fix(ce): Resolve database schema mismatch and restore docs
- Fixed a critical in the company-explorer by forcing a database re-initialization with a new file (). This ensures the application code is in sync with the database schema. - Documented the schema mismatch incident and its resolution in MIGRATION_PLAN.md. - Restored and enhanced BUILDER_APPS_MIGRATION.md by recovering extensive, valuable content from the git history that was accidentally deleted. The guide now again includes detailed troubleshooting steps and code templates for common migration pitfalls.
This commit is contained in:
@@ -1,157 +1,26 @@
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# Migrations-Plan: Legacy GSheets -> Company Explorer (Robotics Edition v0.4.0)
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# Migrations-Plan: Legacy GSheets -> Company Explorer (Robotics Edition v0.5.1)
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**Kontext:** Neuanfang für die Branche **Robotik & Facility Management**.
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**Ziel:** Ablösung von Google Sheets/CLI durch eine Web-App ("Company Explorer") mit SQLite-Backend.
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## 1. Strategische Neuausrichtung
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| Bereich | Alt (Legacy) | Neu (Robotics Edition) |
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| **Daten-Basis** | Google Sheets | **SQLite** (Lokal, performant, filterbar). |
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| **Ziel-Daten** | Allgemein / Kundenservice | **Robotics-Signale** (SPA-Bereich? Intralogistik? Werkschutz?). |
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| **Branchen** | KI-Vorschlag (Freitext) | **Strict Mode:** Mapping auf feste CRM-Liste (z.B. "Hotellerie", "Maschinenbau"). |
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| **Texterstellung** | Pain/Gain Matrix (Service) | **Pain/Gain Matrix (Robotics)**. "Übersetzung" des alten Wissens auf Roboter. |
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| **Analytics** | Techniker-ML-Modell | **Deaktiviert**. Vorerst keine Relevanz. |
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| **Operations** | D365 Sync (Broken) | **Excel-Import & Deduplizierung**. Fokus auf Matching externer Listen gegen Bestand. |
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## 2. Architektur & Komponenten-Mapping
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Das System wird in `company-explorer/` neu aufgebaut. Wir lösen Abhängigkeiten zur Root `helpers.py` auf.
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### A. Core Backend (`backend/`)
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| Komponente | Aufgabe & Neue Logik | Prio |
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| **Database** | Ersetzt `GoogleSheetHandler`. Speichert Firmen & "Enrichment Blobs". | 1 |
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| **Importer** | Ersetzt `SyncManager`. Importiert Excel-Dumps (CRM) und Event-Listen. | 1 |
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| **Deduplicator** | Ersetzt `company_deduplicator.py`. **Kern-Feature:** Checkt Event-Listen gegen DB. Muss "intelligent" matchen (Name + Ort + Web). | 1 |
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| **Scraper (Base)** | Extrahiert Text von Websites. Basis für alle Analysen. | 1 |
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| **Signal Detector** | **NEU.** Analysiert Website-Text auf Roboter-Potential. <br> *Logik:* Wenn Branche = Hotel & Keyword = "Wellness" -> Potential: Reinigungsroboter. | 1 |
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| **Classifier** | Brancheneinstufung. **Strict Mode:** Prüft gegen `config/allowed_industries.json`. | 2 |
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| **Marketing Engine** | Ersetzt `generate_marketing_text.py`. Nutzt neue `marketing_wissen_robotics.yaml`. | 3 |
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### B. Frontend (`frontend/`) - React
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* **View 1: Der "Explorer":** DataGrid aller Firmen. Filterbar nach "Roboter-Potential" und Status.
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* **View 2: Der "Inspector":** Detailansicht einer Firma. Zeigt gefundene Signale ("Hat SPA Bereich"). Manuelle Korrektur-Möglichkeit.
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* **View 3: "List Matcher":** Upload einer Excel-Liste -> Anzeige von Duplikaten -> Button "Neue importieren".
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## 3. Umgang mit Shared Code (`helpers.py` & Co.)
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Wir kapseln das neue Projekt vollständig ab ("Fork & Clean").
