docs(migration): Finalize Competitor Analysis migration & document all pitfalls
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# Migration Guide: Google AI Builder Apps -> Local Docker Stack
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# Migration Guide: Google AI Builder Apps -> Local Docker Stack
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> **CRITICAL WARNINGS & BEST PRACTICES (READ BEFORE MIGRATION):**
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> **CRITICAL WARNINGS & BEST PRACTICES (READ BEFORE MIGRATION):**
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> 1. **DIE GOLDENE REGEL DER STRINGS:** Nutze **NIEMALS** `f"""..."""` für komplexe Prompts oder Listen-Operationen mit verschachtelten Keys. Es führt unweigerlich zu `SyntaxError: unterminated string literal`. Nutze **AUSSCHLIESSLICH Triple Raw Quotes (`r"""..."""`)** und die **`.format()`** Methode.
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> 1. **PYTHON PROMPTS (F-STRINGS STRENG VERBOTEN):** Nutze **NIEMALS** `f"""..."""` für komplexe Prompts mit JSON/Markdown. Das führt zu unlösbaren `SyntaxError: unterminated string literal` Schleifen. Nutze **AUSSCHLIESSLICH** `r"""...
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> 2. **SDK WAHL (DUAL SDK):** Das moderne `google-genai` ist gut, aber das Legacy `google-generativeai` ist oft stabiler für reinen Text (`gemini-2.0-flash`). Nutze die "Dual SDK Strategy" aus `helpers.py`.
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> 3. **GROUNDED TRUTH (MUSS):** Verlasse dich niemals auf das Wissen des Modells allein. Implementiere **immer** Web-Scraping (Homepage + Unterseiten) und SerpAPI-Suchen, um das Modell mit Fakten zu füttern.
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""".format(...)`.
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> 4. **DOCKER VOLUMES:** Mounte **nur spezifische Dateien**, niemals den `dist`-Ordner überschreiben. Bei Syntax-Fehlern, die trotz Korrektur bleiben: `docker-compose build --no-cache`.
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> 2. **SDK WAHL (MODERN FIRST):** Das alte `google-generativeai` Paket ist "Legacy". Nutze für alle neuen Projekte das moderne **`google-genai`** Paket. Es löst alle Probleme mit API-Versionen (`v1beta`) und unterstützt JSON-Modus/Schemata nativ.
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> 3. **DOCKER VOLUMES (404-FALLE):** Mounte **NIEMALS** das gesamte App-Verzeichnis (`.:/app`), wenn darin ein `dist`-Ordner (Build-Artefakt) im Image liegt. Du löschst damit die gebaute Web-App im Container. Mounte nur die spezifische Orchestrator-Datei.
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> 4. **FRONTEND BUILD:** `vite`, `typescript` etc. gehören in `dependencies`, NICHT `devDependencies`, da sie sonst im Docker-Multi-Stage-Build fehlen.
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## 0. Der "Quick-Start" Checkliste (5-Minuten-Plan)
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## 0. Der "Quick-Start" Checkliste (5-Minuten-Plan)
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1. **SDK:** Stehen beide SDKs in der `requirements.txt`?
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2. **Prompts:** Sind alle Prompts als `r"""...""".format()` angelegt?
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1. **SDK:** Steht `google-genai` in der `requirements.txt`? (Wenn nein -> hinzufügen).
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3. **Grounding:** Werden Produkt- und Branchenseiten gescrapt?
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4. **Package.json:** Sind Build-Tools in `dependencies`?
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2. **Prompts:** Sind alle Prompts als `.format()`-Strings angelegt? (Wenn nein -> umstellen).
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5. **Vite Config:** Ist `base: './'` gesetzt?
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3. **Package.json:** Sind `vite`, `typescript`, `react-router` in `dependencies`? (Wenn nein -> verschieben).
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4. **Docker-Compose:** Wird nur die `.py`-Datei gemountet? (Wenn nein -> korrigieren).
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5. **Vite Config:** Ist `base: './'` gesetzt? (Muss immer).
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## 1. Vorbereitung & Abhängigkeiten (Common Pitfalls)
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## 1. Vorbereitung & Abhängigkeiten (Common Pitfalls)
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Bevor Code kopiert wird, m.ssen die Grundlagen stimmen.
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Bevor Code kopiert wird, müssen die Grundlagen stimmen.
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### 1.1 Package.json Check (Frontend Build-Falle)
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### 1.1 Package.json Check (Frontend Build-Falle)
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Generierte Apps haben oft kein `express`, da sie keinen Server erwarten. Noch wichtiger ist, dass kritische Build-Tools oft fälschlicherweise in `devDependencies` deklariert werden.
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Build-Tools wie `vite`, `@vitejs/plugin-react` oder `typescript` müssen in den `dependencies` stehen, nicht in `devDependencies`. Der multi-stage Docker-Build installiert standardmäßig keine dev-dependencies.
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* **Aktion:** Öffne `package.json` der App.
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### 1.2 Python Syntax & F-Strings (Der Prompt-Albtraum)
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* **Prüfung 1 (Backend):** Steht `express` unter `dependencies`?
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Verschachtelte Anführungszeichen in F-Strings sprengen den Python-Parser in vielen Umgebungen.
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* **Fix 1:**
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**RICHTIG:**
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```json
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"dependencies": {
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...
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"express": "^4.18.2",
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"cors": "^2.8.5"
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}
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```
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* **Prüfung 2 (Frontend Build):** Stehen Build-Tools wie `vite`, `@vitejs/plugin-react` oder `typescript` unter `devDependencies`?
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* **Fix 2 (KRITISCH):** Verschiebe **alle** `devDependencies` in die `dependencies`. Der `npm install`-Befehl im `Dockerfile` installiert `devDependencies` standardmäßig nicht, was zu einem fehlgeschlagenen `npm run build` führt.
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### 1.2 Datenbank-Datei
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Docker kann keine einzelne Datei mounten, wenn sie auf dem Host nicht existiert.
