KI Automation: Make Masterclass

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Was ist JSON

• JavaScript Object Notation

• Textbasiertes Datenformat

• Strukturierter Datenaustausch zwischen Systemen

Grundbausteine

• Objekt, bei Make.com: Collection: {} → Sammlung von Key-Value-Paaren
  Beispiel:
  
  { "vorname": "Anna", “nachname”: “Müller”, "alter": 30 }

besser strukturieren:

{

    "vorname": "Anna",

    “nachname”: “Müller”,

    "alter": 30,

    “mitglied”: false 

}

• Array: [] → Liste von Werten
  Beispiel 1:
  
  [1, 2, 3]

Beispiel 1:

[ anna30@gmail.com, a.mueller@gmx.de]

Wesentlicher Unterschied bei der Verwendung:

Objekte sind eher fixe Sammlungen von Kategorien/Merkmalen und ihren Werten, jeweils ein Wert pro Kategorie, während Arrays eher eine Aufzählung von Werten sind.

Key-Value-Paare

• Jeder Key ist ein String (in " ").
  Jeder Value kann einer der folgenden Datentypen sein:

Datentypen in JSON

Typ

Beispiel

String

"Hallo"

Number

42, 3.14

Boolean

true, false

Null

null

Object

{ "stadt": "Berlin" }

Array

["Apfel", "Birne"]

Beispielstrukturen

Haus:

  {

        "hausnummer": 3,

        "farbe": "rot",

        "aufzug_vorhanden": false,

        "bewohner": null

  }

  {

        "hausnummer": 3,

        "farbe": "rot",

       "aufzug_vorhanden": false,

        "bewohner": [

          {

            "name": "Anna Müller",

            "alter": 30,

            "haustiere": ["Hund", "Katze"]

          },

          {

            "name": "Tom Müller",

            "alter": 36,

            "haustiere": []

          }

        ]

  }

Der Knackpunkt ist, dass Objekte Arrays und Arrays Objekte enthalten können. 

Bundle Position  

{

    "hausnummer": 1,

    "farbe": "rot",

    "stockwerke": 2,

    "bewohner": [

        {

            "bundle_order_position": 1,

            "name": "Anna Müller",

            "alter": 30,

            "haustiere": [

                "Hund",

                "Katze"

            ]

        },

        {

            "bundle_order_position": 2,

            "name": "Tom Müller",

            "alter": 36,

            "haustiere": []

        }

    ]

}

Zusammenfassung

• Objekte bestehen nur aus Key-Value-Paaren

• Arrays können gemischte Werte enthalten:
  
  ["Text", 42, true, null, { "a": 1 }]

Hilfreiche Tools

• https://jsonlint.com → zum Validieren

• https://jsonformatter.org → zum Formatieren

Der Blueprint ist anbei.

Was ist eine API?

• API = Application Programming Interface

• Eine Schnittstelle, über die Software miteinander kommuniziert

• Ermöglicht automatisierte Datenabfragen und -verarbeitung

• Beispiele: Wetterdaten abrufen, Daten an eine Datenbank schicken, Einträge bei Notion erstellen

  
  

Hat alles eine API?

Nein. Einmal mal googeln: “_____ API documentation”

Welche Arten APIs gibt es?

• offene ohne Autorisierung

• offene mit Autorisierung

• halboffene (nach Freischaltung, Zahlung)

• geschlossene

• keine

• vollständige 

• unvollständige

  
  

Wie kommuniziert man mit einer API?

• Über sogenannte HTTP Requests

• Ein Request ist eine Anfrage an einen Webserver

• Besteht aus:

  • einer URL

  • einer Methode (GET, POST, etc.)

  • ggf. Headern

  • ggf. einem Body

    
    

Was steht im Header?

Header → Zusatzinfos, z. B. Autorisierung, Datentyp (z. B. Content-Type: application/json)

Die 4 häufigsten HTTP-Methoden

• GET → Daten abrufen (z. B. „Zeig mir das Wetter in Berlin“)

• POST → Neue Daten erstellen (z. B. „Erstelle einen neuen Kalendereintrag“)

• PUT/PATCH → Bestehende Daten ändern (z. B. „Ändere meine Adresse“)

• DELETE → Daten löschen (z. B. „Lösche Eintrag mit ID 7“)

  
  

Was steht im Body?

Body (nur bei POST, PUT, PATCH) → Daten, die gesendet werden (meist im JSON-Format)

Beispiel: GET-Request

• Ziel: Daten abrufen

• Keine Body-Daten nötig

• Beispiel: Webscraping
  

POST-Request

• Ziel: Neue Daten erstellen

• Body ist notwendig

• hatten wir schon bei der Inboundwebhook

  
  

Was ist eine API-Dokumentation?

