[30388f42] Infrastructure Hardening: Repaired CE/Connector DB schema, fixed frontend styling build, implemented robust echo shield in worker v2.1.1, and integrated Lead Engine into gateway.
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# Dockerfile für das Market Intelligence Backend
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# Nutzt ein Node.js Image als Basis und installiert Python und alle Abhängigkeiten.
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# Phase 1: Build Stage für Python-Abhängigkeiten
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FROM node:20-slim as base
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WORKDIR /app
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# Systemabhängigkeiten für Python-Builds und Runtime
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RUN apt-get update && apt-get install -y \
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python3 \
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python3-pip \
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python3-venv \
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python3-dev \
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build-essential \
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gcc \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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# Virtuelle Umgebung erstellen
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RUN python3 -m venv .venv
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ENV PATH="/app/.venv/bin:$PATH"
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# Phase 2: Python-Abhängigkeiten installieren (Caching optimiert)
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FROM base as python-deps
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WORKDIR /app
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# ZUERST nur die Anforderungsdatei kopieren und installieren
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# Dieser Layer wird nur neu gebaut, wenn sich die requirements-Datei ändert
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COPY market-intel.requirements.txt .
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RUN pip install --no-cache-dir -r market-intel.requirements.txt
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# Phase 3: Final Stage (Anwendungscode hinzufügen)
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FROM base
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WORKDIR /app
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# Venv mit den installierten Paketen aus der vorherigen Stage kopieren
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COPY --from=python-deps /app/.venv ./.venv
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# ZUERST nur die package.json kopieren und npm install ausführen
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# Dieser Layer wird nur neu gebaut, wenn sich package.json ändert
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COPY general-market-intelligence/package*.json ./general-market-intelligence/
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RUN cd general-market-intelligence && npm install --no-cache
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# DANACH den restlichen Anwendungscode kopieren
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COPY general-market-intelligence/server.cjs ./general-market-intelligence/
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COPY market_intel_orchestrator.py .
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COPY config.py .
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COPY gemini_api_key.txt .
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# Umgebungsvariablen setzen (API Key wird aus Datei geladen, hier nur als Beispiel)
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# ENV GEMINI_API_KEY="your_gemini_api_key_here" # Besser: Als bind mount oder Secret managen
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# Port für die Node.js API-Brücke
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EXPOSE 3001
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# Startbefehl für den Node.js API-Brücke-Server
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CMD ["node", "general-market-intelligence/server.cjs"]
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