tuulzone × KI-Hackathon · 28. Juli 2026

Ideen anschrauben.
Prototypen starten.

Unser Leitproblem ist Crawling: Ihr lernt, wie ihr mit KI-Unterstützung selbst einen kleinen Crawler baut, öffentliche Daten strukturiert gewinnt und daraus einen funktionierenden Prototyp statt Slides macht.

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Leitproblem: Crawling

Jeder soll verstehen und selbst ausprobieren, wie sich ein Crawling-Workflow mit KI entwickeln lässt — von der Quelle über strukturierte Daten bis zur nutzbaren Demo.

Problem zuerst

Startet mit einem konkreten Prozess oder Datenproblem aus eurem Umfeld — nicht mit der Technologie.

Klein und lauffähig

Ein schmaler, durchgängiger Workflow schlägt eine große Feature-Liste. Lieber heute fertig als morgen perfekt.

Demo statt Präsentation

Am Nachmittag zählt, was live funktioniert: Daten rein, Ergebnis raus — nachvollziehbar im Browser.

Das gemeinsame Lernziel: Ihr lasst euch nicht nur Ergebnisse von einer KI liefern, sondern baut mit ihr selbst: Zielseite analysieren, Abruf und Extraktion umsetzen, Daten bereinigen, Fehler behandeln und das Ergebnis als kleinen Workflow sichtbar machen. Dabei respektieren wir robots.txt, Nutzungsbedingungen, angemessene Abrufraten und verwenden ausschließlich zulässige, öffentliche oder freigegebene Daten.

Workaround für Firmenrechner: Auf euren Laptops muss kein Python installiert werden. Entwicklung und Ausführung laufen in isolierten Remote-Workspaces; lokal nutzt ihr Claude Desktop bzw. den Browser. Zugangsdaten und SSH-Keys bekommt ihr persönlich — sie stehen nicht auf dieser Seite.

Agenda

08:30–15:30 — vom Team-Setup und Crawling-Grundverständnis bis zum eigenen laufenden Crawler und der gemeinsamen Live-Demo.

08:30Start & Gruppenbildung: Ankommen, Ziel und Format verstehen, Fragen klären und bis zu fünf Teams passend zu den Claude-Lizenzen bilden
09:15Technisches Onboarding & Crawling-Einführung: Claude mit dem Server verbinden und verstehen, wie aus einer Quelle strukturierte Daten werden
10:00Buildphase I: Mit KI-Unterstützung einen ersten vollständigen Crawling-Workflow zum Laufen bringen
12:00Pause und Austausch
12:30Buildphase II & Demo-Vorbereitung: Extraktion verbessern, Fehlerfälle behandeln und den Prototyp stabil vorführbar machen
15:00Live-Demos & Abschluss: Jedes Team zeigt Problem, Lösungsweg und Prototyp; danach Fragen, Learnings und nächste Schritte bis ca. 15:30

Challenge Board

Alle Challenges nutzen Crawling als gemeinsamen technischen Kern: Quellen erschließen, relevante Inhalte extrahieren und strukturiert weiterverarbeiten.

Smart Cross-Selling

Problem: Öffentliche Hersteller- und Wettbewerberseiten crawlen und Produkte mit passendem Zubehör und Cross-Selling anreichern.
Demo-Output: Crawler, der ausgewählte Produktinformationen extrahiert und daraus nachvollziehbare Vorschläge erzeugt.
Crawling-Quelle: Zulässige öffentliche Produktseiten sowie freigegebene Herstellerdaten und Katalogauszüge.

Customer Enrichment

Problem: Öffentliche Unternehmensseiten sollen Hinweise liefern, ob ein Unternehmen Gewerbekunde ist und zu welcher Kategorie es gehört.
Demo-Output: Crawler und Klassifikation, die relevante Seitensignale extrahieren und das Ergebnis nachvollziehbar begründen.
Crawling-Quelle: Öffentliche Unternehmensseiten mit anonymisierten oder synthetischen Ausgangsdaten — keine Kunden-PII.

