v1.3.17 – Batch-Debug-Ausgabe und Zeilenanzahl-Abfrage in allen Modi

Debug-Ausgabe im Verifizierungsmodus zeigt jetzt die Zeilennummern und Firmennamen des aktuellen Batches. In allen relevanten Modi wird nun abgefragt, wieviele Zeilen verarbeitet werden sollen (Batch-Modus erwartet Vielfaches von 10). Alle sonstigen Funktionen bleiben erhalten – die Spaltenpositionen müssen unverändert sein, um den Code nicht anzupassen.
2025-04-04 13:33:46 +00:00
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commit 082b3da318
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--- a/brancheneinstufung.py
+++ b/brancheneinstufung.py
@@ -246,12 +246,15 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
        return {"branch": "k.A.", "consistency": "k.A.", "justification": "k.A."}

 def evaluate_fsm_suitability(company_name, company_data):
+    # Vorläufig nicht genutzt – Rückgabe "n.v."
    return {"suitability": "n.v.", "justification": ""}

 def evaluate_servicetechnicians_estimate(company_name, company_data):
+    # Vorläufig nicht genutzt – Rückgabe "n.v."
    return "n.v."

 def evaluate_servicetechnicians_explanation(company_name, st_estimate, company_data):
+    # Vorläufig nicht genutzt – Rückgabe "n.v."
    return "n.v."

 def map_internal_technicians(value):
@@ -288,6 +291,7 @@ def search_linkedin_contact(company_name, website, position_query):
    except Exception as e:
        debug_print("Fehler beim Lesen des SerpAPI-Schlüssels: " + str(e))
        return None
+    # Falls vorhanden, könnte hier auch die Kurzform (Spalte C) verwendet werden
    search_name = company_name
    query = f'site:linkedin.com/in "{position_query}" "{search_name}"'
    debug_print(f"Erstelle LinkedIn-Query: {query}")
@@ -391,8 +395,8 @@ def process_verification_only():
    Verarbeitet jeweils Config.BATCH_SIZE Einträge, bei denen noch keine Wiki-Verifizierung (Spalte S) vorliegt.
    Ergebnisse:
      - Spalte S: Wiki Confirm (OK, falls Artikel passt)
-      - Spalte U: Alternative Wiki-URL (falls Artikel nicht passt oder keiner gefunden wurde)
-      - Spalte V: Erklärung (Begründung)
+      - Spalte U: Alternative Wiki URL (falls Artikel unpassend oder keiner gefunden wurde)
+      - Spalte V: Wiki Erklärung (Begründung)
      - Spalte W: Branchenvorschlag (ChatGPT, basierend auf Spalten G, H, O, R)
      - Spalte Y: Branchenkonsistenz (OK oder X inkl. Begründung)
      - Spalte AQ: Token Count des Batch-Prompts (gleich für alle Einträge)
@@ -408,433 +412,7 @@ def process_verification_only():
    batch_size = Config.BATCH_SIZE
    batch_entries = []
    row_indices = []
-    # Prüfe Spalte S (Index 18): wenn leer, verarbeite
-    for i, row in enumerate(data[1:], start=2):
-        if len(row) <= 19 or row[18].strip() == "":
-            entry_text = _process_verification_row(i, row)
-            batch_entries.append(entry_text)
-            row_indices.append(i)
-            if len(batch_entries) == batch_size:
-                break
-    if not batch_entries:
-        debug_print("Keine Einträge für die Verifizierung gefunden.")
-        return
-    aggregated_prompt = ("Du bist ein Experte in der Verifizierung von Wikipedia-Artikeln für Unternehmen. "
-                           "Für jeden der folgenden Einträge prüfe, ob der vorhandene Wikipedia-Artikel (URL, Absatz, Kategorien) plausibel passt. "
-                           "Gib für jeden Eintrag das Ergebnis im Format an:\n"
-                           "Eintrag <Zeilennummer>: <Antwort>\n"
-                           "Dabei gilt:\n"
-                           "- Wenn der Artikel passt, antworte mit 'OK'.\n"
-                           "- Wenn der Artikel nicht passt, antworte mit 'Alternativer Wikipedia-Artikel vorgeschlagen: <URL> | X | <Begründung>'.\n"
-                           "- Falls überhaupt kein Artikel gefunden wurde, antworte mit 'Kein Wikipedia-Eintrag vorhanden.'\n\n")
-    aggregated_prompt += "\n".join(batch_entries)
-    debug_print("Aggregierter Prompt für Verifizierungs-Batch erstellt.")
