# GTM Engine: Automatisierte Unternehmensbewertung & Lead-Generierung (v3.0)

**Current Status (März 2026):** Production-Ready Microservice Architecture.

Dieses Projekt ist eine modulare "Lead Enrichment Factory", die darauf ausgelegt ist, Unternehmensdaten aus einem D365-CRM-System automatisiert anzureichern, zu analysieren und für Marketing- & Vertriebszwecke aufzubereiten. Die Architektur basiert auf Docker-Containern und einer zentralen Nginx-Gateway-Lösung.

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## ‼️ Aktueller Fokus: Migration & Betrieb

**Das System wurde für den Umzug auf die Ubuntu VM (`docker1`) stabilisiert.**

*   **Migrationsplan & Netzwerkanforderungen:** [➡️ `RELOCATION.md`](./RELOCATION.md)
*   **Legacy-Dokumentation (Python-Skripte):** [📂 `ARCHIVE_legacy_scripts/README_LEGACY.md`](./ARCHIVE_legacy_scripts/README_LEGACY.md)

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## 🏗️ System-Architektur (Microservices)

Das System besteht aus mehreren spezialisierten Diensten, die über ein zentrales Gateway (`nginx`) erreichbar sind. Jeder Dienst ist isoliert und besitzt (wo nötig) eigene persistente Datenvolumes.

### 🌐 Zentraler Zugang (Gateway)
Alle Dienste sind über Port **8090** (oder `https://floke-ai.duckdns.org` bei entsprechender DNS-Konfiguration) erreichbar und durch Basic Auth geschützt.

| Modul | Icon | Pfad | Beschreibung | Doku |
| :--- | :---: | :--- | :--- | :--- |
| **Dashboard** | 🏠 | `/` | Zentrale Landingpage mit Links zu allen Tools. | - |
| **GTM Architect** | 🏛️ | `/gtm/` | **"The Brain"**. Strategie-Entwicklung und Architektur für Go-to-Market. | [README](./gtm-architect/README.md) |
| **Company Explorer** | 🤖 | `/ce/` | **"The Data Core"**. CRM-Data-Mining, Import & Deduplizierung. | [README](./company-explorer/README.md) |
| **Lead Engine** | 📈 | `/lead/` | **"Trading Twins"**. Lead-Management und Kalender-Integration. | [README](./lead-engine/README.md) |
| **Content Engine** | ✍️ | `/content/` | **"The Mouth"**. Generiert SEO-Websites und Sales-Content. | [README](./content-engine/README.md) |
| **B2B Marketing Assistant** | 🚀 | `/b2b/` | KI-Analyse von Webseiten für Personas & Pain-Points. | [README](./b2b-marketing-assistant/README.md) |
| **Market Intelligence** | 📊 | `/market/` | Tiefe Marktanalyse und Recherche-Tool. | [README](./general-market-intelligence/README.md) |
| **Competitor Analysis** | ⚔️ | `/competitor/` | Wettbewerber-Analyse, Battlecards & Silver Bullets. | [README](./competitor-analysis-app/README.md) |
| **SuperOffice Connector** | 🔌 | `/connector/` | **"The Muscle"**. Synchronisation mit SuperOffice CRM (Webhook-Empfänger). | [README](./connector-superoffice/README.md) |
| **Transcription Tool** | 🎙️ | `/tr/` | Meeting-Transkription (MP3/WAV) mit Gemini 2.0. | [README](./transcription-tool/README.md) |
| **Heatmap Tool** | 🗺️ | `/heatmap/` | Visualisierung von Excel-Daten (PLZ) auf einer Karte. | [README](./heatmap-tool/README.md) |

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## 🛠️ Technische Spezifikationen

### Docker Stack & Ports
Die Orchestrierung erfolgt über `docker-compose.yml`. Detaillierte Architektur-Infos finden Sie in der [➡️ Infrastruktur-Dokumentation](./docs/INFRASTRUCTURE.md).

*   **Gateway (Nginx):** Port `8090` (extern).
*   **Interne Kommunikation:** Alle Dienste kommunizieren im `default` Docker-Netzwerk über ihre Service-Namen (z.B. `http://company-explorer:8000`).
*   **WebHooks:** Öffentliche Webhooks (SuperOffice, n8n) müssen explizit in der Firewall freigegeben werden (siehe `RELOCATION.md`).

### Daten-Persistenz (Volumes)
**WICHTIG:** Datenbanken werden niemals direkt gemountet, sondern nutzen benannte Volumes, um Berechtigungsprobleme (insb. auf Synology/NFS) zu vermeiden.

*   `explorer_db_data`: Company Explorer (SQLite)
*   `connector_db_data`: Connector Queue (SQLite)
*   `lead_engine_data`: Lead Engine State (SQLite)
*   `gtm_architect_data`: GTM Strategien (SQLite)
*   `b2b_marketing_data`: B2B Analysen
*   `content_engine_data`: Content Drafts
*   `market_intel_data`: Market Intelligence Projekte
*   `competitor_analysis_data`: Competitor Reports
*   `transcription_uploads`: Audio-Uploads

### Umgebungsvariablen (`.env`)
Alle API-Schlüssel (`GEMINI_API_KEY`, `SERP_API`, `SO_CLIENT_ID` etc.) werden zentral in der `.env` Datei verwaltet und in die Container injiziert. Es gibt keine Hardcoded Credentials im Code.

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## 🚀 Deployment (Quickstart)

Um den Stack auf einer neuen Maschine (z.B. `docker1`) zu starten:

1.  **Repository klonen:**
    ```bash
    git clone <REPO_URL> /opt/gtm-engine
    cd /opt/gtm-engine
    ```

2.  **Environment konfigurieren:**
    Kopieren Sie die `.env.example` zu `.env` und tragen Sie Ihre API-Schlüssel ein.

3.  **Volumes wiederherstellen (Optional):**
    Falls Sie Daten migrieren, stellen Sie die Docker-Volumes **vor** dem ersten Start wieder her (siehe `RELOCATION.md`).

4.  **Starten:**
    ```bash
    docker-compose up -d --build
    ```

5.  **Verifizierung:**
    Öffnen Sie `http://<HOST_IP>:8090` im Browser.