docs: RESTORED complete MIGRATION_PLAN with full logic and tasks

MIGRATION_PLAN.md

@@ -1,69 +1,174 @@
 # Migrations-Plan: Legacy GSheets -> Company Explorer (Robotics Edition v0.8.5)
 
-**Kontext:** Strategische Neuausrichtung der Lead-Analyse für RoboPlanet.
-**Zentrale Philosophie:** Trennung von CRM-Historie ("Was wir wissen") und KI-Recherche ("Was aktuell wahr ist").
+**Kontext:** Neuanfang für die Branche **Robotik & Facility Management**.
+**Ziel:** Ablösung von Google Sheets/CLI durch eine Web-App ("Company Explorer") mit SQLite-Backend.
 
-## 14. Detaillierte Logik der neuen Datenfelder (v2.0)
+## 1. Strategische Neuausrichtung
 
-Um Gemini CLI (dem Bautrupp) die Umsetzung zu ermöglichen, hier die semantische Bedeutung und Implementierungs-Logik der neuen Spalten:
+| Bereich | Alt (Legacy) | Neu (Robotics Edition) |
+| :--- | :--- | :--- |
+| **Daten-Basis** | Google Sheets | **SQLite** (Lokal, performant, filterbar). |
+| **Ziel-Daten** | Allgemein / Kundenservice | **Quantifizierbares Potenzial** (z.B. 4500m² Fläche, 120 Betten). |
+| **Branchen** | KI-Vorschlag (Freitext) | **Strict Mode:** Mapping auf definierte Notion-Liste (z.B. "Hotellerie", "Automotive"). |
+| **Bewertung** | 0-100 Score (Vage) | **Data-Driven:** Rohwert (Scraper/Search) -> Standardisierung (Formel) -> Potenzial. |
+| **Analytics** | Techniker-ML-Modell | **Deaktiviert**. Fokus auf harte Fakten. |
+| **Operations** | D365 Sync (Broken) | **Excel-Import & Deduplizierung**. Fokus auf Matching externer Listen gegen Bestand. |
 
