehe

`../skill-extractor/transcript-quellen.md`): Jede User-Korrektur ist ein Kandidat für einen

Guard, den die Automatisierung künftig selbst braucht.

### 3. Neutralisieren

Nach den Regeln in `../skill-extractor/neutralisierung.md`: Mechanik von Konfiguration

trennen, Pfade/Hosts/Projektnamen in einen Konfigurationsblock ziehen. Automations-Prompts

brauchen den Konfigurationsblock besonders dringend, weil sie wörtlich in Scheduler kopiert

werden — konkrete Werte gehören an EINE Stelle am Prompt-Anfang.

### 4. Automations-Bausteine ergänzen

Den extrahierten Kern gegen die Checkliste in `automation-bausteine.md` halten und fehlende

Bausteine ergänzen — insbesondere Rotations-Auswahl mit Check-Registry, Idempotenz,

Log-Hygiene, Lock-Respekt, Read-only-Exit und Abschlussbericht. Ein Workflow ohne diese

Bausteine funktioniert im Test und degeneriert im Dauerbetrieb (Doppelprüfungen, wachsende

Logs, Kollisionen mit parallelen Agenten).

### 5. Takt und Budget setzen

- **Frequenz an Änderungsrate koppeln:** Ein Check muss nicht öfter laufen, als sich sein

Gegenstand ändert. Erfahrungswert aus gewachsenen Automations-Beständen: Viele anfangs

stündliche Checks wurden auf täglich/wöchentlich reduziert — mit Rotations-Auswahl deckt

auch ein seltener Takt die ganze Pipeline ab.

- **Nachtfenster für Schweres**, kurze Read-only-Checks dürfen häufiger.

- **Kostenbewusstsein:** Jeder Lauf kostet Tokens/Compute; ein Lauf, der meist read-only

endet, soll das früh feststellen (Registry lesen VOR teurer Analyse).

### 6. Testen und einsetzen

1. **Trockenlauf:** Den fertigen Prompt einmal interaktiv ausführen (als wäre man der

Scheduler) und prüfen: Endet er sauber? Schreibt er Registry/Log korrekt? Bleibt er

im Scope?

2. **Grenzfall-Test:** Einen Lauf simulieren, bei dem nichts zu tun ist — er muss read-only

mit kurzem Logeintrag enden, nicht „Arbeit erfinden".

3. **Einsetzen:** In den Ziel-Scheduler eintragen; bei Skill-Form zusätzlich in Bibliothek

ablegen und deployen.

4. **Fehlerpfad beobachten:** Nach den ersten 2–3 echten Läufen Log/Registry kontrollieren —

Automatisierungen scheitern am häufigsten an Pfad-Drift (Ziel wurde verschoben) und an

wachsenden Logdateien.

## Fleet-Audit-Modus: eine laufende Automations-Flotte prüfen

Für „prüfe meine Automatisierungen": nicht extrahieren, sondern den BESTAND betreiben

helfen. Über die Automations-Quelle des Zielsystems (Prompt-/Config-Dateien, Schedules,

Run-Logs/Memories) systematisch prüfen:

1. **Silent-Failure/No-op-Erkennung:** Läuft die Automation, tut aber nichts mehr?

(Run-Memories/Logs der letzten Läufe lesen: nur noch Leerläufe, Fehler, tote Pfade?)

2. **Redundanz + Ertrag:** Überschneiden sich Automationen im Scope? Steht der Ertrag

(Output, behobene Befunde) noch im Verhältnis zum Verbrauch (Tokens, Läufe)?

3. **Drift:** Passen Prompt-Pfade, Konventionen und Schedules noch zur Realität?

(Ziele verschoben, Policies geändert, Takt zu hoch für die Änderungsrate.)

4. **Katalog-Abgleich:** Fehlt eine Automation, die es geben sollte (Lücken im

Muster-Raster)? Vorschläge nur freigabe-gegated (Baustein 12), nie selbst scharf schalten.