Content Engine

Problem: Produktseiten, Datenblätter und Anleitungen sollen gefunden und als Grundlage für Newsletter, Blog, Social und mehr genutzt werden.
Demo-Output: Crawler-Pipeline von Website und PDF zu strukturierten Fakten und einem Entwurf für mindestens ein Marketing-Format.
Crawling-Quelle: Öffentliche oder freigegebene Produktseiten, PDFs und Handbücher.

Eure Challenge

Problem: Eine öffentliche oder freigegebene Quelle, deren Inhalte ihr für einen eigenen Prozess nutzbar machen wollt.
Demo-Output: Ein kleiner Crawler, der Daten zuverlässig erfasst, strukturiert und bis 15:00 in einer Demo nutzbar macht.
Crawling-Quelle: Nur zulässige öffentliche oder freigegebene Quellen und keine sensiblen Daten.

Was vorhanden ist

Tools, mit denen ihr Crawling-Logik per KI entwickelt, testet und als eigenen Daten-Workflow vorführt.

Claude Team

5 Accounts — primär für Claude Desktop und Arbeit am Remote-Workspace.

ChatGPT Plus & Gemini Plus

Recherche, Ideation, Text und Analyse parallel zu eurem Build.

Runway Standard

Video- und Creative-Prototyping für visuelle Formate.

Remote-Workspaces

12 isolierte Linux-Umgebungen mit Python 3.12, Node.js 24, Git und eigener Demo-URL unter /tnXX/.

Zugangsdaten und SSH-Keys werden persönlich ausgegeben und niemals auf dieser Seite veröffentlicht.

Anreise

Bitte pünktlich um 08:30 — wir rechnen gegen 15:30 mit dem Abschluss.

Hans-Lorenser-Straße 12
89079 Ulm

Route in Google Maps öffnen (extern)

Mitbringen

Firmenlaptop und Ladegerät
Konkrete Prozessidee oder Challenge
Beispielunterlagen/-daten ohne personenbezogene oder sensible Inhalte

Team-Demos

Jedes Team hat eine eigene URL. Die Demo ist erreichbar, sobald eure App im Workspace auf Port 8000 läuft — „Demo öffnen“ bedeutet nicht automatisch „bereits online“.

Team 01 Demo öffnen → Team 02 Demo öffnen → Team 03 Demo öffnen → Team 04 Demo öffnen → Team 05 Demo öffnen → Team 06 Demo öffnen → Team 07 Demo öffnen → Team 08 Demo öffnen → Team 09 Demo öffnen → Team 10 Demo öffnen → Team 11 Demo öffnen → Team 12 Demo öffnen →

FAQ & Schnellstart

Was soll ich heute über Crawling lernen?

Wie ihr mit KI-Unterstützung selbst einen Crawler plant und baut: Quelle verstehen, Seiten kontrolliert abrufen, relevante Inhalte extrahieren, Daten strukturieren, Fehler behandeln und das Ergebnis weiterverwenden.

Muss ich Python installieren?

Nein. Alles Entwickeln und Ausführen passiert in eurem isolierten Remote-Workspace.

Wo läuft mein Prototyp?

In eurem eigenen Linux-Workspace — getrennt von den anderen Teams.

Wie wird er sichtbar?

Startet eure App auf Port 8000 im Workspace; das Ergebnis ist unter eurer Team-URL erreichbar.

Welche Daten darf ich verwenden?

Nur zulässige öffentliche oder ausdrücklich freigegebene, nicht sensible Daten. robots.txt, Nutzungsbedingungen und angemessene Abrufraten werden respektiert; personenbezogene Daten, Zugangsdaten und Secrets gehören weder in den Crawler noch in die Demo.

Was zählt am Ende?

Ein nachvollziehbarer, live demonstrierbarer Workflow — nicht die Folienzahl.