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# Projektaufgaben & Offene Punkte v2.2.0
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## 1. Abgeschlossene Meilensteine
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- [X] **Brancheneinstufung 2.0:** Implementierung des kontextbasierten Batch-Abgleichs.
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- [X] **Content-Engine:** Erstellung der Skripte zur Generierung der Wissensbasis und der finalen Marketing-Texte.
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- [X] **Remote-Steuerung (PoC):** Erfolgreiche Implementierung des Docker-Containers mit `app.py` und `ngrok`, um Skripte aus Google Sheets zu starten.
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## 2. Unmittelbare nächste Aufgaben (Blocker zuerst)
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- [ ] **Bugfix `duplicate_checker.py` (Priorität 1 - Blocker):**
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- [ ] Analysiere das letzte erfolgreiche Log, um den genauen Punkt des Abbruchs nach dem Matching zu finden.
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- [ ] Überprüfe den Code-Block zum Zusammenfügen der `pandas` DataFrames (`pd.concat`) und zum Konvertieren in eine Liste für den Upload (`data_to_write`).
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- [ ] Implementiere einen robusteren Schreibprozess, der Index-Fehler oder Typ-Inkonsistenzen vermeidet.
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- [ ] Führe einen lokalen Testlauf durch (`python duplicate_checker.py`), um den Schreibvorgang zu validieren.
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- [ ] Teste den erfolgreichen Durchlauf über die Google Sheets-Schnittstelle.
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- [ ] **Produktivsetzung der Remote-Steuerung (Priorität 2):**
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- [ ] Account für einen `ngrok`-Paid-Plan erstellen und eine statische Domain reservieren.
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- [ ] Den `ngrok.connect()`-Aufruf in `app.py` anpassen, um die statische Domain zu verwenden.
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- [ ] Die `NGROK_URL` in `Code.gs` final auf die permanente Adresse setzen.
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- [ ] **Skalierung der Wissensbasis (Priorität 3):**
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- [ ] `build_knowledge_base.py` für alle 54 Branchen ausführen.
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- [ ] Die resultierende `marketing_wissen_final.yaml` stichprobenartig prüfen.
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- [ ] `generate_marketing_text.py` ausführen, um das "Texte_Automation"-Sheet vollständig zu befüllen. |