Fünf Dinge, die du automatisierst, wenn jede Pipeline-Aktion ein REST-Call ist

Jede LeadGrid UI-Aktion — ein Dossier anlegen, eine Phase verschieben, eine Notiz hinzufügen, ein Mitglied zuweisen — ist ein dokumentierter REST-Call. Das ist kein Feature; das ist die Grundstruktur des Produkts. Es bedeutet, dass die Grenze zwischen „was LeadGrid tut" und „was dein eigener Code tut" schlicht ein HTTP-Request ist.

Hier sind fünf Automatisierungen, die weniger als einen Nachmittag kosten, sobald du dein CRM nicht mehr als etwas betrachtest, auf das man klickt.

1. Dossiers automatisch aus eingehenden E-Mails erstellen

Jeder Workspace erhält eine Inbound-Adresse. Leite einen Lead oder einen Lebenslauf dorthin weiter, LeadGrid parst Absender und Anhang, erstellt ein strukturiertes Dossier und feuert einen Webhook an deine Automatisierungsschicht.

Kein manuelles Durchforsten eines gemeinsamen Postfachs. Kein CSV-Upload. Dein AE leitet eine Kundenvorstellung weiter, und wenn er das Grid neu lädt, ist das Dossier bereits zugewiesen, getaggt und in der richtigen Pipeline.

2. Phase-basierte Slack-Benachrichtigungen mit Kontext

dossier.stage_changed Webhook → deine Funktion → Slack-Nachricht. Der Body enthält Dossiername, alte Phase, neue Phase, Verantwortliche(n) und Deadline. Du schreibst den Filter: if new_stage == "Interview" and dossier.type == "candidate" → #recruitment-live. Sales-Deals folgen einem anderen Kanal und einer anderen Schwelle.

Du konfigurierst keine Benachrichtigungen in einer Vendor-UI um. Du formulierst eine Regel im Code, versioniert zusammen mit dem Rest deiner Infra.

3. Deadline-Eskalationen, die wirklich eskalieren

LeadGrid hat eingebaute Deadlines. Der Unterschied ist, dass du dossier.deadline_missed abonnieren und so reagieren kannst, wie dein Team arbeitet: den Manager des Verantwortlichen anpingen, im Eskalationskanal posten, ein Linear-Ticket öffnen oder eine Kalendererinnerung 24 Stunden vorher auslösen.

Die API lässt dich Eskalationen aus Diensten zusammenstellen, die du bereits verwendest. Kein neues Dashboard, das du im Blick behalten musst.

4. Dein Data Warehouse aktuell halten — ohne ETL

Jedes Dossier-Event — erstellt, verschoben, geschlossen, kommentiert — steht als Webhook zur Verfügung. Leite sie in eine Queue, schreib sie in dein Warehouse, und deine BI-Schicht ist in Sekunden auf dem neuesten Stand statt 24 Stunden hinter einem nächtlichen Sync herzuhinken.

// pseudo-handler
app.post("/webhooks/leadgrid", async (req) => {
  const sig = req.headers["x-leadgrid-signature"];
  verify(sig, req.rawBody);            // HMAC, dokumentiert
  await queue.publish("leadgrid", req.body);
  return { ok: true };
});

Keine ETL-Pipeline, kein geplanter Job, kein „oh, der Sync ist schon wieder kaputt." Die Quelle der Wahrheit pusht, dein Warehouse hört zu.

5. Agents, die Pipelines eigenständig vorantreiben

Hier wird es spannend. Weil jede Aktion ein REST-Call mit einer sauberen OpenAPI-Spec ist, kann ein LLM LeadGrid steuern. Ein Claude- oder GPT-Agent kann:

• Den Lebenslauf eines Kandidaten aus dem Storage lesen
• Eine KI-Zusammenfassung schreiben und als Notiz posten
• Das Dossier in die nächste Phase verschieben, wenn die Zusammenfassung zur Stelle passt
• Dem Kandidaten einen strukturierten nächsten Schritt per E-Mail senden — über die Absender-Domain des Workspace

Das erfordert kein Scraping. Der Agent ruft POST /v1/dossiers/<id>/notes auf, genau so wie ein Mensch auf „Notiz hinzufügen" klickt.

Wir verkaufen kein geschlossenes KI-Feature auf einem geschlossenen CRM. Wir verkaufen eine programmierbare Pipeline — und du entscheidest, welche dieser Schleifen mit Menschen laufen, welche mit Automatisierung und welche mit Agents.

Der eigentliche Punkt

Jedes CRM kann eine CSV liefern. Nur sehr wenige sind so konzipiert, dass die gesamte Oberfläche so aufrufbar ist wie eine Bibliothek. LeadGrid schon. Lies die Spec unter /docs/api, hole dir einen API-Schlüssel aus deinen Workspace-Einstellungen und bringe deine erste Automatisierung an einem Nachmittag live.

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