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@@ -51,4 +51,42 @@ Dieses Projekt automatisiert die Anreicherung von Unternehmensdaten aus einem D3
 *   **Systemstabilität:** Das System ist nach der Behebung von Inkompatibilitäten mit der OpenAI-Bibliothek stabil und voll lauffähig.
 *   **Daten-Import:** Ein robuster, intelligenter Synchronisations-Mechanismus (`sync_manager.py`) wurde implementiert. Er gleicht einen vollständigen D365-Excel-Export mit dem Google Sheet ab, aktualisiert Stammdaten nach definierten Fachregeln und markiert Datensätze für die Neu-Anreicherung.
 *   **Kernfunktionen:** Datenanreicherung (Wikipedia, Website-Scraping) und KI-basierte Analysen (Brancheneinstufung, Text-Zusammenfassungen) sind operational.
-*   **Nächster Schritt:** Implementierung des Daten-Exports aus dem Google Sheet zur Aktualisierung des D365-Systems.
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+*   **Nächster Schritt:** Implementierung des Daten-Exports aus dem Google Sheet zur Aktualisierung des D365-Systems.
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+## Duplicate Checker (duplicate_checker_old.py)
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+### Hauptfunktion
+Das Skript `duplicate_checker_old.py` (Version 2.15) ist ein spezialisiertes Werkzeug zur Identifizierung von potenziellen Duplikaten zwischen zwei Unternehmenslisten in Google Sheets: einer Matching-Liste (`Matching_Accounts`) und einer Referenz-CRM-Liste (`CRM_Accounts`). Es verwendet einen gewichteten, heuristischen Algorithmus, um für jeden Eintrag in der Matching-Liste den wahrscheinlichsten Treffer im CRM-Bestand zu finden und bewertet diesen mit einem numerischen Score.
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+### Abhängigkeiten
+- **`pandas`**: Zur Datenmanipulation und -analyse.
+- **`thefuzz`**: Für Fuzzy-String-Vergleiche zur Bewertung der Namensähnlichkeit.
+- **`gspread`, `oauth2client`**: Für die Interaktion mit der Google Sheets API.
+- **Lokale Module**:
+    - `helpers.py`: Stellt Normalisierungsfunktionen (`normalize_company_name`, `simple_normalize_url`) und eine optionale Web-Suche (`serp_website_lookup`) bereit.
+    - `config.py`: Zentralisiert Konfigurationswerte und API-Schlüssel.
+    - `google_sheet_handler.py`: Kapselt die Logik für den Zugriff auf Google Sheets.
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+### Konfiguration
+Die Logik des Skripts wird durch mehrere Konstanten am Anfang der Datei gesteuert:
+- **Sheet-Namen**: `CRM_SHEET_NAME` und `MATCHING_SHEET_NAME`.
+- **Score-Schwellenwerte**: `SCORE_THRESHOLD` (Standard: 80) und `SCORE_THRESHOLD_WEAK` (95), ein strengerer Wert für Treffer ohne starke Indikatoren wie Domain- oder Standortübereinstimmung.
+- **Penalties**: `CITY_MISMATCH_PENALTY` (30) und `COUNTRY_MISMATCH_PENALTY` (40) werden vom Score abgezogen, wenn Standorte voneinander abweichen.
+- **Prefiltering**: `PREFILTER_MIN_PARTIAL` (70) und `PREFILTER_LIMIT` (30) zur Vorauswahl potenzieller Kandidaten, um die Performance zu verbessern.
+- **Stop-Wörter**: `STOP_TOKENS_BASE` und `CITY_TOKENS` (dynamisch generiert) enthalten Begriffe, die bei Namensvergleichen ignoriert werden, um die Signalqualität zu erhöhen.
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+### Ablauf-Logik
+1.  **Initialisierung**: Das Skript richtet das Logging ein, lädt API-Schlüssel (optional für SerpAPI) und initialisiert den `GoogleSheetHandler`.
+2.  **Daten laden**: Die Daten aus den beiden Google Sheets (`CRM_Accounts` und `Matching_Accounts`) werden in Pandas DataFrames geladen.
+3.  **SerpAPI-Fallback (Optional)**: Für Einträge in der Matching-Liste ohne Website wird versucht, über die SerpAPI eine URL zu finden. Das Vertrauen in die gefundene URL wird bewertet (`hoch`, `mittel`, `niedrig`).
+4.  **Normalisierung**: Unternehmensnamen, Domains, Orte und Länder in beiden DataFrames werden standardisiert (z.B. Kleinschreibung, Entfernung von Rechtsformzusätzen).
+5.  **Index-Erstellung**: Zur Optimierung der Suche werden mehrere "Blocking"-Indizes aus den CRM-Daten erstellt:
+    - Ein `domain_index` für schnelle Suchen über die Website-Domain.
+    - Ein `token_index` für die Suche nach einzelnen Namensbestandteilen.
+    - Eine `token_freq` Zählung, um seltene und damit aussagekräftige Namensbestandteile zu identifizieren.
+6.  **Iteratives Matching**: Das Skript durchläuft jeden Datensatz der Matching-Liste:
+    a. **Kandidatenauswahl**: Anstatt jeden Eintrag mit der gesamten CRM-Liste zu vergleichen, wird eine kleine, relevante Untergruppe von Kandidaten ausgewählt. Die Auswahl erfolgt priorisiert: zuerst über Domain-Übereinstimmung, dann über den seltensten Namens-Token und zuletzt über einen allgemeinen Prefilter.
+    b. **Scoring**: Jeder Kandidat wird mit dem aktuellen Matching-Datensatz verglichen. Die Funktion `calculate_similarity` berechnet einen Score basierend auf einer gewichteten Formel, die Namensähnlichkeit, Domain-Match, Standortübereinstimmung, Boni und Strafen berücksichtigt.
+    c. **Bester Treffer**: Der Kandidat mit dem höchsten Score wird als potenzielles Duplikat ausgewählt.
+7.  **Ergebnis-Aggregation**: Die Ergebnisse (bester Treffer, Score, Begründung der Bewertung) werden gesammelt.
+8.  **Daten zurückschreiben**: Die Matching-Liste wird um die Ergebnisspalten (`Match`, `Score`, `Match_Grund`) erweitert und vollständig in das Google Sheet `Matching_Accounts` zurückgeschrieben. Ein lokales CSV-Backup wird ebenfalls erstellt.