feat(market-intel): complete end-to-end audit with enhanced UX and grounding

- Integrated ICP-based lookalike sourcing.
- Implemented Deep Tech Audit with automated evidence collection.
- Enhanced processing terminal with real-time logs.
- Refined daily logging and resolved all dependency issues.
- Documented final status and next steps.

market_intel_backend_plan.md

@@ -86,27 +86,27 @@ Die Logik aus `geminiService.ts` wird in Python-Funktionen innerhalb von `market
 3.  Den alten Container stoppen/entfernen und den neuen starten: `docker run -p 3001:3001 --name market-intel-backend-instance market-intel-backend`
 4.  Den React-Dev-Server starten und den End-to-End-Test erneut durchführen.
 
-## 5. Aktueller Status und Debugging-Protokoll (Stand: 2025-12-21 - Abend)
+## 5. Aktueller Status und Debugging-Protokoll (Stand: 2025-12-21 - Abschluss der Sitzung)
 
-### Status: Deep Tech Audit voll funktionsfähig & Grounded!
+### Status: End-to-End System voll funktionsfähig, Grounded & UX-optimiert!
 
-Wir haben die Phase der reinen Infrastruktur-Einrichtung verlassen und ein intelligentes Recherche-System aufgebaut.
+Wir haben heute das gesamte System von einer instabilen n8n-Abhängigkeit zu einem robusten, autarken Python-Service transformiert.
 
 **Wichtigste Errungenschaften:**
--   **Smart Grounding:** Implementierung der "Scout & Hunter"-Strategie. Die KI generiert nun pro Signal eine Such-Strategie, die gezielt über SerpAPI ausgeführt wird.
--   **REST-API Bridge:** Umstellung auf direkte REST-Aufrufe an Gemini `v1` (Modell: `gemini-2.5-pro`), um Inkompatibilitäten der Python-Bibliotheken in der Docker-Umgebung zu umgehen.
--   **Lookalike-Kategorisierung:** Konkurrenten werden nun präzise in Lokal, National und International unterteilt.
--   **UX-Terminal:** Das UI zeigt nun echten Fortschritt während des Audits an, was die Transparenz massiv erhöht.
--   **Abhängigkeits-Isolierung:** Das Backend wurde komplett von `helpers.py` und `config.py` entkoppelt, um das Image schlank zu halten und gspread-Konflikte zu vermeiden.
+-   **Präzises Lookalike-Sourcing:** Die Konkurrenten-Identifikation wurde von einer reinen Branchensuche auf eine **ICP-basierte Lookalike-Suche** umgestellt. Die Ergebnisse sind nun hochrelevant und thematisch am Referenzkunden ausgerichtet.
+-   **Deep Tech Audit mit Beweisführung:** Der Audit-Prozess (Schritt 3) nutzt nun eine kaskadierende Suchstrategie (Homepage-Scrape + gezielte SerpAPI-Suchen). Die KI zitiert konkrete Beweise (z.B. aus Stellenanzeigen) und liefert verifizierbare Links ("Proof").
+-   **Echtes Terminal-Feedback:** Die UI zeigt nun während des Audits einen **echten Live-Log** des Agenten an (Searching, Scraping, Analyzing), was die Wartezeit transparent macht.
+-   **Robustes Logging:** Umstellung auf **Tages-Logdateien** (z.B. `2025-12-21_market_intel.log`), die im `/app/Log` Verzeichnis (via Docker Volume) gespeichert werden und den vollständigen Verlauf inkl. Prompts enthalten.
+-   **Optimierte Infrastruktur:** Schlankes Docker-Image mit Bind Mounts ermöglicht **Hot-Reloading** des Python-Codes und direkten Zugriff auf Logs und Keys (`serpapikey.txt`, `gemini_api_key.txt`).
 
 **Gelöste Probleme heute:**
--   **404 Not Found:** Gelöst durch Wechsel auf direkten REST-Call und das korrekte Modell `gemini-2.5-pro`.
--   **ModuleNotFoundError (gspread/openai):** Gelöst durch Autarkie der `market_intel_orchestrator.py` und dedizierte Requirements.
--   **Halluzinierte Wettbewerber:** Gelöst durch Nutzung des ICP (Ideal Customer Profile) als Suchbasis anstatt des reinen Angebotstextes.
+-   **Abhängigkeits-Chaos:** Vollständige Entkopplung von `helpers.py` und `config.py` im Backend-Orchestrator.
+-   **API-Endpunkt Fehler:** Behebung aller `v1beta` 404 Fehler durch Umstieg auf direkte REST-Calls (Gemini v1).
+-   **Frontend-Abstürze:** Absicherung des Reports gegen fehlende Datenpunkte.
 
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-### Nächste Schritte:
-1.  **Stabilität:** Feinjustierung der SerpAPI-Abfragen, um noch präzisere Job-Snippets zu erhalten.
-2.  **Report-Export:** Optimierung des MD-Exports, um die neuen Beleg-Links ("Proof") prominent anzuzeigen.
-3.  **Campaign-Generation:** Implementierung von Schritt 4 (Hyper-personalisierte E-Mails basierend auf Audit-Fakten).
+### Nächste Ziele für die nächste Sitzung:
+1.  **Schritt 4: Hyper-personalisierte Campaign-Generation:** Implementierung der Funktion, die basierend auf den Audit-Fakten (z.B. gefundene Software-Stacks oder Nachhaltigkeits-Ziele) maßgeschneiderte E-Mails erstellt.
+2.  **Stabilitäts-Check:** Testen des Batch-Audits mit einer größeren Anzahl an Firmen (Timeout/Rate-Limit Handling).
+3.  **Report-Polishing:** Integration der "Proof-Links" direkt in die MD-Export-Funktion.