Wer künftig auf kainer.net eine tiefgehende Aktienanalyse liest, hat es nicht mehr mit einem menschlichen Autor zu tun, sondern mit Künstlicher Intelligenz. Ich habe mit Claude in den vergangenen Tagen ein maßgeschneidertes WordPress-Plugin entwickelt, das über die kostenlose API von Google AI Studio automatisiert Analysen zu einzelnen Aktien erstellt und automatisch als Beitrag auf der Seite ablegt.
Die Idee: eine Warteschlange statt Copy-Paste
Ausgangspunkt war ein einfaches Problem: Eine „tiefgehende Aktienanalyse“ nach eigenem, kritischem Stil zu schreiben, kostet Zeit – vor allem, wenn mehrere Unternehmen auf der Beobachtungsliste stehen. Die Lösung ist ein Plugin mit dem Namen „Kainer Gemini Aktien-Analyse Queue“: Man trägt eine Liste von ISINs ein, klickt auf einen Button oder lässt das Plugin per Zeitplan laufen – und Google Gemini übernimmt die eigentliche Recherche- und Schreibarbeit, formatiert als fertiges HTML für den WordPress-Editor.
Die Wahl fiel bewusst auf ISINs statt Tickersymbolen oder Firmennamen, weil sie weltweit eindeutig sind. Das zahlte sich schnell aus: Ein erster Test mit der ISIN NO0010345853 zeigte, dass Sprachmodelle solche Kennungen nicht zuverlässig auswendig kennen – Gemini ordnete sie zunächst dem Wasserstoff-Unternehmen Nel ASA zu, obwohl dahinter tatsächlich der Öl- und Gaskonzern Aker BP ASA steckt. Die Lösung war technischer Natur: Das Plugin aktiviert seither das sogenannte Google-Search-Grounding in der API-Anfrage, sodass Gemini die ISIN vor jeder Analyse tatsächlich im Web nachschlägt, statt sie zu erraten.
Vom Prototyp zum Redaktionssystem
Aus dem ursprünglichen Entwurf ist inzwischen ein vollwertiges kleines Redaktionssystem geworden. Das Plugin verwaltet die ISIN-Liste zyklisch: Ist eine Aktie analysiert, wandert sie ans Ende der Warteschlange, statt zu verschwinden – die Liste beginnt also automatisch wieder von vorn, sobald sie einmal komplett durchgearbeitet wurde. Über einen WP-Cron-Job lässt sich zudem festlegen, dass täglich zu einer bestimmten Uhrzeit automatisch die nächste Analyse entsteht, ganz ohne manuellen Klick.
Redaktionell bleibt die Kontrolle beim Menschen: Per Schalter lässt sich einstellen, ob neue Beiträge sofort veröffentlicht oder zunächst nur als Entwurf angelegt werden, und jeder Beitrag wird automatisch einer festen Kategorie zugeordnet. Wer die technische Funktionsweise prüfen möchte, ohne dabei API-Kontingent zu verbrauchen, kann außerdem einen „Testlauf“ auslösen: Das Plugin erzeugt dann einen durchnummerierten Platzhaltertext (TESTLAUF-0001, TESTLAUF-0002 und so weiter), ohne Google Gemini überhaupt anzufragen – praktisch, um Kategorie-Zuordnung und Veröffentlichungsstatus gefahrlos zu testen.
Warum Google AI Studio
Für die KI-Anbindung fiel die Wahl auf Google AI Studio, weil der Dienst einen dauerhaft kostenlosen Nutzungstarif anbietet – ein Kontrast zur direkten Anthropic-API, die von Anfang an kostenpflichtig ist. Technisch spricht das Plugin über die REST-Schnittstelle mit dem Modell Gemini 3.5 Flash, das laut Google derzeit die beste Balance aus Reasoning-Tiefe und Stabilität für anspruchsvolle, agentische Aufgaben bietet. Der Programmcode ist bewusst so aufgebaut, dass sich das verwendete Modell jederzeit austauschen lässt, etwa gegen ein neueres oder leistungsstärkeres Gemini-Modell.
Das Projekt zeigt exemplarisch, wie sich mit überschaubarem Aufwand ein eigenes, kostenkontrolliertes KI-Redaktionswerkzeug bauen lässt: nicht als fertiges SaaS-Produkt von der Stange, sondern als Plugin, das exakt auf einen bestehenden Workflow und einen selbst entwickelten Analyse-Stil zugeschnitten ist.