diff --git a/readme.md b/readme.md
new file mode 100644
index 00000000..2eb9a75e
--- /dev/null
+++ b/readme.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+# Projekt: Automatisierte Unternehmensbewertung & Lead-Generierung v2.1.1
+
+## 1. Projektübersicht
+
+Dieses Repository enthält Python-Skripte zur automatisierten Anreicherung, Analyse und Nutzung von Unternehmensdaten. Das Projekt ist in mehrere logische Module aufgeteilt:
+
+1.  **Bestandsanreicherung (`brancheneinstufung.py`):**
+    *   **Ziel:** Systematische Anreicherung von Unternehmensdaten in einem zentralen Google Sheet.
+    *   **Kernfunktionen:** Sammeln von Daten via Web- und Wikipedia-Scraping, KI-gestützte Zusammenfassung, kontextbasierte Brancheneinstufung, und ML-basierte Schätzung von Kennzahlen (z.B. Technikeranzahl).
+    *   **Aktueller Status:** **Instabil.** Kernfunktionen wie die Brancheneinstufung und das ML-Training werfen Fehler und müssen auf der neuen modularen Architektur stabilisiert werden.
+
+2.  **Duplikats-Check (`duplicate_checker.py`):**
+    *   **Ziel:** Intelligenter Abgleich einer neuen Firmenliste gegen den CRM-Bestand, um Duplikate zu identifizieren.
+    *   **Methode:** Regelbasiertes, mehrstufiges Matching, das Firmennamen, Website-Domains und Standorte berücksichtigt.
+    *   **Aktueller Status:** **In Entwicklung.** Mehrere Algorithmen wurden getestet, aber eine finale, stabile Version, die sowohl präzise als auch sensitiv ist, muss noch finalisiert werden.
+
+3.  **Marketing-Content-Generierung (`generate_marketing_text.py`):**
+    *   **Ziel:** Automatische Erstellung von hochpersonalisierten Textbausteinen für Marketing-Automations-Kampagnen.
+    *   **Methode:** Nutzt eine reichhaltige, teils KI-generierte Wissensbasis (`marketing_wissen.yaml`), um branchen- und positionsspezifische Texte (Betreff, Einleitung, Referenzen) zu erstellen.
+    *   **Aktueller Status:** **Fortgeschritten, aber blockiert.** Die Engine zur Textgenerierung ist entwickelt, hängt aber von einer stabilen Datenbasis und Brancheneinstufung ab.
+
+## 2. Technische Struktur (v2.1.1)
+
+Das Projekt ist in wiederverwendbare Python-Module aufgeteilt:
+*   `config.py`: Zentrale Konfiguration (API-Keys, URLs, Branchen-Mapping).
+*   `helpers.py`: Globale Hilfsfunktionen (API-Wrapper, Normalisierungsroutinen).
+*   `google_sheet_handler.py`: Klasse zur Kapselung der Google Sheets API-Interaktion.
+*   `wikipedia_scraper.py`: Klasse für das Suchen und Extrahieren von Wikipedia-Daten.
+*   `data_processor.py`: Zentrale Klasse zur Orchestrierung der Datenverarbeitung.
+*   `brancheneinstufung.py`: Hauptskript für die Datenanreicherung.
+*   `duplicate_checker.py`: Hauptskript für den Duplikats-Check.
+*   `generate_marketing_text.py`: Hauptskript zur Textgenerierung.
+*   `expand_knowledge_base.py`: Hilfsskript zum Aufbau der Wissensbasis.
+
+## 3. Nächster Schritt
+
+Ein **vollständiger Code-Review und eine Stabilisierungsphase** sind erforderlich. Der nächste Chat wird mit der Übergabe des gesamten Projektstandes beginnen, um eine stabile Baseline wiederherzustellen.
\ No newline at end of file