Wiedereinführung und Verbesserung der Funktionalität zur Priorisierung von Fokusbranchen bei der automatisierten Branchenklassifizierung durch ChatGPT.
**Änderungen:**
- **Fokusbranchen aus CSV:**
- Die Definition von Fokusbranchen erfolgt nun über eine zusätzliche Spalte in der `ziel_Branchenschema.csv`-Datei. Dies ermöglicht eine flexible Konfiguration ohne Code-Änderungen.
- Die Funktion `load_target_schema` wurde erweitert, um diese Fokus-Markierungen einzulesen und eine separate Liste `FOCUS_TARGET_BRANCHES` sowie einen spezifischen Prompt-Teil `FOCUS_BRANCHES_PROMPT_PART` zu generieren.
- **Angepasste `evaluate_branche_chatgpt` Funktion:**
- Nutzt nun die global geladenen Listen `ALLOWED_TARGET_BRANCHES` und `FOCUS_TARGET_BRANCHES` sowie die Prompt-Teile `TARGET_SCHEMA_STRING` und `FOCUS_BRANCHES_PROMPT_PART`.
- Der an ChatGPT gesendete Prompt wurde um einen expliziten Hinweis erweitert, Fokusbranchen bei der Klassifizierung zu priorisieren, falls mehrere Branchen plausibel erscheinen.
- Die Fallback-Logik für die zu verwendende Beschreibungsquelle (CRM-Beschreibung vs. Website-Zusammenfassung bei fehlenden Wiki-Daten) wurde aus der früheren Funktionsversion übernommen und verfeinert.
- Die API-Key-Handhabung wurde entfernt, da diese nun global über `Config.API_KEYS` und `call_openai_chat` erfolgt.
- `debug_print` Aufrufe wurden durch Standard-Logging (`logger.debug`) ersetzt.
- **Globale Variablen:** Neue globale Variablen für Fokusbranchen und deren Prompt-Teil wurden eingeführt.
**Ziel:**
- Erhöhung der Genauigkeit der Branchenklassifizierung, indem vordefinierte, strategisch wichtige Branchen bei der KI-gestützten Bewertung bevorzugt werden.
- Verbesserung der Flexibilität und Wartbarkeit der Fokusbranchen-Definition durch Auslagerung in die zentrale CSV-Datei.
Diese Version stellt die ausführliche `alignment_demo`-Funktion wieder her und erweitert sie, um alle aktuellen Spalten (A-AY) des Google Sheets präzise zu dokumentieren. Dies dient als zentrale Referenz für die Spaltenbedeutungen und -verwendungen im Projekt.
**Änderungen:**
- **`alignment_demo` wiederhergestellt:** Die ursprüngliche, detaillierte Struktur der `alignment_demo`-Funktion mit Beschreibungen für Quelle, Feldkategorie, Kurzbeschreibung und Aufgabe/Funktion pro Spalte wurde re-integriert.
- **Erweiterung für neue Spalten:** Die Dokumentation in `alignment_demo` wurde um die neu hinzugekommenen Spalten AR ("Website Rohtext") bis AY ("SerpAPI Wiki Search Timestamp") ergänzt, inklusive detaillierter Beschreibungen ihrer Herkunft und Funktion.
- **Inhaltliche Anpassungen:** Bestehende Beschreibungen in der `alignment_demo` (insbesondere für Spalten wie V, S) wurden präzisiert, um die aktuelle Code-Logik und die Bedeutung von Statuswerten (z.B. "?") widerzuspiegeln.
- **Konsistenz mit `COLUMN_MAP`:** Sichergestellt, dass die `alignment_demo` alle 51 Spalten abdeckt, die in der aktuellen `COLUMN_MAP`-Konstante definiert sind.
- **Vorbereitung für Modularisierung:** Die `alignment_demo` unterstreicht die Notwendigkeit einer klaren Spaltendefinition, die bei einer zukünftigen Aufteilung des Codes in Module essenziell ist.
**Ziel:**
- Eine klare, aktuelle und umfassende Dokumentation der Spaltenstruktur direkt im Google Sheet über die `alignment_demo`-Funktion.
- Schaffung einer verbindlichen Referenz für die weitere Entwicklung und das Verständnis der Datenverarbeitungsschritte.
feat: Verbesserte Fehlerbehandlung Website-Scraping & URL-Neusuche (v1.7.2)
Diese Version behebt kritische Fehler im Zusammenhang mit dem OpenAI-Modul und verbessert die Robustheit des Website-Scrapings erheblich.