-### 14.1 Qualitäts- & Abgleich-Metriken (Tabelle `companies`)
+## 2. Architektur & Komponenten-Mapping
+
+Das System wird in `company-explorer/` neu aufgebaut. Wir lösen Abhängigkeiten zur Root `helpers.py` auf.
+
+### A. Core Backend (`backend/`)
+
+| Komponente | Aufgabe & Neue Logik | Prio |
+| :--- | :--- | :--- |
+| **Database** | Ersetzt `GoogleSheetHandler`. Speichert Firmen & "Enrichment Blobs". | 1 |
+| **Importer** | Ersetzt `SyncManager`. Importiert Excel-Dumps (CRM) und Event-Listen. | 1 |
+| **Deduplicator** | Ersetzt `company_deduplicator.py`. **Kern-Feature:** Checkt Event-Listen gegen DB. Muss "intelligent" matchen (Name + Ort + Web). | 1 |
+| **Scraper (Base)** | Extrahiert Text von Websites. Basis für alle Analysen. | 1 |
+| **Classification Service** | **NEU (v0.7.0).** Zweistufige Logik: <br> 1. Strict Industry Classification. <br> 2. Metric Extraction Cascade (Web -> Wiki -> SerpAPI). | 1 |
+| **Marketing Engine** | Ersetzt `generate_marketing_text.py`. Nutzt neue `marketing_wissen_robotics.yaml`. | 3 |
+
+**Identifizierte Hauptdatei:** `company-explorer/backend/app.py`
+
+### B. Frontend (`frontend/`) - React
+
+*   **View 1: Der "Explorer":** DataGrid aller Firmen. Filterbar nach "Roboter-Potential" und Status.
+*   **View 2: Der "Inspector":** Detailansicht einer Firma. Zeigt gefundene Signale ("Hat SPA Bereich"). Manuelle Korrektur-Möglichkeit.
+    *   **Identifizierte Komponente:** `company-explorer/frontend/src/components/Inspector.tsx`
+*   **View 3: "List Matcher":** Upload einer Excel-Liste -> Anzeige von Duplikaten -> Button "Neue importieren".
+*   **View 4: "Settings":** Konfiguration von Branchen, Rollen und Robotik-Logik.
+    *   **Frontend "Settings" Komponente:** `company-explorer/frontend/src/components/RoboticsSettings.tsx`
+
+### C. Architekturmuster für die Client-Integration
+
+Um externen Diensten (wie der `lead-engine`) eine einfache und robuste Anbindung an den `company-explorer` zu ermöglichen, wurde ein standardisiertes Client-Connector-Muster implementiert.
+
+| Komponente | Aufgabe & Neue Logik |
+| :--- | :--- |
+| **`company_explorer_connector.py`** | **NEU:** Ein zentrales Python-Skript, das als "offizieller" Client-Wrapper für die API des Company Explorers dient. Es kapselt die Komplexität der asynchronen Enrichment-Prozesse. |
+| **`handle_company_workflow()`** | Die Kernfunktion des Connectors. Sie implementiert den vollständigen "Find-or-Create-and-Enrich"-Workflow: <br> 1. **Prüfen:** Stellt fest, ob ein Unternehmen bereits existiert. <br> 2. **Erstellen:** Legt das Unternehmen an, falls es neu ist. <br> 3. **Anstoßen:** Startet den asynchronen `discover`-Prozess. <br> 4. **Warten (Polling):** Überwacht den Status des Unternehmens, bis eine Website gefunden wurde. <br> 5. **Analysieren:** Startet den asynchronen `analyze`-Prozess. <br> **Vorteil:** Bietet dem aufrufenden Dienst eine einfache, quasi-synchrone Schnittstelle und stellt sicher, dass die Prozessschritte in der korrekten Reihenfolge ausgeführt werden. |
+
+## 3. Umgang mit Shared Code (`helpers.py` & Co.)
+
+Wir kapseln das neue Projekt vollständig ab ("Fork & Clean").
+
+*   **Quelle:** `helpers.py` (Root)
+*   **Ziel:** `company-explorer/backend/lib/core_utils.py`
+*   **Aktion:** Wir kopieren nur relevante Teile und ergänzen sie (z.B. `safe_eval_math`, `run_serp_search`).
+
+## 4. Datenstruktur (SQLite Schema)
+
+### Tabelle `companies` (Stammdaten & Analyse)
+*   `id` (PK)
+*   `name` (String)
+*   `website` (String)
+*   `crm_id` (String, nullable - Link zum D365)
+*   `industry_crm` (String - Die "erlaubte" Branche aus Notion)
+*   `city` (String)
+*   `country` (String - Standard: "DE" oder aus Impressum)
+*   `status` (Enum: NEW, IMPORTED, ENRICHED, QUALIFIED)
+*   **NEU (v0.7.0):**
+    *   `calculated_metric_name` (String - z.B. "Anzahl Betten")
+    *   `calculated_metric_value` (Float - z.B. 180)
+    *   `calculated_metric_unit` (String - z.B. "Betten")
+    *   `standardized_metric_value` (Float - z.B. 4500)
+    *   `standardized_metric_unit` (String - z.B. "m²")
+    *   `metric_source` (String - "website", "wikipedia", "serpapi")
+
+### Tabelle `signals` (Deprecated)
+*   *Veraltet ab v0.7.0. Wird durch quantitative Metriken in `companies` ersetzt.*
+
+### Tabelle `contacts` (Ansprechpartner)
+*   `id` (PK)
+*   `account_id` (FK -> companies.id)
+*   `gender`, `title`, `first_name`, `last_name`, `email`
+*   `job_title` (Visitenkarte)
+*   `role` (Standardisierte Rolle: "Operativer Entscheider", etc.)
+*   `status` (Marketing Status)
+
+### Tabelle `industries` (Branchen-Fokus - Synced from Notion)
+*   `id` (PK)
+*   `notion_id` (String, Unique)
+*   `name` (String - "Vertical" in Notion)
+*   `description` (Text - "Definition" in Notion)
+*   `metric_type` (String - "Metric Type")
+*   `min_requirement` (Float - "Min. Requirement")
+*   `whale_threshold` (Float - "Whale Threshold")
+*   `proxy_factor` (Float - "Proxy Factor")
+*   `scraper_search_term` (String - "Scraper Search Term")
+*   `scraper_keywords` (Text - "Scraper Keywords")
+*   `standardization_logic` (String - "Standardization Logic")
+
+### Tabelle `job_role_mappings` (Rollen-Logik)
+*   `id` (PK)
+*   `pattern` (String - Regex für Jobtitles)
+*   `role` (String - Zielrolle)
+
+## 7. Historie & Fixes (Jan 2026)
+
+    *   **[CRITICAL] v0.7.4: Service Restoration & Logic Fix (Jan 24, 2026)**
+    *   **[STABILITY] v0.7.3: Hardening Metric Parser & Regression Testing (Jan 23, 2026)**
+    *   **[STABILITY] v0.7.2: Robust Metric Parsing (Jan 23, 2026)**
+    *   **[STABILITY] v0.7.1: AI Robustness & UI Fixes (Jan 21, 2026)**
+    *   **[MAJOR] v0.7.0: Quantitative Potential Analysis (Jan 20, 2026)**
+    *   **[UPGRADE] v0.6.x: Notion Integration & UI Improvements**
+
+## 14. Upgrade v2.0 (Feb 18, 2026): "Lead-Fabrik" Erweiterung
+
+Dieses Upgrade transformiert den Company Explorer in das zentrale Gehirn der Lead-Generierung (Vorratskammer).
+
+### 14.1 Detaillierte Logik der neuen Datenfelder
+
+Um Gemini CLI (dem Bautrupp) die Umsetzung zu ermöglichen, hier die semantische Bedeutung der neuen Spalten:
+
+#### Tabelle `companies` (Qualitäts- & Abgleich-Metriken)
 