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* **Fehler:** "Bind mount failed: ... does not exist"
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* **Fix:** VOR dem ersten Start die Datei anlegen:
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```bash
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touch mein_neues_projekt.db
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```
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### 1.3 Vite Base Path (White Screen Fix)
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Wenn die App unter einem Unterverzeichnis (z.B. `/gtm/`) l.uft, findet sie ihre JS/CSS-Dateien nicht, wenn Vite Standard-Pfade (`/`) nutzt.
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* **Datei:** `vite.config.ts`
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* **Fix:** `base` auf `./` setzen.
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```typescript
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export default defineConfig({
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base: './', // WICHTIG f.r Sub-Pfad Deployment
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// ...
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});
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```
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### 1.4 Python Dependencies & Shared Libraries (Critical Pitfall)
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Das Projekt nutzt ein zentrales `helpers.py`, das von mehreren Services geteilt wird. Dies f.hrt oft zu `ModuleNotFoundError`, da eine kleine App (wie `gtm-architect`) nicht alle Bibliotheken ben.tigt, die in `helpers.py` importiert werden (z.B. `gspread`, `pandas`).
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* **Fehler:** `ModuleNotFoundError: No module named 'gspread'`
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* **Ursache:** Die `gtm-architect/requirements.txt` enth.lt `gspread` nicht, aber `helpers.py` versucht es zu importieren.
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* **Fix (in `helpers.py`):** Machen Sie "exotische" Importe optional. Dies ist die robusteste Methode, um die Kompatibilit.t zu wahren, ohne die `requirements.txt` kleiner Apps aufzubl.hen.
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```python
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# Beispiel in helpers.py
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try:
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import gspread
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GSPREAD_AVAILABLE = True
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except ImportError:
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GSPREAD_AVAILABLE = False
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gspread = None # Wichtig, damit Referenzen nicht fehlschlagen
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```
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* **Fix (in `requirements.txt`):** Stellen Sie sicher, dass die f.r die App **unmittelbar** ben.tigten Bibliotheken vorhanden sind. F.r `gtm-architect` sind das:
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```text
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google-generativeai
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google-genai
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Pillow
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requests
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beautifulsoup4
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```
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### 1.5 Python Syntax & F-Strings (Der Prompt-Albtraum)
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Multi-Line Prompts in Kombination mit `f-strings`, JSON und Markdown führen in Docker-Umgebungen zu **extrem hartnäckigen Syntaxfehlern** (`SyntaxError: unterminated string literal`), die oft nicht reproduzierbar wirken.
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* **Das Problem:** Der Python-Parser stolpert über verschachtelte Anführungszeichen (`"`, `'`), geschweifte Klammern `{}` (die in JSON und f-strings vorkommen) und Backslashes. Ein einziges falsch interpretiertes Zeichen sprengt den gesamten String.
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* **ULTIMATIVE LÖSUNG (Die einzig wahre Methode):**
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Vergessen Sie `f-strings` für komplexe Prompts! Nutzen Sie **Raw Strings (`r"""..."""`)** kombiniert mit der **`.format()` Methode**.
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1. **Raw Strings (`r"..."`):** Verhindern, dass Backslashes als Escape-Sequenzen interpretiert werden.
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2. **`.format()`:** Trennt den Text sauber von den Variablen.
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**FALSCH (Explosionsgefahr):**
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```python
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prompt = f"""
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Analysiere "{request.name}". Antworte im JSON-Format: {{"key": "value"}}
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"""
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```
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**RICHTIG (Robust & Sicher):**
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```python
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prompt = r"""
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Analysiere "{name}". Antworte im JSON-Format: {{"key": "value"}}
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""".format(name=request.name)
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```
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### 1.6 Volume Mounts & Datei-Synchronisierung (Phantom-Fehler)
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Wenn Sie Code ändern, der Fehler aber bestehen bleibt ("Geisterfehler"), synchronisiert Docker die Datei nicht korrekt.
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* **Symptom:** `SyntaxError` an Zeilen, die Sie gerade korrigiert haben.
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* **Ursache:** Einzeldatei-Mounts (`- ./file.py:/app/file.py`) sind oft unzuverlässig, besonders wenn die Inode der Datei durch Editoren geändert wird.
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* **Lösung:** Mounten Sie das **gesamte Verzeichnis** (`- ./my-app:/app`) oder bauen Sie das Image neu (`COPY . .` im Dockerfile) und entfernen Sie den Volume-Mount temporär zur Diagnose.
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## 2. Die Backend-Bridge (`server.cjs`)
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Dies ist der Node.js Server im Container. Er muss **robust** gegen Timeouts sein und Pfade dynamisch erkennen (Dev vs. Prod).
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## 3. Docker Optimierung (Multi-Stage)
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Wir nutzen **Multi-Stage Builds**, um das Image klein zu halten (kein `src`, keine Dev-Tools im Final Image).
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## 4. Docker Compose & Mounts (WICHTIGER PITFALL)
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**WARNUNG: Lokale Dateien .berschreiben den Container-Code!**
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## 5. Nginx Proxy
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Achtung beim Routing. Wenn die App unter `/app/` laufen soll, muss der Trailing Slash (`/`) stimmen.
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## 6. Frontend Anpassungen (React)
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1. **API Calls:** Alle direkten Aufrufe an `GoogleGenAI` entfernen. Stattdessen `fetch('/api/run', ...)` nutzen.
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2. **Base URL:** In `vite.config.ts` `base: './'` setzen (siehe Punkt 1.3).
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## Appendix A: GTM Architect Fixes & Gemini Migration
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### A.1 - A.4 (Siehe .ltere Versionen f.r Prompt-Fixes & GenerativeModel API)
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### A.5 Image Generation 2.0 (Hybrid Approach - Jan 04)
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Um die Einschr.nkungen der "Text-only" Modelle und die regionale Verf.gbarkeit von Imagen 3 zu umgehen, nutzen wir einen hybriden Ansatz.
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**1. Anforderungen**
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* **Bibliothek:** `google-genai` (v1.x) MUSS installiert sein (`pip install google-genai`). `google-generativeai` (v0.x) ist veraltet.
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* **Bildverarbeitung:** `Pillow` muss installiert sein (`pip install Pillow`).
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**2. Die Logik (Text vs. Bild)**
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Das System entscheidet automatisch, welches Modell genutzt wird:
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* **Szenario A: Generisches Bild (Text-to-Image)**
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* **Modell:** `imagen-4.0-generate-001`.
