# Aufgaben & Meilensteine

## Phase 1: Stabilisierung & Daten-Import (Abgeschlossen)
- [x] **Stabilität:** `ModuleNotFoundError` durch Downgrade der `openai`-Bibliothek beheben.
- [x] **Stabilität:** `json.JSONDecodeError` durch robuste Parser in `helpers.py` beheben.
- [x] **Sync-Design:** Prozess für den Datenabgleich D365 -> GSheet ohne API definieren.
- [x] **Implementierung:** `sync_manager.py` für den "Full-Sync mit intelligentem Merge" erstellen.
- [x] **Debugging:** Fehler im `SyncManager` (Attribut-, Typ- und Index-Fehler) iterativ beheben.
- [x] **Kernproblem-Analyse:** "Header-Mismatch" als Ursache für Datenverlust identifizieren.
- [x] **Implementierung:** Header-Normalisierung in der `_load_data`-Methode implementieren.
- [x] **Fachlogik:** Spezifische Vergleichsregeln für Länder, Techniker, Umsatz, Mitarbeiter und Branchen definieren und implementieren.
- [x] **Tooling:** Einen `simulate_sync`-Modus und einen finalen Statistik-Report implementieren.

## Phase 2: Schließen des Datenkreislaufs (Nächster Chat)
- [ ] **Design:** Spalten und Format für die D365-Re-Import-Datei definieren.
- [ ] **Implementierung:** Eine neue Funktion/einen neuen Modus (`generate_import_file`) erstellen, der die `d365_import.xlsx` erzeugt.
- [ ] **Logik:** Die Funktion soll nur Datensätze exportieren, die im letzten Lauf geändert wurden (`ReEval Flag` oder neu erstellt).
- [ ] **Logik:** Die Branchennamen müssen vor dem Export mithilfe des Mappings in der `config.py` in das D365-Format übersetzt werden.
- [ ] **Testing:** Den vollständigen Round-Trip testen: `sync` -> `reeval` -> `generate_import_file` -> Manueller Import in D365.