 *   **`confidence_score` (FLOAT, 0.0 - 1.0):**
     *   **Bedeutung:** Vertrauensindex der KI-Klassifizierung.
-    *   **UI-Logik:** 
-        *   `>= 0.8`: Status "Grün". Vertrauenswürdige Daten.
-        *   `0.5 - 0.79`: Status "Gelb". Erfordert manuellen Check (Review).
-        *   `< 0.5`: Status "Rot". KI-Ergebnis unsicher.
-    *   **Hintergrund:** Verhindert, dass Sniper-Texte auf Basis falscher Branchen-Zuordnungen generiert werden.
+    *   **Logik:** 
+        *   `> 0.8`: Auto-Approve (Daten werden als valide angesehen).
+        *   `0.5 - 0.8`: Review Required (Gelbe Flagge in der UI).
+        *   `< 0.5`: Low Confidence (Rote Flagge, manueller Eingriff zwingend).
+    *   **Ziel:** Effizienz durch Filterung auf qualitativ hochwertige Leads.
 
 *   **`data_mismatch_score` (FLOAT, 0.0 - 1.0):**
-    *   **Bedeutung:** Metrik für die Abweichung zwischen SuperOffice-Bestand und Web-Recherche.
-    *   **Rechenweg:** Die KI vergleicht Name, Adresse und Website. 
-        *   `0.0`: Identisch (Voll-Treffer).
-        *   `0.5`: Teil-Mismatch (z.B. Firma heißt im Web leicht anders oder ist innerhalb der Stadt umgezogen).
-        *   `1.0`: Voller Mismatch (Zwei komplett verschiedene Firmen).
-    *   **UI-Ziel:** Im Inspector soll bei Werten `> 0.3` eine Warnung erscheinen: *"Achtung: Stammdaten weichen von Recherche ab!"*
+    *   **Bedeutung:** Mathematische/KI-Bewertung der Abweichung zwischen CRM-Bestandsdaten und neu gefundenen Web-Daten.
+    *   **Logik:** 
+        *   `0.0`: Exakter Match.
+        *   `0.1 - 0.3`: Fuzzy Match (z.B. Abkürzungen \"Str.\" vs \"Straße\").
+        *   `> 0.5`: Kritische Abweichung (Möglicher Umzug oder falsche Website-Zuordnung).
+    *   **UI-Ziel:** Diese Fälle müssen im Inspector farblich hervorgehoben werden.
 