-    token_count = "n.v."
-    if tiktoken:
-        try:
-            enc = tiktoken.encoding_for_model(Config.TOKEN_MODEL)
-            token_count = len(enc.encode(aggregated_prompt))
-            debug_print(f"Token-Zahl für Batch: {token_count}")
-        except Exception as e:
-            debug_print(f"Fehler beim Token-Counting: {e}")
-    try:
-        with open("api_key.txt", "r") as f:
-            api_key = f.read().strip()
-    except Exception as e:
-        debug_print(f"Fehler beim Lesen des API-Tokens (Verifizierung): {e}")
-        return
-    openai.api_key = api_key
-    try:
-        response = openai.ChatCompletion.create(
-            model=Config.TOKEN_MODEL,
-            messages=[{"role": "system", "content": aggregated_prompt}],
-            temperature=0.0
-        )
-        result = response.choices[0].message.content.strip()
-        debug_print(f"Antwort ChatGPT Verifizierung Batch: {result}")
-    except Exception as e:
-        debug_print(f"Fehler bei der ChatGPT Anfrage für Verifizierung: {e}")
-        return
-    answers = result.split("\n")
-    for idx, row_num in enumerate(row_indices):
-        answer = "k.A."
-        for line in answers:
-            if line.strip().startswith(f"Eintrag {row_num}:"):
-                answer = line.split(":", 1)[1].strip()
-                break
-        # Verarbeitung der Wiki-Verifizierung:
-        # Falls Antwort "OK", schreibe in Spalte S (Wiki Confirm) "OK", Spalte U bleibt leer.
-        # Falls Antwort "Kein Wikipedia-Eintrag vorhanden.", schreibe diesen Text in Spalte U.
-        # Falls Antwort mit "Alternativer Wikipedia-Artikel vorgeschlagen:" beginnt, extrahiere URL und Begründung.
-        if answer.upper() == "OK":
-            wiki_confirm = "OK"
-            alt_article = ""
-            explanation = ""
-        elif answer.startswith("Alternativer Wikipedia-Artikel vorgeschlagen:"):
-            parts = answer.split(":", 1)[1].split("|")
-            alt_article = parts[0].strip() if len(parts) > 0 else "k.A."
-            explanation = parts[2].strip() if len(parts) > 2 else ""
-            wiki_confirm = "X"
-        elif answer.upper() == "KEIN WIKIPEDIA-EINTRAG VORHANDEN.":
-            wiki_confirm = ""
-            alt_article = "Kein Wikipedia-Eintrag vorhanden."
-            explanation = ""
-        else:
-            wiki_confirm = ""
-            alt_article = answer
-            explanation = answer
-        # Schreibe Ergebnisse:
-        main_sheet.update(values=[[wiki_confirm]], range_name=f"S{row_num}")
-        main_sheet.update(values=[[alt_article]], range_name=f"U{row_num}")
-        main_sheet.update(values=[[explanation]], range_name=f"V{row_num}")
-        # Branchenvorschlag: Nutze die Branchenangaben aus Spalte G, H, O, R (Indices 6,7,14,17)
-        crm_branch = row_data[6] if len(row_data) > 6 else "k.A."
-        ext_branch = row_data[7] if len(row_data) > 7 else "k.A."
-        wiki_branch = row_data[14] if len(row_data) > 14 else "k.A."
-        wiki_cats = row_data[17] if len(row_data) > 17 else "k.A."
-        branch_result = evaluate_branche_chatgpt(crm_branch, ext_branch, wiki_branch, wiki_cats)
-        main_sheet.update(values=[[branch_result["branch"]]], range_name=f"W{row_num}")
-        main_sheet.update(values=[[branch_result["consistency"]]], range_name=f"Y{row_num}")
-        # Schreibe Token Count in Spalte AQ
-        main_sheet.update(values=[[str(token_count)]], range_name=f"AQ{row_num}")
-        # Schreibe Timestamp in Spalte AO und Version in Spalte AP
-        current_dt = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-        main_sheet.update(values=[[current_dt]], range_name=f"AO{row_num}")
-        main_sheet.update(values=[[Config.VERSION]], range_name=f"AP{row_num}")
-        debug_print(f"Zeile {row_num} verifiziert: Antwort: {answer}")
-        time.sleep(Config.RETRY_DELAY)
-    debug_print("Verifizierungs-Batch abgeschlossen.")
