- FEATURE: Der FSM-Pitch-Prompt wurde grundlegend überarbeitet und implementiert nun einen "Chain of Thought"-Ansatz für drastisch verbesserte Ergebnisse.
- Die KI analysiert nun schrittweise das Geschäftsmodell und die Service-Art, bevor sie einen strategischen, positiv formulierten Pitch generiert.
- Das Ergebnis ist nun eine Kombination aus interner Analyse und einem für die Marketing-Automation optimierten Ausgabesatz.
- REFACTOR: Der FSM-Pitch-Prompt wurde final optimiert. Er kombiniert nun die strategische "Pain Point"-Analyse mit einer positiven, beobachtenden Tonalität für die E-Mail-Ansprache.
- Die KI fokussiert sich auf die Implikationen von Service-Prozessen (z.B. Uptime, Qualität), ohne das Unternehmen direkt zu kritisieren.
- Dies stellt den finalen, qualitativ hochwertigsten Stand für die automatische Pitch-Generierung dar.
- REFACTOR: Der FSM-Pitch-Prompt wurde final überarbeitet, um eine positive, lösungsorientierte Tonalität für die direkte Kundenansprache zu gewährleisten.
- FIX: Die "FEHLER_DATEN"-Regel wurde gelockert, um die Erfolgsquote bei der Pitch-Generierung auch bei dünnerer Datenlage zu erhöhen.
- Die generierten Pitches sind nun strategisch fundiert UND für die Marketing-Automation geeignet.
- FIX: Die `generate_fsm_pitch`-Funktion in `helpers.py` extrahiert nun korrekt nur den reinen Beschreibungstext aus der Website-Analyse.
- Dies verhindert, dass die KI durch Meta-Informationen (wie "FSM-POTENZIAL") im Prompt verwirrt wird, und verbessert die Qualität der generierten Pitches.
Rolle geschärft: Von "Texter" zu "Lösungsberater", der "Pain Points" findet.
Aufgabe präzisiert: Von "Herausforderung beschreiben" zu "Schmerzpunkt adressieren".
Denkprozess explizit gemacht: Wir geben der KI klare, regelbasierte Anweisungen, wie sie von der Tätigkeit zum geschäftlichen Problem kommen soll.
Ihre Struktur bleibt erhalten: Der Rest Ihrer Funktion (call_openai_chat, Fehlerbehandlung etc.) bleibt exakt gleich. Wir tauschen nur das "Gehirn" (den Prompt) aus.
Modell-Empfehlung: Ich belasse in Ihrem call_openai_chat-Aufruf model="gpt-4o". Für diese strategische Aufgabe liefert dieses Modell signifikant bessere Ergebnisse als gpt-3.5-turbo oder gpt-4o-mini.
- REFACTOR: Prompt für Website-Zusammenfassung in `helpers.py` optimiert, um eine ausgewogene Analyse von Geschäftsmodell und Service-Potenzial zu liefern.
- Die KI fasst nun zuerst die Kerntätigkeit des Unternehmens zusammen und bewertet danach gezielt die Relevanz des technischen Außendienstes.
- Das Ergebnis ist nun eine umfassendere und strategisch wertvollere Analyse für die Lead-Qualifizierung.
- FEATURE: Der `wiki_verify`-Modus wurde wiederhergestellt und ist nun über die CLI/das Menü aufrufbar.
- FIX: `data_processor.py` enthält nun die `process_wiki_verify`-Methode, die gezielt Wikipedia-Artikel mittels ChatGPT verifiziert.
- FIX: Dispatcher in `brancheneinstufung.py` erkennt und startet den `wiki_verify`-Modus korrekt.
- FEATURE: FSM-Pitch-Generierung in `data_processor.py` schreibt Ergebnisse nun in regelmäßigen Batches, um den Fortschritt sichtbar zu machen.
- UPGRADE: FSM-Pitch-Funktion in `helpers.py` verwendet nun explizit ein fortschrittlicheres GPT-4-Modell für qualitativ hochwertigere und spezifischere Ergebnisse.
- Dies finalisiert die FSM-Pitch-Funktionalität für den produktiven Einsatz.
- FEATURE: Prompt für `generate_fsm_argument` in `helpers.py` durch eine mehrstufige "Chain-of-Thought"-Anweisung ersetzt.
- Die KI wird nun gezwungen, spezifische Produkte/Dienstleistungen aus dem Kontext zu extrahieren, was zu hochgradig personalisierten und weniger generischen Pitch-Sätzen führt.
- MAJOR REFACTOR: Globale Variablen für Branchenschema komplett entfernt. Das Schema wird nun in der `DataProcessor`-Instanz gehalten und als Argument übergeben.
- FIX: Kritischer Prompt-Fehler endgültig behoben. `evaluate_branche_chatgpt` erhält das Schema nun als explizites Argument, was Scope-Probleme beseitigt.
- Das Projekt ist nun in einem stabilen, logisch konsistenten und lauffähigen Zustand für die Bestandsanreicherung.
- MAJOR REFACTOR: Globale Variablen für Branchenschema komplett entfernt. Das Schema wird nun in der `DataProcessor`-Instanz gehalten.
- FIX: Kritischer Prompt-Fehler endgültig behoben. `evaluate_branche_chatgpt` erhält das Schema nun als explizites Argument, was Scope-Probleme beseitigt.
- Das Projekt ist nun in einem stabilen, logisch konsistenten und lauffähigen Zustand für die Bestandsanreicherung. Die Grundlage für neue Features ist gelegt.
- FIX: Kritischer Fehler im Prompt für die Branchen-Evaluation behoben. Die Funktion `evaluate_branche_chatgpt` verwendet nun korrekt das dynamisch geladene Branchenschema, anstatt auf einen veralteten Default-Wert zurückzufallen.
- REFACTOR: Redundante Importe innerhalb von Funktionen entfernt, um Scope-Konflikte zu vermeiden.
- FIX: `evaluate_branche_chatgpt` in `helpers.py` verwendet nun wieder die robuste Parsing- und Fallback-Logik aus der stabilen Version v1.7.9.
- Dies stellt sicher, dass ChatGPT-Antworten zuverlässiger interpretiert werden.
- FIX: `data_processor.py` berücksichtigt nun wieder die Wiki-URL aus Spalte N, was das Überschreiben manueller Einträge verhindert.
- FIX: Branchen-Parsing in `helpers.py` durch eine robustere, vereinfachte Logik ersetzt, die mehr KI-Antwortvarianten versteht.
- FIX: Intelligenter Fallback für die Branchenzuweisung wiederhergestellt, der Teilübereinstimmungen korrekt behandelt.
- Das Skript ist nun funktional auf dem Stand der stabilen v1.7.9, aber innerhalb der neuen modularen Architektur.
