Die Probeaufgabe verlangt einen Workflow, der nach jedem relevanten
Closer Call automatisch einen personalisierten Gmail-Entwurf erstellt,
auf Basis des vorgegebenen Toolsets Fireflies, Close und Gmail.
Mein Ansatz: Trigger und Lead-Matching laufen deterministisch über Metadaten,
ein einziger LLM-Aufruf wertet das Transkript aus.
Der Draft füllt eine feste Vorlage, kein Freitext, keine stillen Fehler,
volle Kontrolle beim Closer.
01 — Ausgangslage
02 — Workflow-Architektur
is_closer_call.
Kein LLM-Aufruf für jedes beliebige Meeting: spart Kosten und Latenz.
is_closer_call = true
→ Workflow läuft weiter; kein Tag / false → Abbruch ohne Aktion
is_closer_call
(true/false), Pain Points, besprochene Lösung, Next Steps, wichtige Zahlen (Budget, Laufzeit).
Formatiert als JSON
false
→ Workflow endet, kein Draft. true
→ strukturiertes JSON fließt direkt in die Vorlage (Schritt 06)
[Follow-up] Firma – Datum – Closer Call
is_closer_call = false
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03 — Entscheidungslogik
Alle Pfade inklusive Entscheidungsknoten und Fehler-Abzweigungen
flowchart TD
%% Start: Transkript ist fertig
START([Fireflies: Transcription complete]) --> B{Ist der Termin als
Sales-/Abschlussgespräch markiert?}
%% 1. Relevanten Closer Call erkennen (ohne LLM)
B -->|Ja: Markierung in CRM/Kalender| C[API-Aufruf Fireflies:
Metadaten + Transkript abrufen]
B -->|Nein| Z1[Ende: kein Trigger]
%% 2. Daten aus Fireflies extrahieren
C --> F[Fireflies-Daten nutzen:
Teilnehmer-E-Mails · Titel · Datum · Transkript]
%% 3. Meeting zu Lead in Close matchen
F --> F1[API-Aufruf Close:
Kontakt- & Domain-Matching]
F1 --> G{Match-Ergebnis?}
G -->|1 eindeutiger Kontakt| H[CRM-Daten laden
Name · Firma · Stage]
G -->|0 oder 2+ Kontakte/Firmen| Z3[Task in Close:
Match klären
Draft mit generischer Anrede]
%% 4 + 5. CRM-Infos + Gesprächsinhalte (ein LLM-Call)
H --> I[LLM aufrufen:
Transkript + CRM-Kontext →
is_closer_call + Pain Points + Next Steps]
Z3 --> I
%% Sicherheitscheck: wirklich Closer?
I --> J{is_closer_call = true?}
J -->|false| Z4[Ende: kein Draft erstellt]
J -->|true| L[Template befüllen:
Name + Firma + Datum +
LLM-Textbausteine]
%% 6. Gmail-Draft erstellen
L --> M{Gmail API:
Draft erstellen}
M -->|API-Fehler| Z5[Task in Close:
API-Fehler
max. 3 Retry-Versuche]
M -->|Erfolg| N[Task in Close:
Draft-Link für Follow-up von Firma-Datum]
%% 7. Nutzer informieren
N --> END([Nutzer sieht Task in Close,
prüft Draft und versendet])
classDef error fill:#FEF2F2,stroke:#EF4444,color:#991B1B
classDef success fill:#F0FDF4,stroke:#22C55E,color:#166534
classDef process fill:#EFF6FF,stroke:#3B82F6,color:#1E3A8A
classDef decision fill:#FFFBEB,stroke:#F59E0B,color:#92400E
class Z1,Z3,Z4,Z5 error
class START,END success
class C,F,F1,H,I,L,N process
class B,G,J,M decision
04 — Output-Vorschau
Simulierte Gmail-Oberfläche mit dem automatisch generierten Entwurf. Die Vorlage ist fest vorgegeben, der Text wird nicht frei generiert, sondern per String-Ersetzung befüllt. Gelb markierte Felder kommen dynamisch aus CRM oder Transkript-Auswertung, alles andere ist statischer Vorlagentext.
Hallo Max,
vielen Dank für unser heutiges Gespräch. Es war sehr aufschlussreich, mehr über Acme Corp und Ihre aktuellen Herausforderungen zu erfahren.
Ihre zentralen Herausforderungen:
Vereinbarte nächste Schritte:
Wie besprochen, erhalten Sie das finale Angebot für das Starter-Paket (3 Monate · €1.200/Monat) in den nächsten Tagen.
Ich freue mich auf Ihre Rückmeldung und stehe für Rückfragen jederzeit zur Verfügung.
Mit freundlichen Grüßen,
Markus Klein
Sales Manager · Company GmbH · +49 151 1234
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05 — Analyse
Fireflies sendet einen „Transcription complete"-Webhook. Die Erkennung, ob es ein Closer Call ist, stützt sich primär auf Metadaten nicht auf ein Sprachmodell.
is_closer_callDas Matching läuft über E-Mail-Domains der Teilnehmer gegen Close-Kontakte und -Unternehmen.
Wir nutzen ein Sprachmodell genau einmal: um das Transkript auszuwerten und die wichtigsten Gesprächspunkte strukturiert herauszuziehen. Das ist der einzige LLM-Aufruf im gesamten Workflow.
is_closer_call (true/false), Pain Points,
besprochene Lösung, Next Steps, wichtige ZahlenFehlerhinweise und technische Warnungen gehören nicht in den Kunden-Draft. Das Risiko: interne Markierungen werden versehentlich mitgesendet.
Sales-Termine werden bewusst nicht immer als „Closer Call" betitelt — das wäre in Kundenmeetings unpassend. Die Call-Erkennung kann sich deshalb nicht allein auf den Kalendertitel stützen.
Der größte Risikofaktor ist nicht die Technik, sondern die Gefahr, dass ein unfertig geprüfter Draft versehentlich versendet wird oder interne Hinweise an den Kunden gelangen.
06 — Ausblick
Der nächste Schritt
Die Architektur steht, die Designentscheidungen sind begründet, jetzt fehlt nur noch das Gespräch. Ich freue mich darauf, den Rest des Teams kennenzulernen und offene Fragen direkt zu klären.