-
-# ==================== STARTINDEX-FUNKTIONEN ====================
-class GoogleSheetHandler:
-    def __init__(self):
-        self.sheet = None
-        self.sheet_values = []
-        self._connect()
-    def _connect(self):
-        scope = ["https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets"]
-        creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(Config.CREDENTIALS_FILE, scope)
-        self.sheet = gspread.authorize(creds).open_by_url(Config.SHEET_URL).sheet1
-        self.sheet_values = self.sheet.get_all_values()
-    def get_start_index(self, column_index=40):
-        """
-        column_index=40 für ChatGPT-Timestamp (Spalte AO),
-        column_index=41 für alternative Runner.
-        """
-        filled_n = [row[column_index] if len(row) > column_index else '' for row in self.sheet_values[1:]]
-        return next((i + 1 for i, v in enumerate(filled_n, start=1) if not str(v).strip()), len(filled_n) + 1)
-
-# ==================== ALIGNMENT DEMO (Modus 3) ====================
-def alignment_demo(sheet):
-    new_headers = [
-        "Spalte A (ReEval Flag)",
-        "Spalte B (Firmenname)",
-        "Spalte C (Kurzform Firmenname)",
-        "Spalte D (Website)",
-        "Spalte E (Ort)",
-        "Spalte F (Beschreibung)",
-        "Spalte G (Aktuelle Branche)",
-        "Spalte H (Beschreibung Branche extern)",
-        "Spalte I (Anzahl Techniker CRM)",
-        "Spalte J (Umsatz CRM)",
-        "Spalte K (Anzahl Mitarbeiter CRM)",
-        "Spalte L (Vorschlag Wiki URL)",
-        "Spalte M (Wikipedia URL)",
-        "Spalte N (Wikipedia Absatz)",
-        "Spalte O (Wikipedia Branche)",
-        "Spalte P (Wikipedia Umsatz)",
-        "Spalte Q (Wikipedia Mitarbeiter)",
-        "Spalte R (Wikipedia Kategorien)",
-        "Spalte S (Wiki Confirm)",
-        "Spalte T (Wiki Erklärung – nicht genutzt)",
-        "Spalte U (Alternative Wiki URL)",
-        "Spalte V (Wiki Begründung)",
-        "Spalte W (Branchenvorschlag)",
-        "Spalte X (Branchenergebnis – Konsistenzprüfung)",
-        "Spalte Y (Branchenerklärung)",
-        "Spalte Z (Timestamp – wird nicht genutzt)",
-        "Spalte AA (FSM Relevanz – nicht genutzt)",
-        "Spalte AB (Begründung FSM – nicht genutzt)",
-        "Spalte AC (Schätzung Mitarbeiter – nicht genutzt)",
-        "Spalte AD (Einschätzung Techniker – nicht genutzt)",
-        "Spalte AE (Begründung Techniker – nicht genutzt)",
-        "Spalte AF (Schätzung Umsatz ChatGPT – nicht genutzt)",
-        "Spalte AG (Begründung Umsatz ChatGPT – nicht genutzt)",
-        "Spalte AH (Wikipedia-Timestamp – nicht genutzt)",
-        "Spalte AI (ChatGPT-Timestamp – nicht genutzt)",
-        "Spalte AJ (Kontakt: Serviceleiter gefunden)",
-        "Spalte AK (Kontakt: IT-Leiter gefunden)",
-        "Spalte AL (Kontakt: Management gefunden)",
-        "Spalte AM (Kontakt: Disponent gefunden)",
-        "Spalte AN (Contact Search Timestamp – nicht genutzt)",
-        "Spalte AO (Verifizierung Timestamp)",
-        "Spalte AP (Version)",
-        "Spalte AQ (Token Count Batch)"
-    ]
-    header_range = "A11200:AQ11200"
-    sheet.update(values=[new_headers], range_name=header_range)
-    print("Alignment-Demo abgeschlossen: Neue Spaltenüberschriften in Zeile 11200 geschrieben.")
