From 61f4ad236a0b058b532508e3c0ed1a056e0c6c11 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Floke Date: Mon, 25 Aug 2025 07:04:16 +0000 Subject: [PATCH] readme.md aktualisiert --- readme.md | 53 +++++++++++++++++++++++++++++++---------------------- 1 file changed, 31 insertions(+), 22 deletions(-) diff --git a/readme.md b/readme.md index ed192181..16b08322 100644 --- a/readme.md +++ b/readme.md @@ -1,30 +1,39 @@ -# Projekt: Automatisierte Unternehmensbewertung & Lead-Generierung v2.2.0 +# Projekt: Automatisierte Unternehmensbewertung & Lead-Generierung v2.2.1 ## 1. Projektübersicht -Dieses Repository enthält eine Suite von Python-Skripten zur automatisierten Anreicherung, Analyse und Nutzung von Unternehmensdaten, die über eine Weboberfläche in Google Sheets gesteuert werden können. +Dieses Repository enthält eine Suite von Python-Skripten zur automatisierten Anreicherung und Analyse von Unternehmensdaten. Das System ist modular aufgebaut und für den Betrieb in einem Docker-Container ausgelegt. -1. **Bestandsanreicherung (`brancheneinstufung.py`):** - * **Ziel:** Systematische Anreicherung von Unternehmensdaten. - * **Kernfunktionen:** Web/Wikipedia-Scraping, KI-Zusammenfassung, kontextbasierte Brancheneinstufung 2.0 (Batch-fähig & kostenoptimiert), ML-basierte Schätzung der Technikeranzahl. - * **Status:** Weitgehend stabil. Die neue Brancheneinstufung 2.0 ist implementiert. +* **`brancheneinstufung.py`:** Das Kernmodul zur Datenanreicherung (Web, Wikipedia, KI-Analyse). +* **`duplicate_checker.py`:** Ein Modul zur intelligenten Duplikatsprüfung. +* **`generate_marketing_text.py`:** Eine Engine zur Erstellung personalisierter Marketing-Texte. +* **`app.py` & Docker:** Eine fernsteuerbare Schnittstelle via Google Sheets. -2. **Duplikats-Check (`duplicate_checker.py`):** - * **Ziel:** Intelligenter Abgleich neuer Firmenlisten gegen den CRM-Bestand. - * **Methode:** Robuster, transparenter "Brute-Force"-Abgleich mit gewichtetem Scoring basierend auf Name, Domain und Standort. - * **Status:** **Kritischer Fehler.** Der Prozess läuft durch, aber der finale Schreibvorgang der Ergebnisse ins Google Sheet schlägt fehl. **Dies ist der unmittelbar zu behebende Blocker.** +## 2. Aktueller Status: **KRITISCHER FEHLER (BLOCKER)** -3. **Marketing-Content-Generierung (`generate_marketing_text.py`):** - * **Ziel:** Automatische Erstellung von hochpersonalisierten E-Mail-Textbausteinen. - * **Methode:** Nutzt eine reichhaltige, teils KI-generierte Wissensbasis (`marketing_wissen.yaml`), um branchen- und positionsspezifische Texte zu erstellen. - * **Status:** Funktional. Die Wissensbasis muss noch für alle Branchen vervollständigt werden. +Das gesamte System ist derzeit **nicht lauffähig**. Ein Inkompatibilitätsproblem zwischen dem bestehenden Code und der installierten Version der `openai`-Python-Bibliothek führt zu einem `ModuleNotFoundError` bei jedem Versuch, eine KI-Funktion aufzurufen. Dies verhindert jegliche Weiterentwicklung und Nutzung. -4. **Remote-Steuerung (`app.py` & Docker):** - * **Ziel:** Bereitstellung einer benutzerfreundlichen Oberfläche in Google Sheets. - * **Methode:** Ein Docker-Container betreibt einen Flask-Webserver und einen `ngrok`-Tunnel, der Anfragen aus einem Google Apps Script empfängt und die lokalen Python-Skripte startet. - * **Status:** Funktional. Für den produktiven Einsatz ist eine permanente `ngrok`-URL (Paid Plan) erforderlich. +## 3. Nächster Schritt -## 2. Nächste Schritte -**Priorität 1:** Behebung des Schreibfehlers im `duplicate_checker.py`. -**Priorität 2:** Finalisierung der Wissensbasis und Generierung aller Marketing-Texte. -**Priorität 3:** Umstellung auf eine permanente `ngrok`-URL für den produktiven Betrieb. \ No newline at end of file +**Priorität 1:** Behebung des `openai`-Abhängigkeitskonflikts. Die gewählte Strategie ist ein gezieltes Downgrade der `openai`-Bibliothek auf eine mit dem Code kompatible Version, um die Funktionalität schnellstmöglich wiederherzustellen. +planning.md (v2.2.1) +code +Markdown +# Projektplanung v2.2.1 + +## 1. Aktueller Stand +* **[X] Architektur & Module:** Alle Kernmodule sind konzipiert und implementiert. +* **[!] System-Blocker:** Ein Versionskonflikt der `openai`-Bibliothek legt das gesamte System lahm. Alle Funktionen, die auf die KI zugreifen, stürzen mit einem `ModuleNotFoundError` ab. + +## 2. Strategischer Plan + +**Phase 1: Stabilität wiederherstellen (Hotfix)** +* **[ ]** **Schritt 1.1 (Analyse):** Überprüfung aller Code-Stellen, die `openai`-Fehlerklassen importieren oder verwenden, um den Umfang des Problems zu bestätigen. +* **[ ]** **Schritt 1.2 (Downgrade):** Modifikation der `requirements.txt`, um die `openai`-Bibliothek auf eine stabile, kompatible Version (z.B. `0.28.0`) festzuschreiben. +* **[ ]** **Schritt 1.3 (Anwendung):** Neubau des Docker-Images (`docker build`), um die Installation der korrekten Bibliotheksversion zu erzwingen. +* **[ ]** **Schritt 1.4 (Validierung):** Durchführung eines Testlaufs (z.B. `reclassify_branches`), um zu bestätigen, dass der `ModuleNotFoundError` behoben ist und die KI-Aufrufe wieder funktionieren. + +**Phase 2: Geplante Weiterentwicklung (nach Hotfix)** +* **[ ]** Finalisierung des Duplikats-Checks. +* **[ ]** Vervollständigung der Wissensbasis und Generierung aller Marketing-Texte. +* **[ ]** (Zukünftig) Planung des Code-Refactorings, um die neue `openai` v1.x API zu unterstützen. \ No newline at end of file