diff --git a/brancheneinstufung.py b/brancheneinstufung.py
index 01477359..a383d0ab 100644
--- a/brancheneinstufung.py
+++ b/brancheneinstufung.py
@@ -14,7 +14,7 @@ import csv
 
 # ==================== KONFIGURATION ====================
 class Config:
-    VERSION = "v1.3.5"  # v1.3.5: FSM-Prüfung mit flexiblem Parser, Servicetechniker-Explanation, Log-Datei, Warten bis Sheet-Update.
+    VERSION = "v1.3.5"  # v1.3.5: FSM-Eignungsprüfung & Servicetechniker-Explanation, Sheet-Update-Check, automatische Log-Datei.
     LANG = "de"
     CREDENTIALS_FILE = "service_account.json"
     SHEET_URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1u_gHr9JUfmV1-iviRzbSe3575QEp7KLhK5jFV_gJcgo"
@@ -26,7 +26,19 @@ class Config:
     WIKIPEDIA_SEARCH_RESULTS = 5
     HTML_PARSER = "html.parser"
 
-# Log-Datei vorbereiten
+# ==================== RETRY-DECORATOR ====================
+def retry_on_failure(func):
+    def wrapper(*args, **kwargs):
+        for attempt in range(Config.MAX_RETRIES):
+            try:
+                return func(*args, **kwargs)
+            except Exception as e:
+                print(f"⚠️ Fehler bei {func.__name__} (Versuch {attempt+1}): {str(e)[:100]}")
+                time.sleep(Config.RETRY_DELAY)
+        return None
+    return wrapper
+
+# ==================== LOGGING & HELPER FUNCTIONS ====================
 if not os.path.exists("Log"):
     os.makedirs("Log")
 LOG_FILE = os.path.join("Log", f"{datetime.now().strftime('%d-%m-%Y_%H-%M')}_{Config.VERSION.replace('.', '')}.txt")
@@ -209,7 +221,6 @@ def evaluate_fsm_suitability(company_name, company_data):
         )
         result = response.choices[0].message.content.strip()
         debug_print(f"FSM-Eignungsantwort ChatGPT: '{result}'")
-        # Flexibler Parser: Falls keine Zeilen mit ":" vorhanden sind, nimm den ersten Satz.
         suitability = "k.A."
         justification = ""
         lines = result.split("\n")
@@ -618,7 +629,6 @@ class WikipediaScraper:
             }
     @retry_on_failure
     def search_company_article(self, company_name, website):
-        # Zuerst prüfen: Gibt es in Spalte K bereits einen Wikipedia-Vorschlag?
         search_terms = self._generate_search_terms(company_name, website)
         for term in search_terms:
             try:
@@ -701,11 +711,10 @@ class DataProcessor:
             company_data.get('categories', 'k.A.')
         ]
         self.sheet_handler.sheet.update(values=[wiki_values], range_name=wiki_update_range)
-        # Warten, bis das Update im Sheet übernommen wurde (prüfe Zelle K{row_num})
         wait_for_sheet_update(self.sheet_handler.sheet, f"K{row_num}", wiki_values[0])
         time.sleep(3)
         
-        # Umsatz-Schätzung (Spalte AF soll "XX" erhalten)
+        # Umsatz-Schätzung: Spalte AF soll "XX" erhalten
         self.sheet_handler.sheet.update(values=[["XX"]], range_name=chatgpt_range)
         
         # Umsatz-Abgleich (Spalte AG)
@@ -743,14 +752,13 @@ class DataProcessor:
         internal_value = row_data[7] if len(row_data) > 7 else "k.A."
         internal_category = map_internal_technicians(internal_value) if internal_value != "k.A." else "k.A."
         if internal_category != "k.A." and st_estimate != internal_category:
-            # Hole detaillierte Erklärung von ChatGPT, warum die Schätzung so ist.
             explanation = evaluate_servicetechnicians_explanation(company_name, st_estimate, company_data)
             discrepancy = explanation
         else:
             discrepancy = "ok"
         self.sheet_handler.sheet.update(values=[[discrepancy]], range_name=f"AE{row_num}")
         
-        # Spalten AF und AG sollen "XX" enthalten
+        # Spalten AF und AG: "XX"
         self.sheet_handler.sheet.update(values=[["XX"]], range_name="AF" + str(row_num))
         self.sheet_handler.sheet.update(values=[["XX"]], range_name="AG" + str(row_num))