 *   **`crm_name`, `crm_address`, `crm_website`, `crm_vat`:**
-    *   **Zweck:** Read-Only Snapshot aus SuperOffice.
-    *   **Wichtig:** Diese Felder werden nie durch die Web-Recherche überschrieben. Sie dienen dem Side-by-Side Vergleich.
+    *   **Zweck:** Diese Felder sind Read-Only Snapshots aus dem SuperOffice-Export. Sie dienen ausschließlich dem Vergleich.
+    *   **Regel:** Die KI überschreibt NIEMALS diese Felder.
 
-*   **Status-Flags:**
-    *   **`website_scrape_status`**: Zeigt an, ob die Firmenwebsite erfolgreich ausgelesen wurde (`SUCCESS`, `FAILED`, `BLOCKED`).
-    *   **`wiki_search_status`**: Dokumentiert, ob ein Wikipedia-Eintrag gefunden wurde (`FOUND`, `NOT_FOUND`).
-
-### 14.2 Strategie-Parameter (Tabelle `industries`)
+#### Tabelle `industries` (Strategie-Parameter)
 
 *   **`pains` / `gains`:** 
-    *   Enthalten formatierte Textblöcke. 
-    *   **Struktur:** 
-        `[Primary Product: Cleaning]`
-        `- Pain A`
-        `- Pain B`
-        
-        `[Secondary Product: Service]`
-        `- Pain C`
-    *   **Anforderung:** Das Frontend muss diese Blöcke sauber formatiert (whitespace-aware) anzeigen.
-
+    *   Diese Felder enthalten strukturierte Textblöcke (getrennt durch `[Primary Product]` und `[Secondary Product]`).
+    *   **Verwendung:** Basis für die Sniper-Mail-Generierung.
 *   **`ops_focus_secondary` (BOOLEAN):**
-    *   **Strategischer Hebel:** Wenn auf `True` gesetzt, muss die Lead-Engine für operative Rollen (z.B. "Pflegedienstleitung") automatisch das Sekundärprodukt wählen, da hier der "Teller-Transport" wichtiger ist als die "Bodenreinigung".
+    *   **Logik:** Wenn `True`, muss die Lead-Engine für operative Rollen automatisch das Sekundärprodukt wählen.
 
 ---
 
-## 15. Anweisungen für Gemini CLI (Arbeitspakete)
+## 15. Offene Arbeitspakete (Bauleitung)
 
-### Task 1: UI-Implementierung "Data Match & Strategy"
+Anweisungen für den \"Bautrupp\" (Gemini CLI).
+
+### Task 1: UI-Implementierung \"Data Match & Strategy\"
 
 **1. Inspector.tsx (Account Detail):**
-*   Implementiere eine `CRMComparisonCard`.
-*   Vergleiche `crm_name` vs `name` und `crm_website` vs `website`.
+*   Erstelle eine Komponente `CRMComparisonCard`.
+*   Vergleiche `crm_name` mit `name` und `crm_website` mit `website`.
 *   Visualisiere den `data_mismatch_score` als Ampel oder Score-Balken.
-*   **Fix:** Korrigiere den Aufruf der `ContactsManager` Komponente (erwartet `contacts` Array).
+*   **Wichtig:** Entferne ungenutzte Imports wie `Save` oder `Calendar`, um Build-Fehler zu vermeiden!
+*   **Fix:** Korrigiere den Aufruf der `ContactsManager` Komponente (erwartet `contacts={data.contacts}`).
 
 **2. RoboticsSettings.tsx (Settings):**
-*   Erweitere die `Industries`-Tabelle um die Spalten `Pains`, `Gains`, `Priorität` und `Secondary Product`.
-*   Ermögliche das Ein-/Auskappen von langen Pain-Texten zur besseren Übersicht.
+*   Erweitere die Industries-Tabelle um die Anzeige von Pains, Gains und Priority.
 
