Architektur — System-Übersicht

Drei Bausteine. Kein Backend. Keine Server. Nur Langdock + Google Drive + ~30 Min Zeit.

Big Picture

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│  Webinar-Page    │    │   Langdock Workflow        │    │  Google Drive    │
│  (GitHub Pages)  │───▶│   Web Research → Routing   │───▶│  Briefing-Doc    │
│  Webhook-POST    │    │   → Doc-Generation         │    │  im Ordner       │
└──────────────────┘    └────────────────────────────┘    └──────────────────┘

Die Landingpage triggert den Webhook direkt aus dem Browser. Langdock recherchiert die Firma live im Web und legt — abhängig von der Watch-Time — ein passendes Briefing-Doc in einem geteilten Drive-Ordner an.

Optional: Statt Browser-Trigger kannst du jeden anderen HTTP-Client nutzen — Postman, curl, dein CRM-Webflow. Im Repo liegt zusätzlich ein Colab-Notebook, falls du die Pipeline aus einem Python-Kontext anstoßen willst.

Komponenten im Detail

1. Frontend — index.html

AspektDetail
HostingGitHub Pages (kostenlos, HTTPS, statisch)
StackPlain HTML + Vanilla JS, keine Build-Pipeline
FunktionRegistrierungsformular + zwei Demo-Trigger-Buttons
Datenflussfetch(LANGDOCK_WEBHOOK_URL, {method: 'POST', body: persona})
Warum kein Framework? Weil's keinen Bedarf gibt. Eine Landingpage in Vanilla JS lädt in 100ms, hat keine Build-Schritte, und du kannst sie in jedem Editor anpassen.

2. Langdock Workflow

Das ist der "intelligente" Teil. Zwei separate Workflows:

Workflow 1 — Web Research & Smart Routing (live während der Masterclass)

[Webhook] → [Larry the Lead Researcher] → [Create Doc] → [Update Doc]
              Web-Search aktiviert,
              routet selbst (Hot/Cold)

Recherchiert jeden Lead (Revenue, News, strategische Themen). Larry — der Agent mit Web-Search-Zugriff — entscheidet im Prompt selbst, ob er ein Sales-Briefing oder ein Re-Engagement-Briefing schreibt, abhängig von der Watch-Time. Output landet als Google Doc im geteilten Ordner. Kein Lead fällt durchs Raster.

→ Details: workflow1-lead-triage.html

Workflow 2 — Battle Cards (Bonus-Demo)

[Webhook] → [Extract] → [Synthesize] → [Create Doc] → [Update Doc]

Wertet 8–10 Sales-Call-Transkripte aus und legt eine wöchentliche Battle Card als Doc ab. Selbes Drive-Pattern wie Workflow 1: Synthesize gibt doc_title und doc_body zurück, Create legt das Doc an, Update schreibt den Body rein.

→ Details: workflow2-battle-cards.html

3. Google Drive — Output-Layer

AspektDetail
Setup für die DemoEin gemeinsamer Ordner reicht — Larry präfixt die Doc-Titel mit 🔥 (Hot) bzw. ❄️ (No-Show), sortiert nach "Zuletzt geändert" siehst du alles auf einen Blick
Setup für ProductionZwei Ordner empfohlen: Sales – Hot Leads und Marketing – Re-Engagement — Sales sieht nur Hot-Briefings, Marketing entscheidet über Re-Engagement separat. Routing über einen zusätzlichen Folder-Switch nach Larrys mode-Output
FormatGoogle Docs mit Markdown-Rendering — Tabellen, Quellen-Links, formatierte Briefings
Auffindbarkeit"Sortieren nach: Zuletzt geändert" → neue Briefings poppen oben rein

Warum Drive statt Mail?

Was bewusst nicht Teil der Demo ist

KomponenteWarum nicht
HubSpot-SyncKeine Mock-Personas in einem produktiven CRM. In Prod relevant, in Demo nicht.
Slack-NotificationsReduktion auf das Wesentliche. Jeder kann's später ergänzen.
Persistente DatenbankFür die Demo unnötig. In Prod könntest du Webhooks zusätzlich in BigQuery loggen.
Auth/User-ManagementStatische Page, kein Login.

Tech-Stack-Zusammenfassung

LayerTool
FrontendGitHub Pages + Vanilla HTML/CSS/JS
Workflow-EngineLangdock (mit aktiviertem Web-Search-Tool)
Web SearchLangdock-integriert (Bing/Google API)
OutputGoogle Drive (Workspace oder Free)

Skalierungs-Pfad

So sieht's aus, wenn du das Setup in Production schiebst:

  1. Frontend: GitHub Pages → Vercel/Netlify mit eigener Domain (oder direkter Webhook-Trigger aus deinem echten Webinar-Tool).
  2. Trigger: Direkter Sync aus deinem CRM/Webinar-Tool (HubSpot Workflow → Webhook, Demio Webhook, Zoom Webhook).
  3. Langdock: Bleibt. Skaliert von 100 zu 100k Leads/Monat ohne Code-Änderung.
  4. Output: Drive bleibt fürs Team-Briefing — zusätzlich Slack-Notifications oder direkter HubSpot-Lifecycle-Update.
  5. Logging: Jeden Workflow-Run in BigQuery/Snowflake mitschreiben für Konversionsanalyse.

Die Architektur ändert sich nicht. Nur die Komponenten werden professionalisiert.