Ausgangslage
Das Redaktionsteam wollte schnellere Zusammenfassungen, strukturierte Metadaten, Briefings und interne Content-Transformationen. Es wollte keine autonome Veröffentlichung.
Die Risiken waren Datenleckage, inkonsistente Prompts, Token-Kostendrift, Halluzinationen und Vertrauensverlust im Workflow.
Architekturentscheidung
WordPress blieb das redaktionelle System of Record. Claude API wurde als Assistent in begrenzten Aufgaben genutzt: zusammenfassen, klassifizieren, extrahieren, umschreiben und Metadaten vorschlagen.
Jedes AI-Ergebnis hatte eine Quelle, einen sichtbaren Review-Schritt und eine menschliche Freigabe vor öffentlicher Wirkung.
Governance-Modell
Prompts wurden versioniert, benannt und pro Aufgabe begrenzt. Redakteure kopierten keinen beliebigen privaten Kontext in einen Chat. Die Integration übergab nur die nötigen Felder.
Kostengrenzen lagen pro Workflow: maximale Eingabe, maximale Ausgabe, Retry-Limits und Token-Logging nach Aufgabentyp.
Wiederverwendbare Lektion
Der Wert war nicht 'AI Content'. Der Wert war eine wiederholbare redaktionelle Maschine mit Guardrails: Prompts, Quellen, Review-Status, Kostensichtbarkeit und Ownership.
Dieses Muster gehört vor MCP oder agentenfähige Oberflächen. Interne Governance kommt vor externer Automatisierung.