Seminar Integrationen & Automatisierung: API, Bots, Workflows

Inhaltsverzeichnis

• Seminarprofil
• Abstract
• Lernziele
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Inhalte und Agenda (16 UE)
• Praxis: Schritt-für-Schritt-API- und Bot-Labs
• Ergebnisse und Unterlagen

Seminarprofil

Seminar für technische Teams und fortgeschrittene Kommunikations-Workflows. Fokus auf API-Nutzung, Automatisierung, Bot-Design (regelkonform), Content-Pipelines, Moderationsunterstützung und Integrationsmuster.

Abstract

Das Seminar zeigt, wie Mastodon über Schnittstellen in bestehende Prozesse integriert wird. Ergebnis sind ein Integrationskonzept, ein API-Workflow-Prototyp und ein Betriebskonzept für Automationen.

Lernziele

• API-Authentifizierung und Grundoperationen verstehen
• Automatisierungen sicher designen (Rate Limits, Fehler, Idempotenz)
• Bot-Use-Cases sauber abgrenzen (Service, Info, Moderation)
• Content-Pipelines und interne Systeme anbinden (konzeptionell)
• Governance für Automationen definieren (Freigaben, Monitoring)

Zielgruppe und Voraussetzungen

• Zielgruppe: Entwickler:innen, DevOps, Data/Automation, Tech-affine Kommunikation
• Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Programmierung oder Skripting
• Seminar Mastodon Grundlagen: Nutzung im Fediverse empfohlen

Inhalte und Agenda (16 UE)

Tag 1 (8 UE)

• API-Überblick, Authentifizierung, Sicherheitsprinzipien
• Datenmodelle: Accounts, Status, Medien, Timelines
• Streaming/Events (konzeptionell) und Polling-Strategien
• Fehlerbehandlung, Rate Limits, Monitoring für Automationen

Tag 2 (8 UE)

• Bot-Patterns: Info-Bot, Service-Bot, Moderations-Helfer (prozedural)
• Content-Pipeline: Draft → Review → Publish → Respond
• Integrationskonzept und Betriebsmodell
• Übergabe: Dokumentation, Secrets, Logging, Runbooks

Praxis: Schritt-für-Schritt-API- und Bot-Labs

Labor A: API-Token und Minimal-Client

• Berechtigungsbedarf definieren (least privilege)
• Token erzeugen und sicher ablegen
• Minimal-Client erstellen (Request, Response, Retries)
• Smoke-Test: Status lesen und posten (in Testumgebung)
• Logging für Requests aktivieren (ohne Geheimnisse zu loggen)

Labor B: Publishing-Workflow

• Draft-Format definieren (Text, Medien, CW, Hashtags)
• Validierung implementieren (Länge, Pflichtfelder, Alt-Text-Regeln)
• Publish-Schritt implementieren
• Post-Publish: Monitoring der Replies/Mentions
• Fehlerpfade: Retry, Dead-letter-Logik, Alarmierung

Labor C: Bot-Governance

• Bot-Charter schreiben (Zweck, Grenzen, Transparenztext)
• Moderations- und Missbrauchsrisiken bewerten
• Rate-Limit- und Throttle-Regeln definieren
• Abschaltkriterien definieren (Kill-Switch)
• Runbook für Störungen erstellen