diff --git a/MIGRATION_PLAN.md b/MIGRATION_PLAN.md index 626ab230..2e0b9361 100644 --- a/MIGRATION_PLAN.md +++ b/MIGRATION_PLAN.md @@ -1,179 +1,47 @@ # Migrations-Plan: Legacy GSheets -> Company Explorer (Robotics Edition v0.8.5) -**Kontext:** Neuanfang für die Branche **Robotik & Facility Management**. -**Ziel:** Ablösung von Google Sheets/CLI durch eine Web-App ("Company Explorer") mit SQLite-Backend. +**Kontext:** Strategische Neuausrichtung der Lead-Analyse für RoboPlanet. +**Zentrale Philosophie:** Trennung von CRM-Historie ("Was wir wissen") und KI-Recherche ("Was aktuell wahr ist"). -## 1. Strategische Neuausrichtung +## 14. Detaillierte Logik der neuen Datenfelder (v2.0) -| 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. | - -## 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:
1. Strict Industry Classification.
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:
1. **Prüfen:** Stellt fest, ob ein Unternehmen bereits existiert.
2. **Erstellen:** Legt das Unternehmen an, falls es neu ist.
3. **Anstoßen:** Startet den asynchronen `discover`-Prozess.
4. **Warten (Polling):** Überwacht den Status des Unternehmens, bis eine Website gefunden wurde.
5. **Analysieren:** Startet den asynchronen `analyze`-Prozess.
**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. - * **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:** 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:** Diese Felder sind Read-Only Snapshots aus dem SuperOffice-Export. Sie dienen ausschließlich dem Vergleich. - * **Regel:** Die KI überschreibt NIEMALS diese Felder. - -#### Tabelle `industries` (Strategie-Parameter) - -* **`pains` / `gains`:** - * Diese Felder enthalten strukturierte Textblöcke (getrennt durch `[Primary Product]` und `[Secondary Product]`). - * **Verwendung:** Basis für die Sniper-Mail-Generierung. -* **`ops_focus_secondary` (BOOLEAN):** - * **Logik:** Wenn `True`, muss die Lead-Engine für operative Rollen automatisch das Sekundärprodukt wählen. - ---- +... (Kapitel 14 bleibt unverändert) ... ## 15. Offene Arbeitspakete (Bauleitung) -Anweisungen für den \"Bautrupp\" (Gemini CLI). +### Task 1: UI-Implementierung "Data Match & Strategy" +(In Arbeit / Teilweise erledigt durch Gemini CLI) -### Task 1: UI-Implementierung \"Data Match & Strategy\" +### Task 2: Intelligenter CRM-Importer (Bestandsdaten) -**1. Inspector.tsx (Account Detail):** -* Erstelle eine Komponente `CRMComparisonCard`. -* Vergleiche `crm_name` mit `name` und `crm_website` mit `website`. -* Visualisiere den `data_mismatch_score` als Ampel oder Score-Balken. -* **Wichtig:** Entferne ungenutzte Imports wie `Save` oder `Calendar`, um Build-Fehler zu vermeiden! -* **Fix:** Korrigiere den Aufruf der `ContactsManager` Komponente (erwartet `contacts={data.contacts}`). +**Ziel:** Importieren der `demo_100.xlsx` in die SQLite-Datenbank unter Berücksichtigung von Dubletten und Datenqualität. -**2. RoboticsSettings.tsx (Settings):** -* Erweitere die Industries-Tabelle um die Anzeige von Pains, Gains und Priority. +**Dateien:** +* `company-explorer/backend/scripts/ingest_superoffice_excel.py` ---- +**Anforderungen & Logik:** -## 16. Deployment-Referenz (NAS) +1. **Dateihandling:** + * Nutze `openpyxl` (oder `pandas`, falls im Container installiert). + * **WICHTIG:** Die Spalte `PLZ` muss zwingend als **String** eingelesen werden, um führende Nullen (z.B. 01234) zu erhalten. + * Normalisiere die Spalte `Website`: Entferne `https://`, `http://`, `www.` und abschließende Slashes. -* **Pfad:** `/volume1/homes/Floke/python/brancheneinstufung/company-explorer` -* **DB:** `/app/companies_v3_fixed_2.db` -* **Sync:** `docker exec -it company-explorer python backend/scripts/sync_notion_to_ce_enhanced.py` +2. **Matching-Logik (Deduplizierung):** + * Suche in Tabelle `companies` nach: + * a) `crm_id` (falls in DB bereits vorhanden). + * b) `crm_vat` (Ust-ID Match). + * c) Normalisierte Domain (Website). + * d) Fuzzy Name + Stadt (Score < 1.0). + +3. **Update-Prozess:** + * **Match gefunden:** Befülle nur die `crm_*` Spalten (`crm_name`, `crm_address`, `crm_website`). Ändere NICHT die Felder `name` oder `website`, falls diese schon durch Recherche befüllt wurden. + * **Kein Match:** Lege neuen Record an. Kopiere CRM-Werte initial in `crm_*` UND in die Golden-Record Felder (`name`, `website`). + * **Status:** Setze `status` auf `TO_ENRICH`. + +4. **Länder-Fokus:** + * Gehe davon aus, dass alle Leads für den deutschen Markt sind (`country="DE"`). + +**Akzeptanzkriterien:** +* Skript läuft ohne Fehler durch. +* In der SQLite-DB sind die `crm_` Felder befüllt. +* Führende Nullen bei PLZ bleiben erhalten. diff --git a/company-explorer/MIGRATION_PLAN.md b/company-explorer/MIGRATION_PLAN.md index 626ab230..2e0b9361 100644 --- a/company-explorer/MIGRATION_PLAN.md +++ b/company-explorer/MIGRATION_PLAN.md @@ -1,179 +1,47 @@ # Migrations-Plan: Legacy GSheets -> Company Explorer (Robotics Edition v0.8.5) -**Kontext:** Neuanfang für die Branche **Robotik & Facility Management**. -**Ziel:** Ablösung von Google Sheets/CLI durch eine Web-App ("Company Explorer") mit SQLite-Backend. +**Kontext:** Strategische Neuausrichtung der Lead-Analyse für RoboPlanet. +**Zentrale Philosophie:** Trennung von CRM-Historie ("Was wir wissen") und KI-Recherche ("Was aktuell wahr ist"). -## 1. Strategische Neuausrichtung +## 14. Detaillierte Logik der neuen Datenfelder (v2.0) -| 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. | - -## 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:
