diff --git a/planning.md b/planning.md
index 39c12a7f..7b73401e 100644
--- a/planning.md
+++ b/planning.md
@@ -1,21 +1,18 @@
-# Projektplanung v2.2.0
+# Projektplanung v2.2.1
 
 ## 1. Aktueller Stand
-*   **[X] Kern-Datenanreicherung implementiert:** Die Module für Scraping, Brancheneinstufung 2.0 und ML-Prognose sind funktional.
-*   **[X] Content-Generierung implementiert:** Die Engine zur Erstellung von Marketing-Texten ist fertig und liefert qualitativ hochwertige Ergebnisse.
-*   **[X] Remote-Steuerung implementiert:** Die Docker-basierte Brücke zu Google Sheets ist funktionsfähig und als Proof of Concept validiert.
-*   **[!] Duplikats-Check blockiert:** Der `duplicate_checker.py` kann seine Ergebnisse nicht ins Google Sheet zurückschreiben, was seine Funktionalität blockiert.
+*   **[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: Finalisierung & Stabilisierung**
-*   **[ ]** **Schritt 1.1 (Bugfix Duplikats-Check):** Analyse des Logs und des `duplicate_checker.py`-Codes, um den Fehler im finalen Schreibprozess zu identifizieren und zu beheben.
-*   **[ ]** **Schritt 1.2 (Validierung):** Durchführung eines vollständigen, erfolgreichen Laufs des `duplicate_checker.py` über die Google Sheets-Schnittstelle.
-*   **[ ]** **Schritt 1.3 (Produktivsetzung der Brücke):** Umstellung auf eine permanente `ngrok`-URL (via Paid Plan) und Aktualisierung der `app.py` und `Code.gs`-Skripte.
 
-**Phase 2: Skalierung der Inhalte**
-*   **[ ]** **Schritt 2.1 (Wissensbasis vervollständigen):** Ausführen des `build_knowledge_base.py`-Skripts für alle verbleibenden Branchen.
-*   **[ ]** **Schritt 2.2 (Marketing-Texte vervollständigen):** Ausführen des `generate_marketing_text.py`-Skripts für alle 54 Branchen.
+**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 3: Produktion & Wartung**
-*   **[ ]** Dokumentation der finalen Workflows für den täglichen Gebrauch.
-*   **[ ]** Planung für regelmäßiges Nachtrainieren des ML-Modells.
\ No newline at end of file
+**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