From 10b453091c919967e0bac9985ad28fb1f3cbfbe3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Floke Date: Mon, 18 Aug 2025 12:48:37 +0000 Subject: [PATCH] planning.md aktualisiert --- planning.md | 38 +++++++++++++++++--------------------- 1 file changed, 17 insertions(+), 21 deletions(-) diff --git a/planning.md b/planning.md index badc8175..39c12a7f 100644 --- a/planning.md +++ b/planning.md @@ -1,25 +1,21 @@ -# 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. - -**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. \ No newline at end of file +**Phase 3: Produktion & Wartung** +* **[ ]** Dokumentation der finalen Workflows für den täglichen Gebrauch. +* **[ ]** Planung für regelmäßiges Nachtrainieren des ML-Modells. \ No newline at end of file