# Migration Guide: Google AI Builder Apps -> Local Docker Stack

**Ziel:** Standardisierter Prozess, um eine von Google AI Studio generierte React-App schnell, robust und fehlerfrei in die lokale Docker/Python-Architektur zu integrieren.

**Grundsatz:** "Minimalset & Robustheit". Wir bauen keine aufgeblähten Container, und wir verhindern Timeouts und fehlende Abhängigkeiten proaktiv.

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## 1. Vorbereitung & Abhängigkeiten (Common Pitfalls)

Bevor Code kopiert wird, müssen die Grundlagen stimmen.

### 1.1 Package.json Check
Generierte Apps haben oft kein `express`, da sie keinen Server erwarten.
*   **Aktion:** Öffne `package.json` der App.
*   **Prüfung:** Steht `express` unter `dependencies`?
*   **Fix:**
    ```json
    "dependencies": {
      ...
      "express": "^4.18.2",
      "cors": "^2.8.5"
    }
    ```

### 1.2 Datenbank-Datei
Docker kann keine einzelne Datei mounten, wenn sie auf dem Host nicht existiert.
*   **Fehler:** "Bind mount failed: ... does not exist"
*   **Fix:** VOR dem ersten Start die Datei anlegen:
    ```bash
    touch mein_neues_projekt.db
    ```

### 1.3 Vite Base Path (White Screen Fix)
Wenn die App unter einem Unterverzeichnis (z.B. `/gtm/`) läuft, findet sie ihre JS/CSS-Dateien nicht, wenn Vite Standard-Pfade (`/`) nutzt.
*   **Datei:** `vite.config.ts`
*   **Fix:** `base` auf `./` setzen.
    ```typescript
    export default defineConfig({
      base: './', // WICHTIG für Sub-Pfad Deployment
      // ...
    });
    ```

### 1.4 Python Dependencies (OpenAI Version)
Das Projekt nutzt ein geteiltes `helpers.py`, das auf der alten OpenAI Python Library (v0.28.1) basiert.
*   **Fehler:** `ModuleNotFoundError: No module named 'openai.error'`
*   **Ursache:** `pip install openai` installiert standardmäßig v1.x, was inkompatibel ist.
*   **Fix:** In `requirements.txt` zwingend die Version pinnen:
    ```text
    openai==0.28.1
    # weitere deps...
### 1.5 Python Syntax & F-Strings
Multi-Line Prompts können in Docker-Umgebungen zu **sehr hartnäckigen Syntaxfehlern** führen, selbst wenn sie lokal korrekt aussehen.

*   **Das Problem:** Der Python-Parser (insbesondere bei `f-strings` in Kombination mit Zahlen/Punkten am Zeilenanfang oder verschachtelten Klammern) kann Multi-Line-Strings (`f"""..."""`) falsch interpretieren, was zu Fehlern wie `SyntaxError: invalid decimal literal` oder `unmatched ')'` führt, auch wenn der Code scheinbar korrekt ist.

*   **ULTIMATIVE LÖSUNG (Maximale Robustheit):**
    1.  **Vermeide `f"""` komplett für komplexe Multi-Line-Prompts.** Definiere stattdessen den Prompt als **Liste von einzelnen String-Zeilen** und füge sie mit `"\n".join(prompt_parts)` zusammen.
    2.  **Nutze die `.format()` Methode oder f-Strings in EINZEILIGEN Strings** zur Variablen-Injektion. Dies trennt die String-Definition komplett von der Variablen-Interpolation und ist die robusteste Methode.

    ```python
    # Beispiel: Maximal robust
    prompt_template_parts = [
        "1) Mache dies: {variable_1}",
        "2) Mache das: {variable_2}",
    ]
    prompt_template = "\n".join(prompt_template_parts)
    prompt = prompt_template.format(variable_1=wert1, variable_2=wert2)
    # System-Instruktion muss immer noch vorangestellt werden:
    full_prompt = sys_instr + "\n\n" + prompt
    ```

*   **Versionierung für Debugging:** Um sicherzustellen, dass die korrekte Version des Codes läuft, füge Versionsnummern in die Start-Logs des Node.js Servers (`server.cjs`) und des Python Orchestrators (`gtm_architect_orchestrator.py`) ein.
    *   `server.cjs`: `console.log(`... (Version: ${VERSION})`);`
    *   `gtm_architect_orchestrator.py`: `print(f"DEBUG: Orchestrator v{__version__} loaded ...")`

*   **Signaturen prüfen:** Shared Libraries (`helpers.py`) haben oft ältere Signaturen. Immer die tatsächliche Definition prüfen!
    *   Beispiel: `call_openai_chat` unterstützt oft kein `system_message` Argument. Stattdessen Prompt manuell zusammenbauen (`sys_instr + "\n\n" + prompt`).

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## 2. Die Backend-Bridge (`server.cjs`)

Dies ist der Node.js Server im Container. Er muss **robust** gegen Timeouts sein und Pfade dynamisch erkennen (Dev vs. Prod).

