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-# Projektplanung v2.1.1
+# Projektplanung v2.2.0
 
-## 1. Übergeordnete Ziele
-*   **Priorität 1: Stabilität:** Wiederherstellung einer zuverlässigen, fehlerfreien Ausführung der Kernprozesse zur Datenanreicherung.
-*   **Priorität 2: Finalisierung:** Abschluss der Entwicklungsarbeiten an den neuen Modulen (Duplikats-Check, Marketing-Texte).
-*   **Priorität 3: Automatisierung:** Vorbereitung der Skripte für den regelmäßigen, automatisierten Betrieb.
+## 1. Aktueller Stand
+*   **[X] Kern-Datenanreicherung implementiert:** Die Module für Scraping, Brancheneinstufung 2.0 und ML-Prognose sind funktional.
+*   **[X] Content-Generierung implementiert:** Die Engine zur Erstellung von Marketing-Texten ist fertig und liefert qualitativ hochwertige Ergebnisse.
+*   **[X] Remote-Steuerung implementiert:** Die Docker-basierte Brücke zu Google Sheets ist funktionsfähig und als Proof of Concept validiert.
+*   **[!] Duplikats-Check blockiert:** Der `duplicate_checker.py` kann seine Ergebnisse nicht ins Google Sheet zurückschreiben, was seine Funktionalität blockiert.
 
-## 2. Aktueller Stand (v2.1.1) - **NEUSTART ERFORDERLICH**
-*   **[X] Modularisierung abgeschlossen:** Die Codebasis wurde erfolgreich in eine modulare Architektur überführt.
-*   **[!] Kernfunktionalität instabil:** Während des Refactorings und der Weiterentwicklung sind kritische Fehler in den Hauptprozessen (Brancheneinstufung, ML-Training) aufgetreten. Die Ergebnisse sind unzuverlässig oder die Ausführung bricht ab.
-*   **[ ] Neue Module im Prototypen-Stadium:** Die Konzepte und erste Implementierungen für den Duplikats-Check und die Marketing-Text-Generierung sind vorhanden, aber noch nicht finalisiert oder robust.
-*   **[X] Wissensbasis-Konzept validiert:** Die Strategie, eine reichhaltige Wissensbasis (`config.py`, `marketing_wissen.yaml`) zu nutzen, hat sich als vielversprechend erwiesen.
+## 2. Strategischer Plan
+**Phase 1: Finalisierung & Stabilisierung**
+*   **[ ]** **Schritt 1.1 (Bugfix Duplikats-Check):** Analyse des Logs und des `duplicate_checker.py`-Codes, um den Fehler im finalen Schreibprozess zu identifizieren und zu beheben.
+*   **[ ]** **Schritt 1.2 (Validierung):** Durchführung eines vollständigen, erfolgreichen Laufs des `duplicate_checker.py` über die Google Sheets-Schnittstelle.
+*   **[ ]** **Schritt 1.3 (Produktivsetzung der Brücke):** Umstellung auf eine permanente `ngrok`-URL (via Paid Plan) und Aktualisierung der `app.py` und `Code.gs`-Skripte.
 
-## 3. Strategischer Plan für den Neustart
+**Phase 2: Skalierung der Inhalte**
+*   **[ ]** **Schritt 2.1 (Wissensbasis vervollständigen):** Ausführen des `build_knowledge_base.py`-Skripts für alle verbleibenden Branchen.
+*   **[ ]** **Schritt 2.2 (Marketing-Texte vervollständigen):** Ausführen des `generate_marketing_text.py`-Skripts für alle 54 Branchen.
 
-**Phase 1: Stabilisierung der Kernfunktionalität (`brancheneinstufung.py`)**
-*   **[ ]** **Schritt 1.1 (Code Review):** Analyse des **gesamten** aktuellen Code-Stands aller `.py`-Dateien, um Inkonsistenzen und Fehler (z.B. falsche Funktionsaufrufe, veraltete Logik) zu identifizieren.
-*   **[ ]** **Schritt 1.2 (Bugfixing):** Systematische Behebung der identifizierten Fehler, beginnend mit den kritischsten Blockern:
-    *   **[ ]** Fehler `AttributeError: 'GoogleSheetHandler' object has no attribute 'sheet_values'` im ML-Training beheben.
-    *   **[ ]** Sicherstellen, dass die **Brancheneinstufung 2.0** (kontextbasiert) korrekt implementiert und aufgerufen wird.
-*   **[ ]** **Schritt 1.3 (Validierung):** Durchführung eines vollständigen, fehlerfreien `reeval`-Laufs zur Bestätigung der Stabilität.
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-**Phase 2: Finalisierung der neuen Module**
-*   **[ ]** **Schritt 2.1 (Duplikats-Check):** Entwicklung einer finalen, robusten Version von `duplicate_checker.py`, die die beste Balance aus Sensitivität und Präzision liefert.
-*   **[ ]** **Schritt 2.2 (Marketing-Texte):** Finalisierung des `generate_marketing_text.py`-Skripts und Durchführung des vollständigen Generierungslaufs für alle Branchen.
+**Phase 3: Produktion & Wartung**
+*   **[ ]** Dokumentation der finalen Workflows für den täglichen Gebrauch.
+*   **[ ]** Planung für regelmäßiges Nachtrainieren des ML-Modells.