5. **Befund-Bericht:** pro Automation eine Zeile (behalten | anpassen | pausieren |

zusammenlegen | löschen) + Begründung; Änderungen selbst nur nach Freigabe.

## Bulk-Modus: Automations-Bestände oder viele Transkripte sichten

Für „prüfe alle Automationen von System X auf abstrahierbare Workflows" oder „extrahiere

Automatisierungs-Kandidaten aus alten Chatverläufen":

1. **Datenreduktion wie im skill-extractor** (Map-Reduce über Subagenten,

`swarm-operations`-Muster): Pro Bündel ein Subagent, der je Quelle meldet:

Kernaufgabe | Muster (z. B. Rotation-Check, Health-Check, Ideen-Mining) |

einzigartige Elemente | user-neutral abstrahierbar? | abgedeckt durch existierenden Skill?

2. **Muster vor Einzelstücken:** Wenn viele Quellen dasselbe Gerüst teilen (z. B. 40

Rotations-Checks), wird das GERÜST ein Skill und die Einzelfälle werden Parametrisierungen —

nicht 40 Einzel-Skills.

3. **Dedup gegen die bestehende Skill-/Command-Landschaft**, dann nummerierte

Kandidatenliste an den User vor dem Massenbau.

## Beispiel

```text

User: „Wir haben heute die Zitationsprüfung für ein Paper durchgespielt —

das soll ab jetzt wöchentlich über alle Paper laufen."

1. Zielform: Automations-Prompt für den Scheduler + Verweis auf rotation-check.

2. Kern: Zitate eines Papers gegen Originalquellen prüfen (Web/Datenbank),

Korrekturen einpflegen, bei Änderungen Folgeaufgabe „Neu-Upload" in TODO.md.

3. Neutralisieren: Pipeline-Root, Registry-/Log-Pfade → Konfigurationsblock.

4. Bausteine ergänzen: Rotations-Auswahl (ein Paper pro Lauf), Registry lesen VOR

Auswahl, Read-only-Exit („alle Quellen ok"), Log-Hygiene, Abschlussbericht.

5. Takt: wöchentlich reicht (Papers ändern sich langsam); Trockenlauf + Leerlauf-Test,

dann in den Scheduler.

```

## Red Flags

| Gedanke | Realität |

| --- | --- |

| „Der Ablauf lief in der Session, also läuft er auch als Automation" | Ohne User fehlen alle Korrektive — Bausteine-Checkliste ist Pflicht. |

| „Stündlich schadet nicht" | Doch: Tokens, Log-Wachstum, Kollisionsrisiko. Takt an Änderungsrate koppeln. |

| „Ich baue für jede Variante eine eigene Automation" | Gemeinsames Gerüst als Skill, Varianten als Parameter. |

| „Nichts gefunden — dann suche ich mir eben andere Arbeit" | Read-only-Exit mit Logeintrag ist das korrekte Ergebnis eines Leerlaufs. |

## Verwandte Skills

- `skill-extractor` — gleiche Extraktion, Ziel ist ein abrufbarer Skill; teilt

Neutralisierung und Transcript-Quellen (dort dokumentiert).

- `rotation-check` — das Standard-Gerüst für rotierende Pipeline-Checks (häufigster

Automations-Typ); als Baustein referenzieren statt neu erfinden.

- `swarm-operations` — Schwarm-Muster für Bulk-Sichtung.

## Changelog

### 1.1.0 (2026-07-03)

- Fleet-Audit-Modus (laufende Automations-Flotte prüfen: Silent-Failures, Redundanz,

Drift, Lücken) — integriert statt als eigener Skill (Dedup-Entscheid).

- Drei neue Bausteine in automation-bausteine.md: Freigabe-Gate über Sentinel-Dateien (12),

Gestaffelte Eskalation mit Handoff-Artefakt (13), Melde-Disziplin für Monitore (14).

### 1.0.0 (2026-07-03)

- Initiale Version. Entstanden aus der Abstraktion des Codex-Automations-Bestands

(77 Automationen, dominantes Rotations-Check-Muster) in user-neutrale Bausteine.