**Gold-Standard Template:**

```javascript
const express = require('express');
const { spawn } = require('child_process');
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const app = express();
const port = 3005; // ANPASSEN!

app.use(express.json({ limit: '50mb' }));

// 1. Statische Dateien: Robustheit für Docker (Flat) vs. Local (Nested)
const distPath = path.join(__dirname, 'dist'); // Docker Standard
const isProduction = fs.existsSync(distPath);
const staticDir = isProduction ? distPath : __dirname;
console.log(`[Init] Serving static files from: ${staticDir}`);
app.use(express.static(staticDir));

// 2. Python Pfad: Robustheit für Sideloading
let pythonScriptPath = path.join(__dirname, 'mein_orchestrator.py'); // ANPASSEN!
if (!fs.existsSync(pythonScriptPath)) {
    pythonScriptPath = path.join(__dirname, '../mein_orchestrator.py');
}

// 3. API Routing
app.post('/api/run', (req, res) => {
    // ... spawn logic ...
});

// 4. SPA Fallback
app.get('*', (req, res) => {
  res.sendFile(path.join(staticDir, 'index.html'));
});

// 5. Timeout-Härtung (CRITICAL!)
const server = app.listen(port, () => {
    console.log(`Server listening on ${port}`);
});
server.setTimeout(600000); // 10 Minuten
server.keepAliveTimeout = 610000;
server.headersTimeout = 620000;
```

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## 3. Docker Optimierung (Multi-Stage)

Wir nutzen **Multi-Stage Builds**, um das Image klein zu halten (kein `src`, keine Dev-Tools im Final Image).

**Gold-Standard Dockerfile:**

```dockerfile
# Stage 1: Frontend Build
FROM node:20-slim AS frontend-builder
WORKDIR /app
COPY mein-app-ordner/package.json ./
RUN npm install
COPY mein-app-ordner/ .
RUN npm run build

# Stage 2: Runtime
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app

# Node.js installieren (für Server Bridge)
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends nodejs npm && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Python Deps
COPY mein-app-ordner/requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Server & Frontend Artifacts (Flat Structure!)
COPY mein-app-ordner/server.cjs .
COPY mein-app-ordner/package.json .
RUN npm install --omit=dev
COPY --from=frontend-builder /app/dist ./dist

# Python Logic & Shared Libs
COPY mein_orchestrator.py .
COPY helpers.py . 
COPY config.py .
COPY market_db_manager.py .

EXPOSE 3005
CMD ["node", "server.cjs"]
```

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## 4. Docker Compose & Mounts

Beim Sideloading (Entwicklung ohne Rebuild) müssen **alle** Abhängigkeiten gemountet werden, nicht nur das Hauptskript.

**Wichtig:** Der Pfad zu `server.cjs` ändert sich durch die "Flat Structure" im Dockerfile!

```yaml
  my-new-app:
    # ... build context ...
    volumes:
      # Logic Sideloading (ALLE Skripte!)
      - ./mein_orchestrator.py:/app/mein_orchestrator.py
      - ./helpers.py:/app/helpers.py  # WICHTIG: Shared Libs
      - ./config.py:/app/config.py    # WICHTIG: Shared Libs
      - ./market_db_manager.py:/app/market_db_manager.py
      
      # Server Sideloading (Ziel ist Root /app/server.cjs!)
      - ./mein-app-ordner/server.cjs:/app/server.cjs 
      
      # Persistence
      - ./mein_projekt.db:/app/mein_projekt.db
    environment:
      - PYTHONUNBUFFERED=1
      - DB_PATH=/app/mein_projekt.db
```

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## 5. Nginx Proxy

Achtung beim Routing. Wenn die App unter `/app/` laufen soll, muss der Trailing Slash (`/`) stimmen.

```nginx
        location /app/ {
            proxy_pass http://my-new-app:3005/; # Slash am Ende wichtig!
            # ... headers ...
            proxy_read_timeout 1200s; # Timeout passend zum Node Server
        }
```

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## 6. Frontend Anpassungen (React)

1.  **API Calls:** Alle direkten Aufrufe an `GoogleGenAI` entfernen. Stattdessen `fetch('/api/run', ...)` nutzen.
2.  **Base URL:** In `vite.config.ts` `base: './'` setzen (siehe Punkt 1.3).
3.  **Router:** Falls `react-router` genutzt wird, muss der `basename` gesetzt werden (z.B. `/gtm/`). Bei einfachem State-Routing (wie in den aktuellen Apps) reicht der `base` Config Eintrag.

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## Checkliste vor dem Commit

- [ ] `express` in `package.json`?
- [ ] `vite.config.ts` hat `base: './'`?
- [ ] `requirements.txt` hat `openai==0.28.1`?
- [ ] `server.cjs` hat Timeouts (>600s)?
- [ ] `docker-compose.yml` mountet auch `helpers.py` und `config.py`?
- [ ] Leere `.db` Datei auf dem Host erstellt?
- [ ] Dockerfile nutzt Multi-Stage Build?

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## Appendix A: GTM Architect Fixes & Gemini Migration (Jan 2026)

### A.1 Problemstellung
- **SyntaxError bei großen Prompts:** Python-Parser (3.11) hatte massive Probleme mit f-Strings, die 100+ Zeilen lang waren und Sonderzeichen enthielten.
- **Library Deprecation:** `google.generativeai` hat Support eingestellt? Nein, aber die Fehlermeldung im Log deutete auf einen Konflikt zwischen alten `openai`-Wrappern und neuen Gemini-Paketen hin.
- **Lösung:** 
    1.  **Prompts ausgelagert:** System-Prompts liegen jetzt in `gtm_prompts.json` und werden zur Laufzeit geladen. Kein Code-Parsing mehr notwendig.
    2.  **Native Gemini Lib:** Statt OpenAI-Wrapper nutzen wir jetzt `google.generativeai` direkt via `helpers.call_gemini_flash`.
    3.  **Config:** `gtm-architect/Dockerfile` kopiert nun explizit `gtm_prompts.json`.

### A.2 Neuer Standard für KI-Apps
Für zukünftige Apps gilt:
1.  **Prompts in JSON/Text-Files:** Niemals riesige Strings im Python-Code hardcoden.
2.  **`helpers.call_gemini_flash` nutzen:** Diese Funktion ist nun der Gold-Standard für einfache, stateless Calls.
3.  **JSON im Dockerfile:** Vergesst nicht, die externen Prompt-Files mit `COPY` in den Container zu holen!