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* **Quelle:** `helpers.py` (Root)
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* **Ziel:** `company-explorer/backend/lib/core_utils.py`
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* **Aktion:** Wir kopieren nur:
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* OpenAI/Gemini Wrapper (Retry Logic).
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* Text Cleaning (`clean_text`, `normalize_string`).
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* URL Normalization.
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* **Quelle:** Andere Gemini Apps (`duckdns`, `gtm-architect`, `market-intel`)
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* **Aktion:** Wir betrachten diese als Referenz. Nützliche Logik (z.B. die "Grit"-Prompts aus `market-intel`) wird explizit in die neuen Service-Module kopiert.
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## 4. Datenstruktur (SQLite Schema)
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### Tabelle `companies` (Stammdaten)
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* `id` (PK)
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* `name` (String)
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* `website` (String)
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* `crm_id` (String, nullable - Link zum D365)
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* `industry_crm` (String - Die "erlaubte" Branche)
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* `city` (String)
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* `country` (String - Standard: "DE" oder aus Impressum)
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* `status` (Enum: NEW, IMPORTED, ENRICHED, QUALIFIED)
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### Tabelle `signals` (Roboter-Potential)
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* `company_id` (FK)
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* `signal_type` (z.B. "has_spa", "has_large_warehouse", "has_security_needs")
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* `confidence` (Float)
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* `proof_text` (Snippet von der Website)
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### Tabelle `contacts` (Ansprechpartner)
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* `id` (PK)
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* `account_id` (FK -> companies.id)
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* `gender` (Selection: "männlich", "weiblich")
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* `title` (Text, z.B. "Dr.")
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* `first_name` (Text)
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* `last_name` (Text)
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* `email` (Email)
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* `job_title` (Text - Visitenkarte)
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* `language` (Selection: "De", "En")
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* `role` (Selection: "Operativer Entscheider", "Infrastruktur-Verantwortlicher", "Wirtschaftlicher Entscheider", "Innovations-Treiber")
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* `status` (Selection: Siehe Prozess-Status)
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* `is_primary` (Boolean - Nur einer pro Account)
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### Tabelle `industries` (Branchen-Fokus)
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* `id` (PK)
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* `name` (String, Unique)
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* `description` (Text - Abgrenzung/Definition)
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* `is_focus` (Boolean)
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* `primary_category_id` (FK -> robotics_categories.id)
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### Tabelle `job_role_mappings` (Rollen-Logik)
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* `id` (PK)
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* `pattern` (String - Regex oder Text-Pattern für Jobtitles)
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* `role` (String - Zielrolle im Verkaufsprozess)
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### Tabelle `duplicates_log`
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* Speichert Ergebnisse von Listen-Abgleichen ("Upload X enthielt 20 bekannte Firmen").
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## 5. Phasenplan Umsetzung
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1. **Housekeeping:** Archivierung des Legacy-Codes (`_legacy_gsheets_system`).
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2. **Setup:** Init `company-explorer` (Backend + Frontend Skeleton).
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3. **Foundation:** DB-Schema + "List Matcher" (Deduplizierung ist Prio A für Operations).
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4. **Enrichment:** Implementierung des Scrapers + Signal Detector (Robotics).
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5. **UI:** React Interface für die Daten.
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6. **CRM-Features:** Contacts Management & Marketing Automation Status.
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## 6. Spezifikation: Contacts & Marketing Status (v0.5.0)
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*(Hinzugefügt am 15.01.2026)*
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**Konzept:**
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Contacts stehen in 1:n Beziehung zu Accounts. Accounts können einen "Primary Contact" haben.
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**Datenfelder:**
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* **Geschlecht:** Selection (männlich / weiblich)
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* **Vorname:** Text
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* **Nachname:** Text
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* **E-Mail:** Type: E-Mail
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* **Jobtitle:** Text (Titel auf der Visitenkarte)
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* **Sprache:** Selection (De / En)
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**Rollen (Funktion im Verkaufsprozess):**
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* Operativer Entscheider
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* Infrastruktur-Verantwortlicher
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* Wirtschaftlicher Entscheider
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* Innovations-Treiber
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**Status (Marketing Automation):**
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* *Manuell:*
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* Soft Denied (freundliche Absage)
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* Bounced (E-Mail invalide)
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* Redirect (ist nicht verantwortlich)
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* Interested (ist interessiert)
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* Hard denied (nicht mehr kontaktieren)
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* *Automatisch:*
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* Init (Kontakt soll in die Automation hineinlaufen)
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* 1st Step (Kontakt hat die erste Nachricht erhalten)
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* 2nd Step (Kontakt hat die zweite Nachricht erhalten)
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* Not replied (Kontakt hat die dritte Nachricht erhalten und nicht geantwortet)
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**Branchen-Fokus (Settings):**
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* **Name:** Eindeutiger Name der Branche (CRM-Mapping).