-
-# ==================== WIKIPEDIA SCRAPER ====================
-class WikipediaScraper:
-    def __init__(self):
-        wikipedia.set_lang(Config.LANG)
-    def _get_full_domain(self, website):
-        if not website:
-            return ""
-        website = website.lower().strip()
-        website = re.sub(r'^https?:\/\/', '', website)
-        website = re.sub(r'^www\.', '', website)
-        return website.split('/')[0]
-    def _generate_search_terms(self, company_name, website):
-        terms = []
-        full_domain = self._get_full_domain(website)
-        if full_domain:
-            terms.append(full_domain)
-        normalized_name = normalize_company_name(company_name)
-        candidate = " ".join(normalized_name.split()[:2]).strip()
-        if candidate and candidate not in terms:
-            terms.append(candidate)
-        if normalized_name and normalized_name not in terms:
-            terms.append(normalized_name)
-        debug_print(f"Generierte Suchbegriffe: {terms}")
-        return terms
-    def _validate_article(self, page, company_name, website):
-        full_domain = self._get_full_domain(website)
-        domain_found = False
-        if full_domain:
-            try:
-                html_raw = requests.get(page.url).text
-                soup = BeautifulSoup(html_raw, Config.HTML_PARSER)
-                infobox = soup.find('table', class_=lambda c: c and 'infobox' in c.lower())
-                if infobox:
-                    links = infobox.find_all('a', href=True)
-                    for link in links:
-                        href = link.get('href').lower()
-                        if href.startswith('/wiki/datei:'):
-                            continue
-                        if full_domain in href:
-                            debug_print(f"Definitiver Link-Match in Infobox gefunden: {href}")
-                            domain_found = True
-                            break
-                    if not domain_found and hasattr(page, 'externallinks'):
-                        for ext_link in page.externallinks:
-                            if full_domain in ext_link.lower():
-                                debug_print(f"Definitiver Link-Match in externen Links gefunden: {ext_link}")
-                                domain_found = True
-                                break
-            except Exception as e:
-                debug_print(f"Fehler beim Extrahieren von Links: {str(e)}")
-        normalized_title = normalize_company_name(page.title)
-        normalized_company = normalize_company_name(company_name)
-        similarity = SequenceMatcher(None, normalized_title, normalized_company).ratio()
-        debug_print(f"Ähnlichkeit (normalisiert): {similarity:.2f} ({normalized_title} vs {normalized_company})")
-        threshold = 0.60 if domain_found else Config.SIMILARITY_THRESHOLD
-        return similarity >= threshold
-    def extract_first_paragraph(self, page_url):
-        try:
-            response = requests.get(page_url)
-            soup = BeautifulSoup(response.text, Config.HTML_PARSER)
-            paragraphs = soup.find_all('p')
-            for p in paragraphs:
-                text = clean_text(p.get_text())
-                if len(text) > 50:
-                    return text
-            return "k.A."
-        except Exception as e:
-            debug_print(f"Fehler beim Extrahieren des ersten Absatzes: {e}")
-            return "k.A."
-    def extract_categories(self, soup):
-        cat_div = soup.find('div', id="mw-normal-catlinks")
-        if cat_div:
-            ul = cat_div.find('ul')
-            if ul:
-                cats = [clean_text(li.get_text()) for li in ul.find_all('li')]
-                return ", ".join(cats)
-        return "k.A."
-    def _extract_infobox_value(self, soup, target):
-        infobox = soup.find('table', class_=lambda c: c and any(kw in c.lower() for kw in ['infobox', 'vcard', 'unternehmen']))
-        if not infobox:
-            return "k.A."
-        keywords_map = {
-            'branche': ['branche', 'industrie', 'tätigkeit', 'geschäftsfeld', 'sektor', 'produkte', 'leistungen', 'aktivitäten', 'wirtschaftszweig'],
-            'umsatz': ['umsatz', 'jahresumsatz', 'konzernumsatz', 'gesamtumsatz', 'erlöse', 'umsatzerlöse', 'einnahmen', 'ergebnis', 'jahresergebnis'],
-            'mitarbeiter': ['mitarbeiter', 'beschäftigte', 'personal', 'mitarbeiterzahl', 'angestellte', 'belegschaft', 'personalstärke']
-        }
-        keywords = keywords_map.get(target, [])
-        for row in infobox.find_all('tr'):
-            header = row.find('th')
-            if header:
-                header_text = clean_text(header.get_text()).lower()
-                if any(kw in header_text for kw in keywords):
-                    value = row.find('td')
-                    if value:
-                        raw_value = clean_text(value.get_text())
-                        if target == 'branche':
-                            clean_val = re.sub(r'\[.*?\]|\(.*?\)', '', raw_value)
-                            return ' '.join(clean_val.split()).strip()
-                        if target == 'umsatz':
-                            return extract_numeric_value(raw_value, is_umsatz=True)
-                        if target == 'mitarbeiter':
-                            return extract_numeric_value(raw_value, is_umsatz=False)
-        return "k.A."
