diff --git a/dealfront_enrichment.py b/dealfront_enrichment.py
index 742013b3..ff0283fb 100644
--- a/dealfront_enrichment.py
+++ b/dealfront_enrichment.py
@@ -122,31 +122,37 @@ class DealfrontScraper:
             logger.info("Extrahiere Ergebnisse mit direkten CSS-Selektoren...")
             results = []
             
-            # Warten, bis das erste Firmenelement vorhanden ist.
+            # Warten, bis das erste Element, das wir suchen (ein Firmenname), vorhanden ist.
             company_name_selector = ".sticky-column a.t-highlight-text"
             logger.info(f"Warte auf das erste Firmenelement mit Selektor: '{company_name_selector}'")
             self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, company_name_selector)))
-            time.sleep(3)
+            
+            time.sleep(3) # Letzte, kurze Pause, um sicherzustellen, dass alle Elemente gerendert sind.
 
-            # Extraktion aller Elemente
-            company_elements = self.driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, company_name_selector)
-            website_elements = self.driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "a.text-gray-400.t-highlight-text")
-
-            logger.info(f"{len(company_elements)} Firmennamen und {len(website_elements)} Webseiten-Elemente gefunden.")
-
-            num_results = min(len(company_elements), len(website_elements))
-            if num_results == 0:
-                logger.warning("Keine Firmen oder Webseiten gefunden.")
+            # Finde alle Tabellenzeilen, die eine ID haben. Das ist unser neuer, stabiler Anker.
+            rows_selector = (By.CSS_SELECTOR, "table#t-result-table tbody tr[id]")
+            rows = self.driver.find_elements(*rows_selector)
+            
+            if not rows:
+                logger.warning("Keine Datenzeilen gefunden. Speichere Debug-Artefakte.")
                 self._save_debug_artifacts()
                 return []
 
-            for i in range(num_results):
-                company_name = company_elements[i].get_attribute("title").strip()
-                website = website_elements[i].text.strip()
-                if company_name and website:
-                    results.append({'name': company_name, 'website': website})
+            logger.info(f"{len(rows)} Firmen-Datenzeilen zur Verarbeitung gefunden.")
 
-            logger.info(f"Extraktion abgeschlossen. {len(results)} Firmen erfolgreich zugeordnet.")
+            for i, row in enumerate(rows, 1):
+                try:
+                    # Innerhalb jeder Zeile suchen wir nach den spezifischen Links.
+                    company_name = row.find_element(By.CSS_SELECTOR, company_name_selector).get_attribute("title").strip()
+                    website = row.find_element(By.CSS_SELECTOR, "td:nth-of-type(3) a").text.strip()
+                    
+                    if company_name and website:
+                        results.append({'name': company_name, 'website': website})
+                except NoSuchElementException:
+                    logger.warning(f"Zeile {i}: Name oder Webseite nicht extrahierbar. Überspringe.")
+                    continue
+            
+            logger.info(f"Extraktion abgeschlossen. {len(results)} Firmen gefunden.")
             return results
             
         except Exception as e:
@@ -161,7 +167,7 @@ class DealfrontScraper:
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    logger.info("Starte Dealfront Automatisierung - DEBUG-MODUS")
+    logger.info("Starte Dealfront Automatisierung - Finaler Durchlauf")
     scraper = None
     try:
         scraper = DealfrontScraper()
@@ -171,31 +177,33 @@ if __name__ == "__main__":
         if not scraper.login_and_find_list(TempConfig.TARGET_SEARCH_NAME):
             raise Exception("Der Prozess vom Login bis zum Laden der Liste ist fehlgeschlagen.")
         
-        # In dieser Version gibt es keine handle_overlays Methode mehr
-        # scraper.handle_overlays() 
+        # scraper.handle_overlays() # Vorerst deaktiviert, um Fehlerquellen zu minimieren
         
         companies = scraper.extract_current_page_results()
+
         if companies:
             df = pd.DataFrame(companies)
             pd.set_option('display.max_rows', None)
             pd.set_option('display.max_columns', None)
-            pd.set_option('display.width', 1000)
+            pd.set_option('display.width', 120)
             pd.set_option('display.max_colwidth', None)
+            
             print("\n" + "="*80)
             print(" EXTRAHIERTE FIRMEN (ERSTE SEITE) ".center(80, "="))
             print("="*80)
             print(df.to_string(index=False))
             print("="*80 + "\n")
+            logger.info(f"Testlauf ERFOLGREICH. {len(df)} Firmen extrahiert.")
         else:
-            logger.warning("Obwohl die Seite geladen wurde, konnten keine Firmen extrahiert werden.")
-
-        logger.info("Test erfolgreich abgeschlossen. Warte vor dem Schließen...")
-        time.sleep(10)
+            logger.warning("PROZESS ABGESCHLOSSEN, ABER KEINE FIRMEN EXTRAHIERT. Bitte HTML-Dump im 'output'-Ordner prüfen.")
 
     except Exception as e:
         logger.critical(f"Ein kritischer Fehler ist im Hauptprozess aufgetreten: {e}", exc_info=False)
     finally:
         if scraper:
+            # Wir lassen den Browser für 15 Sekunden offen, um das Ergebnis zu sehen
+            logger.info("Prozess beendet. Browser bleibt zur Inspektion 15 Sekunden geöffnet...")
+            time.sleep(15)
             scraper.close()
     
     logger.info("Dealfront Automatisierung beendet.")
\ No newline at end of file