Dokumentation: GTM Architect Engine (v2.3)

1. Projektübersicht

Der GTM Architect ("Go-to-Market Architect") ist ein KI-gestütztes System zur Entwicklung umfassender Marktstrategien für neue technische Produkte (Schwerpunkt: Robotik & Facility Management).

Das System führt den Nutzer durch einen 9-stufigen Prozess – von der technischen Analyse über Business-Case-Modellierung bis hin zu fertigen Vertriebsunterlagen und Landingpages.

2. Architektur & Tech-Stack (Stand Jan 2026)

Das System ist als Microservice in die bestehende Docker-Umgebung integriert (gtm-app).

graph LR
    User[Browser] -- HTTP/JSON --> Proxy[Nginx :8090]
    Proxy -- /gtm/ --> NodeJS[Node.js Server :3005]
    NodeJS -- Spawn Process --> Python[Python Orchestrator]
    Python -- google.genai --> Gemini[Google Gemini 2.0 Flash (Text)]
    Python -- google.genai --> Imagen[Google Imagen 4.0 (Text-to-Image)]
    Python -- google.genai --> GeminiImg[Google Gemini 2.5 Flash Image (Image-to-Image)]
    Python -- SQL --> DB[(SQLite: gtm_projects.db)]

Komponenten

Frontend (/gtm-architect):
- Framework: React (Vite + TypeScript).
- Feature (NEU): Session History (Sitzungsverlauf). Ermöglicht das Laden alter Projekte direkt aus der Datenbank.
- Feature (NEU): Markdown Upload. Ermöglicht das Importieren externer Report-Dateien (.md).
- UI: Verbesserte Tabelle für Strategie-Matrix.
Backend Bridge (server.cjs):
- Runtime: Node.js (Express).
- Funktion: Nimmt HTTP-Requests entgegen und startet Python-Prozesse.
Logic Core (gtm_architect_orchestrator.py):
- Runtime: Python 3.11+.
- Datenbank-Integration: Vollständiger Support für CRUD-Operationen via gtm_db_manager.py.
- Automatisierung: Automatische Projekterstellung beim ersten Start (Phase 1) basierend auf dem Produktnamen.
- Output-Sanitization: Automatisches Entfernen von Markdown-Codefences (```markdown), um korrektes Rendering im Frontend sicherzustellen.
Persistenz (gtm_projects.db):
- Typ: SQLite. Speichert alle Phasen-Ergebnisse als JSON-Blobs.

3. Der 9-Phasen Prozess

Phase	Modus	Input	Output	Beschreibung
1	`phase1`	Rohtext / URL	Features, Constraints	Extrahiert technische Daten & erstellt DB-Projekt.
2	`phase2`	Phase 1 Result	ICPs, Data Proxies	Identifiziert ideale Kundenprofile.
3	`phase3`	Phase 2 Result	Whales, Rollen	Identifiziert Zielkunden & Buying Center.
4	`phase4`	Phase 1 & 3	Strategy Matrix	Entwickelt "Angles" und Pain-Points.
5	`phase5`	Alle Daten	Markdown Report	Strategie-Fixierung. Konsolidierter Report.
6	`phase6`	Phase 1, 3, 4	Battlecards, Prompts	Generiert Einwandbehandlung & Bild-Prompts.
7	`phase7`	Phase 2, 4	Landing Page Copy	Erstellt Landingpage-Texte.
8	`phase8`	Phase 1, 2	Business Case	CFO-Argumentation, ROI-Logik.
9	`phase9`	Phase 1, 4	Feature-to-Value	Übersetzung technischer Features in Nutzen.

4. Sitzungs-Management (NEU)

Das System verwaltet nun persistente Sitzungen:

List: Abruf aller gespeicherten Projekte mit Zeitstempel.
Load: Vollständige Wiederherstellung des App-States (alle Phasen).
Delete: Permanentes Entfernen aus der Datenbank.

5. Deployment & Betrieb

Wichtig: Das Frontend wird im Build-Stage gebaut. Bei Änderungen an App.tsx muss der Container mit docker-compose up -d --build gtm-app neu gebaut werden.
Backend: Änderungen an gtm_architect_orchestrator.py erfordern keinen Build, nur einen Restart (docker restart gtm-app).

6. Historie & Fixes (Jan 2026)

[UPGRADE] v2.3:
- Einführung der Session History (Datenbank-basiert).
- Implementierung von Markdown-Cleaning (Stripping von Code-Blocks).
- Prompt-Optimierung für tabellarische Markdown-Ausgaben in Phase 5.
- Markdown-File Import Feature.

4.0 KiB Raw Blame History Unescape Escape