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# Projekt: Automatisierte Unternehmensbewertung & Lead-Generierung v2.1.1
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## 1. Projektübersicht
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Dieses Repository enthält Python-Skripte zur automatisierten Anreicherung, Analyse und Nutzung von Unternehmensdaten. Das Projekt ist in mehrere logische Module aufgeteilt:
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1. **Bestandsanreicherung (`brancheneinstufung.py`):**
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* **Ziel:** Systematische Anreicherung von Unternehmensdaten in einem zentralen Google Sheet.
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* **Kernfunktionen:** Sammeln von Daten via Web- und Wikipedia-Scraping, KI-gestützte Zusammenfassung, kontextbasierte Brancheneinstufung, und ML-basierte Schätzung von Kennzahlen (z.B. Technikeranzahl).
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* **Aktueller Status:** **Instabil.** Kernfunktionen wie die Brancheneinstufung und das ML-Training werfen Fehler und müssen auf der neuen modularen Architektur stabilisiert werden.
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2. **Duplikats-Check (`duplicate_checker.py`):**
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* **Ziel:** Intelligenter Abgleich einer neuen Firmenliste gegen den CRM-Bestand, um Duplikate zu identifizieren.
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* **Methode:** Regelbasiertes, mehrstufiges Matching, das Firmennamen, Website-Domains und Standorte berücksichtigt.
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* **Aktueller Status:** **In Entwicklung.** Mehrere Algorithmen wurden getestet, aber eine finale, stabile Version, die sowohl präzise als auch sensitiv ist, muss noch finalisiert werden.
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3. **Marketing-Content-Generierung (`generate_marketing_text.py`):**
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* **Ziel:** Automatische Erstellung von hochpersonalisierten Textbausteinen für Marketing-Automations-Kampagnen.
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* **Methode:** Nutzt eine reichhaltige, teils KI-generierte Wissensbasis (`marketing_wissen.yaml`), um branchen- und positionsspezifische Texte (Betreff, Einleitung, Referenzen) zu erstellen.
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* **Aktueller Status:** **Fortgeschritten, aber blockiert.** Die Engine zur Textgenerierung ist entwickelt, hängt aber von einer stabilen Datenbasis und Brancheneinstufung ab.
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## 2. Technische Struktur (v2.1.1)
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Das Projekt ist in wiederverwendbare Python-Module aufgeteilt:
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* `config.py`: Zentrale Konfiguration (API-Keys, URLs, Branchen-Mapping).
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* `helpers.py`: Globale Hilfsfunktionen (API-Wrapper, Normalisierungsroutinen).
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* `google_sheet_handler.py`: Klasse zur Kapselung der Google Sheets API-Interaktion.
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* `wikipedia_scraper.py`: Klasse für das Suchen und Extrahieren von Wikipedia-Daten.
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* `data_processor.py`: Zentrale Klasse zur Orchestrierung der Datenverarbeitung.
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* `brancheneinstufung.py`: Hauptskript für die Datenanreicherung.
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* `duplicate_checker.py`: Hauptskript für den Duplikats-Check.
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* `generate_marketing_text.py`: Hauptskript zur Textgenerierung.
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* `expand_knowledge_base.py`: Hilfsskript zum Aufbau der Wissensbasis.
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## 3. Nächster Schritt
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Ein **vollständiger Code-Review und eine Stabilisierungsphase** sind erforderlich. Der nächste Chat wird mit der Übergabe des gesamten Projektstandes beginnen, um eine stabile Baseline wiederherzustellen. |