-    def extract_full_infobox(self, soup):
-        infobox = soup.find('table', class_=lambda c: c and any(kw in c.lower() for kw in ['infobox', 'vcard', 'unternehmen']))
-        if not infobox:
-            return "k.A."
-        return clean_text(infobox.get_text(separator=' | '))
-    def extract_fields_from_infobox_text(self, infobox_text, field_names):
-        result = {}
-        tokens = [token.strip() for token in infobox_text.split("|") if token.strip()]
-        for i, token in enumerate(tokens):
-            for field in field_names:
-                if field.lower() in token.lower():
-                    j = i + 1
-                    while j < len(tokens) and not tokens[j]:
-                        j += 1
-                    result[field] = tokens[j] if j < len(tokens) else "k.A."
-        return result
-    def extract_company_data(self, page_url):
-        if not page_url:
-            return {
-                'url': 'k.A.',
-                'first_paragraph': 'k.A.',
-                'branche': 'k.A.',
-                'umsatz': 'k.A.',
-                'mitarbeiter': 'k.A.',
-                'categories': 'k.A.',
-                'full_infobox': 'k.A.'
-            }
-        try:
-            response = requests.get(page_url)
-            soup = BeautifulSoup(response.text, Config.HTML_PARSER)
-            full_infobox = self.extract_full_infobox(soup)
-            extracted_fields = self.extract_fields_from_infobox_text(full_infobox, ['Branche', 'Umsatz', 'Mitarbeiter'])
-            raw_branche = extracted_fields.get('Branche', self._extract_infobox_value(soup, 'branche'))
-            raw_umsatz = extracted_fields.get('Umsatz', self._extract_infobox_value(soup, 'umsatz'))
-            raw_mitarbeiter = extracted_fields.get('Mitarbeiter', self._extract_infobox_value(soup, 'mitarbeiter'))
-            umsatz_val = extract_numeric_value(raw_umsatz, is_umsatz=True)
-            mitarbeiter_val = extract_numeric_value(raw_mitarbeiter, is_umsatz=False)
-            categories_val = self.extract_categories(soup)
-            first_paragraph = self.extract_first_paragraph(page_url)
-            return {
-                'url': page_url,
-                'first_paragraph': first_paragraph,
-                'branche': raw_branche,
-                'umsatz': umsatz_val,
-                'mitarbeiter': mitarbeiter_val,
-                'categories': categories_val,
-                'full_infobox': full_infobox
-            }
-        except Exception as e:
-            debug_print(f"Extraktionsfehler: {str(e)}")
-            return {
-                'url': 'k.A.',
-                'first_paragraph': 'k.A.',
-                'branche': 'k.A.',
-                'umsatz': 'k.A.',
-                'mitarbeiter': 'k.A.',
-                'categories': 'k.A.',
-                'full_infobox': 'k.A.'