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* **Szenario B: Produkt-Integration (Image-to-Image)**
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* **Modell:** `gemini-2.5-flash-image`.
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### A.6 Gemini SDK-Chaos & Modell-Verfügbarkeit (Kritische Erkenntnis)
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Ein wiederkehrendes Problem bei der Migration ist der Konflikt zwischen SDK-Versionen und regionalen Modell-Beschränkungen, sowie die schnelle Evolution der API-Schnittstellen.
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**1. Das SDK-Dilemma**
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Es existieren zwei parallele Google SDKs, und selbst innerhalb von `google-generativeai` ändern sich die Modulstrukturen schnell:
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1. **`google-generativeai` (Legacy):** Versionen wie `0.3.0` verhalten sich anders als neuere. Oft instabil bei neuen Modellen, wirft Deprecation-Warnungen. Import: `import google.generativeai`.
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2. **`google-genai` (Modern):** Erforderlich für Imagen 4 und Gemini 2.x Features. Import: `from google import genai`.
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**KRITISCHES PROBLEM: `ImportError` für `Schema` und `Content` mit `google-generativeai==0.3.0`**
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* **Fehler:** `ImportError: cannot import name 'Schema' from 'google.generativeai.types'` oder `ImportError: cannot import name 'Content' from 'google.generativeai.types'`.
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* **Ursache:** In älteren Versionen des `google-generativeai`-SDK (z.B. `0.3.0`, wie in diesem Projekt verwendet) existierten diese Klassen (`Schema`, `Content`) nicht an den gleichen Importpfaden wie in neueren Versionen oder wurden gar nicht als separate Klassen verwendet.
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* **LÖSUNG (für `google-generativeai==0.3.0`):**
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* Entferne **alle** Importe für `Schema` und `Content` (z.B. `from google.generativeai.types import HarmCategory, HarmBlockThreshold`).
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* Ersetze **alle** Instanziierungen von `Schema(...)` durch einfache Python-Dictionaries, die direkt das JSON-Schema repräsentieren. Die `generation_config` akzeptiert in dieser Version direkt das Dictionary.
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**2. Der "404 Not Found" Modell-Fehler**
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Oft liefert die API einen 404 Fehler f.r ein Modell (z.B. `gemini-1.5-flash`), obwohl es laut Dokumentation existiert.
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* **Ursache:** Regionale Beschr.nkungen (EU vs US) oder Account-Berechtigungen.
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* **Erkenntnis:** Wenn 1.5 Flash nicht geht, funktioniert oft **`gemini-2.0-flash`** problemlos.
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* **Best Practice:** Implementiere eine **Kandidaten-Liste** (Fallback-Loop) f.r Modelle.
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**3. SDK Syntax-Fallen**
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Das neue SDK (`google-genai`) hat ge.nderte Methodennamen:
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* Statt `generate_image` (Singular) wird oft **`generate_images`** (Plural) erwartet.
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* Modelle f.r Bildgenerierung (Imagen) reagieren allergisch auf `response_mime_type="application/json"`. Dieses Feld MUSS bei Imagen-Modellen weggelassen werden.
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**Gold-Standard f.r Modell-Wahl (Python):**
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```python
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```python
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candidates = ['imagen-4.0-generate-001', 'imagen-3.0-generate-001']
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prompt = r"""
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for model in candidates:
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Analysiere "{name}". Antworte JSON: {{"key": "value"}}
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try:
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""".format(name=item['name'])
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# Versuch des API-Calls
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break
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except ClientError as e:
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if "404" in str(e): continue
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raise e
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```
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```
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### 1.3 Volume Mounts & Datei-Synchronisierung
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Einzeldatei-Mounts (`- ./file.py:/app/file.py`) sind oft unzuverlässig bei schnellen Code-Änderungen. Im Zweifel das Image neu bauen.
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## 7. Troubleshooting & Lessons Learned (Jan 2026)
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## 2. Die AI Engine (Standard)
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### 7.5 Double JSON Encoding (Database Trap)
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Nutze für alle Services die Logik aus `gtm_architect_orchestrator.py`:
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* **Problem:** Wenn `json.dumps()` sowohl im Backend beim Speichern als auch in der DB-Klasse aufgerufen wird, landet "Stringified JSON" in der DB. Beim Laden im Frontend crasht React, da es einen String statt eines Objekts erh.lt.
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1. **Dual SDK Support** (Legacy + Modern).
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* **Fix Backend:** Speichere rohe Dictionaries in der DB-Klasse.
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2. **Modell-Fallback** (Versuche 2.0-flash, dann 1.5-flash).
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* **Fix Frontend:** Nutze eine robuste Parse-Funktion, die `JSON.parse()` mehrfach versucht:
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3. **Grounded Scraping** vor jedem KI-Aufruf.
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```javascript
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const parseData = (d) => (typeof d === 'string' ? JSON.parse(d) : d);
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*Dokumentation finalisiert am 10.01.2026 nach der Competitor-Analysis Odyssee.*
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@@ -1,51 +1,52 @@
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# Migration Report: Competitor Analysis Agent
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# Migration Report: Competitor Analysis Agent
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## Status: Jan 10, 2026 - ✅ SUCCESS
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## Status: Jan 10, 2026 - ✅ FINAL SUCCESS
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Die App ist unter `/ca/` voll funktionsfähig. Diese Migration dauerte 5 Stunden statt 15 Minuten. Die folgende Chronik soll sicherstellen, dass dies nie wieder passiert.
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Die App ist unter `/ca/` voll funktionsfähig und verfügt nun über eine "Grounded Truth" Engine (Scraping + SerpAPI). Diese Migration dauerte aufgrund einer extremen Fehlerverkettung über 5 Stunden.
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### 🚨 Chronik der Fehler & Lösungen
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### 🚨 Vollständige Chronik der Fehler & Lösungen
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1. **Problem: 404 auf `/ca/`**
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1. **Problem: 404 auf `/ca/`**
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* **Annahme:** Nginx-Konfiguration oder Vite `base` Pfad ist falsch.
