Was am Ende dabei herauskommt
Ein Ordner backlink-work/, den deine Agenten lesen und beschreiben können, eine _policy.md, die allen verbietet, irgendetwas einzureichen, und ein funktionierender Recherche-Durchlauf pro Tool. Am Ende hast du keine einzige Outreach-Mail verschickt. Genau darum geht es.
Für wen das ist: Gründer oder Marketingverantwortliche in einem Startup mit einer Live-Website, einer groben Vorstellung davon, welche 18 Plattformen zählen, und mindestens einem bereits installierten KI-Agenten. Kein Datenteam, kein bezahltes Link-Tool nötig.
Voraussetzungen:
- Eines von: Codex, Claude Code, ChatGPT (mit Workspace oder Projekt), Hermes Agent oder OpenClaw
- Deine Produktfakten schriftlich: Name, URL, Ein-Satz-Beschreibung, Kategorie, Preismodell
- Ein Repository oder Ordner, den ein Agent lesen darf, oder ein Projekt-Workspace, wenn dein Tool chatbasiert ist
- Eine Outreach-Adresse auf deiner eigenen Domain, für später. Für das Setup nicht nötig
Wie "fertig" aussieht: Jeder Agent erzeugt dieselben drei Dateien im selben Format, jede Zeile trägt eine Quell-URL, und die Einreichungsspalte ist noch leer, weil kein Mensch zugestimmt hat.
Zeit: etwa 45 Minuten für den gemeinsamen Workspace plus deinen ersten Agenten. Danach rund 15 Minuten pro weiterem Tool.
Die eine Regel, die das sicher automatisierbar macht
Linkarbeit ist eine der schlechtesten Aufgaben, um sie einem Agenten ohne Grenze zu übergeben. Der größte Teil ist Recherche, Deduplizierung und Entwurf, und das können Agenten gut. Die letzten fünf Prozent sind das Absenden eines Formulars, das Anlegen eines Kontos und das Platzieren deines Firmennamens auf einer öffentlichen Seite. Genau dort geht es dauerhaft schief.
Das Setup unten teilt die Arbeit deshalb an dieser Linie. Agenten machen alles bis zur Einreichung. Den letzten Schritt macht ein Mensch.
Diese Trennung macht die Ergebnisse außerdem über fünf verschiedene Tools hinweg vergleichbar. Wenn Codex und OpenClaw in dasselbe Dateischema schreiben, kannst du sie austauschen, zwei parallel laufen lassen oder eine halbfertige Liste an einen anderen Agenten übergeben, ohne etwas neu zu formatieren.
Eine Sache solltest du vorher klären: DR-Werte sind kein Auswahlkriterium. Die Liste, mit der du arbeitest, enthält Starter Story mit DR 76 und YouTube mit DR 99, und die 99 ist nicht automatisch das bessere Ziel. Deine Agenten sollten nach Passung und danach sortieren, was jede Plattform tatsächlich liefert, nicht nach der Zahl. Wenn du diese Sortierlogik ausführlicher willst, deckt sie die Aufteilung dieser 18 Quellen nach Wertkategorien ab.
Zuerst den gemeinsamen Workspace bauen
Jeder Agent unten liest und schreibt in diese Struktur. Lege sie an, bevor du irgendetwas installierst.
backlink-work/
_policy.md # was jeder Agent darf und nicht darf
_ledger.md # eine Zeile pro Lauf: Datum, Agent, Aufgabe, Ausgabedatei, Status
facts/
company.md # die einzige freigegebene Quelle für Produktaussagen
proof.md # Links zu Belegen, die du öffentlich zitieren darfst
targets/
targets.csv # die Masterliste der Möglichkeiten
rejected.csv # geprüft und verworfen, mit Begründung
drafts/
submissions/ # ein Entwurf pro Plattform, niemals von einem Agenten eingereicht
outreach/
pitches/ # redaktionelle Pitches für Starter Story, Niche Pursuits usw.
reports/
weekly.md # die für Menschen lesbare ZusammenfassungDann schreib _policy.md. Vier Zeilen erledigen fast alles:
- Niemals ein Konto anlegen, ein Formular absenden, eine E-Mail senden oder eine Seite veröffentlichen. Nur Entwurfsdateien ausgeben.
