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.
‼️ Aktueller Fokus: Migration & Betrieb
Das System wurde für den Umzug auf die Ubuntu VM (docker1) stabilisiert.
- Migrationsplan & Netzwerkanforderungen: ➡️
RELOCATION.md - Legacy-Dokumentation (Python-Skripte): 📂
ARCHIVE_legacy_scripts/README_LEGACY.md
🏗️ 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 Einstiegsseite. | - |
| GTM Architect | 🏛️ | /gtm/ |
"The Brain". Go-to-Market Strategie & Architektur. | README |
| Company Explorer | 🤖 | /ce/ |
"The Data Core". CRM-Data-Mining & Enrichment. | README |
| Lead Engine | 📈 | /lead/ |
"Trading Twins". Lead-Management & Kalender. | README |
| Content Engine | ✍️ | /content/ |
"The Mouth". SEO- & Sales-Content Generierung. | README |
| B2B Assistant | 🚀 | /b2b/ |
Persona- & Pain-Point-Analyse. | README |
| Market Intel | 📊 | /market/ |
Marktanalyse & Recherche-Agent. | README |
| Competitor Analysis | ⚔️ | /competitor/ |
Wettbewerber-Analyse & Battlecards. | README |
| Connector | 🔌 | /connector/ |
"The Muscle". SuperOffice CRM Synchronisation. | README |
| Meeting Assistant | 🎙️ | /tr/ |
Meeting-Transkription via Gemini 2.0. | README |
| Heatmap Tool | 🗺️ | /heatmap/ |
Visualisierung von Excel-Daten auf PLZ-Karte. | README |
🛠️ Technische Spezifikationen
Architektur & Ports
Die GTM Engine basiert auf einer Microservice-Architektur, orchestriert via docker-compose.yml. Detaillierte Informationen zu Ports, Volumes und Routing finden Sie in der ➡️ Infrastruktur-Dokumentation.
- Zentraler Zugang: Port
8090(extern). - Sicherheit: Einheitliche Authentifizierung via Nginx-Gateway.
- Connectivity: Automatisches DNS-Update via DuckDNS.
Persistenz & Environment
- Volumes: Alle kritischen Daten werden in benannten Docker-Volumes gespeichert.
- Secrets: Konfiguration erfolgt ausschließlich über eine zentrale
.envDatei. Hardcoded Credentials sind nicht zulässig.
✅ Qualitätssicherung (Testing)
Um die Stabilität des Systems zu gewährleisten, wurden zwei Mechanismen implementiert:
System-Health-Check
Das Skript health_check.sh prüft den Docker-Status und die internen API-Endpunkte aller laufenden Dienste. Es ist der schnellste Weg, um zu verifizieren, ob das Gesamtsystem betriebsbereit ist.
bash health_check.sh
Automatisierte Tests
Für die kritischen Backend-Dienste existieren automatisierte Integrationstests (pytest). Diese mocken externe APIs und validieren die Kernlogik. Detaillierte Anweisungen zur Ausführung finden Sie in ➡️ docs/TESTING.md.
🚀 Deployment (Quickstart)
Um den Stack auf einer neuen Maschine (z.B. docker1) zu starten:
-
Repository klonen:
git clone <REPO_URL> /opt/gtm-engine cd /opt/gtm-engine -
Environment konfigurieren: Kopieren Sie die
.env.examplezu.envund tragen Sie Ihre API-Schlüssel ein. -
Volumes wiederherstellen (Optional): Falls Sie Daten migrieren, stellen Sie die Docker-Volumes vor dem ersten Start wieder her (siehe
RELOCATION.md). -
Starten:
docker-compose up -d --build -
Verifizierung: Öffnen Sie
http://<HOST_IP>:8090im Browser.