 ---
 

company-explorer/MIGRATION_PLAN.md

@@ -1,69 +1,174 @@
 # Migrations-Plan: Legacy GSheets -> Company Explorer (Robotics Edition v0.8.5)
 
-**Kontext:** Strategische Neuausrichtung der Lead-Analyse für RoboPlanet.
-**Zentrale Philosophie:** Trennung von CRM-Historie ("Was wir wissen") und KI-Recherche ("Was aktuell wahr ist").
+**Kontext:** Neuanfang für die Branche **Robotik & Facility Management**.
+**Ziel:** Ablösung von Google Sheets/CLI durch eine Web-App ("Company Explorer") mit SQLite-Backend.
 
-## 14. Detaillierte Logik der neuen Datenfelder (v2.0)
+## 1. Strategische Neuausrichtung
 
-Um Gemini CLI (dem Bautrupp) die Umsetzung zu ermöglichen, hier die semantische Bedeutung und Implementierungs-Logik der neuen Spalten:
+| Bereich | Alt (Legacy) | Neu (Robotics Edition) |
+| :--- | :--- | :--- |
+| **Daten-Basis** | Google Sheets | **SQLite** (Lokal, performant, filterbar). |
+| **Ziel-Daten** | Allgemein / Kundenservice | **Quantifizierbares Potenzial** (z.B. 4500m² Fläche, 120 Betten). |
+| **Branchen** | KI-Vorschlag (Freitext) | **Strict Mode:** Mapping auf definierte Notion-Liste (z.B. "Hotellerie", "Automotive"). |
+| **Bewertung** | 0-100 Score (Vage) | **Data-Driven:** Rohwert (Scraper/Search) -> Standardisierung (Formel) -> Potenzial. |
+| **Analytics** | Techniker-ML-Modell | **Deaktiviert**. Fokus auf harte Fakten. |
+| **Operations** | D365 Sync (Broken) | **Excel-Import & Deduplizierung**. Fokus auf Matching externer Listen gegen Bestand. |
 
