Praxis & Anwendung

Lektorat per Chat — wie ein Blogartikel direkt auf dem Server entsteht

Ein Artikel wird geschrieben, korrigiert und publiziert — ohne Editor, ohne SSH, nur über den Chat

Worum es geht

Dieser Beitrag dokumentiert eine reale Arbeitssitzung — den Workflow, der beim Lektorieren des ersten Artikels auf dieser Seite entstanden ist. Kein konstruiertes Beispiel, kein Demo-Szenario. Sondern das, was tatsächlich passiert ist, als ich Claude gebeten habe, einen fertigen Blogartikel auf dem Server zu prüfen und zu korrigieren.

Die technische Grundlage dafür ist der MCP-Server, dessen Aufbau im ersten Beitrag beschrieben ist. Claude hat über diesen Connector direkten Zugriff auf die Dateien des CMS — lesen, schreiben, Shell-Befehle ausführen. Alles aus dem Browser heraus.

Was wir gemacht haben

Der Ausgangspunkt war einfach: Lies den Artikel, schau drüber. Was daraus wurde, war mehr als Korrekturlesen.

Schritt 1: Tippfehler und Orthographie

Claude hat die Kirby-Textdatei direkt vom Server gelesen — eine Datei mit eingebettetem JSON-Layout, kein einfaches Textdokument. Gefunden wurden unter anderem:

• «Secunden» statt «Sekunden»
• «daüber» statt «darüber»
• «SIcherheit» statt «Sicherheit»
• «Regel» statt «Regeln»
• fehlende Kommas vor Relativsätzen

Die Korrekturen wurden per Shell-Befehle direkt auf dem Server ausgeführt — sed für einfache Ersetzungen, Python für Änderungen innerhalb des JSON-Layouts. Vor jeder Änderung ein Backup. Nach jeder Änderung eine Verifikation.

Schritt 2: Inhaltliche Verbesserungen

Beim Durchlesen fiel auf, dass ein Screenshot eine Cloudflare-Konfiguration zeigte — mit sichtbarer Server-IP. Nicht ideal für einen Artikel über Sicherheit. Das Bild wurde aus dem Layout-JSON entfernt.

Dann die Certificate Transparency Logs: Der Artikel erklärte, dass Scanner den neuen Endpoint innerhalb von 40 Sekunden gefunden hatten. Aber nicht, warum das überhaupt möglich ist. Für jemanden, der nicht weiss was CT Logs sind, klingt «40 Sekunden» nach Übertreibung.

Also haben wir den Absatz erweitert — mit einer Erklärung, die das Prinzip verständlich macht, ohne in ein Tutorial abzugleiten. Und mit einem sprachlichen Bild: Bot-Netzwerke, die diese Logs überwachen «wie eine Horde, die auf frische Beute wartet».

Schritt 3: Stimme und Stil

Das war der Moment, an dem aus Lektorat eine redaktionelle Grundsatzentscheidung wurde.

Die Zielgruppe von qzen.ch sind keine Entwickler. Es sind Schweizer KMU-Entscheider — technische Laien, die verstehen wollen, was KI für ihr Geschäft bedeutet. Die brauchen keine Fachbegriffe, sie brauchen Bilder. Nicht vereinfacht, sondern übersetzt.

«Scanner überwachen diese Logs in Echtzeit» ist korrekt. Aber es erzeugt kein Bild. «Bot-Horden, die auf frische Beute warten» — das versteht jeder. Und es ist genauso wahr.

Diese Erkenntnis gilt nicht nur für diesen einen Absatz. Sie gilt für jeden künftigen Beitrag auf dieser Seite. Also wurde sie als redaktionelle Leitlinie festgehalten.

Schritt 4: Auch der Seitentitel wurde geboren

Nebenbei: Der Blog hiess ursprünglich «KI Wissen». Zu generisch, zu lexikalisch. Im selben Chat wurde er zu «KI Praxis» — direkt, klar, passend zum Anspruch der Seite.

Was dabei sichtbar wird

Der gesamte Workflow — vom ersten Tippfehler bis zur redaktionellen Grundsatzentscheidung — fand in einem einzigen Chat-Fenster statt. Kein Wechsel zu einem Editor, kein SSH-Terminal, kein manuelles Hochladen. Claude hat die Datei gelesen, Korrekturen vorgeschlagen, nach Bestätigung ausgeführt, und das Ergebnis verifiziert.

Das ist nicht Zukunftsmusik. Das ist der Workflow, den ich jetzt für diese Seite verwende.

Die technische Voraussetzung dafür — ein MCP-Server mit OAuth-Authentifizierung, aufgesetzt in einer Stunde — ist im ersten Beitrag dieser Serie beschrieben.

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Dokumentiert am 16. März 2026. Dieser Beitrag wurde im selben Workflow erstellt, den er beschreibt.

Den kompletten, ungekürzten Chatverlauf dieser Arbeitssitzung gibt es als eigenen Beitrag: Der komplette Chat.