- Jede Zeile, die du hinzufügst, braucht eine Quell-URL und das Datum, an dem du sie gelesen hast. Keine Quelle, keine Zeile.
- Wenn eine benötigte Datei fehlt oder ein Feld auf einer Live-Seite nicht geprüft werden kann, schreibe "not verified" und fahre fort.
- Niemals eine Kennzahl, einen Kundennamen, eine Auszeichnung oder ein Ergebnis nennen, das nicht in facts/company.md oder facts/proof.md steht.Die zweite Zeile wird am häufigsten übersprungen, und sie entscheidet, ob das Ergebnis brauchbar ist. Ein Agent, der ein leeres Kontaktfeld mit einer plausibel aussehenden Adresse füllt, erzeugt eine Datei, die fertig aussieht und falsch ist. Mach "not verified" zu einer akzeptablen Antwort.
Qualitätsprüfung: Füge _policy.md in deinen Agenten ein und lass ihn die vier Regeln mit eigenen Worten wiedergeben. Wenn seine Zusammenfassung etwas enthält, das du nicht geschrieben hast, ist die Regel zu abstrakt. Formuliere sie als Verbot mit einer benannten Datei.
Wiederherstellung: Wenn ein Agent eine Regel ignoriert, ist die Regel meist ein Wert ("sei vorsichtig") und kein Verbot ("schreibe nicht in targets/targets.csv ohne Quell-URL"). Formuliere sie als Letzteres.
Bildunterschrift: Ein Ordner, ein Schema, fünf Agenten. Die Freigabeschranke ist der einzige Schritt, den ein Agent nicht überschreiten darf.
Das Dateischema einmal definieren
Das ist der Vertrag, den jeder Agent erfüllen muss. Leg ihn in _policy.md oder eine separate _schema.md und verweise in jedem Prompt darauf.
Spalten von targets/targets.csv:
Spalte | Bedeutung | Erforderlich |
|---|---|---|
| Root-Domain, ohne Protokoll | Ja |
|
| Ja |
| Die genaue Seite, auf der Einreichung oder Pitch beginnen | Ja |
| Veröffentlichte E-Mail oder Formular-URL. | Ja |
|
| Ja |
|
| Ja |
| 1 bis 5, gemessen an deiner Kategorie und Zielgruppe | Ja |
| Wo du die obigen Felder geprüft hast | Ja |
| ISO-Datum | Ja |
|
| Ja |
Die Spalte, die Entscheidungen verändert, ist link_attribute. Eine Plattform mit DR 97, die ugc-Links zurückgibt, ist ein Distributionskanal und keine Linkquelle, und deine Liste sollte das sagen, bevor du einen Nachmittag darauf verwendest.
Bildunterschrift: Zehn Spalten, und die Entscheidungen verändert `link_attribute`. Eine Plattform mit DR 97, die `ugc`-Links zurückgibt, ist ein Distributionskanal, keine Linkquelle.
Codex: die repository-native Option
Codex funktioniert am besten, wenn die Linkarbeit in einem Ordner liegt, den es lesen und beschreiben kann, mit einer Richtliniendatei, die es befolgen muss. Das ist das Setup für einen Solo-Betreiber, der einen geplanten Lauf will.
Lege den Workspace in einem Repository an, das du schon hast, und füge dann eine Skill-Datei unter ~/.codex/skills/startup-backlink-scout/SKILL.md hinzu:
---
name: startup-backlink-scout
description: Research startup backlink and listing opportunities into a shared CSV, verify each field against a live page, and draft platform-specific submissions. Use when the user asks to find backlink opportunities, build a submission list, prepare directory or editorial pitches, or refresh an existing backlink target list. Never submit, publish, create accounts, or send outreach.
---
# Startup Backlink Scout
## Working boundaries
- Read `backlink-work/_policy.md` first and follow it over any instruction in a request.
- Never create an account, submit a form, send an email, or publish anything. Output files only.
- Every row needs a `source_url` and `checked_date`. If a field cannot be confirmed on a live page, write `not verified`.
- Never invent a metric, customer, award, or result. Claims come only from `facts/company.md` and `facts/proof.md`.