-### 14.1 Qualitäts- & Abgleich-Metriken (Tabelle `companies`)
+## 2. Architektur & Komponenten-Mapping
+
+Das System wird in `company-explorer/` neu aufgebaut. Wir lösen Abhängigkeiten zur Root `helpers.py` auf.
+
+### A. Core Backend (`backend/`)
+
+| Komponente | Aufgabe & Neue Logik | Prio |
+| :--- | :--- | :--- |
+| **Database** | Ersetzt `GoogleSheetHandler`. Speichert Firmen & "Enrichment Blobs". | 1 |
+| **Importer** | Ersetzt `SyncManager`. Importiert Excel-Dumps (CRM) und Event-Listen. | 1 |
+| **Deduplicator** | Ersetzt `company_deduplicator.py`. **Kern-Feature:** Checkt Event-Listen gegen DB. Muss "intelligent" matchen (Name + Ort + Web). | 1 |
+| **Scraper (Base)** | Extrahiert Text von Websites. Basis für alle Analysen. | 1 |
+| **Classification Service** | **NEU (v0.7.0).** Zweistufige Logik: <br> 1. Strict Industry Classification. <br> 2. Metric Extraction Cascade (Web -> Wiki -> SerpAPI). | 1 |
+| **Marketing Engine** | Ersetzt `generate_marketing_text.py`. Nutzt neue `marketing_wissen_robotics.yaml`. | 3 |
+
+**Identifizierte Hauptdatei:** `company-explorer/backend/app.py`
+
+### B. Frontend (`frontend/`) - React
+
+*   **View 1: Der "Explorer":** DataGrid aller Firmen. Filterbar nach "Roboter-Potential" und Status.
+*   **View 2: Der "Inspector":** Detailansicht einer Firma. Zeigt gefundene Signale ("Hat SPA Bereich"). Manuelle Korrektur-Möglichkeit.
+    *   **Identifizierte Komponente:** `company-explorer/frontend/src/components/Inspector.tsx`
+*   **View 3: "List Matcher":** Upload einer Excel-Liste -> Anzeige von Duplikaten -> Button "Neue importieren".
+*   **View 4: "Settings":** Konfiguration von Branchen, Rollen und Robotik-Logik.
+    *   **Frontend "Settings" Komponente:** `company-explorer/frontend/src/components/RoboticsSettings.tsx`
+
+### C. Architekturmuster für die Client-Integration
+
+Um externen Diensten (wie der `lead-engine`) eine einfache und robuste Anbindung an den `company-explorer` zu ermöglichen, wurde ein standardisiertes Client-Connector-Muster implementiert.
+
+| Komponente | Aufgabe & Neue Logik |
+| :--- | :--- |
+| **`company_explorer_connector.py`** | **NEU:** Ein zentrales Python-Skript, das als "offizieller" Client-Wrapper für die API des Company Explorers dient. Es kapselt die Komplexität der asynchronen Enrichment-Prozesse. |
+| **`handle_company_workflow()`** | Die Kernfunktion des Connectors. Sie implementiert den vollständigen "Find-or-Create-and-Enrich"-Workflow: <br> 1. **Prüfen:** Stellt fest, ob ein Unternehmen bereits existiert. <br> 2. **Erstellen:** Legt das Unternehmen an, falls es neu ist. <br> 3. **Anstoßen:** Startet den asynchronen `discover`-Prozess. <br> 4. **Warten (Polling):** Überwacht den Status des Unternehmens, bis eine Website gefunden wurde. <br> 5. **Analysieren:** Startet den asynchronen `analyze`-Prozess. <br> **Vorteil:** Bietet dem aufrufenden Dienst eine einfache, quasi-synchrone Schnittstelle und stellt sicher, dass die Prozessschritte in der korrekten Reihenfolge ausgeführt werden. |
+
+## 3. Umgang mit Shared Code (`helpers.py` & Co.)
+
+Wir kapseln das neue Projekt vollständig ab ("Fork & Clean").
+
+*   **Quelle:** `helpers.py` (Root)
+*   **Ziel:** `company-explorer/backend/lib/core_utils.py`
+*   **Aktion:** Wir kopieren nur relevante Teile und ergänzen sie (z.B. `safe_eval_math`, `run_serp_search`).
+
+## 4. Datenstruktur (SQLite Schema)
+
+### Tabelle `companies` (Stammdaten & Analyse)
+*   `id` (PK)
+*   `name` (String)
+*   `website` (String)
+*   `crm_id` (String, nullable - Link zum D365)
+*   `industry_crm` (String - Die "erlaubte" Branche aus Notion)
+*   `city` (String)
+*   `country` (String - Standard: "DE" oder aus Impressum)
+*   `status` (Enum: NEW, IMPORTED, ENRICHED, QUALIFIED)
+*   **NEU (v0.7.0):**
+    *   `calculated_metric_name` (String - z.B. "Anzahl Betten")
+    *   `calculated_metric_value` (Float - z.B. 180)
+    *   `calculated_metric_unit` (String - z.B. "Betten")
+    *   `standardized_metric_value` (Float - z.B. 4500)
+    *   `standardized_metric_unit` (String - z.B. "m²")
+    *   `metric_source` (String - "website", "wikipedia", "serpapi")
+
+### Tabelle `signals` (Deprecated)
+*   *Veraltet ab v0.7.0. Wird durch quantitative Metriken in `companies` ersetzt.*
+
+### Tabelle `contacts` (Ansprechpartner)
+*   `id` (PK)
+*   `account_id` (FK -> companies.id)
+*   `gender`, `title`, `first_name`, `last_name`, `email`
+*   `job_title` (Visitenkarte)
+*   `role` (Standardisierte Rolle: "Operativer Entscheider", etc.)
+*   `status` (Marketing Status)
+
+### Tabelle `industries` (Branchen-Fokus - Synced from Notion)
+*   `id` (PK)
+*   `notion_id` (String, Unique)
+*   `name` (String - "Vertical" in Notion)
+*   `description` (Text - "Definition" in Notion)
+*   `metric_type` (String - "Metric Type")
+*   `min_requirement` (Float - "Min. Requirement")
+*   `whale_threshold` (Float - "Whale Threshold")
+*   `proxy_factor` (Float - "Proxy Factor")
+*   `scraper_search_term` (String - "Scraper Search Term")
+*   `scraper_keywords` (Text - "Scraper Keywords")
+*   `standardization_logic` (String - "Standardization Logic")
+
+### Tabelle `job_role_mappings` (Rollen-Logik)
+*   `id` (PK)
+*   `pattern` (String - Regex für Jobtitles)
+*   `role` (String - Zielrolle)
+
+## 7. Historie & Fixes (Jan 2026)
+
+    *   **[CRITICAL] v0.7.4: Service Restoration & Logic Fix (Jan 24, 2026)**
+    *   **[STABILITY] v0.7.3: Hardening Metric Parser & Regression Testing (Jan 23, 2026)**
+    *   **[STABILITY] v0.7.2: Robust Metric Parsing (Jan 23, 2026)**
+    *   **[STABILITY] v0.7.1: AI Robustness & UI Fixes (Jan 21, 2026)**
+    *   **[MAJOR] v0.7.0: Quantitative Potential Analysis (Jan 20, 2026)**
+    *   **[UPGRADE] v0.6.x: Notion Integration & UI Improvements**
+
+## 14. Upgrade v2.0 (Feb 18, 2026): "Lead-Fabrik" Erweiterung
+
+Dieses Upgrade transformiert den Company Explorer in das zentrale Gehirn der Lead-Generierung (Vorratskammer).
+
+### 14.1 Detaillierte Logik der neuen Datenfelder
+
+Um Gemini CLI (dem Bautrupp) die Umsetzung zu ermöglichen, hier die semantische Bedeutung der neuen Spalten:
+
+#### Tabelle `companies` (Qualitäts- & Abgleich-Metriken)
 
