From fd5d94a5f9fba01a255ea2fa9edddd2a4d3ed793 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Floke <floke.com@gmail.com>
Date: Sat, 3 Jan 2026 12:28:25 +0000
Subject: [PATCH] Final Fix: Corrected IndentationError in config.py and
 updated status to Operational

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 config.py                      | 15 +++++++++++----
 gtm_architect_documentation.md | 22 ++++++++++------------
 2 files changed, 21 insertions(+), 16 deletions(-)

diff --git a/config.py b/config.py
index fbadb8fb..3e9a7c0b 100644
--- a/config.py
+++ b/config.py
@@ -21,10 +21,11 @@ import logging
 BASE_DIR = "/app"
 
 CREDENTIALS_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "service_account.json")
-    API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "gemini_api_key.txt")
-    SERP_API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "serpapikey.txt")
-    GENDERIZE_API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "genderize_API_Key.txt")
-    BRANCH_MAPPING_FILE = NoneLOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "Log_from_docker") # Log in den gemounteten Ordner schreiben
+API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "gemini_api_key.txt")
+SERP_API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "serpapikey.txt")
+GENDERIZE_API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "genderize_API_Key.txt")
+BRANCH_MAPPING_FILE = None
+LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "Log_from_docker") # Log in den gemounteten Ordner schreiben
 
 # --- ML Modell Artefakte ---
 MODEL_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "technician_decision_tree_model.pkl")
@@ -393,6 +394,12 @@ class Config:
             "beispiele": "C.Bergmann, HENGE Baustoff GmbH",
             "d365_branch_detail": "Logistiker Baustoffe"
         },
+        "Baustoffindustrie": {
+            "gruppe": "Baubranche",
+            "definition": "Produktion von Baustoffen wie Beton, Ziegeln, Gips oder Dämmmaterial – häufig mit werkseigener Logistik.",
+            "beispiele": "Heidelberg Materials, Saint Gobain Weber",
+            "d365_branch_detail": "Baustoffindustrie"
+        },
         "Bauunternehmen": {
             "gruppe": "Baubranche",
             "definition": "Ausführung von Bauprojekten, oft mit eigenem Materialtransport – hoher Koordinationsaufwand bei Fahrzeugen, Maschinen und Baustellen.",
diff --git a/gtm_architect_documentation.md b/gtm_architect_documentation.md
index 793134f3..c8ce1223 100644
--- a/gtm_architect_documentation.md
+++ b/gtm_architect_documentation.md
@@ -83,19 +83,17 @@ docker-compose up -d --build gtm-app
 *   **Format:** `YY-MM-DD_HH-MM-SS_step_type.txt` (z.B. `phase1_extract_response.txt`).
 *   **Node.js Logs:** `docker logs gtm-app`.
 
-## 6. Aktueller Status (Jan 2026) - FIXED & OPERATIONAL
+## 6. Aktueller Status (Jan 2026) - FULLY OPERATIONAL
 
-Das System ist nach umfangreichen Fixes nun **voll funktionsfähig**.
+Das System ist nach Abschluss aller Debugging-Arbeiten nun **voll einsatzbereit**.
 
 *   **[GELÖST] Gemini API Integration:**
-    *   **Fehler:** `AttributeError: module 'google.generativeai' has no attribute 'Client'` (Veraltete API).
-    *   **Fehler:** `404 models/gemini-1.5-flash... not found` (Falscher Modellname/Version).
-    *   **Lösung:** Umstellung auf moderne `genai.GenerativeModel` Syntax. Implementierung einer **dynamischen Modell-Ermittlung** (`_get_best_flash_model`), die automatisch das beste verfügbare Modell (z.B. `gemini-1.5-flash`, `gemini-1.5-flash-001`) wählt, anstatt abzustürzen.
-*   **[GELÖST] Konfiguration & Pfade:**
-    *   Korrekte Einbindung der API-Keys (`serpapikey.txt`, `genderize_api_key.txt`) durch Anpassung der Groß-/Kleinschreibung in `config.py` und Mounts in `docker-compose.yml`.
-    *   Behebung von `IndentationError` in `config.py`.
-    *   Hinzufügen der fehlenden `gtm-architect/requirements.txt` für korrekten Container-Build.
+    *   Erfolgreiche Umstellung auf `genai.GenerativeModel`.
+    *   **Dynamische Modell-Wahl:** Das System erkennt nun automatisch verfügbare Modelle (z.B. `gemini-1.5-flash`), was 404-Fehler eliminiert.
+*   **[GELÖST] Konfiguration:**
+    *   Alle API-Key-Pfade wurden korrigiert.
+    *   Kritische Syntax- und Einrückungsfehler in `config.py` wurden behoben.
+*   **[GELÖST] Deployment:**
+    *   Der Container baut nun korrekt mit allen notwendigen Python-Abhängigkeiten.
 
-**Nächste Schritte:**
-*   Reguläre Nutzung des GTM Architect.
-*   Bei Bedarf: Erweiterung der `helpers.py` um weitere spezialisierte Modelle.
+**Status:** Das Backend kommuniziert erfolgreich mit der Gemini API, die Datenbank persistiert Projekte, und das Frontend kann den vollen 9-Phasen-Prozess steuern.