KI-Persönlicher-Assistent in 8 Schritten bauen (z.B. von Alex Hormozi)
Haupterkenntnis: Mit Claude (Cursor), Playwright und Obsidian lässt sich ein tokeneffizienter AI-Agent aufbauen, der das Wissen einer Persona aus Büchern und YouTube-Kanälen strukturiert abrufbar macht.
Creator: capykev
Branche: AI / Tech
Bereich: Automation
Tags: ai-agent, claude, obsidian, playwright, knowledge-base, personal-assistant, llm, cursor
Kurzbeschreibung
Ein TikTok-Tutorial, das in 8 Schritten zeigt, wie man einen AI-Personal-Assistenten auf Basis einer realen Person (z.B. Alex Hormozi) mit Claude, Playwright und Obsidian aufbaut.
Langbeschreibung
Der Creator erklärt, wie man in Claude (via Cursor) einen projektgebundenen AI-Agenten anlegt, der Langzeit-Memory per Start-Stop-Hooks pflegt. Per Playwright scrapt der Agent YouTube-Transkripte und lädt Bücher hoch, um eine Wissensbasis zur Zielperson aufzubauen. Diese Wissensdateien werden Obsidian-kompatibel strukturiert. Der entscheidende achte Schritt ist ein dedizierter Lookup-Agent, der vor jeder Anfrage zuerst die relevanten Quellen identifiziert, anstatt das gesamte Wissen zu durchsuchen – das spart massiv Tokens. Als Alternative bietet der Creator einen fertigen Prototyp-Agenten auf GitHub an.
Stichpunkte
- Schritt 1–2: Claude/Cursor öffnen, Projektordner für den Assistenten anlegen
- Schritt 3: Langzeit-Memory konfigurieren (Memories + Start-Stop-Hooks im Projektordner)
- Schritt 4: Abhängigkeiten herunterladen (z.B. via Claude-Anweisung)
- Schritt 5: Playwright installieren lassen, optionales eigenes Chrome-Profil für Sicherheit
- Schritt 6: Wissen einlesen – Bücher hochladen und/oder YouTube-Transkripte automatisch abrufen (ggf. via NotebookLM)
- Schritt 7: Alle Wissensdateien Obsidian-ready strukturieren, damit der Agent präzise weiß, wo alles liegt
- Schritt 8 (Key!): Lookup-Agent bauen, der vor jeder Anfrage die relevanten Quellen findet → drastische Token-Einsparung
- Fertiger Prototyp auf GitHub verfügbar (inkl. Start-Stop-Hooks)
Zitate
„Der weiß direkt, wo das richtige Wissen liegt – und dann gibt dir die eine Antwort und verbraucht gar keine Tokens.”
Action Items
- Claude/Cursor öffnen und neuen Projektordner „Personal Assistant [Name]” anlegen.
- Im Projektordner Langzeit-Memory + Start-Stop-Hooks konfigurieren (Prompt ins Projekt schreiben).
- Playwright per Claude-Befehl installieren und eigenes Chrome-Profil einrichten.
- Wissensbasis befüllen: Bücher als PDF hochladen + YouTube-Transkripte automatisch abrufen lassen.
- Wissensdateien Obsidian-ready strukturieren (klare Ordner- und Dateinamen).
- Separaten Lookup-Agenten bauen, der Anfragen zuerst den richtigen Quellen zuordnet.
- Alternativ: fertigen Prototyp-Agenten von capykevs GitHub herunterladen und mit eigenem Wissen befüllen.
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 transkewinen lässt. Aber YouTube hat auch die Transprips, also kann dein Agent das einfach runterladen. Schritt 7, das ist jetzt enorm wichtig. Jetzt sagst du sein Agent, okay, das ganze Wissen, was du jetzt gesammelt hast, die Bücher, die Videos, was auch immer. Dann hat er so Wissensfails angelegt und jetzt sagst du ihm, das ganze muss er obsidian-ready machen. Obsider ins quasi DEI 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 unendlich 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 such 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 dir die eine Antwort und verbringt gar keine Tocons. Wenn du auf diese ganzen Steps kein Bock hast, kommentiere einfach Agent, ich lasse einen Prototyp Agent hoch auf GitHub, den kannst du dir da runterladen, mit Wissen führt dann uns so weiter, da sind die ganzen Start-Stop-Hooks und so weiter eingerichtet, mega easy. Und mach das Plus weg.