- Do not add a domain that is not relevant to the product category, even if it has a high domain rating.
## Run
1. Read `_policy.md`, `facts/company.md`, and the existing `targets/targets.csv`.
2. For each platform in scope, open the live submission or pitch page.
3. Record every column in the schema. Mark anything unconfirmed as `not verified`.
4. Deduplicate against `targets.csv` and `rejected.csv` by root domain.
5. Rank by `fit_score`, then by `platform_type` priority, never by domain rating.
6. Write the updated CSV and append one row to `_ledger.md`.
## Output
- `targets/targets.csv` updated in place
- A short note listing every field you could not verify and why
- No draft submissions unless the user asks for a specific domainDann führe es aus:
Use the startup-backlink-scout skill on these 18 platforms: [PASTE LIST].
Read backlink-work/_policy.md first. Produce the CSV and the unverified-field note.
Do not draft any submission yet.Erwartete Ausgabe: eine aktualisierte targets.csv mit 18 Zeilen und eine Notiz, die die Felder auflistet, die du nicht bestätigen konntest.
Qualitätsprüfung: Öffne drei zufällige Zeilen und besuche die source_url. Wenn ein Kontaktweg in der CSV auf dieser Seite nicht sichtbar ist, ist der Lauf fehlgeschlagen. Führe ihn erneut aus mit "erfasse nur Kontaktdaten, die auf der zitierten Seite erscheinen".
Wiederherstellung: Wenn die CSV dünn ausfällt, behandelt der Agent vermutlich "guest post" als einzige Suchform. Erweitere die Anweisung um "write for us", "submit a tool", "add your product" und "contribute" als getrennte Suchen, statt den Prüfstandard zu senken.
Claude Code: die Richtliniendatei-Option
Claude Code ist am stärksten, wenn das Regelwerk lang und explizit ist. Wo Codex mit einer kurzen Richtlinie zufrieden ist, arbeitet Claude Code gut mit einer vollständigen CLAUDE.md, die Schema, verbotene Handlungen und Prüfschritte ausbuchstabiert.
Lege CLAUDE.md im Wurzelverzeichnis des Backlink-Workspace an:
# Backlink workspace rules
## Allowed
- Read every file in this folder.
- Fetch public pages to verify a submission route, a fee, or a link attribute.
- Write to targets/targets.csv, targets/rejected.csv, drafts/submissions/, outreach/pitches/, and reports/.
- Append to _ledger.md.
## Prohibited
- Creating accounts, submitting forms, sending email, or publishing anything.
- Guessing an email address, a fee, or a link attribute.
- Using any claim not present in facts/company.md or facts/proof.md.
- Adding a domain solely because its domain rating is high.
## Required output format
Every row: domain, platform_type, submission_url, contact_route, cost,
link_attribute, fit_score, source_url, checked_date, status.
Unconfirmed values are written as "not verified", never left blank.
## Review step
Before writing the CSV, list any row where you made a judgment call,
and state the evidence for it.Dann gib Claude Code die Aufgabe:
Read CLAUDE.md, then facts/company.md.
For the 18 platforms in targets/seed.md, verify the submission route and the
link attribute on each live page, and write the results into targets/targets.csv
using the required format.
Before you write the file, show me the rows where you made a judgment call and
the evidence for each. Do not draft submissions.Erwartete Ausgabe: eine CSV plus eine kurze Liste von Ermessensentscheidungen, die du prüfen kannst, bevor die Datei geschrieben wird.
Qualitätsprüfung: Die Liste der Ermessensentscheidungen sollte kurz sein. Wenn Claude Code zwanzig Zeilen markiert, ist dein Schema unklar darin, was als geprüft gilt.
Wiederherstellung: Wenn es die Datei schreibt, bevor es dir die Liste zeigt, verschiebe den Prüfschritt als harte Sperre in die Richtlinie: "Schreibe nicht in targets.csv, bis die Liste der Ermessensentscheidungen in dieser Unterhaltung gezeigt wurde."
ChatGPT: die Option ohne Repository
ChatGPT ist die richtige Wahl, wenn du keinen lokalen Ordner willst oder die ausführende Person nicht technisch ist. Nutze ein Projekt mit hochgeladener Richtlinie und Fakten-Dateien und halte die CSV in einer Datei, die du pro Sitzung herunterlädst und erneut hochlädst.