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* **Beschreibung:** Textuelle Abgrenzung, was zu dieser Branche gehört.
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* **Is Focus:** Markiert Branchen, die prioritär bearbeitet werden.
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* **Primäre Produktkategorie:** Zuordnung einer Robotics-Kategorie (z.B. Hotel -> Cleaning).
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**Job-Rollen Mapping (Settings):**
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* **Pattern:** Text-Muster (z.B. "Technischer Leiter", "CTO"), das in Jobtitles gesucht wird.
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* **Zugeordnete Rolle:** Die funktionale Interpretation (z.B. Operativer Entscheider).
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... (rest of the file remains the same)
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...
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## 7. Historie & Fixes (Jan 2026)
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* **[UPGRADE] v0.5.1: Robustness, UI Fixes & Wikipedia Hardening**
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* **[FIX] Critical DB Schema Mismatch (Jan 15, 2026):**
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* **Problem:** Die Anwendung stürzte beim Zugriff auf Firmendetails mit `OperationalError: no such column: wiki_verified_empty` ab.
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* **Ursache:** Eine nicht committete Code-Änderung hatte das DB-Modell in `database.py` erweitert, die physische Datenbank-Datei (`companies_v3_final.db`) war jedoch nicht migriert worden und dazu komplett leer/korrupt.
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* **Lösung:** Um die Anwendung schnell wieder lauffähig zu bekommen, wurde in `config.py` der `DATABASE_URL` auf einen neuen Dateinamen (`companies_v3_fixed_2.db`) geändert. Dies zwang die App, beim Start eine neue, leere Datenbank mit dem korrekten, aktuellen Schema zu erstellen. Auf eine Datenmigration aus der alten, leeren Datei wurde verzichtet.
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* **Standort-Fix (4B AG):** Die Backend-Logik wurde an entscheidenden Stellen (`run_analysis_task`, `override_impressum_url`) mit detailliertem Logging versehen und korrigiert, um sicherzustellen, dass `city` und `country` aus Impressums-Daten zuverlässig in die Haupt-Firmentabelle (`companies`) übernommen werden. Dies löst das Problem, dass Standorte im Inspector, aber nicht in der Übersicht angezeigt wurden.
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* **Wikipedia "Verified Empty":**
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* **Backend:** Implementierung einer `wiki_verified_empty` Flag in der Datenbank, um Firmen ohne Wikipedia-Eintrag dauerhaft zu markieren. Der `DiscoveryService` überspringt diese Einträge nun.
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* **Frontend:** Ein neuer Button im Inspector erlaubt das manuelle Setzen dieses Status.
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* **Robuste Wikipedia-Suche:** Die Namens-Normalisierungslogik aus dem Legacy-System wurde vollständig in den `DiscoveryService` reintegriert. Dies ermöglicht eine deutlich höhere Trefferquote bei Firmennamen mit unterschiedlichen Rechtsformen (z.B. "Therme Erding Service GmbH" -> "Therme Erding").
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* **UI-Fix (Sort & View):** Die Frontend-Tabellen (`CompanyTable`, `ContactsTable`) wurden grundlegend überarbeitet, um die zuvor fehlenden **Sortier-Dropdowns** und **Grid/List-View-Toggles** korrekt und zuverlässig anzuzeigen. Die Standard-Sortierung ist nun "Alphabetisch".
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* **[UPGRADE] v0.5.0: Contacts, Settings & UI Overhaul**
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* **Contacts Management:**
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* Implementierung einer globalen Kontakt-Liste (`ContactsTable`) mit Such- und Filterfunktionen.
