Workflow-Rezepte

Workflow-Rezepte sind praxiserprobte DAG-Topologien, die für häufige Produktivitätsanforderungen konzipiert wurden. Dank der Directed Acyclic Graph (DAG) Engine in DuRT 3.0 können Sie lineare Abläufe, parallele Mehrfachverzweigungen und Multi-Ziel-Auslieferungen nahtlos umsetzen.

---

Rezept 1: Schnelle Medientranskription → Dualer Untertitel-Export

Einsatzbereich: Sie haben eine lokale Interview-, Podcast- oder Meeting-Aufnahme und möchten präzise Untertitel mit Wort-Zeitstempeln sowohl im SRT- als auch im JSON-Format erzeugen.

DAG-Topologie

[ mediaInput (Datei- / Link-Import) ]
               │
               ▼
[ mediaASR (Transkription & Sprechertrennung) ]
               │
               ▼
[ exportArtifact (Export SRT + JSON) ]

Wichtigste Konfigurationen

• mediaInput: Lokale Mediendateien (MP4, MOV, MP3, WAV usw.) auswählen oder Streaming-URLs einfügen;
• mediaASR:
  • Wortgenaue Zeitstempel: ✅ Aktiviert (Millisekunden-Genauigkeit);
  • Sprechertrennung (Diarization): ✅ Aktiviert (unterscheidet Sprecher 1 / Sprecher 2);
• exportArtifact: Sowohl SRT (für Videoplayer-Wiedergabe) als auch JSON (für Schnittskripte und Metadaten) aktivieren.

---

Rezept 2: Parallele Meeting-Pipeline: Optimierte Untertitel + KI-Protokoll + Notion-Sync (DAG-Verzweigung)

Einsatzbereich: Sie haben ein einstündiges Strategie-Meeting aufgezeichnet und benötigen sowohl sauber geglättete, füllwortfreie Untertitel als auch ein KI-generiertes Protokoll mit Aktionspunkten, das direkt mit der Notion-Datenbank Ihres Teams synchronisiert wird.

DAG-Topologie

                   [ mediaInput (Meeting-Audio importieren) ]
                                     │
                                     ▼
                   [ mediaASR (ASR & Sprechertrennung) ]
                                     │
               ┌─────────────────────┴─────────────────────┐
               ▼                                           ▼
     [ subtitleRefinement ]                       [ contentCreation ]
 (Füllwortbereinigung & Satzzeichen)          (Zusammenfassung & Aufgaben)
               │                                           │
               ▼                                           ▼
     [ exportArtifact (Lokales SRT) ]            [ exportArtifact (Notion-Sync) ]

Wichtigste Vorteile & Einstellungen

• Keine Wartezeiten: Die von mediaASR ausgegebene zeitkodierte Untertitelspur (subtitleTrack) speist parallel sowohl den Formatierungs- als auch den Zusammenfassungsknoten. Das spart über 40 % der Gesamtlaufzeit;
• subtitleRefinement: Füllwortbereinigung („äh“, „ähm“) aktivieren und die maximale Untertitelzeilenlänge auf 32 Zeichen begrenzen;
• contentCreation: Wählen Sie die Vorlage [Meeting Minutes], um Kernentscheidungen, Risiken und Verantwortlichkeiten automatisch zu extrahieren;
• exportArtifact: Verknüpfen Sie Ihre Notion-Datenbank, um strukturierte Datenbankkarten automatisch anzuhängen.

---

Rezept 3: Automatisierte Video-Lokalisierung & KI-Sprachvertonung

Einsatzbereich: Sie verfügen über ein Schulungsvideo und möchten übersetzte, zweisprachige Untertitel zusammen mit einer synchronisierten, KI-vertonten Audiospur erstellen.

DAG-Topologie

[ mediaInput (Video importieren) ] ➔ [ mediaASR (Präzisions-ASR) ] ➔ [ fullTranslation (Mehrsprachig) ]
                                                                             │
                                           ┌─────────────────────────────────┴─────────────────────────────────┐
                                           ▼                                                                   ▼
                                [ textToSpeech (KI-Vertonung) ]                                   [ exportArtifact (Zweisprachiges SRT) ]
                                           │
                                           ▼
                                [ exportArtifact (Vertontes MP3) ]

Wichtigste Konfigurationen

• fullTranslation: Zielsprache festlegen (z. B. Englisch oder eine von über 50 unterstützten Sprachen) mit aktivierter Zeitstempel-Ausrichtung;
• textToSpeech: Realistische neuronale Stimme von OpenAI TTS oder OneTTS auswählen;
• Duale Auslieferung: Erhalten Sie zeitgleich die synchronisierte zweisprachige .srt-Datei und die neu vertonte .mp3-Audiospur – bereit für den direkten Schnitt in Final Cut Pro oder Premiere.

---

Rezept 4: Zweisprachige schwebende Untertitel für Live-Meetings & Vorlesungen

Einsatzbereich: Teilnahme an einer fremdsprachigen Zoom-Konferenz oder Anschauen einer Vorlesung auf YouTube mit zweisprachigen Echtzeit-Untertiteln auf dem Bildschirm.

DAG-Topologie

[ monitorCapture (Systemaudio-Aufnahme) ] ➔ [ realtimeASR (Streaming-ASR) ] ➔ [ realtimeTranslation (Live-Dolmetschen) ]

Wichtigste Konfigurationen

• monitorCapture: „Internes Systemaudio“ aktivieren und die hardware-/DSP-basierte akustische Echounterdrückung (AEC) einschalten;
• realtimeASR: Apple Spracherkennung auf dem Gerät für 0 Datenverbrauch oder OneASR Streaming-Gateway wählen;
• realtimeTranslation: Lokale neuronale Übersetzung von macOS 15 oder DeepSeek-API wählen und das schwebende Fenster in den zweisprachigen Parallel-Modus schalten.

---

Rezept 5: Multi-Cloud-Archivierungs-Pipeline für Unternehmen

Einsatzbereich: Rechtsabteilungen, Beratungsunternehmen oder Firmenteams, die alle Transkripte von Kundeninterviews sowie die Originalaufnahmen in S3-kompatiblem Speicher archivieren, auf WebDAV-Laufwerke spiegeln und per Webhook protokollieren müssen.

DAG-Topologie

[ mediaInput ] ➔ [ mediaASR ] ➔ [ contentCreation ]
                                       │
                 ┌─────────────────────┼─────────────────────┐
                 ▼                     ▼                     ▼
       [ S3-Objektspeicher ]   [ WebDAV-Synchronisation ] [ Benutzerdefinierter Webhook ]

Wichtigste Konfigurationen

• exportArtifact #1: Wählen Sie Ihren S3-Account und setzen Sie den Ziel-Bucket auf meeting-archives/2026/;
• exportArtifact #2: Wählen Sie WebDAV und synchronisieren Sie mit Ihrem Synology NAS oder Nextcloud-Ordner;
• exportArtifact #3: Verknüpfen Sie den internen Webhook oder n8n-Endpunkt Ihres Unternehmens mit standardisierten JSON-Payloads.