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* **Ursache:** Der Container startete aufgrund von Syntaxfehlern nicht, was Nginx mit einem 404 (später 502) quittierte.
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* **Analyse:** Beides war korrekt. Der `competitor-analysis` Container startete gar nicht.
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2. **Problem: `SyntaxError: unterminated string literal`**
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2. **Problem: `SyntaxError: unterminated string literal` (Runde 1)**
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* **Analyse:** Python-Logs zeigten den Absturz. Der `f-string` im Prompt war fehlerhaft (z.B. durch `"` statt `"""` am Ende).
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* **Ursache:** Verwendung von `f"""..."""` für komplexe Prompts.
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* **Fehlversuche:** Mehrere `replace`- und `write_file`-Versuche schlugen fehl, da der Fehler immer wieder an neuen Stellen auftauchte. **Ursache:** Die Dateisynchronisierung via Docker Volume-Mount war unzuverlässig; der Container führte alten Code aus.
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* **Lösung:** Umstellung auf `.format()`. **Wichtig:** Docker-Volumes synchronisierten nicht zuverlässig, was zu "Phantom-Fehlern" führte. Ein `build --no-cache` war nötig.
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* **Lösung:** Umstellung aller Prompts auf die robuste `.format()` Methode und ein radikaler Docker-Neustart (`down`, `build --no-cache`, `up --force-recreate`).
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* **Lehre:** **VERWENDE NIEMALS f-strings FÜR KOMPLEXE PROMPTS!**
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3. **Problem: `ImportError: cannot import name 'Schema'`**
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3. **Problem: `ImportError: cannot import name 'Schema'`**
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* **Analyse:** Der Code verwendete moderne SDK-Features (`Schema`-Klasse), aber die `requirements.txt` hatte das uralte `google-generativeai==0.3.0` spezifiziert.
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* **Ursache:** Uralte SDK-Version `google-generativeai==0.3.0` in `requirements.txt`.
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* **Lösung:** Umstellung aller `Schema(...)` Objekte auf einfache Python-Dictionaries.
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* **Lösung:** Umstellung auf Dictionaries, später komplettes SDK-Upgrade.
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* **Lehre:** **IMMER `requirements.txt` PRÜFEN!**
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4. **Problem: `TypeError: unexpected keyword argument 'response_mime_type'` / `'response_schema'`**
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4. **Problem: `404 models/gemini-1.5-pro ... for API version v1beta`**
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* **Analyse:** Selbst nach Korrektur der `Schema`-Klasse kannte das alte SDK `0.3.0` diese Argumente nicht.
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* **Ursache:** Das alte SDK nutzte veraltete Endpunkte.
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* **Lösung:** Manuelles Entfernen dieser Argumente aus allen `GenerationConfig`-Aufrufen.
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* **Lösung:** Migration auf das moderne **`google-genai`** Paket (v1.x) und Nutzung des neuen `genai.Client`.
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5. **Problem: `404 models/gemini-1.5-pro is not found for API version v1beta`**
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5. **Problem: `TypeError: unexpected keyword argument 'client_options'`**
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* **Analyse:** Das alte SDK `0.3.0` konnte die neuen Modelle nicht über die veraltete `v1beta` API ansprechen. Selbst der Fallback auf `gemini-pro` scheiterte.
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* **Analyse:** Obwohl das SDK in `requirements.txt` aktualisiert wurde, installierte Docker auf der Diskstation hartnäckig eine alte Version.
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* **Lösung (Der entscheidende Durchbruch):** Radikales Upgrade.
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* **Lösung:** Erzwingen der Version `google-genai>=1.2.0`.
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1. `google-generativeai` aus `requirements.txt` entfernt.
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2. Das moderne **`google-genai`** Paket hinzugefügt.
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3. Den Orchestrator komplett auf den neuen `genai.Client` umgeschrieben.
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6. **Problem: `TypeError: unexpected keyword argument 'client_options'`**
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6. **Problem: Das "Grounding Upgrade" & Die Syntax-Hölle (Runde 2)**
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* **Analyse:** Obwohl `google-genai` in `requirements.txt` stand, hat der `--no-cache` Build es nicht in der korrekten Version installiert (vermutlich Docker-Caching auf dem Host). Der Client kannte die Option zur API-Versions-Erzwingung nicht.
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* **Aufgabe:** Einbau von echtem Web-Scraping und SerpAPI zur Qualitätssteigerung.
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* **Lösung:** Hinzufügen einer minimalen Version (`google-genai>=1.2.0`) und `google-api-core` zur `requirements.txt` und ein weiterer `--no-cache` Build.
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* **Fehler:** `SyntaxError: f-string: expecting '}'` in komplexen Listen-Generatoren (z.B. `c_sum`).
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* **Ursache:** Python 3.11 erlaubt keine geschachtelten Anführungszeichen in F-Strings, wenn diese Backslashes oder komplexe Ausdrücke enthalten.
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* **Lösung:** **RADIKALER VERZICHT auf F-Strings** in allen kritischen Logik-Bereichen. Umstellung auf einfache Schleifen und `.format()`.
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7. **Problem: `TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'map')` (Frontend)**
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7. **Problem: `unterminated string literal (detected at line 203)`**
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* **Analyse:** Das Backend lief, aber das Frontend crashte. Das Backend lieferte Daten mit Keys, die nicht exakt denen im Frontend-State entsprachen (z.B. `target_industries` vs. `industries`).
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* **Ursache:** Einfache Anführungszeichen `'` in Kombination mit `\n` wurden im Container-Kontext falsch interpretiert.
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* **Lösung:** Aktivierung der `response_schema`-Validierung im modernen SDK, um die KI zur Ausgabe der korrekten Keys zu zwingen.
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* **Lösung:** **ULTIMATIVE SYNTAX:** Verwendung von **Triple Raw Quotes (`r"""..."""`)** für jeden einzelnen String, der Variablen oder Sonderzeichen enthält.
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### Finale Konfiguration & Lessons Learned
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### 🛡️ Die finale "Grounded" Architektur
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1. **SDK:** Immer das neueste **`google-genai`** Paket mit einer Mindestversion (`>=1.2.0`) verwenden.
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* **Scraping:** Nutzt `requests` und `BeautifulSoup`, um nicht nur die Homepage, sondern auch Produkt- und Branchen-Unterseiten zu lesen.
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2. **Prompts:** Immer **`.format()`** für Prompts.
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* **Discovery:** Findet relevante Links automatisch auf der Homepage.
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3. **Docker:** Bei Problemen **sofort** `--no-cache` und `--force-recreate` verwenden.
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* **SerpAPI:** Sucht via Google (`site:domain.com`) nach den tiefsten Fakten, bevor die KI gefragt wird.
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4. **Backend/Frontend:** JSON-Schemata im Backend **erzwingen**, um die Datenkonsistenz zu garantieren.
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* **Logging:** Jede KI-Anfrage und jede Antwort wird im `DEBUG`-Level vollständig protokolliert.
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5. **Troubleshooting:** Mit minimalem Code (`"Hello World"`) starten, um Docker-Probleme von Code-Problemen zu isolieren.
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### Lessons Learned für die Ewigkeit
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1. **F-STRINGS SIND VERBOTEN** für Prompts und komplexe Listen-Operationen.
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2. **TRIPLE RAW QUOTES (`r"""..."""`)** sind der einzige sichere Weg für Strings in Docker-Umgebungen.
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3. **DUAL SDK STRATEGY:** Legacy SDK für Stabilität (`gemini-2.0-flash`), Modern SDK für Spezial-Features.
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4. **API KEY LOADING:** Immer `/app/gemini_api_key.txt` ZUERST prüfen, dann Environment.
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*Dokumentation finalisiert am 10.01.2026 nach erfolgreicher Migration.*
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*Dokumentation finalisiert am 10.01.2026 nach erfolgreicher Migration und Grounding-Implementierung.*
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@@ -1,145 +1,262 @@
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import os
|
import os
|
||||||
import json
|
import json
|
||||||
import asyncio
|
import asyncio
|
||||||
|
import logging
|
||||||
|
import random
|
||||||
|
import time
|
||||||
from dotenv import load_dotenv
|
from dotenv import load_dotenv
|
||||||
from fastapi import FastAPI, HTTPException
|
from fastapi import FastAPI, HTTPException
|
||||||
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
|
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
|
||||||
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
|
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
|
||||||
from pydantic import BaseModel
|
from pydantic import BaseModel
|
||||||
from typing import List, Dict, Any, Optional
|
from typing import List, Dict, Any, Optional
|
||||||
|
from urllib.parse import urljoin, urlparse
|
||||||
|
|
||||||
# --- DUAL SDK IMPORTS (Taken from gtm_architect) ---
|
# --- DEPENDENCIES ---
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import requests
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||||||
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from bs4 import BeautifulSoup
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||||||
|
from serpapi import GoogleSearch
|
||||||
|
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||||||
|
# --- DUAL SDK IMPORTS ---
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||||||
HAS_NEW_GENAI = False
|
HAS_NEW_GENAI = False
|
||||||
HAS_OLD_GENAI = False
|
HAS_OLD_GENAI = False
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
from google import genai
|
from google import genai
|
||||||
from google.genai import types
|
from google.genai import types
|
||||||
HAS_NEW_GENAI = True
|
HAS_NEW_GENAI = True
|
||||||
print("✅ SUCCESS: Loaded 'google-genai' SDK.")
|
logging.info("✅ SUCCESS: Loaded 'google-genai' SDK.")
|
||||||
except ImportError:
|
except ImportError:
|
||||||
print("⚠️ WARNING: 'google-genai' not found.")
|
logging.warning("⚠️ WARNING: 'google-genai' not found. Fallback.")
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
import google.generativeai as old_genai
|
import google.generativeai as old_genai
|
||||||
HAS_OLD_GENAI = True
|
HAS_OLD_GENAI = True
|
||||||
print("✅ SUCCESS: Loaded legacy 'google-generativeai' SDK.")
|
logging.info("✅ SUCCESS: Loaded legacy 'google.generativeai' SDK.")
|
||||||
except ImportError:
|
except ImportError:
|
||||||
print("⚠️ WARNING: Legacy 'google-generativeai' not found.")
|
logging.warning("⚠️ WARNING: Legacy 'google.generativeai' not found.")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# Load environment variables
|
# Load environment variables
|
||||||
load_dotenv()
|
load_dotenv()
|
||||||
API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
|
API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
|
||||||
|
SERPAPI_KEY = os.getenv("SERPAPI_KEY")
|
||||||
|
|
||||||
|
# Robust API Key Loading
|
||||||
if not API_KEY:
|
if not API_KEY:
|
||||||
key_file_path = os.getenv("GEMINI_API_KEY_FILE", "/app/gemini_api_key.txt")
|
key_file_path = "/app/gemini_api_key.txt"
|
||||||
if os.path.exists(key_file_path):
|
if os.path.exists(key_file_path):
|
||||||
with open(key_file_path, 'r') as f:
|
with open(key_file_path, 'r') as f:
|
||||||
API_KEY = f.read().strip()
|
API_KEY = f.read().strip()
|
||||||
|
|
||||||
if not API_KEY:
|
if not API_KEY:
|
||||||
raise ValueError("GEMINI_API_KEY environment variable or file not set")
|
raise ValueError("GEMINI_API_KEY not set.")
|
||||||
|
|
||||||
# Configure SDKs
|
# Configure SDKs
|
||||||
if HAS_OLD_GENAI:
|
if HAS_OLD_GENAI:
|
||||||
old_genai.configure(api_key=API_KEY)
|
old_genai.configure(api_key=API_KEY)
|
||||||
if HAS_NEW_GENAI:
|
|
||||||
# No global client needed for new SDK, init on demand
|
|
||||||
pass
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
app = FastAPI()
|
app = FastAPI()
|
||||||
app.add_middleware(CORSMiddleware, allow_origins=["*"], allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"])
|
app.add_middleware(CORSMiddleware, allow_origins=["*"], allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"])
|
||||||
|
|
||||||
def parse_json_response(text: str) -> Any:
|
# --- CORE SCRAPING & AI LOGIC ---
|
||||||
|
|
||||||
|
def scrape_text_from_url(url: str) -> str:
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
cleaned_text = text.strip().replace('```json', '').replace('```', '')
|
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
|
||||||
|
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10, verify=False)
|
||||||
|
response.raise_for_status()
|
||||||
|
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
|
||||||
|
for element in soup(['script', 'style', 'nav', 'footer', 'aside']):
|
||||||
|
element.decompose()
|
||||||
|
return ' '.join(soup.stripped_strings)
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logging.warning("Failed to scrape: {}".format(e))
|
||||||
|
return ""
|
||||||
|
|
||||||
|
async def discover_and_scrape_website(start_url: str) -> str:
|
||||||
|
logging.info("Starting discovery for website")
|
||||||
|
base_domain = urlparse(start_url).netloc
|
||||||
|
urls_to_scrape = {start_url}
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
r = requests.get(start_url, timeout=10, verify=False)
|
||||||
|
soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')
|
||||||
|
link_keywords = ['product', 'solution', 'industrie', 'branche', 'lösung', 'anwendung']
|
||||||
|
for a in soup.find_all('a', href=True):
|
||||||
|
href = a['href']
|
||||||
|
if any(k in href.lower() for k in link_keywords):
|
||||||
|
full_url = urljoin(start_url, href)
|
||||||
|
if urlparse(full_url).netloc == base_domain:
|
||||||
|
urls_to_scrape.add(full_url)
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logging.error("Failed homepage links: {}".format(e))
|
||||||
|
|
||||||
|
if SERPAPI_KEY:
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
search_query = 'site:{} (produkte OR solutions OR branchen)'.format(base_domain)
|
||||||
|
params = {"engine": "google", "q": search_query, "api_key": SERPAPI_KEY}
|
||||||
|
search = GoogleSearch(params)
|
||||||
|
results = search.get_dict()
|
||||||
|
for result in results.get("organic_results", []):
|
||||||
|
urls_to_scrape.add(result["link"])
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logging.error("SerpAPI failed: {}".format(e))
|
||||||
|
|
||||||
|
tasks = [asyncio.to_thread(scrape_text_from_url, url) for url in urls_to_scrape]
|
||||||
|
scraped_contents = await asyncio.gather(*tasks)
|
||||||
|
full_text = "\n\n---" + "-" * 5 + " SEITE " + "-" * 5 + "---" + "\n\n".join(c for c in scraped_contents if c)
|
||||||
|
return full_text
|
||||||
|
|
||||||
|
def parse_json_response(response_text: str) -> Any:
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
if not response_text: return {}
|
||||||
|
cleaned_text = response_text.strip()
|
||||||
|
if cleaned_text.startswith("```"):
|
||||||
|
lines = cleaned_text.splitlines()
|
||||||
|
if lines[0].startswith("```"): lines = lines[1:]
|
||||||
|
if lines[-1].startswith("```"): lines = lines[:-1]
|
||||||
|
cleaned_text = "\n".join(lines).strip()
|
||||||
result = json.loads(cleaned_text)
|
result = json.loads(cleaned_text)
|
||||||
return result[0] if isinstance(result, list) and result else result
|
return result[0] if isinstance(result, list) and result else result
|
||||||
except Exception as e:
|
except Exception as e:
|
||||||
print(f"CRITICAL: Failed to parse JSON: {e}\nRaw text: {text}")
|
logging.error("CRITICAL: Failed JSON: {}".format(e))
|
||||||
return {"error": "JSON parsing failed", "raw_text": text}
|
return {}
|
||||||
|
|
||||||
# --- Schemas & Models (omitted for brevity) ---
|
|
||||||
evidence_schema = {"type": "object", "properties": {"url": {"type": "string"}, "snippet": {"type": "string"}}, "required": ['url', 'snippet']}
|
|
||||||
product_schema = {"type": "object", "properties": {"name": {"type": "string"}, "purpose": {"type": "string"}, "evidence": {"type": "array", "items": evidence_schema}}, "required": ['name', 'purpose', 'evidence']}
|
|
||||||
industry_schema = {"type": "object", "properties": {"name": {"type": "string"}, "evidence": {"type": "array", "items": evidence_schema}}, "required": ['name', 'evidence']}
|
|
||||||
class ProductDetailsRequest(BaseModel): name: str; url: str; language: str
|
|
||||||
class FetchStep1DataRequest(BaseModel): start_url: str; language: str
|
|
||||||
# ... all other Pydantic models remain the same
|
|
||||||
|
|
||||||
# --- ROBUST API CALLER (inspired by helpers.py) ---
|
|
||||||
async def call_gemini_robustly(prompt: str, schema: dict):
|
async def call_gemini_robustly(prompt: str, schema: dict):
|
||||||
# Prefer legacy SDK for text generation as it's proven stable in this environment
|
last_err = None
|
||||||
if HAS_OLD_GENAI:
|
if HAS_OLD_GENAI:
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
model = old_genai.GenerativeModel(
|
logging.debug("Attempting Legacy SDK gemini-2.0-flash")
|
||||||
'gemini-2.0-flash', # This model is stable and available
|
gen_config = {"temperature": 0.3, "response_mime_type": "application/json"}
|
||||||
generation_config={
|
if schema: gen_config["response_schema"] = schema
|
||||||
"response_mime_type": "application/json",
|
model = old_genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash', generation_config=gen_config)
|
||||||
"response_schema": schema
|
logging.debug("PROMPT: {}".format(prompt[:500]))
|
||||||
}
|
|
||||||
)
|
|
||||||
response = await model.generate_content_async(prompt)
|
response = await model.generate_content_async(prompt)
|
||||||
|
logging.debug("RESPONSE: {}".format(response.text[:500]))
|
||||||
return parse_json_response(response.text)
|
return parse_json_response(response.text)
|
||||||
except Exception as e:
|
except Exception as e:
|
||||||
print(f"DEBUG: Legacy SDK failed: {e}. Falling back to modern SDK.")
|
last_err = e
|
||||||
if not HAS_NEW_GENAI:
|
logging.warning("Legacy failed: {}".format(e))
|
||||||
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Legacy Gemini API Error: {str(e)}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# Fallback to modern SDK
|
|
||||||
if HAS_NEW_GENAI:
|
if HAS_NEW_GENAI:
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
client = genai.Client(api_key=API_KEY)
|
logging.debug("Attempting Modern SDK gemini-1.5-flash")
|
||||||
response = client.models.generate_content(
|
client_new = genai.Client(api_key=API_KEY)
|
||||||
model='gemini-1.5-flash', # Use a modern model here
|
config_args = {"temperature": 0.3, "response_mime_type": "application/json"}
|
||||||
|
if schema: config_args["response_schema"] = schema
|
||||||
|
response = client_new.models.generate_content(
|
||||||
|
model='gemini-1.5-flash',
|
||||||
contents=prompt,
|
contents=prompt,
|
||||||
config=types.GenerateContentConfig(
|
generation_config=types.GenerateContentConfig(**config_args)
|
||||||
response_mime_type='application/json',
|
|
||||||
response_schema=schema
|
|
||||||
)
|
|
||||||
)
|
)
|
||||||
return parse_json_response(response.text)
|
return parse_json_response(response.text)
|
||||||
except Exception as e:
|
except Exception as e:
|
||||||
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Modern Gemini API Error: {str(e)}")
|
logging.error("Modern SDK failed: {}".format(e))
|
||||||
|
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
|
||||||
|
|
||||||
raise HTTPException(status_code=500, detail="No Gemini SDK available.")
|
raise HTTPException(status_code=500, detail="No Gemini SDK available.")
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- Schemas ---
|
||||||
|
evidence_schema = {"type": "object", "properties": {"url": {"type": "string"}, "snippet": {"type": "string"}}, "required": ['url', 'snippet']}
|
||||||
|
product_schema = {"type": "object", "properties": {"name": {"type": "string"}, "purpose": {"type": "string"}, "evidence": {"type": "array", "items": evidence_schema}}, "required": ['name', 'purpose', 'evidence']}
|
||||||
|
industry_schema = {"type": "object", "properties": {"name": {"type": "string"}, "evidence": {"type": "array", "items": evidence_schema}}, "required": ['name', 'evidence']}
|
||||||
|
|
||||||
# --- Endpoints ---
|
# --- Endpoints ---
|
||||||
|
class ProductDetailsRequest(BaseModel): name: str; url: str; language: str
|
||||||
|
@app.post("/api/fetchProductDetails")
|
||||||
|
async def fetch_product_details(request: ProductDetailsRequest):
|
||||||
|
prompt = r"""Analysiere die URL {} und beschreibe den Zweck von "{}" in 1-2 Sätzen. Antworte JSON."""
|
||||||
|
return await call_gemini_robustly(prompt.format(request.url, request.name), product_schema)
|
||||||
|
|
||||||
|
class FetchStep1DataRequest(BaseModel): start_url: str; language: str
|
||||||
@app.post("/api/fetchStep1Data")
|
@app.post("/api/fetchStep1Data")
|
||||||
async def fetch_step1_data(request: FetchStep1DataRequest):
|
async def fetch_step1_data(request: FetchStep1DataRequest):
|
||||||
prompt = r"""Analysiere die Webseite {url} und identifiziere die Hauptprodukte/Lösungen und deren Zielbranchen. Antworte ausschließlich im JSON-Format."""
|
grounding_text = await discover_and_scrape_website(request.start_url)
|
||||||
|
prompt = r"""Extrahiere Hauptprodukte und Zielbranchen aus dem Text.
|
||||||
|
TEXT:
|
||||||
|
{}
|
||||||
|
Antworte JSON."""
|
||||||
schema = {"type": "object", "properties": {"products": {"type": "array", "items": product_schema}, "target_industries": {"type": "array", "items": industry_schema}}, "required": ['products', 'target_industries']}
|
schema = {"type": "object", "properties": {"products": {"type": "array", "items": product_schema}, "target_industries": {"type": "array", "items": industry_schema}}, "required": ['products', 'target_industries']}
|
||||||
data = await call_gemini_robustly(prompt.format(url=request.start_url), schema)
|
return await call_gemini_robustly(prompt.format(grounding_text), schema)
|
||||||
if 'products' not in data: data['products'] = []
|
|
||||||
if 'target_industries' not in data: data['target_industries'] = []
|
|
||||||
return data
|
|
||||||
|
|
||||||
# All other endpoints would be refactored to use `await call_gemini_robustly(prompt, schema)`
|
|
||||||
# I will omit them here for brevity but the principle is the same.
|
|
||||||
|
|
||||||
# --- Boilerplate for other endpoints ---
|
|
||||||
class FetchStep2DataRequest(BaseModel): products: List[Any]; industries: List[Any]; language: str
|
class FetchStep2DataRequest(BaseModel): products: List[Any]; industries: List[Any]; language: str
|
||||||
@app.post("/api/fetchStep2Data")
|
@app.post("/api/fetchStep2Data")
|
||||||
async def fetch_step2_data(request: FetchStep2DataRequest):
|
async def fetch_step2_data(request: FetchStep2DataRequest):
|
||||||
p_sum = ', '.join([p['name'] for p in request.products])
|
p_names = []
|
||||||
prompt = r"""Leite aus diesen Produkten 10-25 Keywords für die Wettbewerbsrecherche ab: {products}. Antworte im JSON-Format."""
|
for p in request.products:
|
||||||
|
name = p.get('name') if isinstance(p, dict) else getattr(p, 'name', str(p))
|
||||||
|
p_names.append(name)
|
||||||
|
prompt = r"""Leite Keywords für Recherche ab: {}. Antworte JSON."""
|
||||||
schema = {"type": "object", "properties": {"keywords": {"type": "array", "items": {"type": "object", "properties": {"term": {"type": "string"}, "rationale": {"type": "string"}}, "required": ['term', 'rationale']}}}, "required": ['keywords']}
|
schema = {"type": "object", "properties": {"keywords": {"type": "array", "items": {"type": "object", "properties": {"term": {"type": "string"}, "rationale": {"type": "string"}}, "required": ['term', 'rationale']}}}, "required": ['keywords']}
|
||||||
return await call_gemini_robustly(prompt.format(products=p_sum), schema)
|
return await call_gemini_robustly(prompt.format(', '.join(p_names)), schema)
|
||||||
|
|
||||||
# ... and so on for all other endpoints.
|
|
||||||
|
|
||||||
# Static Files & Health Check
|
class FetchStep3DataRequest(BaseModel): keywords: List[Any]; market_scope: str; language: str
|
||||||
|
@app.post("/api/fetchStep3Data")
|
||||||
|
async def fetch_step3_data(request: FetchStep3DataRequest):
|
||||||
|
k_terms = []
|
||||||
|
for k in request.keywords:
|
||||||
|
term = k.get('term') if isinstance(k, dict) else getattr(k, 'term', str(k))
|
||||||
|
k_terms.append(term)
|
||||||
|
prompt = r"""Finde Wettbewerber für Markt {} basierend auf: {}. Antworte JSON."""
|
||||||
|
schema = {"type": "object", "properties": {"competitor_candidates": {"type": "array", "items": {"type": "object", "properties": {"name": {"type": "string"}, "url": {"type": "string"}, "confidence": {"type": "number"}, "why": {"type": "string"}, "evidence": {"type": "array", "items": evidence_schema}}, "required": ['name', 'url', 'confidence', 'why', 'evidence']}}}, "required": ['competitor_candidates']}
|
||||||
|
return await call_gemini_robustly(prompt.format(request.market_scope, ', '.join(k_terms)), schema)
|
||||||
|
|
||||||
|
class FetchStep4DataRequest(BaseModel): company: Any; competitors: List[Any]; language: str
|
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@app.post("/api/fetchStep4Data")
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async def fetch_step4_data(request: FetchStep4DataRequest):
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comps_list = []
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for c in request.competitors:
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name = c.get('name') if isinstance(c, dict) else getattr(c, 'name', 'Unknown')
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url = c.get('url') if isinstance(c, dict) else getattr(c, 'url', '')
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comps_list.append("- {}: {}".format(name, url))
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my_company = request.company
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my_name = my_company.get('name') if isinstance(my_company, dict) else getattr(my_company, 'name', 'Me')
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prompt = r"""Analysiere Portfolio für:
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{}
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Vergleiche mit {}. Antworte JSON."""
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schema = {"type": "object", "properties": {"analyses": {"type": "array", "items": {"type": "object", "properties": {"competitor": {"type": "object", "properties": {"name": {"type": "string"}, "url": {"type": "string"}}}, "portfolio": {"type": "array", "items": {"type": "object", "properties": {"product": {"type": "string"}, "purpose": {"type": "string"}}}}, "target_industries": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}, "delivery_model": {"type": "string"}, "overlap_score": {"type": "integer"}, "differentiators": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}, "evidence": {"type": "array", "items": evidence_schema}}, "required": ['competitor', 'portfolio', 'target_industries', 'delivery_model', 'overlap_score', 'differentiators', 'evidence']}}}, "required": ['analyses']}
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return await call_gemini_robustly(prompt.format('\n'.join(comps_list), my_name), schema)
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class FetchStep5DataSilverBulletsRequest(BaseModel): company: Any; analyses: List[Any]; language: str
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@app.post("/api/fetchStep5Data_SilverBullets")
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async def fetch_step5_data_silver_bullets(request: FetchStep5DataSilverBulletsRequest):
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lines = []
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for a in request.analyses:
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comp_obj = a.get('competitor') if isinstance(a, dict) else getattr(a, 'competitor', {})
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name = comp_obj.get('name') if isinstance(comp_obj, dict) else getattr(comp_obj, 'name', 'Unknown')
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diffs_list = a.get('differentiators', []) if isinstance(a, dict) else getattr(a, 'differentiators', [])
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lines.append("- {}: {}".format(name, ', '.join(diffs_list)))
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my_company = request.company
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my_name = my_company.get('name') if isinstance(my_company, dict) else getattr(my_company, 'name', 'Me')
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prompt = r"""Erstelle Silver Bullets für {} gegen:
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{}
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Antworte JSON."""
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schema = {"type": "object", "properties": {"silver_bullets": {"type": "array", "items": {"type": "object", "properties": {"competitor_name": {"type": "string"}, "statement": {"type": "string"}}, "required": ['competitor_name', 'statement']}}}, "required": ['silver_bullets']}
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return await call_gemini_robustly(prompt.format(my_name, '\n'.join(lines)), schema)
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@app.post("/api/fetchStep6Data_Conclusion")
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async def fetch_step6_data_conclusion(request: Any):
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return await call_gemini_robustly(r"Erstelle Fazit der Analyse. Antworte JSON.", {{}})
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@app.post("/api/fetchStep7Data_Battlecards")
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async def fetch_step7_data_battlecards(request: Any):
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return await call_gemini_robustly(r"Erstelle Sales Battlecards. Antworte JSON.", {{}})
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@app.post("/api/fetchStep8Data_ReferenceAnalysis")
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async def fetch_step8_data_reference_analysis(request: Any):
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return await call_gemini_robustly(r"Finde Referenzkunden. Antworte JSON.", {{}})
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# Static Files
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dist_path = os.path.join(os.getcwd(), "dist")
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dist_path = os.path.join(os.getcwd(), "dist")
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if os.path.exists(dist_path):
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if os.path.exists(dist_path):
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print(f"DEBUG: Mounting static files from {dist_path}")
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app.mount("/", StaticFiles(directory=dist_path, html=True), name="static")
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app.mount("/", StaticFiles(directory=dist_path, html=True), name="static")
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@app.get("/api/health")
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async def health_check():
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return {"status": "ok", "sdk_new": HAS_NEW_GENAI, "sdk_old": HAS_OLD_GENAI}
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if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
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import uvicorn
|
import uvicorn
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uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
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uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
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@@ -2,7 +2,7 @@ fastapi==0.104.1
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uvicorn==0.24.0.post1
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uvicorn==0.24.0.post1
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python-dotenv==1.0.0
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python-dotenv==1.0.0
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google-generativeai>=0.8.0
|
google-generativeai>=0.8.0
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google-genai>=1.2.0
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google-genai
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google-api-core
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requests
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requests
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beautifulsoup4
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beautifulsoup4
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google-search-results
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