**Fehlerbehebungen:**
- **OpenAI `NameError`:** Behoben durch expliziten globalen Import von `openai` und Anpassung der Exception-Behandlung im `retry_on_failure`-Decorator. OpenAI-Calls (Zusammenfassung, Branchenbewertung) funktionieren nun korrekt.
- **Wikipedia `TypeError`:** Behoben durch Deaktivieren der internen Ratenbegrenzung der `wikipedia`-Bibliothek, da diese bei der Initialisierung der Ratenbegrenzungsvariablen einen Fehler verursachte.
- **Doppelte Definitionen:** Redundante Codeblöcke entfernt.
- **Klassen-Logger:** Korrekte Initialisierung und Verwendung von `self.logger` in den Klassen `GoogleSheetHandler`, `WikipediaScraper` und `DataProcessor` implementiert, um `NameError` für `logger` zu beheben.
- **Funktionsaufrufe:** Korrektur kleinerer Fehler in Funktionsaufrufen (`summarize_batch_openai`, `_scrape_raw_text_task`, `get_numeric_filter_value`).
- **Tippfehler:** `selflogger` zu `self.logger` korrigiert.
**Neue Features & Verbesserungen:**
- **Verbesserte Fehlerbehandlung `get_website_raw`:**
- Standardmäßige Deaktivierung der SSL-Zertifikatsprüfung (`verify=False`) für pragmatischeres Scraping.
- Implementierung von spezifischeren Fehlermeldungen (z.B. "k.A. (Timeout)", "k.A. (SSL Fehler)", "k.A. (HTTP Error 403)") für eine bessere Fehleranalyse direkt im Sheet.
- Einführung eines Markers `URL_CHECK_NEEDED` für URLs, die beim Scraping auf fundamentale Probleme (ConnectionError, 404) hinweisen.
- **User-Agent Rotation:** Eingeführt in `get_website_raw`, um die Wahrscheinlichkeit von 403-Fehlern durch Bot-Erkennung zu reduzieren.
- **Neuer Modus `check_urls`:**
- Implementiert in `DataProcessor.process_url_check`.
- Sucht nach Zeilen mit dem `URL_CHECK_MARKER` oder generischen "k.A. (Fehler...)"-Einträgen in der Rohtext-Spalte (AR), bei denen der AY-Timestamp (SerpAPI Wiki Search Timestamp) noch nicht gesetzt ist.
- Führt für diese Zeilen `serp_website_lookup` aus, um eine neue URL zu finden.
- Bei Fund einer *neuen und anderen* URL: Aktualisiert Spalte D, leert AR, setzt ReEval-Flag (A) und löscht abhängige Timestamps (AT, AO, AN, AX, AP) zur erneuten Verarbeitung.
- Bei identischer oder keiner neuen URL: Aktualisiert AR mit entsprechender Info.
- Setzt immer den AY-Timestamp, um den Prüfversuch zu dokumentieren.
- **Funktion `is_valid_wikipedia_article_url`:** Globale Hilfsfunktion implementiert, um die Gültigkeit von Wikipedia-URLs zu prüfen (existierender Artikel, keine Begriffsklärung). Wird von `process_wiki_updates_from_chatgpt` verwendet.
**Bekannte offene Punkte:**
- ML-Modell und Imputer-Dateien müssen noch erstellt werden (`technician_decision_tree_model.pkl`, `median_imputer.pkl`). Aktuelle Fehler diesbezüglich sind erwartet.
- Implementierung der Platzhalter-Funktionen für FSM, Mitarbeiter- und Umsatzschätzung via OpenAI steht noch aus.
- Restructured codebase into modular classes (DataProcessor, Handlers)
- Centralized processing logic in DataProcessor class
- Implemented flexible step selection via flags in single row processing
- Added detailed timestamp/status checks for conditional step execution
- Integrated batch processing methods into DataProcessor
- Developed robust CLI/interactive user interface for mode selection
- Added new modes: find_wiki_serp, website_details, wiki_reextract_missing_an, combined_all
- Enhanced reeval & full_run modes with granular step control
- Improved logging with file output and better detail
- Consolidated & refined helper functions and external API calls
- Updated column mapping with new timestamps
- Revised ML model loading, prediction, and training data prep
