# Notion Integration Dokumentation

**Stand:** 06. Januar 2026
**Status:** Proof of Concept (PoC) erfolgreich

Diese Dokumentation beschreibt die erfolgreiche Anbindung der GTM Architect Engine an Notion. Es wurden Skripte erstellt, um eine Verbindung herzustellen, Seiten und Datenbanken anzulegen und strukturierte Produktdaten (Hard Facts) automatisch einzutragen.

## 1. Konfiguration

*   **API Token:** Das Notion-Token wird aus der Datei `notion_api_key.txt` (im Root-Verzeichnis) gelesen. Diese Datei ist im `.gitignore` und wird nicht versioniert.
*   **Bot Identity:** "RoboPlanet GTM Engine"

## 2. Ressourcen IDs

Wichtige IDs für die weitere Entwicklung und Integration:

*   **Root Page (Roboplanet):** `2e088f42-8544-8024-8289-deb383da3818`
*   **Product Master Database:** `2e088f42-8544-815e-a3f9-e226f817bded`

## 3. Skripte (PoC)

Folgende Python-Skripte wurden entwickelt und getestet:

### 3.1. `hello_notion.py`
*   **Zweck:** Testet die Authentifizierung und erstellt eine einfache "Hello World"-Seite.
*   **Funktion:**
    1.  Liest Token.
    2.  Authentifiziert sich als Bot.
    3.  Erstellt eine Page "Hello World" unterhalb der Root Page.

### 3.2. `create_notion_db.py`
*   **Zweck:** Erstellt die zentrale Produktdatenbank ("📦 RoboPlanet Product Master").
*   **Struktur:** Legt Properties für alle relevanten "Hard Facts" an, die in Phase 1 des GTM Architect extrahiert werden:
    *   **Core Specs:** Battery Runtime, Charge Time, Weight, Max Slope.
    *   **Layers:** Fresh Water, Area Performance.
    *   **Metadata:** Brand, Category, Manufacturer URL, GTM Status.

### 3.3. `add_product_to_notion.py`
*   **Zweck:** Schreibt ein analysiertes Produkt in die Datenbank.
*   **Input:** Erwartet ein JSON-Objekt im Format der `specs` aus Phase 1 (siehe `templates/json_struktur_roboplanet.txt`).
*   **Mapping:** Mapped die JSON-Felder (z.B. `core_specs.battery_runtime_min`) auf die entsprechenden Notion-Datenbank-Spalten.

## 4. Datenmodell (Product Master)

Die Datenbank "📦 RoboPlanet Product Master" hat folgendes Schema:

| Notion Property | Typ | Source JSON Field |
| :--- | :--- | :--- |
| **Model Name** | Title | `metadata.model_name` |
| **Brand** | Select | `metadata.brand` |
| **Category** | Select | `metadata.category` |
| **Battery Runtime (min)** | Number | `core_specs.battery_runtime_min` |
| **Charge Time (min)** | Number | `core_specs.charge_time_min` |
| **Weight (kg)** | Number | `core_specs.weight_kg` |
| **Max Slope (deg)** | Number | `core_specs.max_slope_deg` |
| **Fresh Water (l)** | Number | `layers.cleaning.fresh_water_l` |
| **Area Performance (m2/h)** | Number | `layers.cleaning.area_performance_sqm_h` |
| **Manufacturer URL** | URL | `metadata.manufacturer_url` |
| **GTM Status** | Status | *(Initial: Not Started)* |

## 5. Nächste Schritte

1.  Integration der Logik aus `add_product_to_notion.py` direkt in `gtm_architect_orchestrator.py` (Phase 1).
2.  Erweiterung um "Content"-Blöcke (z.B. generierte Zusammenfassung als Page Content).
3.  Status-Updates (GTM Status) je nach Fortschritt der Phasen (z.B. "Phase 3 Complete").
