- Mapping-Funktion load_branch_mapping() integriert, um aus der CSV "ziel_Branchenschema.csv" automatisch ein Mapping-Dictionary zu erstellen.
- Neue Funktion map_external_branch() implementiert, die den von ChatGPT gelieferten externen Branchenbegriff (nach Normalisierung) in das standardisierte Ziel-Branchenschema überführt.
- In evaluate_branche_chatgpt wird zuerst der ChatGPT-Vorschlag geparst, unerwünschte Präfixe entfernt und über map_external_branch() in den korrekten Standardwert transformiert.
- Optional wird der CRM-Präfix ergänzt, falls der Mapping-Wert kein hierarchisches Trennzeichen enthält.
- Damit wird der externe Input selbstbewusster übernommen, solange er durch das Mapping bestätigt wird.
- evaluate_branche_chatgpt: Neuer Schritt zum Ergänzen fehlender Hierarchie mit CRM-Präfix
- Fuzzy Matching zwischen zusammengesetztem Vorschlag und CRM-Wert eingebaut
- Sicherstellung, dass der finale Brancheneintrag stets dem Ziel-Branchenschema entspricht
- evaluate_branche_chatgpt: Fallback auf CRM-Wert implementiert, wenn ChatGPT-Vorschlag nicht valide ist
- Helper-Funktionen is_valid_branch und branch_matches_target_schema zur Überprüfung der Branchenwerte hinzugefügt
- Fokusbranchen (service provider, hersteller / produzenten, sonstige) bleiben erhalten
- Alle verwendeten Input-Werte (CRM-Branche, externe Beschreibung, Wiki-Daten, Website-Zusammenfassung) werden geloggt.
- Bei fehlendem Wikipedia-Eintrag wird explizit die Website-Zusammenfassung als Fallback genutzt.
- Normierte Eingabewerte und Ziel-Branchenschema werden für den exakten Vergleich ausgegeben.
- Es werden ausschließlich Branchen aus dem Ziel-Schema akzeptiert – ansonsten Rückgabe "k.A." mit Konsistenz "X".
- Neuer run_dispatcher, der den Startpunkt (erste Zeile ohne Zeitstempel in AO ab Zeile 7)
ermittelt und den verarbeitenden Bereich (z. B. 50 Zeilen) definiert.
- Separate Batch-Funktionen: process_wiki_batch (Spalten S–Y), process_website_batch (Spalten AR/AS)
und process_branch_batch (Spalten W–Y) werden je nach Modus aufgerufen.
- Erlaubt getrennte oder kombinierte Durchläufe via Modus-Parameter.
- Verbesserte Log-Ausgaben unterstützen die Fehleranalyse.
- Anpassbare Batchgröße (Config.BATCH_SIZE, z. B. 10 Zeilen) zur Bündelung von ChatGPT-Anfragen.
- Aggregierte Prompts werden pro Batch erstellt und zeilenweise ausgewertet, mit erweitertem Logging.
- Ergebnisse der Aggregation werden als Paket verarbeitet und Google Sheets effizient aktualisiert.
- Alignment-Demo als eigenständiger Funktionsbaustein (alignment_demo_full) wiederhergestellt.
- Neue Funktion get_email_address zur Erzeugung der E-Mail-Adresse im Format vorname.nachname@domain.tld
- Anpassung von process_contact_research: E-Mail-Adresse in Spalte I eingetragen, LinkedIn-Link und Timestamp entsprechend verschoben
- Integration der E-Mail-Generierung in den bestehenden Kontaktverarbeitungs-Workflow, bestehende Funktionen weitgehend unverändert
- Umstellung der Geschlechtsbestimmung: Zuerst gender-guesser, Fallback zu Genderize API
- Geschlecht wird jetzt in Spalte D gespeichert (alle folgenden Felder rutschen um eine Spalte nach rechts)
- Aktualisierte Header und Kontaktzeilen im Contacts-Blatt, inklusive API-Key aus "genderize_API_Key.txt"
- Anpassung der Contact Research-Funktion zur Verarbeitung der geänderten Spalten
- **Website-Extraktion verbessert:**
- Fix: Ausgabe in Spalte AR (Website Rohtext) und AS (Website Zusammenfassung) wird nun zwingend in jedem Datensatz geschrieben – dabei wird nun *unabhängig* vom Vorhandensein eines "x" in Spalte A gearbeitet.
- Erweiterte Debug-Ausgaben: Zusätzliche Log-Meldungen protokollieren nun explizit, welchen Text (insb. die ersten 100 Zeichen) der Website extrahiert wurde und welcher Zusammenfassungstext generiert wird. Dies erleichtert die Fehlersuche und bestätigt, was in Spalte AR/AS geschrieben wird.
- User-Agent-Header und optionale SSL-Überprüfung wurden in `get_website_raw()` implementiert, um Blockierungen zu vermeiden und Fehler besser zu diagnostizieren.
- **Kontaktsuche (Modus 6) optimiert:**
- Überarbeitet: Die Suche nutzt nun explizit die CRM-Kurzform (Spalte C) als Filter, sodass nur Ergebnisse berücksichtigt werden, bei denen diese als Teil des Titels enthalten ist.
- Es wird in ein separates Arbeitsblatt "Contacts" geschrieben und die gefundenen Kontakte werden mit detaillierten Debug-Ausgaben protokolliert – dabei wird außerdem die Anzahl der Treffer pro Position (Serviceleiter, IT-Leiter, Geschäftsführer, Disponent) im Hauptblatt aktualisiert.
- Es wird nun darauf geachtet, dass der Suchlauf ohne Überschreiben bereits vorhandener Zeitstempel (ab Zeile AM7) durchgeführt wird.
- **Allgemeine Verbesserungen und Debugging:**
- Detaillierte Log-Ausgaben in allen kritischen Funktionen (Web-Extraktion, LinkedIn-Suche, Branchenabgleich) wurden erweitert, um Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.
- Debug-Ausgaben wurden verbessert, um exakte Abfragen, Ergebnisse und die daraus resultierenden Schreibvorgänge in den jeweiligen Spalten (z. B. für die Branchenbewertung in den Spalten W–Y) zu protokollieren.
- Anpassungen im Code haben sicher gestellt, dass keine wichtigen Funktionen entfernt wurden – Fokus lag ausschließlich auf den von Dir beanstandeten Bereichen.
Dieser Commit stellt sicher, dass die Website-Daten korrekt in den vorgesehenen Spalten abgelegt werden und die Kontaktsuche präziser und robuster arbeitet.
- Implementiert die Funktion is_valid_company_article(), die Wikipedia-Kategorien auf
das Stichwort "unternehmen" (und Synonyme) überprüft.
- In evaluate_branche_chatgpt() wird nun geprüft, ob Wiki-Kategorien "unternehmen" enthalten;
falls nicht, wird die Website-Zusammenfassung als Fallback genutzt.
- Debug-Ausgaben im Website-Scraping-Bereich (_process_single_row) wurden erweitert,
um den extrahierten Rohtext (erste 100 Zeichen) aus Spalte AR und die Zusammenfassung in AS zu protokollieren.
- Dies soll helfen, falsche Wikipedia-Artikel zu erkennen und den Fallback-Mechanismus zu verbessern.