 *   **`confidence_score` (FLOAT, 0.0 - 1.0):**
     *   **Bedeutung:** Vertrauensindex der KI-Klassifizierung.
-    *   **UI-Logik:** 
-        *   `>= 0.8`: Status "Grün". Vertrauenswürdige Daten.
-        *   `0.5 - 0.79`: Status "Gelb". Erfordert manuellen Check (Review).
-        *   `< 0.5`: Status "Rot". KI-Ergebnis unsicher.
-    *   **Hintergrund:** Verhindert, dass Sniper-Texte auf Basis falscher Branchen-Zuordnungen generiert werden.
+    *   **Logik:** 
+        *   `> 0.8`: Auto-Approve (Daten werden als valide angesehen).
+        *   `0.5 - 0.8`: Review Required (Gelbe Flagge in der UI).
+        *   `< 0.5`: Low Confidence (Rote Flagge, manueller Eingriff zwingend).
+    *   **Ziel:** Effizienz durch Filterung auf qualitativ hochwertige Leads.
 
 *   **`data_mismatch_score` (FLOAT, 0.0 - 1.0):**
-    *   **Bedeutung:** Metrik für die Abweichung zwischen SuperOffice-Bestand und Web-Recherche.
-    *   **Rechenweg:** Die KI vergleicht Name, Adresse und Website. 
-        *   `0.0`: Identisch (Voll-Treffer).
-        *   `0.5`: Teil-Mismatch (z.B. Firma heißt im Web leicht anders oder ist innerhalb der Stadt umgezogen).
-        *   `1.0`: Voller Mismatch (Zwei komplett verschiedene Firmen).
-    *   **UI-Ziel:** Im Inspector soll bei Werten `> 0.3` eine Warnung erscheinen: *"Achtung: Stammdaten weichen von Recherche ab!"*
+    *   **Bedeutung:** Mathematische/KI-Bewertung der Abweichung zwischen CRM-Bestandsdaten und neu gefundenen Web-Daten.
+    *   **Logik:** 
+        *   `0.0`: Exakter Match.
+        *   `0.1 - 0.3`: Fuzzy Match (z.B. Abkürzungen \"Str.\" vs \"Straße\").
+        *   `> 0.5`: Kritische Abweichung (Möglicher Umzug oder falsche Website-Zuordnung).
+    *   **UI-Ziel:** Diese Fälle müssen im Inspector farblich hervorgehoben werden.
 
