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KI & Tools

Aimash — Google-Ads-Arbeit in Telegram

Ein Ads-Assistent für Account-Manager: Kontodaten, Berichte und geprüfte Änderungen im Chat. Ich habe Ablauf, Freigaberegeln und Prüfprotokoll entwickelt.

Umsetzung ansehen

Zeitraum

2026

Rolle

Entwickler

4

Ablaufschritte

1

vertrauenswürdige Freigabe je Änderung

RU · EN

Chat-Sprachen

Technisches Ergebnis

Lesen → prüfen → entscheiden → verifizieren

Ehrliches Fazit

Ein prüfbarer Vorschlags-, Entscheidungs- und Protokollablauf: Die genaue Aktion und die menschliche Entscheidung bleiben für den Account-Manager sichtbar.

Einblick in die Umsetzung

Was gebaut wurde. Was Sie prüfen können.

Engineering-Projekt
Umgesetzter Umfang
Telegram-zu-Google-Ads-Ablauf: Kontodaten, Berichte, prüfbare Vorschläge und kontrollierte Ausführung.
Was geprüft wurde
Echte anonymisierte Gespräche vom 14., 16. und 30. September 2026, aufgenommen am 14. Oktober. Das Budgetbeispiel schlägt 4 → 15 AUD vor und endet mit einer Ablehnung.
Grenzen der Nachweise
Historische Aufnahmen, kein aktueller Live-Test. Sie belegen weder einen ausgeführten Ads-Schreibzugriff noch XLSX-Inhalte oder bessere Kundenergebnisse. Die interaktive Webdemo nutzt Beispieldaten.

Interaktive Produktdemo

Von der Nachricht zur geprüften Änderung

Probieren Sie drei typische Google-Ads-Abläufe aus: Kontodaten lesen, einen Budgetvorschlag prüfen oder die Änderung rechtzeitig abbrechen.

Interaktive Darstellung mit fiktiven Konten und Beispieldaten. Diese Seite ist nicht mit Telegram oder Google Ads verbunden und zeigt keine gemessenen Kundenergebnisse.

A

Aimash · Hermes

Demo · Beispieldaten

Sie

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Lassen Sie zuerst einen Vorschlag erstellen. Danach können Sie zustimmen oder abbrechen.

Berichte zum Weiterarbeiten

Kontoanalysen, Zeitraumvergleiche und Tabellenexporte für die weitere Auswertung.

Anzeigentexte zur Freigabe

Titel und Beschreibungen für Suchanzeigen erstellen, Zeichenlimits prüfen und den Vorschlag vor der Veröffentlichung freigeben.

Nachkontrolle von Änderungen

Für unterstützte Änderungen vergleicht eine reine Leseprüfung spätere Kennzahlen. Sie verändert das Konto nicht eigenständig.

Technischer Aufbau: Wo die Kontrolle liegt

Telegram → Hermes Gateway → typisierte MCP-Werkzeuge → PostgreSQL-Vorschlag und vertrauenswürdige Freigabe → Google-Ads-Ausführung → Protokoll und Rückprüfung. Identität, Aktualität und einmalige Ausführung werden in Python außerhalb des Modells geprüft.

Dieser Fall beschreibt die Implementierung im Aimash-Repository, geprüft im September 2026. Die Website-Demo veranschaulicht den Ablauf; sie ist kein Live-Produktionstest und kein Nachweis für Umsatzwachstum.

Haben Sie einen ähnlichen Arbeitsablauf?

Beginnen wir mit einer wiederkehrenden Aufgabe: Berichte, Freigaben oder die Anbindung eines internen Systems. Wir legen Eingaben, Freigaberegeln und ein prüfbares Ergebnis fest, bevor wir den Umfang erweitern.

Automatisierungspilot besprechen

Problem

Routinearbeit verteilt sich auf Werbekonto, Tabellen und Nachrichten. Im Chat braucht es eine klare Grenze zwischen Vorschlag und Ausgabenerlaubnis.

Die Herausforderung

Ziel, aktuellen Wert und vorgeschlagene Änderung vor der Ausführung prüfbar machen und das Ergebnis festhalten.

Die Lösung

Ich habe typisierte Tools und ein Python-Backend um Hermes gebaut: gespeicherte Vorschläge, vertrauenswürdige Telegram-Freigabe, Einmalausführung und Rücklesen aus Google Ads.

Technische Highlights

Typisierte MCP-Werkzeuge trennen Kontolesezugriffe, Vorschläge und freigegebene Ausführung.

Unveränderliche Vorschläge speichern Zielkonto und genaue Vorher-nachher-Werte.

Die Freigabe ist außerhalb des Modells an vertrauenswürdigen Telegram-Nutzer-, Chat- und Nachrichtenkontext gebunden.

Aktualitäts- und Einmaligkeitsprüfungen verhindern veraltete oder wiederholte Ausführung.

Der Ausführungsstatus ergibt sich aus Audit-Protokoll und Rückprüfung in Google Ads.

Berichte und unterstützte Nachprüfungen können ohne Änderungen am Konto laufen.

Systemarchitektur

Python 3.12 · Hermes Agent + trusted Telegram transport

openai-codex (role-based model routing)

Google Ads API v25 (GAQL + guarded mutations)

Typed MCP tools for READ, proposals and approved execution

SQLAlchemy + Alembic + PostgreSQL

Pydantic tool schemas (function calling)

Hermes cron + read-only outcome scheduler

openpyxl + Google Sheets API

Fernet-encrypted secrets · audit log

Docker + GitHub Actions CI (ruff · mypy · pytest)

Kerntechnologien

Python 3.12Hermes AgentMCPGoogle Ads API v25PostgreSQL
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Soll ein komplexer Prozess als sicheres KI-System laufen?

Ich überführe komplexe Abläufe in einen klar begrenzten Pilot mit typisierten Tools, Freigaben und überprüfbaren Ergebnissen. Sie arbeiten direkt mit dem Entwickler, der das System baut und ausliefert.