Automated Research Report Generation

Recherche-Pipeline: OpenAI + Wikipedia + Google-Suche, fertiger Report via Gmail/Telegram.

Für wen: Automatisierte Kurz-Recherchen zu beliebigen Themen.

Im Detail

Diese Pipeline automatisiert eine kleine Recherche: Sie kombiniert eine OpenAI-Abfrage mit Wikipedia- und Google-Suchergebnissen zu einem beliebigen Thema und liefert am Ende einen fertig formulierten Report direkt per Gmail oder Telegram aus. Der Mehrwert gegenüber einer einfachen ChatGPT-Anfrage liegt darin, dass echte, aktuelle Quellen eingebunden werden statt nur auf das Trainingswissen des Modells zu vertrauen, und dass das Ergebnis automatisch zugestellt wird. Praktisch für wiederkehrende Themen-Updates oder schnelle Hintergrundrecherchen vor einem Meeting. Für tiefgehende, quellenkritische Recherche ersetzt sie keine manuelle Prüfung — wichtige Quellen sollten stichprobenartig gegengecheckt werden.

Beispiel aus der Praxis

Statt “KI-Markt” als Thema einzugeben, formuliert man “Neue Funktionen von WhatsApp Business API im letzten Quartal”. Der Workflow durchsucht Wikipedia und Google, verdichtet die Treffer mit OpenAI zu einem strukturierten Report und schickt ihn per Telegram zu.

Praxis-Tipp

Geben Sie ein möglichst enges Thema statt eines breiten Oberbegriffs ein, etwa “Marktanteile E-Bikes Deutschland 2025” statt nur “E-Bikes”, damit Wikipedia und Google-Suche relevante Treffer liefern.

Stolperfallen

Bei zu breit gewählten Themen liefert der Workflow oberflächliche oder generische Reports, weil die Suche nicht fokussiert genug ist. Er ersetzt keine quellenkritische Recherche – Aussagen aus dem Report sollten bei wichtigen Entscheidungen gegengeprüft werden, da Wikipedia und Google-Treffer ungefiltert einfließen.

Siehe auch

• AI Summarizer (LLM-ready)
• Daily AI News Translation & Summary (GPT-4 → Telegram)
• HN Who is Hiring Scrape

Lizenz & Quelle

• Lizenz: MIT
• Quelle: Zie619/n8n-workflows