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Website mit GitHub Fork + AI Prompt schnell aufsetzen

Auch ohne Programmiererfahrung kannst du mit JennaPress, GitHub und ChatGPT eine vollständige mehrsprachige Website aufbauen und pflegen.

Website mit AI zehnmal schneller aufbauen

JennaPress wurde entwickelt, damit auch nicht-technische Nutzer schnell eine professionelle mehrsprachige Website erhalten. Kombiniert mit GitHub Fork und AI-Tools lässt sich der gesamte Prozess auf etwa dreißig Minuten压缩ieren.

Dieser Artikel beschreibt den vollständigen Workflow.

Was du brauchst

  • Ein GitHub-Konto (kostenlos)
  • ChatGPT oder einen ähnlichen KI-Assistenten
  • Etwa 30 Minuten Zeit

Keine Programmierkenntnisse. Keine Node.js-Installation. Keine Git-Kommandozeile.

Schritt 1: Projekt forken

Öffne das JennaPress GitHub-Repository und klicke右上角的 Fork-Schaltfläche. Das kopiert das gesamte Repository in deinen eigenen GitHub-Account.

Schritt 2: Die zwei wichtigsten Dateien finden

Im Hauptverzeichnis deines Forks befinden sich zwei wichtige Dateien:

CONTENT_PROMPT_DE.md — Sagt der KI, wie Website-Inhalte geschrieben werden: Seitenstruktur, Blogartikel, mehrsprachige Inhalte und SEO-Felder.

TEMPLATE_PROMPT_DE.md — Sagt der KI, wie Templates generiert und angepasst werden: Dateistruktur, Header-Komponente und CSS.

Schritt 3: Inhalte mit KI generieren

Öffne ChatGPT und sende die folgende Anweisung:

Du bist ein JennaPress CMS Content-Spezialist. Beginne jede Antwort mit dem Inhalt von CONTENT_PROMPT_DE.md und befolge die Regeln genau.

Beschreibe dann, was du brauchst. KI generiert Inhalte nach den CONTENT_PROMPT-Regeln. Du musst sie nur noch in die entsprechende Markdown-Datei kopieren.

Schritt 4: Automatisch bauen und deployen

GitHub Actions erkennt Änderungen automatisch. Nach dem Commit baut und deployt GitHub die Website innerhalb weniger Minuten.

JennaPress Philosophie

Inhaltsersteller konzentrieren sich auf Inhalte, das System und die KI übernehmen den Rest.

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Prompt-Dateien ansehen

TEMPLATE_PROMPT und CONTENT_PROMPT sind die Kernwerkzeuge dieses Workflows.
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