Lean Canvas Agent

Strategie & Wissen • Arbeitsprobe

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Worum es geht

Eine Idee hinein, ein recherchiertes Geschäftsmodell auf einer Seite hinaus. Man gibt ein Produkt, ein Unternehmen oder eine rohe Idee ein; das Werkzeug liest sich in das Feld ein, füllt ein vollständiges Lean Canvas nach Ash Maurya — alle neun Felder, gestützt auf das Gefundene — und benennt die riskanteste Annahme: die, die man zuerst prüfen sollte, bevor eine Zeile Code entsteht. Aus „ich habe eine Idee” wird ein belegtes Modell, das man in einer Besprechung auf Belastbarkeit prüfen kann.

Wie ich es gebaut habe

Die Recherche läuft in drei sich ergänzenden Verfahren, weil keines allein ausreicht. Firecrawl liest die tatsächlichen Produktseiten gezielt aus. Perplexity Sonar (über OpenRouter) recherchiert breit und mit Quellenangabe zu Wettbewerb und Markt. Und ein Tiefendurchgang sucht gezielt nach filetype:pdf und wertet die Treffer aus — Analystenberichte, Marktstudien und Whitepaper, an denen eine gewöhnliche Websuche vorbeigeht, in denen aber die belastbaren Zahlen stehen. Ein Sprachmodell verdichtet das zu einem strukturierten Canvas, mit der Anweisung, die Website eines Produkts für die Frage was es ist als maßgeblich zu behandeln und die weitere Recherche nur für den Marktkontext zu nutzen. Lässt sich die Website eines Unternehmens nicht auslesen, arbeitet es stattdessen mit einer Beschreibung — und sagt es ehrlich, wenn die Belege dünn sind, statt zu erfinden.

Besonderheiten

• Drei Recherchewege — gezieltes Auslesen, belegte Websuche und filetype:pdf-Tiefenquellen
• Benennt die riskanteste Annahme, den Punkt des Lean Canvas, den die meisten Werkzeuge auslassen
• Belegpflicht eingebaut: Die Produktseite verankert die Positionierung, die Recherche liefert den Kontext, erfunden wird nichts

Stack

Python · Streamlit · Firecrawl · Perplexity Sonar (OpenRouter) · OpenRouter (Sprachmodell)