- Überarbeite `process_website_batch` zur Leistungssteigerung.
- Implementiere das Sammeln von Zell-Updates (`AR`, `AS`, `AT`, `AP`) für mehrere Zeilen in einer Liste (`all_sheet_updates`).
- Sende die gesammelten Updates gebündelt über einen einzigen `batch_update_cells`-Aufruf an Google Sheets, wenn ein Limit (`update_batch_row_limit`) erreicht ist oder die Schleife endet.
- Ziel: Reduzierung der Anzahl von Google Sheets API-Aufrufen und Beschleunigung des Website-Scraping-Prozesses.
- Stelle sicher, dass auch ein letzter, unvollständiger Batch nach der Hauptschleife gesendet wird.
- Passe Dispatcher (`run_dispatcher`) und `GoogleSheetHandler.get_start_row_index` an, um den Startpunkt basierend auf dem Website Scrape Timestamp (Spalte AT) zu bestimmen.
- Implementiere individuelle Timestamp-Prüfungen in den Batch-Funktionen (`process_verification_only` (AN), `process_website_batch` (AT), `process_branch_batch` (AO)), um das erneute Verarbeiten abgeschlossener Zeilen zu verhindern.
- Überarbeite `_process_single_row` (`full_run`, `reeval`), um für jeden Teilbereich (Wiki, Website, Chat) den zugehörigen Timestamp zu prüfen und nur bei Bedarf auszuführen.
- Passe `_process_batch` an, sodass es nur noch Ergebnisspalten (S-Y) schreibt; Timestamps werden jetzt von der aufrufenden Funktion gesetzt.
- Füge neue Spalten (AT: Website TS, AU: Gesch. Techniker Bucket, AV: Finaler Umsatz, AW: Finaler MA) zur `alignment_demo` und `COLUMN_MAP` hinzu.
- Integriere die Funktion `prepare_data_for_modeling` als Methode in die `DataProcessor`-Klasse (wird noch nicht aktiv in einem Modus aufgerufen).
- Füge neuen Modus `--mode alignment` hinzu, um die Header-Definitionen (Zeilen 1-5) über die Funktion `alignment_demo` ins Hauptblatt zu schreiben (inkl. Sicherheitsabfrage).
- Korrigiere das Kommandozeilenargument für das Zeilenlimit von `--row_limit` zu `--limit` im `argparse`-Setup in `main`.
- Verbessere die `main`-Funktion, um interaktive `input()`-Abfragen für Modus und Limit nur dann zu stellen, wenn die entsprechenden Argumente nicht über die Kommandozeile bereitgestellt wurden (verhindert Fehler bei `nohup`). Füge Fehlerbehandlung für `input()` hinzu.
- Integriere die neue Funktion `prepare_data_for_modeling` zur Aufbereitung der Daten für das geplante Decision-Tree-Modell zur Technikerschätzung (Funktion wird in den bestehenden Modi noch nicht aufgerufen).
- Überarbeite `get_website_raw` zur besseren Handhabung von Cookie-Bannern.
- Priorisiere Scraping von Hauptinhalt-Tags (`<main>`, `<article>`, spezifische IDs/Klassen).
- Implementiere Fallback auf `<body>` mit Versuch, häufige Banner-Elemente zu entfernen (`.decompose()`).
- Füge Heuristik hinzu, um extrahierten Text zu verwerfen, wenn er wahrscheinlich nur Banner-Inhalt ist.
- Erhöhe Request-Timeout in `get_website_raw` leicht auf 15 Sekunden.
Git-Änderungsbeschreibung:
- Doppelte Funktionen (process_verification_only, _process_batch, count_linkedin_contacts) entfernt.
- Doppelte DataProcessor-Klasse entfernt.
- Ungenutzten Code (Timestamp-Handling, compare_umsatz_values, process_contacts) entfernt.
- Google Sheet Updates optimiert durch konsequentere Nutzung von batch_update in Schleifen (_process_batch, process_website_batch, process_branch_batch, process_contact_research).
- API-Key-Handling zentralisiert: Keys werden einmal in Config geladen und von dort bezogen.
- Google Sheet Verbindung zentralisiert: Wird nur noch im GoogleSheetHandler aufgebaut.
- Vorbereitung für robustere Spaltenzugriffe durch Einführung einer COLUMN_MAP (noch nicht durchgängig genutzt).
- Modus-Steuerung in main() konsolidiert.
- alignment_demo korrigiert (nur noch für Hauptblatt). Header für Contacts-Blatt in process_contact_research gesetzt.
- Konstanten für Dateinamen eingeführt.
- 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".