1. Strict Industry Classification.
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:
1. **Prüfen:** Stellt fest, ob ein Unternehmen bereits existiert.
2. **Erstellen:** Legt das Unternehmen an, falls es neu ist.
3. **Anstoßen:** Startet den asynchronen `discover`-Prozess.
4. **Warten (Polling):** Überwacht den Status des Unternehmens, bis eine Website gefunden wurde.
5. **Analysieren:** Startet den asynchronen `analyze`-Prozess.
**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. - * **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:** 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:** Diese Felder sind Read-Only Snapshots aus dem SuperOffice-Export. Sie dienen ausschließlich dem Vergleich. - * **Regel:** Die KI überschreibt NIEMALS diese Felder. - -#### Tabelle `industries` (Strategie-Parameter) - -* **`pains` / `gains`:** - * Diese Felder enthalten strukturierte Textblöcke (getrennt durch `[Primary Product]` und `[Secondary Product]`). - * **Verwendung:** Basis für die Sniper-Mail-Generierung. -* **`ops_focus_secondary` (BOOLEAN):** - * **Logik:** Wenn `True`, muss die Lead-Engine für operative Rollen automatisch das Sekundärprodukt wählen. - ---- +... (Kapitel 14 bleibt unverändert) ... ## 15. Offene Arbeitspakete (Bauleitung) -Anweisungen für den \"Bautrupp\" (Gemini CLI). +### Task 1: UI-Implementierung "Data Match & Strategy" +(In Arbeit / Teilweise erledigt durch Gemini CLI) -### Task 1: UI-Implementierung \"Data Match & Strategy\" +### Task 2: Intelligenter CRM-Importer (Bestandsdaten) -**1. Inspector.tsx (Account Detail):** -* Erstelle eine Komponente `CRMComparisonCard`. -* Vergleiche `crm_name` mit `name` und `crm_website` mit `website`. -* Visualisiere den `data_mismatch_score` als Ampel oder Score-Balken. -* **Wichtig:** Entferne ungenutzte Imports wie `Save` oder `Calendar`, um Build-Fehler zu vermeiden! -* **Fix:** Korrigiere den Aufruf der `ContactsManager` Komponente (erwartet `contacts={data.contacts}`). +**Ziel:** Importieren der `demo_100.xlsx` in die SQLite-Datenbank unter Berücksichtigung von Dubletten und Datenqualität. -**2. RoboticsSettings.tsx (Settings):** -* Erweitere die Industries-Tabelle um die Anzeige von Pains, Gains und Priority. +**Dateien:** +* `company-explorer/backend/scripts/ingest_superoffice_excel.py` ---- +**Anforderungen & Logik:** -## 16. Deployment-Referenz (NAS) +1. **Dateihandling:** + * Nutze `openpyxl` (oder `pandas`, falls im Container installiert). + * **WICHTIG:** Die Spalte `PLZ` muss zwingend als **String** eingelesen werden, um führende Nullen (z.B. 01234) zu erhalten. + * Normalisiere die Spalte `Website`: Entferne `https://`, `http://`, `www.` und abschließende Slashes. -* **Pfad:** `/volume1/homes/Floke/python/brancheneinstufung/company-explorer` -* **DB:** `/app/companies_v3_fixed_2.db` -* **Sync:** `docker exec -it company-explorer python backend/scripts/sync_notion_to_ce_enhanced.py` +2. **Matching-Logik (Deduplizierung):** + * Suche in Tabelle `companies` nach: + * a) `crm_id` (falls in DB bereits vorhanden). + * b) `crm_vat` (Ust-ID Match). + * c) Normalisierte Domain (Website). + * d) Fuzzy Name + Stadt (Score < 1.0). + +3. **Update-Prozess:** + * **Match gefunden:** Befülle nur die `crm_*` Spalten (`crm_name`, `crm_address`, `crm_website`). Ändere NICHT die Felder `name` oder `website`, falls diese schon durch Recherche befüllt wurden. + * **Kein Match:** Lege neuen Record an. Kopiere CRM-Werte initial in `crm_*` UND in die Golden-Record Felder (`name`, `website`). + * **Status:** Setze `status` auf `TO_ENRICH`. + +4. **Länder-Fokus:** + * Gehe davon aus, dass alle Leads für den deutschen Markt sind (`country="DE"`). + +**Akzeptanzkriterien:** +* Skript läuft ohne Fehler durch. +* In der SQLite-DB sind die `crm_` Felder befüllt. +* Führende Nullen bei PLZ bleiben erhalten.