Wir haben mit der Claude API ein produktives SaaS gebaut.
meineGBU.com ist Manuels eigenes Produkt: KI-Gefährdungsbeurteilungen für deutsche Unternehmen. Hier zeigen wir, wie der Stack hinter den Kulissen aussieht — Modell, Caching, Streaming, Excel-Output.
Warum dieser Workflow oft liegen bleibt.
SiFas und Geschäftsführer brauchen 3–4 Stunden pro Gefährdungsbeurteilung — recherchieren, formulieren, in Excel pressen. Bei 30 Arbeitsplätzen ist das ein voller Arbeitstag pro Beurteilung. Und rechtssicher muss sie trotzdem sein: GDA-Leitlinie, §§ 5/6 ArbSchG, Nohl-Risikomatrix, DGUV-Regelwerk.
So würde Claude den Prozess bearbeiten.
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User füllt Vite/React-Formular aus: Branche, Tätigkeit, Arbeitsbereich, Beschäftigtenzahl, GBU-Variante (Standard, Gefahrstoffe, physisch oder psychisch)
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Firebase Cloud Function (Python 3.12, europe-west3) lädt den 239-Zeilen-System-Prompt und mergt die Variant-Specifics
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Claude Opus 4.6 generiert via Streaming-API (max_tokens 64.000) das vollständige GBU-JSON — System-Prompt mit cache_control:ephemeral senkt die Folgekosten um rund 80 Prozent
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04
JSON-Repair-Pipeline (sieben Stufen plus json5-Fallback) macht den Output produktionssicher; Retry mit Exponential Backoff für Robustheit gegen Rate-Limits
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05
openpyxl baut aus dem JSON die fertige Excel-Datei mit Nohl-Risikomatrix, Storage-Upload, Stripe-Token-Decrement und Brevo-Mail an den User
Was am Ende wirklich entsteht.
Excel-GBU mit allen sieben GDA-Schritten, Nohl-Bewertung und konkreten Maßnahmen nach STOP-Prinzip
Optional: Betriebsanweisung als zweites Dokument (gleiche Pipeline, anderer Prompt)
Optional: PowerPoint-Schulungsfolien zur Unterweisung (eigene Cloud Function)
Wenn du diese Demo produktiv einsetzen willst.
Soll Claude diesen Workflow bei dir testen?
Im kostenlosen Readiness Check waehlen wir den kleinsten sinnvollen Pilot.