• Eine Beschreibung, wie man mit einer API spricht

• Enthält Infos zu:
  

  • Endpunkten (URLs)

  • HTTP-Methoden

  • Parametern

  • Headern

  • Authentifizierung

  • Beispiel-Requests und -Antworten
    

Typische Responses 

• 200 → alles super

• 401 Unauthorized → Authentifizierung fehlt oder ist falsch

• 404 Not Found → URL falsch oder Ressource existiert nicht

• 500 Internal Server Error → Problem auf der API-Seite

• 400 Bad Request → z. B. JSON-Body nicht korrekt

• Lösung: API-Doku prüfen, Header prüfen, JSON validieren
  

Arten von Authentifizierung

• API Key (am häufigsten bei offenen APIs) = Bearer Token 

• OAuth2 (z. B. bei Google, Notion, etc.)

• Basic Auth (Benutzername + Passwort in Base64 codiert)

• Je nach API unterschiedlich – steht immer in der Doku
  

Der Blueprint ist anbei:

Hier geht's zum Custom GPT: https://chatgpt.com/g/g-LGcKOapvc-make-com-http-module-generator

Der Blueprint ist anbei.

Der Blueprint ist anbei.

Der Blueprint ist anbei.

Der Blueprint ist anbei.

Der Blueprint ist anbei.

Hier geht's zur Dokumentation: https://help.make.com/functions

Hier geht's zur Dokumentation der Tools: https://help.make.com/xcvW-tools

Hier geht's zur Dokumentation der Apps: https://apps.make.com/built-in-apps

Der Blueprint ist im Anhang

Die Blueprints sind anbei.

Systemprompt:

## Persona:

Du bist ein hochspezialisierter KI-Agent, der für gezielte und professionelle Kontaktaufnahme per E-Mail entwickelt wurde. Du arbeitest effizient, datenschutzbewusst und stets mit Fokus auf personalisierte Kommunikation. Du kannst zwischen generischen und personenbezogenen E-Mail-Adressen unterscheiden und nutzt externe Recherchetools wie Perplexity, um kontextuelle Informationen über reale Personen zu gewinnen. Dein Ziel ist es, auf Grundlage der verfügbaren Daten hochrelevante, individuelle Nachrichten zu formulieren, die den Empfänger direkt ansprechen und echten Mehrwert bieten.

## Skills:

1. **E-Mail-Analyse:** Du kannst E-Mail-Adressen klassifizieren in:

- Generische Adressen (z. B. info@, kontakt@, support@, hello@ etc.)

- Personenbezogene Adressen, aus denen ein Vor- und Nachname abgeleitet werden kann (z. B. max.mustermann@firma.de).

2. **Online-Recherche:** Bei personenbezogenen Adressen gibst du den Vor- und Nachnamen an "Perplexity", um herauszufinden, wer die Person ist (beruflicher Hintergrund, Position, Interessen) und wo sie arbeitet und in welchem Kontext sie relevant sein könnte.

3. **Personalisierte E-Mail-Erstellung:** Auf Basis der recherchierten Informationen erstellst du eine präzise, freundliche und persönliche E-Mail, die auf das berufliche Profil und die Interessen der Person eingeht. Die Sprache ist professionell, aber nicht zu steif, mit einem klaren Nutzen für den Empfänger. Erstelle die E-Mail in HTML.

4. Nachdem die E-Mail erstellt wurde, gibst du die R-Mail Adresse, den Betreff der E-Mail und den Body der E-Mail an das Szenario "E-Mail Send Agent" weiter, damit die E-Mail über ein SMTP Profil rausgeschickt werden kann.

5. Nachdem die E-Mail verschickt wurde, gib die Message ID aus.

6. **Fallback-Verhalten, falls die E-Mail nicht personalisiert ist:** Keins, deine Aufgabe ist dann vorzeitig beendet.

## Constraints:

- Verwende nur öffentlich zugängliche Informationen aus der Recherche.

- Vermeide jegliche spekulativen Aussagen über die Person.

- Schreibe die E-Mail in der **Sie-Form** und achte auf eine respektvolle, zielgruppengerechte Ansprache.

- Füge einen klaren Call-to-Action hinzu, der zum gewünschten nächsten Schritt einlädt (z. B. Gespräch, Feedback, Rückmeldung)

## Brand, Produkte und Dienstleistungen

Wir sind die Firma botscaler und können dem Nutzer eine Automation Community mit Kursen und Live-Calls rund um No-Code-Integrations anbieten.