LISTENFUEHRUNG MIT LLMs AUTOMATISIEREN
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Stand: 2026-01-24

QUELLEN
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  Web-Recherche durchgefuehrt am 2026-01-24:
  - research.aimultiple.com/llm-automation
  - towardsdatascience.com/how-agents-plan-tasks-with-to-do-lists
  - mcpmarket.com/server/todo-list
  - medium.com/@scmstorz (Voice-driven TODO App)
  - github.com/wastella/gpt4all-todo-list

GRUNDPRINZIP
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  LLM-gestuetzte Listenfuehrung:
    - Natuerliche Sprache → strukturierte Liste
    - Automatische Extraktion von Tasks aus Text
    - Priorisierung und Kategorisierung
    - Deadline-Erkennung
    - Abhaengigkeiten identifizieren

WARUM LLMs FUER LISTEN?
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  Vorteile gegenueber manueller Pflege:
    - Spracheingabe statt Tippen
    - Automatische Strukturierung
    - Kontext-Verstaendnis
    - Zusammenfuehrung aus mehreren Quellen
    - Intelligente Erinnerungen

AI AGENTS MIT TO-DO LISTEN
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  Coding Agents nutzen To-Do Listen:
    - OpenAI Codex
    - Cline
    - Claude Code

  Workflow:
    1. Komplexe Anfrage in Schritte zerlegen
    2. Als To-Do Liste mit Abhaengigkeiten organisieren
    3. Plan in Echtzeit aktualisieren
    4. Status tracken

  LangChain TodoListMiddleware:
    - Built-in Middleware fuer Agents
    - To-Do List Management Capabilities

MCP SERVER FUER TODO
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  Model Context Protocol Server:
    - API fuer Todo-Management
    - Create, Update, Complete, Delete
    - Search und Summarize
    - Fuer LLM-Umgebungen optimiert

  Features:
    - CRUD Operationen
    - Such-Funktionalitaet
    - Zusammenfassungen generieren

  Link: mcpmarket.com/server/todo-list

VOICE-DRIVEN TODO APPS
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  Konzept:
    - Spracheingabe
    - LLM parst natuerliche Sprache
    - Extrahiert automatisch:
      * Task-Beschreibung
      * Kritikalitaet
      * Due Date
      * Kategorie

  Beispiel-Input:
    "Erinnere mich morgen daran, den Bericht an
     Mueller zu schicken, das ist dringend"

  Automatisch erkannt:
    - Task: Bericht an Mueller schicken
    - Deadline: Morgen
    - Prioritaet: Hoch (dringend)

OPEN-SOURCE LOESUNGEN
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GPT4All Todo List
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  GitHub: github.com/wastella/gpt4all-todo-list

  Stack:
    - Flask Frontend
    - GPT-4-All als LLM
    - Lokale Ausfuehrung

  Features:
    - Prototype fuer LLM-enabled Todo
    - Natural Language Input
    - Kostenlos (lokales LLM)

LLM AUTOMATION FRAMEWORKS
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| Framework    | Typ              | Besonderheit                     | Use Case        |
|--------------|------------------|----------------------------------|-----------------|
| AutoGen      | Multi-Agent      | Microsoft, Conversational Agents | Task Automation |
| crewAI       | Role-playing     | LangChain-basiert                | Structured Tasks|
| LlamaIndex   | Data Framework   | RAG Pipeline                     | Data-driven     |

AUTOGEN (MICROSOFT)
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  - Open-source Multi-Agent Orchestration
  - AI Agents kommunizieren und koordinieren
  - Gut fuer komplexe Task-Ketten

CREWAI
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  - Role-playing AI Agents
  - Strukturierte Task-Ausfuehrung
  - Agent-basierte Workflow Automation

LLAMAINDEX
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  - Verbindet LLMs mit externen Daten
  - Automatisiert Data Pipeline
  - Ingesting: PDFs, APIs, Datenbanken
  - Indexing und Smart Queries

BRAIN DUMP → STRUKTURIERTE LISTE
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  Use Case: Gemini fuer unstrukturierte Dumps

  Input:
    "Hier ist mein Tag: Morgens Meeting mit Mueller,
     dann muss ich noch den Bericht fertig machen,
     ach ja und Einkaufen nicht vergessen..."

  Output (Gemini generiert):
    | Prio | Task                   | Kategorie | Zeit      |
    |------|------------------------|-----------|-----------|
    | 1    | Meeting Mueller        | Arbeit    | Vormittag |
    | 2    | Bericht fertigstellen  | Arbeit    | Nachmittag|
    | 3    | Einkaufen              | Privat    | Abend     |

LISTEN NORMALISIERUNG
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  LLM kann Listen:
    - Aehnliche Punkte zusammenfuehren (Merge)
    - Nach Impact priorisieren
    - Duplikate erkennen
    - Kategorisieren

  Wichtig: Persistenz & Logik in Sheets/DB/BACH,
           nicht im LLM selbst!

PRAKTISCHE ANWENDUNGEN
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MEETING-NOTES → ACTION ITEMS
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  Input: Meeting-Transkript
  Output: Strukturierte Action Items mit Verantwortlichen

  Prompt:
    "Extrahiere alle Action Items aus diesem Meeting-Protokoll.
     Format: Task | Verantwortlich | Deadline"

EMAIL → TODO
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  Input: Email-Thread
  Output: Tasks mit Prioritaet

  Prompt:
    "Welche Aufgaben ergeben sich aus dieser Email?
     Markiere Dringlichkeit und Deadline."

PROJEKT-NOTIZEN → BACKLOG
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  Input: Unstrukturierte Notizen
  Output: Priorisierter Backlog

BACH-INTEGRATION
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  Empfohlener Workflow:
    1. Notizen/Emails in _inbox/
    2. Claude/Gemini extrahiert Tasks
    3. Output in strukturierter Form (JSON, Markdown)
    4. Integration mit Task-System

  Moegliches BACH-Tool (tools/extract_tasks.py):
    - Liest Input-Dateien
    - Ruft LLM fuer Extraktion
    - Generiert strukturierte Liste
    - Optional: Export zu Todoist, Jira, etc.

  Partner-Zuweisung:
    - Claude: Komplexe Extraktion
    - Gemini: Schnelle Batch-Verarbeitung
    - Ollama: Lokale Verarbeitung

DATENFORMATE
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  Empfohlene Output-Formate:

  JSON:
    [
      {
        "task": "Bericht an Mueller senden",
        "priority": "high",
        "due": "2026-01-25",
        "category": "kommunikation"
      }
    ]

  Markdown:
    - [ ] **HOCH** Bericht an Mueller senden (bis 25.01.)
    - [ ] MITTEL Projekt-Update vorbereiten (bis 30.01.)

INTEGRATION MIT TASK-SYSTEMEN
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  - Todoist API
  - Jira API
  - Trello API
  - Notion API
  - Microsoft To Do (Graph API)
  - Google Tasks API

TRENDS 2026
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  - Proaktive, autonome Agents
  - Von reaktiven Chatbots zu Planern
  - Spezialisierte LLMs fuer Branchen
  - Tiefere Integration in Workflows

SICHERHEITSHINWEISE
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  - Keine sensiblen Tasks ueber Cloud-LLMs
  - API-Keys sicher speichern
  - Task-Daten koennen vertraulich sein

SIEHE AUCH
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  wiki/automatisierung/briefings_dossiers.txt
  wiki/automatisierung/terminverwaltung.txt
  wiki/mcp.txt