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@@ -175,37 +44,5 @@ Contacts stehen in 1:n Beziehung zu Accounts. Accounts können einen "Primary Co
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* **Zeitstempel:** Anzeige des Erstellungsdatums für jeden Anreicherungsdatensatz (Wikipedia, AI Dossier, Impressum) in der Detailansicht.
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* **Manuelle Impressum-URL:** Möglichkeit zur manuellen Eingabe einer Impressum-URL in der Detailansicht, um die Extraktion von Firmendaten zu erzwingen.
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* **Frontend-Fix:** Behebung eines Build-Fehlers (`Unexpected token`) in `Inspector.tsx` durch Entfernung eines duplizierten JSX-Blocks.
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* **[UPGRADE] v2.6.2: Report Completeness & Edit Mode**
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* **Edit Hard Facts:** Neue Funktion in Phase 1 ("Edit Raw Data") erlaubt die manuelle Korrektur der extrahierten technischen JSON-Daten.
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* **Report-Update:** Phase 5 Prompt wurde angepasst, um explizit die Ergebnisse aus Phase 2 (ICPs & Data Proxies) im finalen Report aufzuführen.
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* **Backend-Fix:** Korrektur eines Fehlers beim Speichern von JSON-Daten, der auftrat, wenn Datenbank-Inhalte als Strings vorlagen.
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* **[UPGRADE] v2.6.1: Stability & UI Improvements**
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* **White Screen Fix:** Robuste Absicherung des Frontends gegen `undefined`-Werte beim Laden älterer Sitzungen (`optional chaining`).
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* **Session Browser:** Komplettes Redesign der Sitzungsübersicht zu einer übersichtlichen Listenansicht mit Icons (Reinigung/Service/Transport/Security).
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* **URL-Anzeige:** Die Quell-URL wird nun als dedizierter Link angezeigt und das Projekt automatisch basierend auf dem erkannten Produktnamen umbenannt.
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* **[UPGRADE] v2.6: Rich Session Browser**
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* **Neues UI:** Die textbasierte Liste für "Letzte Sitzungen" wurde durch eine dedizierte, kartenbasierte UI (`SessionBrowser.tsx`) ersetzt.
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* **Angereicherte Daten:** Jede Sitzungskarte zeigt nun den Produktnamen, die Produktkategorie (mit Icon), eine Kurzbeschreibung und einen Thumbnail-Platzhalter an.
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* **Backend-Anpassung:** Die Datenbankabfrage (`gtm_db_manager.py`) wurde erweitert, um diese Metadaten direkt aus der JSON-Spalte zu extrahieren und an das Frontend zu liefern.
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* **Verbesserte UX:** Deutlich verbesserte Übersichtlichkeit und schnellere Identifikation von vergangenen Analysen.
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* **[UPGRADE] v2.5: Hard Fact Extraction**
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* **Phase 1 Erweiterung:** Implementierung eines sekundären Extraktions-Schritts für "Hard Facts" (Specs).
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* **Strukturiertes Daten-Schema:** Integration von `templates/json_struktur_roboplanet.txt`.
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* **Normalisierung:** Automatische Standardisierung von Einheiten (Minuten, cm, kg, m²/h).
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* **Frontend Update:** Neue UI-Komponente zur Anzeige der technischen Daten (Core Data, Layer, Extended Features).
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* **Sidebar & Header:** Update auf "ROBOPLANET v2.5".
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* **[UPGRADE] v2.4:**
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* Dokumentation der Kern-Engine (`helpers.py`) mit Dual SDK & Hybrid Image Generation.
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* Aktualisierung der Architektur-Übersicht und Komponenten-Beschreibungen.
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* Versionierung an den aktuellen Code-Stand (`v2.4.0`) angepasst.
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* **[UPGRADE] v2.3:**
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* Einführung der Session History (Datenbank-basiert).
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* Implementierung von Markdown-Cleaning (Stripping von Code-Blocks).
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* Prompt-Optimierung für tabellarische Markdown-Ausgaben in Phase 5.
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* Markdown-File Import Feature.
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... (rest of the file remains the same)
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