Überblick {#uberblick}
Diese Case Study zeigt keinen theoretischen AI-Use-Case und kein Spielzeug-Demo-Setup.
Sondern einen echten internen Arbeitsablauf:
Wir haben OpenClaw direkt mit dem privaten GitHub-Repo der AutomateThis!-Website verbunden und damit eine inhaltliche und strukturelle Überarbeitung im echten Produktionskontext durchgeführt.
Das Ziel war nicht einfach „Texte mit AI schreiben zu lassen“, sondern:
- die Website kritisch zu lesen,
- Widersprüche in Positionierung und Zielgruppenansprache zu erkennen,
- Entscheidungen im laufenden Dialog zu treffen,
- und Änderungen direkt im Repo umzusetzen, zu committen und zu deployen.
Ausgangslage
Die Ausgangssituation war typisch für wachsende Agentur-Websites:
- starke Homepage, aber schwächere Unterseiten
- alte Offer-/Funnel-Logik aus früheren Phasen
- Blog-Content mit historischer Mautic-/Marketing-Automation-Prägung
- Footer, Contact- und Conversion-Layer mit SaaS-/Produkt-Signalen
- unklare Beziehung zwischen AutomateThis! und hartmut.io
Kurz gesagt:
Die Website hatte gute Bausteine, aber das Gesamtbild war inkonsistent.
Was wir konkret gemacht haben {#was-das-projekt-macht}
Wir haben OpenClaw nicht nur zum Schreiben eingesetzt, sondern als operativen Execution Layer.
Der Ablauf sah so aus:
1. Live-Analyse der Website
Zuerst wurde die öffentliche Website gelesen und entlang von Positionierung, ICP, Angebotsstruktur und Conversion-Logik analysiert.
2. Ableitung der eigentlichen Zielgruppe
Im nächsten Schritt wurde die implizite Zielgruppe aus der Website herausgearbeitet und geschärft.
Das Ergebnis war eine klarere Positionierung:
- AutomateThis! als Systems-Engineering- und Integrationspartner
- hartmut.io als spezialisierter Branch für gemanagte Stack-Operations
3. Zugriff auf das private GitHub-Repo
Über einen GitHub-Token wurde das private Repo direkt in den Workspace geklont.
Danach konnten Änderungen nicht nur vorgeschlagen, sondern tatsächlich umgesetzt werden.
4. Direkte Änderungen im Code
Die Überarbeitung fand im echten Astro-Projekt statt.
Unter anderem wurden:
- Positionierungsseiten neu geschrieben
- deutsche und englische Angebotsseiten angeglichen
- Footer und Contact Pages bereinigt
- pseudo-knappe CTA-/Scarcity-Signale entfernt
- alte Trial-/SaaS-/Produkt-Sprache zurückgebaut
- mehrere Legacy-Blogposts strategisch umgeschrieben
- HTML-Entity-Probleme im Blog-Rendering zentral im Layout gelöst
5. Git-Workflow im laufenden Dialog
Änderungen wurden direkt committet und nach Freigabe auf main gepusht.
Die Website deployte anschließend automatisch über GitHub → Coolify.
Warum das interessant ist
Der spannende Teil war nicht nur „AI schreibt Text“.
Sondern die Kombination aus:
- Analyse
- strategischer Einordnung
- direkter Dateibearbeitung
- Commit-/Push-Workflow
- laufendem menschlichem Feedback
Das ist ein anderer Modus als klassisches Chatbot- oder Copywriting-Spielzeug.
Zentrale Benefits {#zentrale-benefits}
1. Kein Übergabeverlust zwischen Denken und Umsetzen
Normalerweise sieht der Ablauf oft so aus: Strategie → Briefing → Copy → Dev → Review → Rework.
Hier wurde ein großer Teil dieser Reibung direkt verkürzt.
2. Entscheidungen passieren im Kontext des echten Systems
Nicht in einem losgelösten Dokument, sondern direkt im Repo und in der echten Seitenstruktur.
3. Sichtbare Iteration statt abstrakter Vorschläge
Es blieb nicht bei „man könnte mal …“, sondern Änderungen wurden tatsächlich geschrieben, committet und deployed.
4. Kritische Sparring-Partner-Funktion
OpenClaw wurde nicht als Ja-Sager benutzt, sondern als analytischer Gegenpart:
- Wer ist die echte Zielgruppe?
- Welche Seiten schaden der Positionierung?
- Was ist Legacy, was ist strategisch relevant?
- Welche Inhalte bleiben, welche müssen neu gerahmt werden?
5. Gute Balance zwischen Automatisierung und Entscheidungshoheit
Die Maschine macht Tempo. Der Mensch behält Richtung und Urteilsvermögen.
Was das für Kunden konkret bedeutet
Für Kunden ist der relevante Punkt nicht, dass im Hintergrund „AI“ läuft.
Der relevante Punkt ist:
- schnellere Iteration auf Website und Content
- weniger Übergabeverlust zwischen Strategie, Copy und Umsetzung
- klarere Entscheidungen direkt im echten System
- weniger Leerlauf durch abstrakte Konzepte ohne Implementation
- ein operativer Workflow, der von Analyse bis Commit durchgeht
Gerade für Teams mit gewachsenen Websites, Legacy-Content und widersprüchlicher Positionierung ist das ein großer Hebel.
Technologie-Stack {#technologie-stack}
Der operative Stack in diesem Workflow bestand aus:
- OpenClaw als agentischer Execution Layer
- GitHub als Source of Truth für den Code
- Astro als Website-Framework
- Coolify als Deploy-Ziel
- Leantime für Projektorganisation
- direkter Chat-basierter Freigabe- und Entscheidungsprozess
Was diese Arbeitsweise besonders gut kann
Diese Art von Setup eignet sich besonders für:
- Website-Iteration im Live-Projekt
- Content-Refactoring in größeren Bestandsseiten
- Positionierungsarbeit mit direkter Umsetzung
- Repo-nahe Aufgaben, bei denen Analyse + Edit + Commit zusammengehören
- fortlaufende Verbesserungen statt monolithischer Relaunches
Was sie nicht ersetzt
Sie ersetzt nicht:
- klares menschliches Urteil
- inhaltliche Verantwortung
- echte Business-Entscheidungen
- Priorisierung durch die verantwortliche Person
Aber sie reduziert massiv die Distanz zwischen Idee und Umsetzung.
Summary {#summary}
Diese Case Study zeigt, wie OpenClaw in Kombination mit GitHub nicht nur als Schreibassistent, sondern als konkrete operative Ausführungsschicht genutzt werden kann.
Nicht zum Produzieren von AI-Lärm. Sondern um echte Website- und Content-Systeme schneller, direkter und konsistenter zu verbessern.
Wenn Sie wissen wollen, wie ein ähnlicher Workflow für Ihre Website, Ihren Content oder Ihre internen Ops aussehen könnte: