feat(b2b): Add batch processing, industry selection, optimized PDF export, and update docs

b2b_marketing_assistant_plan.md

@@ -87,16 +87,220 @@ Dieses Projekt ist der erste Schritt zur Schaffung eines einheitlichen "Strategy
 
 
 
-## 5. Status: Produktionsbereit
+## 5. Deployment & Betrieb
 
 
 
-Das System liefert nun hochqualitative, faktenbasierte Analysen ("Grounding"), die weit über die ursprüngliche Online-Version hinausgehen. Alle bekannten Fehler (Timeouts, API 404, Copy-Paste) sind behoben.
 
 
 
-### Nächste Schritte (Optional)
 
--   Erweiterung auf Multi-Language Support im Frontend (aktuell DE fokussiert).
+Da das Frontend (`App.tsx`) in das Docker-Image kompiliert wird, müssen Änderungen am Code durch einen **Rebuild** aktiviert werden.
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+### Standard-Start (für Nutzung)
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+Wenn das Image bereits aktuell ist:
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+
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+```bash
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+docker run -d -p 3004:3002 --name b2b-assistant-instance \
+
+
+
+  -v "$(pwd)/b2b_marketing_orchestrator.py:/app/b2b_marketing_orchestrator.py" \
+
+
+
+  -v "$(pwd)/b2b-marketing-assistant/server.cjs:/app/server.cjs" \
+
+
+
+  -v "$(pwd)/gemini_api_key.txt:/app/gemini_api_key.txt" \
+
+
+
+  -v "$(pwd)/Log_from_docker:/app/Log_from_docker" \
+
+
+
+  b2b-marketing-assistant
+
+
+
+```
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+
+Das Tool ist dann unter `http://localhost:3004` erreichbar. Logs finden Sie im Ordner `Log_from_docker`.
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+
+
+
+
+
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+### Update & Rebuild (nach Code-Änderungen)
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+Wenn Sie `App.tsx`, `index.html` oder `package.json` geändert haben, **müssen** Sie neu bauen:
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+1.  **Alten Container entfernen:**
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+    ```bash
+
+
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+    docker stop b2b-assistant-instance
+
+
+
+    docker rm b2b-assistant-instance
+
+
+
+    ```
+
+
+
+2.  **Image neu bauen:**
+
+
+
+    ```bash
+
+
+
+    docker build -t b2b-marketing-assistant -f b2b-marketing-assistant/Dockerfile .
+
+
+
+    ```
+
+
+
+3.  **Neu starten:** (siehe Befehl oben).
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+
+
+---
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+## 6. Roadmap: Nächste Erweiterungen
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+### Priorität 1: Persistenz & Dashboard (SQLite)
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+Um Datenverlust zu vermeiden und Analysen wiederaufnehmbar zu machen.
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+*   **Backend:** Integration einer SQLite-Datenbank (`projects.db`).
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+*   **API:** Endpunkte für `save_project`, `load_project`, `list_projects`.
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+*   **Frontend:** Dashboard-Ansicht ("Letzte Analysen") und Speicher-Automatik nach jedem Schritt.
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+*   **Nutzen:** Ermöglicht Batch-Runs über Nacht und das spätere Verfeinern von Analysen ohne Neustart.
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+### Priorität 2: Asset Factory (Schritt 7)
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+Umwandlung der strategischen Botschaften in operative Marketing-Texte.
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+*   **UI:** Neuer Bereich "Assets generieren" nach Abschluss von Schritt 6.
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+*   **Funktion:** Auswahl einer Persona und eines Formats (z.B. "LinkedIn Vernetzungsanfrage", "Cold Mail Sequenz").
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+*   **Output:** Generierung von Copy-Paste-fertigen Texten basierend auf den Painpoints/Gains der Analyse.
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+*   **Export:** Als separater "Marketing Kit" Download oder Anhang im Markdown.
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+### Status: Produktionsbereit (Version 1.1)
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+Das System liefert nun hochqualitative, faktenbasierte Analysen ("Grounding") mit HTML-Struktur-Erkennung.
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+- [x] Grounding (HTML-Parsing) & Gemini 2.5 Flash
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+- [x] Robustheit (Retries, Timeouts)
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+- [x] Frontend-Optimierung (PDF, Copy-Paste, Batch-Analyse)
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+- [x] Logging (File-basiert)
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--   Integration von SerpAPI für noch breitere Marktrecherchen (analog Market Intel).