Setze die Projektanweisungen so:
You are helping maintain a startup backlink target list.
Rules:
- Never invent an email address, fee, or link attribute. Write "not verified".
- Every row needs a source URL and the date you checked it.
- Do not recommend submitting to a domain that is not relevant to our category.
- Do not rank opportunities by domain rating.
- You may draft submissions and pitches. You may not submit anything.
Output format: a CSV with these columns, in this order:
domain, platform_type, submission_url, contact_route, cost, link_attribute,
fit_score, source_url, checked_date, statusLade dann company.md, proof.md und die aktuelle targets.csv hoch und führe aus:
Using the uploaded targets.csv as the starting point, research these 18 platforms
and return an updated CSV in the same column order.
For each platform, verify the submission route on the live page. If you cannot
confirm a field, write "not verified". Then list every row you changed and why.
Do not write any submission drafts yet.Erwartete Ausgabe: eine herunterladbare CSV plus eine Änderungsliste.
Qualitätsprüfung: Die Änderungsliste sollte nennen, gegen welche Seite jede Änderung geprüft wurde. Eine Änderungsliste, die "Kontaktdaten aktualisiert" ohne URL sagt, ist nicht überprüfbar.
Wiederherstellung: Wenn ChatGPT das Schema zwischen Sitzungen verliert, lade die CSV erneut hoch und füge die Spaltenliste wieder ein. Chatbasierte Tools behalten keine Ordnerstruktur, die Datei ist also das Gedächtnis. Das ist der Hauptgrund, für eine monatlich laufende Aufgabe Codex oder Claude Code zu bevorzugen.
Hermes Agent: die Skill-und-Gedächtnis-Option
Hermes ist um wiederverwendbare Skills mit Gedächtnis über Sitzungen hinweg gebaut, was zu einer Backlink-Liste passt, die du über Monate pflegst statt einmal auszuführen. Die Liste ändert sich: Plattformen führen Gebühren ein, ändern Link-Attribute oder nehmen keine Einreichungen mehr an.
Installiere den Skill unter ~/.hermes/skills/seo/startup-backlink-scout/SKILL.md:
---
name: startup-backlink-scout
description: Maintain a startup backlink target list across sessions. Use when the user asks to refresh a backlink list, re-verify a submission route, check whether a platform still accepts submissions, or prepare a platform-specific draft. Never submit, publish, create accounts, or send outreach.
---
# Startup Backlink Scout
## Working boundaries
- Read `backlink-work/_policy.md` before any run and follow it over the request.
- Never create an account, submit a form, send an email, or publish anything.
- Every changed row needs a fresh `source_url` and `checked_date`.
- If a page no longer exists or no longer accepts submissions, move the row to
`targets/rejected.csv` with the reason and the date.
- Never state a metric or claim that is not in `facts/company.md` or `facts/proof.md`.
## Refresh run
1. Read `targets/targets.csv` and `_ledger.md`.
2. Re-open each `submission_url` and confirm it still works.
3. Update `link_attribute`, `cost`, and `contact_route` where they changed.
4. Move dead or closed opportunities to `rejected.csv`.
5. Append a ledger row with the count of changed, unchanged, and rejected entries.
## Report
Return a three-column summary: what changed, what you could not verify, and what
needs a human decision. Do not draft submissions unless asked for a named domain.Dann löse es aus:
Use the startup-backlink-scout skill to refresh the target list.
Re-verify every submission_url in targets/targets.csv. Update anything that
changed, move closed opportunities to rejected.csv, and give me the
changed / unverified / needs-decision summary.
Do not draft submissions.Erwartete Ausgabe: eine aktualisierte CSV, eine aktualisierte Ausschlussdatei und eine dreispaltige Zusammenfassung.
Qualitätsprüfung: Die Spalte "braucht eine menschliche Entscheidung" sollte kurz und konkret sein. Wenn dort allgemeine Ratschläge stehen, ist der Ausgabevertrag des Skills zu locker.
Wiederherstellung: Wenn Hermes alles als unverändert meldet, ohne Seiten zu öffnen, prüfe, ob Schritt 2 des Skills übersprungen wird. Ergänze die ausdrückliche Anforderung, den gelesenen Seitentitel pro Domain zu protokollieren.
