Eigentlich wollte ich nur vermeiden, nach jedem Urlaub wieder 200 Bilder manuell durchzugehen, drei Stunden an Blogtexten herumzuschreiben und anschließend in WordPress dieselben Buttons anzuklicken wie ein überarbeiteter Praktikant im Content-Team eines Kreuzfahrtkonzerns.

Die vernünftige Lösung wäre natürlich gewesen, einfach weniger zu dokumentieren. Stattdessen entstand der vollkommen entspannte Plan, lokal eine Python-Automation aufzubauen, die Bilder analysiert, EXIF-Daten ausliest, daraus Geschichten erzeugt, HTML formatiert und direkt fertige WordPress-Entwürfe baut. Also im Grunde ein kleines Nebenprojekt für einen ruhigen Abend und definitiv keine Eskalation mit API-Keys, Virtual Environments, Git-Repositories und Testabdeckung.

Die Idee dahinter ist erstaunlich simpel: Bilder landen in einem Ordner, Python überwacht diesen Ordner, OpenAI erzeugt daraus strukturierte Inhalte und WordPress bekommt automatisch vorbereitete Beitragsentwürfe inklusive Medienupload. Natürlich inklusive Logging, Fehlerbehandlung und Qualitätschecks, weil nichts jemals so einfach bleibt, wie man es sich am Anfang in einem kurzen Moment geistiger Selbstüberschätzung vorgestellt hat.

Die technische Aufteilung ist klar: Alles Lokale mit Windows, WordPress, API-Keys und GitHub wird direkt ausgeführt. Konzeption, Code, Tests, Konfiguration und Fehleranalyse werden vollständig vorbereitet und begleitet.

Projektaufbau

1. Python 3.12 oder neuer installieren.
2. Lokales Projekt anlegen:
   C:\Projekte\kater-automation
3. Git-Repository initialisieren und in VS Code öffnen.
4. Projektstruktur anlegen…
5. …
6. …
7. Aktuell bin ich bei Schritt 180

Geplante Funktionen des MVP

• Ordnerüberwachung
• Bildauswertung
• EXIF-Auslesen
• Story-Erzeugung
• HTML-Formatierung
• WordPress-Medienupload
• WordPress-Beitragsentwurf
• Logging
• Fehlerbehandlung

Tests

• Konfiguration
• WordPress-Client
• Bild-Dateierkennung
• HTML-Formatierung
• Story-Payload
• Fehlerfälle

Codequalität

ruff check .
ruff format .
mypy src
pytest

Fehlermeldungen werden lokal ausgeführt und anschließend zur Analyse bereitgestellt.

Testphase

Der erste MVP-Test erfolgt mit einem kleinen Bildordner von etwa 3 bis 5 Bildern. Danach erfolgt die Prüfung des erzeugten WordPress-Drafts anhand von Titel, Slug, Kategorie, Beitragsbild, Bildergalerie, HTML-Struktur und Status draft oder pending.

Geplante Erweiterungen nach MVP

• Headerbild-Logik
• Katerprotokoll-Stil
• automatische Tagesstruktur
• interne Verlinkung
• Bildkomprimierung
• Duplicate-Erkennung
• Dry-Run-Modus
• GitHub Actions

Aufgabenverteilung

Lokale Aufgaben sind Installation auf Windows, Eingabe geheimer API-Keys, WordPress-Login und lokale Ausführung.

Übernommen werden vollständiger Python-Code, Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Tests, Konfigurationsdateien, Qualitätschecks, Review von Fehlermeldungen und iterative Anpassung bis zum lauffähigen MVP.