Das intelligente Newsletter-Muster: Wie zwei n8n-Workflows zeigen, was modulare Automatisierung wirklich kann

Ich bin auf ein Workflow-Muster gestoßen, das zeigt, wie durchdacht Automatisierung 2025 geworden ist. Zwei scheinbar verschiedene n8n-Workflows (einer für KI-News, einer für deutsche Nachrichten) folgen derselben cleveren Architektur. Was mich fasziniert hat: Sie lösen nicht nur das Problem "Newsletter automatisieren", sondern zeigen ein wiederverwendbares Template-Muster, das sich für praktisch jeden Themenbereich adaptieren lässt.

Das Business-Ergebnis ist beeindruckend einfach: Jeden Morgen um 8 Uhr landet ein professionell kuratierter Newsletter im Postfach. Keine manuellen RSS-Checks, kein Copy-Paste zwischen verschiedenen Quellen, keine Sorge über verpasste wichtige Meldungen. Stattdessen eine intelligente Filterung, die nur das liefert, was wirklich relevant ist.

Was das wirklich clever macht

Zweistufige Filterung statt Brute-Force-Ansatz

Die meisten automatisierten Newsletter-Systeme filtern entweder gar nicht oder verwenden primitive Keyword-Matching. Diese Workflows nutzen eine zweistufige Architektur: Erst zeitbasierte Filterung (nur Artikel der letzten 24 Stunden), dann intelligente KI-Bewertung auf relevante Inhalte. Das reduziert unnötige LLM-Calls drastisch und hält die Kosten niedrig.

Kostenoptimierte LLM-Architektur

Besonders clever ist der Einsatz verschiedener Modelle: GPT-5-nano für die schnelle Relevanz-Bewertung, GPT-5 für die aufwendige redaktionelle Zusammenfassung. Kleine Aufgaben bekommen kleine (günstige) Modelle, komplexe Texterstellung die großen. Das ist kostenbewusste KI-Architektur.

Modulares Template-Design

Die beiden Workflows zeigen dasselbe Grundmuster: RSS sammeln → zeitlich filtern → KI-qualifizieren → aggregieren → professionell zusammenfassen → versenden. Einmal verstanden, lässt sich dieses Muster für jeden Themenbereich replizieren, z.B. von Fintech-News bis Lokalpolitik.

So funktioniert das Ganze

Der Trigger: Jeden Morgen um 8 Uhr startet ein Schedule-Trigger, der parallel mehrere RSS-Feeds abfragt. Im KI-Beispiel sind das OpenAI, Google AI Blog, TechCrunch und MIT Technology Review. Im Nachrichten-Workflow Tagesschau, ZDF, Deutschlandfunk und Correctiv.

Die Verarbeitung: Alle Artikel werden zusammengeführt und durch eine zeitbasierte Filterung geschickt, sodass nur Inhalte der letzten 24 Stunden durchkommen. Danach bewertet eine KI jeden Artikel: "AI-relevant?" bzw. "Signifikant genug für den Newsletter?" und stellt sicher, dass nur geeignete Inhalte im nächsten Schritt ankommen.

Die Aktion: Die gefilterten Artikel werden aggregiert und an einen "Chef-Redakteur" (GPT-5) übergeben, der eine professionell formatierte HTML-E-Mail erstellt (inkl. Prioritäts-Ranking und sauberer Struktur).

Warum dieser Ablauf sauber und wartbar ist: Jeder Schritt hat eine klare Verantwortung. RSS-Knoten holen Daten, Filter-Knoten entscheiden, KI-Knoten bewerten und formatieren. Wenn eine Quelle ausfällt oder neue hinzugefügt werden sollen, muss nur ein Baustein angepasst werden.

Über Newsletter-Automatisierung hinaus

Branchen-Monitoring für Consultants

Das Muster lässt sich leicht für spezialisierte Branchen-Beobachtung adaptieren. Unternehmensberater könnten RSS-Feeds ihrer Ziel-Industrien aggregieren und automatisch Trends-Reports erstellen. Die KI-Filterung würde auf "strategisch relevant" oder "disruptiv" bewerten.

Lokalnachrichten für Kommunen

Städte und Gemeinden könnten lokale Medien-RSS-Feeds sammeln und automatisch Bürger-Newsletter erstellen. Die Relevanz-Bewertung würde auf "betrifft lokale Bürger direkt" oder "kommunalpolitisch relevant" filtern.

Compliance-Monitoring für Fintech

Regulierte Industrien könnten Behörden-RSS-Feeds und Fachpublikationen überwachen. Die KI würde auf "compliance-relevant" oder "neue Regelungen" bewerten und automatisch Compliance-Teams benachrichtigen.

Was gut funktioniert und was zu bedenken ist

Was gut funktioniert:

• Die zeitbasierte Vorfilterung spart erhebliche LLM-Kosten ohne Qualitätsverlust
• Modulares Design macht Anpassungen und Debugging einfach
• Strukturierte Output Parser sorgen für zuverlässige E-Mail-Formatierung

Was zu bedenken ist:

• RSS-Feeds können ohne Vorwarnung ihre Struktur ändern oder offline gehen
• KI-Bewertung ist nur so gut wie die Prompts - diese brauchen kontinuierliches Tuning für optimale Ergebnisse

Die Weiterentwicklung: Wohin sich dieses Muster entwickelt

Das Newsletter-Template ist erst der Anfang eines größeren Trends zu modularen, KI-gestützten Content-Workflows. Ich sehe drei Richtungen, wo sich das entwickelt: Erstens Integration mit modernen Headless-CMS-Systemen, wo der Newsletter nur ein Ausgabekanal von vielen wird. Zweitens Erweiterung um Sentiment-Analyse und Trend-Prediction, sodass nicht nur aktuelle, sondern auch vorausschauende Inhalte entstehen.

Drittens die Verbindung mit Community-Feedback-Loops. Statt statischer Newsletter könnten interaktive Systeme entstehen, die basierend auf Leser-Engagement die KI-Bewertungskriterien kontinuierlich verfeinern. Das würde aus einem einmaligen Setup ein lernendes System machen.

Plattformübergreifend könnte dasselbe Grundmuster für Social Media Posts, Slack-Updates oder sogar automatisierte Podcast-Scripte adaptiert werden. Die Kern-Logik bleibt gleich: sammeln, intelligent filtern, professionell aufbereiten, zielgruppengerecht ausgeben.

Mehr zum Workflow auf Youtube:
Wie ich KI-Automatisierungskosten um 72% gesenkt habe