# GTM Engine: Automatisierte Unternehmensbewertung & Lead-Generierung (v3.0)

**Current Status (März 2026):** Production-Ready Microservice Architecture.

Dieses Projekt ist eine modulare "Lead Enrichment Factory", die darauf ausgelegt ist, Unternehmensdaten aus einem D365-CRM-System automatisiert anzureichern, zu analysieren und für Marketing- & Vertriebszwecke aufzubereiten. Die Architektur basiert auf Docker-Containern und einer zentralen Nginx-Gateway-Lösung.

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## ‼️ Aktueller Fokus: Migration & Betrieb

**Das System wurde für den Umzug auf die Ubuntu VM (`docker1`) stabilisiert.**

*   **Migrationsplan & Netzwerkanforderungen:** [➡️ `RELOCATION.md`](./RELOCATION.md)
*   **Legacy-Dokumentation (Python-Skripte):** [📂 `ARCHIVE_legacy_scripts/README_LEGACY.md`](./ARCHIVE_legacy_scripts/README_LEGACY.md)

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## 🏗️ System-Architektur (Microservices)

Das System besteht aus mehreren spezialisierten Diensten, die über ein zentrales Gateway (`nginx`) erreichbar sind. Jeder Dienst ist isoliert und besitzt (wo nötig) eigene persistente Datenvolumes.

### 🌐 Zentraler Zugang (Gateway)
Alle Dienste sind über Port **8090** (oder `https://floke-ai.duckdns.org` bei entsprechender DNS-Konfiguration) erreichbar und durch Basic Auth geschützt.

| Modul | Icon | Pfad | Beschreibung | Doku |
| :--- | :---: | :--- | :--- | :--- |
| **Dashboard** | 🏠 | `/` | Zentrale Einstiegsseite. | - |
| **GTM Architect** | 🏛️ | `/gtm/` | **"The Brain"**. Go-to-Market Strategie & Architektur. | [README](./gtm-architect/README.md) |
| **Company Explorer** | 🤖 | `/ce/` | **"The Data Core"**. CRM-Data-Mining & Enrichment. | [README](./company-explorer/README.md) |
| **Lead Engine** | 📈 | `/lead/` | **"Trading Twins"**. Lead-Management & Kalender. | [README](./lead-engine/README.md) |
| **Content Engine** | ✍️ | `/content/` | **"The Mouth"**. SEO- & Sales-Content Generierung. | [README](./content-engine/README.md) |
| **B2B Assistant** | 🚀 | `/b2b/` | Persona- & Pain-Point-Analyse. | [README](./b2b-marketing-assistant/README.md) |
| **Market Intel** | 📊 | `/market/` | Marktanalyse & Recherche-Agent. | [README](./general-market-intelligence/README.md) |
| **Competitor Analysis** | ⚔️ | `/competitor/` | Wettbewerber-Analyse & Battlecards. | [README](./competitor-analysis-app/README.md) |
| **Connector** | 🔌 | `/connector/` | **"The Muscle"**. SuperOffice CRM Synchronisation. | [README](./connector-superoffice/README.md) |
| **Meeting Assistant** | 🎙️ | `/tr/` | Meeting-Transkription via Gemini 2.0. | [README](./transcription-tool/README.md) |
| **Heatmap Tool** | 🗺️ | `/heatmap/` | Visualisierung von Excel-Daten auf PLZ-Karte. | [README](./heatmap-tool/README.md) |

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## 🛠️ Technische Spezifikationen

### Architektur & Ports
Die GTM Engine basiert auf einer Microservice-Architektur, orchestriert via `docker-compose.yml`. Detaillierte Informationen zu Ports, Volumes und Routing finden Sie in der [➡️ Infrastruktur-Dokumentation](./docs/INFRASTRUCTURE.md).

*   **Zentraler Zugang:** Port `8090` (extern).
*   **Sicherheit:** Einheitliche Authentifizierung via Nginx-Gateway.
*   **Connectivity:** Automatisches DNS-Update via DuckDNS.

### Persistenz & Environment
*   **Volumes:** Alle kritischen Daten werden in benannten Docker-Volumes gespeichert.
*   **Secrets:** Konfiguration erfolgt ausschließlich über eine zentrale `.env` Datei. Hardcoded Credentials sind nicht zulässig.

## ✅ Qualitätssicherung (Testing)

Um die Stabilität des Systems zu gewährleisten, wurden zwei Mechanismen implementiert:

### System-Health-Check
Das Skript `health_check.sh` prüft den Docker-Status und die internen API-Endpunkte aller laufenden Dienste. Es ist der schnellste Weg, um zu verifizieren, ob das Gesamtsystem betriebsbereit ist.
```bash
bash health_check.sh
```

### Automatisierte Tests
Für die kritischen Backend-Dienste existieren automatisierte Integrationstests (`pytest`). Diese mocken externe APIs und validieren die Kernlogik. Detaillierte Anweisungen zur Ausführung finden Sie in [➡️ `docs/TESTING.md`](./docs/TESTING.md).

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## 🚀 Deployment (Quickstart)

Um den Stack auf einer neuen Maschine (z.B. `docker1`) zu starten:

1.  **Repository klonen:**
    ```bash
    git clone <REPO_URL> /opt/gtm-engine
    cd /opt/gtm-engine
    ```

2.  **Environment konfigurieren:**
    Kopieren Sie die `.env.example` zu `.env` und tragen Sie Ihre API-Schlüssel ein.

3.  **Volumes wiederherstellen (Optional):**
    Falls Sie Daten migrieren, stellen Sie die Docker-Volumes **vor** dem ersten Start wieder her (siehe `RELOCATION.md`).

4.  **Starten:**
    ```bash
    docker-compose up -d --build
    ```

5.  **Verifizierung:**
    Öffnen Sie `http://<HOST_IP>:8090` im Browser.