-            }
-    @retry_on_failure
-    def search_company_article(self, company_name, website):
-        search_terms = self._generate_search_terms(company_name, website)
-        for term in search_terms:
-            try:
-                results = wikipedia.search(term, results=Config.WIKIPEDIA_SEARCH_RESULTS)
-                debug_print(f"Suchergebnisse für '{term}': {results}")
-                for title in results:
-                    try:
-                        page = wikipedia.page(title, auto_suggest=False)
-                        if self._validate_article(page, company_name, website):
-                            return page
-                    except (wikipedia.exceptions.DisambiguationError, wikipedia.exceptions.PageError) as e:
-                        debug_print(f"Seitenfehler: {str(e)}")
-                        continue
-            except Exception as e:
-                debug_print(f"Suchfehler: {str(e)}")
-                continue
-        return None
-
-# ==================== GOOGLE SHEET HANDLER ====================
-class GoogleSheetHandler:
-    def __init__(self):
-        self.sheet = None
-        self.sheet_values = []
-        self._connect()
-    def _connect(self):
-        scope = ["https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets"]
-        creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(Config.CREDENTIALS_FILE, scope)
-        self.sheet = gspread.authorize(creds).open_by_url(Config.SHEET_URL).sheet1
-        self.sheet_values = self.sheet.get_all_values()
-    def get_start_index(self, column_index=40):
-        filled_n = [row[column_index] if len(row) > column_index else '' for row in self.sheet_values[1:]]
-        return next((i + 1 for i, v in enumerate(filled_n, start=1) if not str(v).strip()), len(filled_n) + 1)
-
-# ==================== ALIGNMENT DEMO (Modus 3) ====================
-def alignment_demo(sheet):
-    new_headers = [
-        "Spalte A (ReEval Flag)",
-        "Spalte B (Firmenname)",
-        "Spalte C (Kurzform Firmenname)",
-        "Spalte D (Website)",
-        "Spalte E (Ort)",
-        "Spalte F (Beschreibung)",
-        "Spalte G (Aktuelle Branche)",
-        "Spalte H (Beschreibung Branche extern)",
-        "Spalte I (Anzahl Techniker CRM)",
-        "Spalte J (Umsatz CRM)",
-        "Spalte K (Anzahl Mitarbeiter CRM)",
-        "Spalte L (Vorschlag Wiki URL)",
-        "Spalte M (Wikipedia URL)",
-        "Spalte N (Wikipedia Absatz)",
-        "Spalte O (Wikipedia Branche)",
-        "Spalte P (Wikipedia Umsatz)",
-        "Spalte Q (Wikipedia Mitarbeiter)",
-        "Spalte R (Wikipedia Kategorien)",
-        "Spalte S (Wiki Confirm)",
-        "Spalte T (Wiki Erklärung – nicht genutzt)",
-        "Spalte U (Alternative Wiki URL)",
-        "Spalte V (Wiki Begründung)",
-        "Spalte W (Branchenvorschlag)",
-        "Spalte X (Branchenkonsistenz)",
-        "Spalte Y (Branchenerklärung)",
-        "Spalte Z (nicht genutzt)",
-        "Spalte AA (FSM Relevanz – nicht genutzt)",
-        "Spalte AB (Begründung FSM – nicht genutzt)",
-        "Spalte AC (Schätzung Mitarbeiter – nicht genutzt)",
-        "Spalte AD (Einschätzung Techniker – nicht genutzt)",
-        "Spalte AE (Begründung Techniker – nicht genutzt)",
-        "Spalte AF (Schätzung Umsatz ChatGPT – nicht genutzt)",
-        "Spalte AG (Begründung Umsatz ChatGPT – nicht genutzt)",
-        "Spalte AH (Wikipedia-Timestamp – nicht genutzt)",
-        "Spalte AI (ChatGPT-Timestamp – nicht genutzt)",
-        "Spalte AJ (Kontakt: Serviceleiter gefunden)",
-        "Spalte AK (Kontakt: IT-Leiter gefunden)",
-        "Spalte AL (Kontakt: Management gefunden)",
-        "Spalte AM (Kontakt: Disponent gefunden)",
-        "Spalte AN (Contact Search Timestamp – nicht genutzt)",
-        "Spalte AO (Verifizierung Timestamp)",
-        "Spalte AP (Version)",
-        "Spalte AQ (Token Count Batch)"
-    ]
-    header_range = "A11200:AQ11200"
-    sheet.update(values=[new_headers], range_name=header_range)
-    print("Alignment-Demo abgeschlossen: Neue Spaltenüberschriften in Zeile 11200 geschrieben.")
-
-# ==================== MODUS 51: VERIFIZIERUNG (BATCH) ====================
-def process_verification_only():
-    debug_print("Starte Verifizierungsmodus (Modus 51) im Batch-Prozess...")