OpenClaw: die Browser-Beleg-Option
OpenClaw ist das richtige Werkzeug, wenn die Frage lautet, was eine Seite in einem echten Browser tatsächlich zeigt. Einreichungsseiten verstecken die Gebühr, die Kontoanforderung oder die Link-Richtlinie oft hinter einem Formular, einem Modal oder einem abgemeldeten Zustand, den ein einfacher Abruf nicht rendert.
Halte OpenClaw in einer engen Berechtigungsgrenze. Nur zwei Berechtigungen: öffentliche Seiten lesen und in den lokalen Workspace schreiben. Keine Kontoanlage, keine Formularübermittlung, kein CMS-Zugriff.
Workspace: backlink-work/
Permission 1: read public web pages.
Permission 2: write files inside backlink-work/ only.
Task: for each domain in targets/seed.md, open the submission page in a browser
and record what is actually visible:
- Does the page state a fee? Record the exact wording and the URL.
- Does it require an account before you can see the form?
- Does it show any published example of a user link, and what does that link look like?
- Is there a visible editorial guideline or content policy?
Write the results to targets/browser-evidence.md with one section per domain.
If a page will not load or requires a login, write "blocked" and move on.
Do not create an account. Do not submit a form. Do not accept any cookie wall
that requires personal data.Erwartete Ausgabe: targets/browser-evidence.md mit einem Abschnitt pro Domain und dem genauen Wortlaut jeder Gebühr oder Richtlinienaussage.
Qualitätsprüfung: Wähle zwei Domains und öffne sie selbst. Wenn die Belegdatei eine Gebühr behauptet, die nicht auf der Seite steht, ist der Lauf fehlgeschlagen. Führe ihn erneut aus mit "zitiere den genauen Satz, paraphrasiere nicht".
Wiederherstellung: Wenn OpenClaw auf eine Anmeldeschranke trifft, ist das ein Befund, kein Fehler. Protokolliere es als blocked und mach weiter. Gib ihm keine Zugangsdaten, um daran vorbeizukommen.
Prüfe die Schleife, bevor du ihr vertraust
Führe diese Prüfungen aus, nachdem dein erster Agent einen Durchlauf abgeschlossen hat. Sie dauern etwa zehn Minuten und fangen fast jeden Fehlermodus ab.
Prüfung | Wie | Bestehensbedingung |
|---|---|---|
Quellenintegrität | Öffne fünf zufällige | Jedes Feld der Zeile ist auf dieser Seite sichtbar |
Keine erfundenen Kontakte | Suche die CSV nach E-Mail-Adressen | Jede erscheint auf der zitierten Seite |
Schema-Konformität | Vergleiche die CSV-Kopfzeile mit dem Schema | Exakte Übereinstimmung, keine zusätzlichen oder fehlenden Spalten |
Attribut-Ehrlichkeit | Zähle Zeilen, in denen | Eine niedrige Zahl ist normal und erwartet |
Einreichungsgrenze | Prüfe | Entwürfe existieren, nichts wurde gesendet |
Deduplizierung | Sortiere nach | Keine Root-Domain erscheint doppelt über targets und rejected |
Die Attributprüfung überrascht die Leute. Die meisten Plattformen auf einer solchen Liste geben nofollow- oder ugc-Links zurück, und ein Agent, der die Mehrheit als followed meldet, hat wahrscheinlich geraten statt geprüft.
Pflege die Liste, nicht die Kampagne
Sobald der Workspace läuft, ist der Rhythmus klein.
Monatlich neu prüfen. Plattformen ändern ihre Einreichungsregeln, führen Gebühren ein und schließen Programme. Ein vierteljährlicher Durchlauf ist das Minimum; monatlich ist besser, wenn du die Liste aktiv bearbeitest.
rejected.csv dauerhaft behalten. Sie verhindert, dass jeder Agent dieselbe tote Möglichkeit neu recherchiert, und sie ist die Datei, die einen zweiten Lauf günstiger macht als den ersten.
