KI-Klon einer realen Person in 8 Schritten bauen (mit Claude Code + Playwright)
Haupterkenntnis: Mit Claude Code, Playwright und einem zweistufigen Agenten-System (Wissenssammler + Lookup-Agent) lässt sich ein token-effizienter KI-Assistent einer realen Person aufbauen, der deren Bücher und YouTube-Inhalte als Wissensbasis nutzt.
Creator: capykev
Branche: AI / Tech
Bereich: Automation
Tags: claude-code, ai-agent, playwright, obsidian, personal-assistant, wissensmanagement, token-optimierung, youtube-scraping
Kurzbeschreibung
TikTok-Tutorial in 8 Schritten: Wie man mit Claude Code einen KI-Assistenten einer realen Person (z. B. Alex Hormozi) baut, der deren Wissen aus Büchern und YouTube-Transkripten speichert und token-effizient abruft.
Langbeschreibung
Der Creator erklärt, wie man mit Claude Code, Playwright und Obsidian einen persönlichen KI-Agenten einer realen Person aufbaut. Der entscheidende Kniff: Ein separater Lookup-Agent weiß genau, wo welches Wissen liegt, und verhindert so, dass beim Abfragen unnötig viele Tokens verbraucht werden. Als Wissensquellen dienen Bücher (Upload) und YouTube-Transkripte (automatisch heruntergeladen). Das Wissen wird Obsidian-ready strukturiert, damit der Agent schnell und gezielt darauf zugreifen kann. Ein fertiger Prototyp soll auf GitHub veröffentlicht werden.
Stichpunkte
- Schritt 1: Instagram/Daten per Crawl-Tool laden
- Schritt 2: Projektordner in Claude Code anlegen und benennen
- Schritt 3: Langzeit-Memory + Start/Stop-Hooks in Claude Code konfigurieren
- Schritt 4: Obsidian herunterladen
- Schritt 5: Playwright installieren (inkl. eigenem Chrome-Profil)
- Schritt 6: Wissensbasis befüllen – Bücher hochladen und/oder YouTube-Transkripte scrapen
- Schritt 7: Wissen Obsidian-ready strukturieren, damit der Agent Quellen schnell findet
- Schritt 8 (KEY): Separaten Lookup-Agenten bauen, der Anfragen routet und Token-Verbrauch minimiert
- GitHub-Prototyp angekündigt mit vorkonfigurierten Hooks
Zitate
“Der geheime Schritt, den fast jeder vergisst” – Schritt 8: der Lookup-Agent, der weiß wo alles liegt und Token-Kosten drastisch reduziert.
Action Items
- Claude Code installieren und neues Projekt mit dediziertem Ordner anlegen.
- Langzeit-Memory und Start/Stop-Hooks im Projekt konfigurieren.
- Obsidian installieren und als Zielstruktur für die Wissensbasis einrichten.
- Playwright via Claude Code installieren, eigenes Chrome-Profil anlegen.
- Wissensbasis befüllen: Bücher hochladen + YouTube-Transkripte der Zielperson abrufen.
- Wissen in Obsidian-ready Ordnerstruktur überführen (klare Kategorien/Pfade).
- Separaten Lookup-Agenten bauen, der Anfragen analysiert und gezielt auf relevante Quellen zeigt.
- GitHub-Repo des Creators beobachten und Prototyp herunterladen, sobald verfügbar.
Full Transcript
So baust du dir in acht simplen Schritten ein AI-Personal-Essistent von Alex Hormose oder von Egal welcher Person. Schritt 1, Insta-Dea-Clawt, Schritt 2, Lick ein Ordner an und benennen den Personal-Essistent Alex Hormose, wie wir auch immer. Dann gehst du ein Cloth Code rein und jetzt fängst du an zu schreiben. Und zwar sagst du ihm in diesen Projekt, in diesen gewissen Ordner, soll er Memories anlegen. Das heißt, immer wenn etwas gesagt wird, soll er das Speichern in seinen Langzeit-Memory und Start-Stop-Hooks. Also immer wenn er etwas getan hat, wenn er etwas fertig ist, soll er seinen Langzeit-Memory-Updaten. Schritt 4, lasst dir ob Sie dir ein runter. Schritt 5 sagt Cloth, er soll Playwright installieren, das ist mega easy, der sagt den genau was du tun musst. Und du kannst ihm auch ein eigenes Chrome-Profil anlegen, damit es ein bisschen sicher ist. Schritt 6, jetzt kommt der spannende Part. Jetzt kannst du ihm Bücher hochladen oder ihm sagen, okay, geh auf den YouTube-Kanal von Alex Hormosi und ziehe dir das ganze Wissen davon. Man kann hier auch Notepuk-Lam irgendwie einbauen, dass man sich das transferieren lässt. Aber YouTube hat auch die Transprips, also kann dein agent das einfach runterladen. Schritt 7, das ist jetzt enorm wichtig. Jetzt sagst du dein agent, okay, das ganze Wissen, was du jetzt gesammelt hast, die Bücher, die Videos, was auch immer. Dann hat er so Wissensfals angelegt und jetzt sagst du ihm, das ganze muss er obsidian-ready machen. Obsiderin ist quasi die AI, weiß dann genau, wo die Sachen liegen und muss nicht so rum suchen. Und jetzt kommt Schritt 8, der geheime Schritt, den fast jeder vergisst. Jetzt sagst du ihm nämlich, okay, du baust jetzt ein agent, ja, du baust ein look-up agent. Dieser weiß genau, wo alles liegt. Und du sagst ihm einfach, wenn ich jetzt diesen Agenda das frage, will ich natürlich nicht, dass so unerlich viele Tocons verbrannt werden. Deswegen baust er ein agent, der genau weiß, wo alles liegt. Und wenn dann eine Frage kommt, guck dieser agent, okay, um welches Wissen geht es hier und sucht dann die richtigen Quellen raus. Und gibt es dann im Agent. Das heißt, wenn du was suchst, verbrauchst du nicht eine Million Tocons, der muss nicht das ganze Wissen durchgehen. Der weiß direkt, wo das richtige Wissen liegt, weil der sortiert hat, ob sie denn ready gemacht hat. Und dann gibt er dir eine Antwort und verbringt gar keine Tocons. Und wenn du auf diese ganzen Stabs keinen Bock hast, kommentieren einfach Agent. Ich lasse einen Prototyp Agent hoch auf GitHub, den kannst du ja dann runterladen, mit Wissen, Füttern und so weiter. Da sind die ganzen Start-Stop-Hooks und so weiter eingerichtet, mega easy. Und mach das Plus weg.