# Projektaufgaben & Offene Punkte v2.2.0

## 1. Abgeschlossene Meilensteine
- [X] **Brancheneinstufung 2.0:** Implementierung des kontextbasierten Batch-Abgleichs.
- [X] **Content-Engine:** Erstellung der Skripte zur Generierung der Wissensbasis und der finalen Marketing-Texte.
- [X] **Remote-Steuerung (PoC):** Erfolgreiche Implementierung des Docker-Containers mit `app.py` und `ngrok`, um Skripte aus Google Sheets zu starten.

## 2. Unmittelbare nächste Aufgaben (Blocker zuerst)

- [ ] **Bugfix `duplicate_checker.py` (Priorität 1 - Blocker):**
    - [ ] Analysiere das letzte erfolgreiche Log, um den genauen Punkt des Abbruchs nach dem Matching zu finden.
    - [ ] Überprüfe den Code-Block zum Zusammenfügen der `pandas` DataFrames (`pd.concat`) und zum Konvertieren in eine Liste für den Upload (`data_to_write`).
    - [ ] Implementiere einen robusteren Schreibprozess, der Index-Fehler oder Typ-Inkonsistenzen vermeidet.
    - [ ] Führe einen lokalen Testlauf durch (`python duplicate_checker.py`), um den Schreibvorgang zu validieren.
    - [ ] Teste den erfolgreichen Durchlauf über die Google Sheets-Schnittstelle.

- [ ] **Produktivsetzung der Remote-Steuerung (Priorität 2):**
    - [ ] Account für einen `ngrok`-Paid-Plan erstellen und eine statische Domain reservieren.
    - [ ] Den `ngrok.connect()`-Aufruf in `app.py` anpassen, um die statische Domain zu verwenden.
    - [ ] Die `NGROK_URL` in `Code.gs` final auf die permanente Adresse setzen.

- [ ] **Skalierung der Wissensbasis (Priorität 3):**
    - [ ] `build_knowledge_base.py` für alle 54 Branchen ausführen.
    - [ ] Die resultierende `marketing_wissen_final.yaml` stichprobenartig prüfen.
    - [ ] `generate_marketing_text.py` ausführen, um das "Texte_Automation"-Sheet vollständig zu befüllen.