-    gc = gspread.authorize(ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(
-        Config.CREDENTIALS_FILE, ["https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets"]))
-    sh = gc.open_by_url(Config.SHEET_URL)
-    main_sheet = sh.sheet1
-    data = main_sheet.get_all_values()
-    batch_size = Config.BATCH_SIZE
-    batch_entries = []
-    row_indices = []
-    # Prüfe Spalte S (Index 18): wenn leer, verarbeite den Eintrag
+    # Prüfe Spalte S (Index 18) – falls leer, verarbeite Eintrag
    for i, row in enumerate(data[1:], start=2):
        if len(row) <= 19 or row[18].strip() == "":
            entry_text = _process_verification_row(i, row)
@@ -888,10 +466,6 @@ def process_verification_only():
            if line.strip().startswith(f"Eintrag {row_num}:"):
                answer = line.split(":", 1)[1].strip()
                break
-        # Verarbeitung der Wiki-Verifizierung:
-        # Falls Antwort "OK": In Spalte S (Wiki Confirm) "OK", Spalte U leer.
-        # Falls Antwort "Kein Wikipedia-Eintrag vorhanden.": In Spalte U dieser Text, Spalte S bleibt leer.
-        # Falls Antwort mit "Alternativer Wikipedia-Artikel vorgeschlagen:" beginnt, extrahiere URL und Begründung.
        if answer.upper() == "OK":
            wiki_confirm = "OK"
            alt_article = ""
@@ -909,11 +483,9 @@ def process_verification_only():
            wiki_confirm = ""
            alt_article = answer
            wiki_explanation = answer
-        # Schreibe Ergebnisse für Wiki-Verifizierung:
        main_sheet.update(values=[[wiki_confirm]], range_name=f"S{row_num}")
        main_sheet.update(values=[[alt_article]], range_name=f"U{row_num}")
        main_sheet.update(values=[[wiki_explanation]], range_name=f"V{row_num}")
-        # Branchenvorschlag: Nutze Branchenangaben aus Spalte G (Index 6), H (7), O (14) und R (17)
        crm_branch = data[row_num-1][6] if len(data[row_num-1]) > 6 else "k.A."
        ext_branch = data[row_num-1][7] if len(data[row_num-1]) > 7 else "k.A."
        wiki_branch = data[row_num-1][14] if len(data[row_num-1]) > 14 else "k.A."
@@ -921,9 +493,7 @@ def process_verification_only():
        branch_result = evaluate_branche_chatgpt(crm_branch, ext_branch, wiki_branch, wiki_cats)
        main_sheet.update(values=[[branch_result["branch"]]], range_name=f"W{row_num}")
        main_sheet.update(values=[[branch_result["consistency"]]], range_name=f"Y{row_num}")
-        # Schreibe Token Count in Spalte AQ
        main_sheet.update(values=[[str(token_count)]], range_name=f"AQ{row_num}")
-        # Schreibe Timestamp in Spalte AO und Version in Spalte AP
        current_dt = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        main_sheet.update(values=[[current_dt]], range_name=f"AO{row_num}")
        main_sheet.update(values=[[Config.VERSION]], range_name=f"AP{row_num}")
@@ -961,7 +531,7 @@ def process_contact_research():

 # ==================== NEUER MODUS: CONTACTS (LinkedIn) ====================
 def process_contacts():
-    debug_print("Starte LinkedIn-Kontaktsuche...")
+    debug_print("Starte LinkedIn-Kontaktsuche (Modus 7)...")
    gc = gspread.authorize(ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(
        Config.CREDENTIALS_FILE, ["https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets"]))
    sh = gc.open_by_url(Config.SHEET_URL)
@@ -1032,13 +602,13 @@ if __name__ == "__main__":
        processor.process_rows()
    elif MODE == "4":
        gh = GoogleSheetHandler()
-        start_index = gh.get_start_index(39)  # Wiki-Timestamp (Spalte AN)
+        start_index = gh.get_start_index(38)  # Wiki-Timestamp: Spalte AN (Index 38)
        debug_print(f"Wiki-Modus: Starte bei Zeile {start_index+1}")
        processor = DataProcessor()
        processor.process_rows()
    elif MODE == "5":
        gh = GoogleSheetHandler()
-        start_index = gh.get_start_index(40)  # ChatGPT-Timestamp (Spalte AO)
+        start_index = gh.get_start_index(39)  # ChatGPT-Timestamp: Spalte AO (Index 39)
        debug_print(f"ChatGPT-Modus: Starte bei Zeile {start_index+1}")
        processor = DataProcessor()
        processor.process_rows()