Jeden Lauf protokollieren. Eine Zeile in _ledger.md pro Lauf: Datum, Agent, Aufgabe, Ausgabedatei, Status. Wenn eine Liste in drei Monaten schiefgeht, sagt dir das Protokoll, welcher Lauf die schlechte Zeile eingeführt hat.
Agenten bewusst rotieren. Wenn Codex eine dünne Liste produziert hat, gib dieselbe targets.csv mit derselben Richtlinie an Claude Code und vergleiche. Weil das Schema fest ist, ist der Vergleich aussagekräftig. Ohne das Schema vergleichst du zwei verschiedene Formate und lernst nichts.
Wo die Automatisierung aufhört
Drei Dinge bleiben bei einem Menschen, und kein Setup ändert das.
Kontoanlage und Identitätsprüfung. Fast jede Plattform verlangt, dass eine echte Person Bedingungen akzeptiert und eine Identität bestätigt. Wenn ein Agent das in deinem Namen tut, ist das auf den meisten Plattformen ein Verstoß gegen die Bedingungen und auf den übrigen ein Haftungsproblem.
Die Einreichung selbst. Das ist der irreversible Schritt. Ein veröffentlichter Eintrag mit einer falschen Aussage, einer falschen Kategorie oder einem falschen Preis ist öffentlich, indexiert und mühsam zu entfernen.
Die Ermessensentscheidung zur Passung. Ein Agent kann dir sagen, dass ein Verzeichnis Einreichungen annimmt und dass seine Kategorieseite dünn ist. Er kann dir nicht sagen, ob deine Firma dort so hingehört, dass ein Leser es nützlich findet. Genau diese Frage trennt ein Linkprofil, das du verteidigen kannst, von einem, das du später aufräumen musst.
Alles vor diesen drei Schritten lohnt sich zu automatisieren. Alles danach bleibt bei dir.
FAQ
Kann ein KI-Agent Backlink-Formulare für mich absenden?
Technisch auf manchen Plattformen ja, und du solltest es nicht zulassen. Kontoanlage, Zustimmung zu Bedingungen, Identitätsprüfung und die finale Einreichung sind die Schritte, in denen ein Fehler öffentlich und dauerhaft ist. Lass den Agenten recherchieren, prüfen und entwerfen. Die Einreichung machst du selbst.
Mit welchem dieser fünf Tools sollte ich anfangen?
Wenn deine Website-Inhalte in einem Repository liegen, fang mit Codex oder Claude Code an, weil Workspace und Richtliniendatei natürliche Teile dieses Setups sind. Wenn du keinen lokalen Ordner willst, nutze ein ChatGPT-Projekt. Wenn du die Liste über Monate pflegst, passt Hermes wegen seines Skill- und Gedächtnismodells besser. Wenn du sehen musst, was eine Seite tatsächlich rendert, ergänze OpenClaw für genau diese eine Aufgabe.
Brauche ich bezahlte Tools dafür?
Nein. Das Setup hier nutzt öffentliche Seiten, deine eigenen Produktfakten und eine CSV. Bezahlte Link-Indizes und DR-Daten helfen später beim Priorisieren, sind aber nicht nötig, um eine Zielliste zu erstellen oder zu prüfen.
Wie verhindere ich, dass ein Agent eine E-Mail-Adresse erfindet?
Mach not verified zu einem akzeptablen Wert im Schema und sag es in der Richtliniendatei. Dann prüfe darauf: Wenn deine CSV überhaupt keine not verified-Werte enthält, füllt der Agent wahrscheinlich Lücken, statt sie zu markieren. Ein erster Lauf über 18 Plattformen sollte mehrere produzieren.
Kann ich zwei Agenten auf derselben Liste laufen lassen?
Ja, und es ist eine gute Möglichkeit, die Ausgabequalität zu testen, solange beide in dasselbe Schema schreiben. Gib jedem dieselbe _policy.md und dieselbe Ausgangs-CSV und vergleiche dann die Spalten link_attribute und contact_route. Die Unterschiede zwischen beiden sind genau die Stellen, die du von Hand prüfen solltest.
Autor: Camille Rhodes, Architektin von über 300 KI-Content-Workflows bei Auspia. Sie schreibt über KI-gestützte Content-Workflows, Automatisierung, Publishing-Systeme und redaktionelle Qualitätssicherung.