 *   **`crm_name`, `crm_address`, `crm_website`, `crm_vat`:**
-    *   **Zweck:** Read-Only Snapshot aus SuperOffice.
-    *   **Wichtig:** Diese Felder werden nie durch die Web-Recherche überschrieben. Sie dienen dem Side-by-Side Vergleich.
+    *   **Zweck:** Diese Felder sind Read-Only Snapshots aus dem SuperOffice-Export. Sie dienen ausschließlich dem Vergleich.
+    *   **Regel:** Die KI überschreibt NIEMALS diese Felder.
 
-*   **Status-Flags:**
-    *   **`website_scrape_status`**: Zeigt an, ob die Firmenwebsite erfolgreich ausgelesen wurde (`SUCCESS`, `FAILED`, `BLOCKED`).
-    *   **`wiki_search_status`**: Dokumentiert, ob ein Wikipedia-Eintrag gefunden wurde (`FOUND`, `NOT_FOUND`).
-
-### 14.2 Strategie-Parameter (Tabelle `industries`)
+#### Tabelle `industries` (Strategie-Parameter)
 
 *   **`pains` / `gains`:** 
-    *   Enthalten formatierte Textblöcke. 
-    *   **Struktur:** 
-        `[Primary Product: Cleaning]`
-        `- Pain A`
-        `- Pain B`
-        
-        `[Secondary Product: Service]`
-        `- Pain C`
-    *   **Anforderung:** Das Frontend muss diese Blöcke sauber formatiert (whitespace-aware) anzeigen.
-
+    *   Diese Felder enthalten strukturierte Textblöcke (getrennt durch `[Primary Product]` und `[Secondary Product]`).
+    *   **Verwendung:** Basis für die Sniper-Mail-Generierung.
 *   **`ops_focus_secondary` (BOOLEAN):**
-    *   **Strategischer Hebel:** Wenn auf `True` gesetzt, muss die Lead-Engine für operative Rollen (z.B. "Pflegedienstleitung") automatisch das Sekundärprodukt wählen, da hier der "Teller-Transport" wichtiger ist als die "Bodenreinigung".
+    *   **Logik:** Wenn `True`, muss die Lead-Engine für operative Rollen automatisch das Sekundärprodukt wählen.
 
 ---
 
-## 15. Anweisungen für Gemini CLI (Arbeitspakete)
+## 15. Offene Arbeitspakete (Bauleitung)
 
-### Task 1: UI-Implementierung "Data Match & Strategy"
+Anweisungen für den \"Bautrupp\" (Gemini CLI).
+
+### Task 1: UI-Implementierung \"Data Match & Strategy\"
 
 **1. Inspector.tsx (Account Detail):**
-*   Implementiere eine `CRMComparisonCard`.
-*   Vergleiche `crm_name` vs `name` und `crm_website` vs `website`.
+*   Erstelle eine Komponente `CRMComparisonCard`.
+*   Vergleiche `crm_name` mit `name` und `crm_website` mit `website`.
 *   Visualisiere den `data_mismatch_score` als Ampel oder Score-Balken.
-*   **Fix:** Korrigiere den Aufruf der `ContactsManager` Komponente (erwartet `contacts` Array).
+*   **Wichtig:** Entferne ungenutzte Imports wie `Save` oder `Calendar`, um Build-Fehler zu vermeiden!
+*   **Fix:** Korrigiere den Aufruf der `ContactsManager` Komponente (erwartet `contacts={data.contacts}`).
 
 **2. RoboticsSettings.tsx (Settings):**
-*   Erweitere die `Industries`-Tabelle um die Spalten `Pains`, `Gains`, `Priorität` und `Secondary Product`.
-*   Ermögliche das Ein-/Auskappen von langen Pain-Texten zur besseren Übersicht.
+*   Erweitere die Industries-Tabelle um die Anzeige von Pains, Gains und Priority.
 
 ---