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# GTM Engine: Automatisierte Unternehmensbewertung & Lead-Generierung (v3.0)
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**Current Status (März 2026):** Production-Ready Microservice Architecture.
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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
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**Das System wurde für den Umzug auf die Ubuntu VM (`docker1`) stabilisiert.**
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* **Migrationsplan & Netzwerkanforderungen:** [➡️ `RELOCATION.md`](./RELOCATION.md)
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* **Legacy-Dokumentation (Python-Skripte):** [📂 `ARCHIVE_legacy_scripts/README_LEGACY.md`](./ARCHIVE_legacy_scripts/README_LEGACY.md)
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## 🏗️ System-Architektur (Microservices)
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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.
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### 🌐 Zentraler Zugang (Gateway)
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Alle Dienste sind über Port **8090** (oder `https://floke-ai.duckdns.org` bei entsprechender DNS-Konfiguration) erreichbar und durch Basic Auth geschützt.
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| Modul | Icon | Pfad | Beschreibung | Doku |
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| **Dashboard** | 🏠 | `/` | Zentrale Landingpage mit Links zu allen Tools. | - |
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| **GTM Architect** | 🏛️ | `/gtm/` | **"The Brain"**. Strategie-Entwicklung und Architektur für Go-to-Market. | [README](./gtm-architect/README.md) |
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| **Company Explorer** | 🤖 | `/ce/` | **"The Data Core"**. CRM-Data-Mining, Import & Deduplizierung. | [README](./company-explorer/README.md) |
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| **Lead Engine** | 📈 | `/lead/` | **"Trading Twins"**. Lead-Management und Kalender-Integration. | [README](./lead-engine/README.md) |
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| **Content Engine** | ✍️ | `/content/` | **"The Mouth"**. Generiert SEO-Websites und Sales-Content. | [README](./content-engine/README.md) |
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| **B2B Marketing Assistant** | 🚀 | `/b2b/` | KI-Analyse von Webseiten für Personas & Pain-Points. | [README](./b2b-marketing-assistant/README.md) |
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| **Market Intelligence** | 📊 | `/market/` | Tiefe Marktanalyse und Recherche-Tool. | [README](./general-market-intelligence/README.md) |
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| **Competitor Analysis** | ⚔️ | `/competitor/` | Wettbewerber-Analyse, Battlecards & Silver Bullets. | [README](./competitor-analysis-app/README.md) |
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| **SuperOffice Connector** | 🔌 | `/connector/` | **"The Muscle"**. Synchronisation mit SuperOffice CRM (Webhook-Empfänger). | [README](./connector-superoffice/README.md) |
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| **Transcription Tool** | 🎙️ | `/tr/` | Meeting-Transkription (MP3/WAV) mit Gemini 2.0. | [README](./transcription-tool/README.md) |
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| **Heatmap Tool** | 🗺️ | `/heatmap/` | Visualisierung von Excel-Daten (PLZ) auf einer Karte. | [README](./heatmap-tool/README.md) |
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## 🛠️ Technische Spezifikationen
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### Docker Stack & Ports
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Die Orchestrierung erfolgt über `docker-compose.yml`.
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* **Gateway (Nginx):** Port `8090` (extern).
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* **Interne Kommunikation:** Alle Dienste kommunizieren im `default` Docker-Netzwerk über ihre Service-Namen (z.B. `http://company-explorer:8000`).
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* **WebHooks:** Öffentliche Webhooks (SuperOffice, n8n) müssen explizit in der Firewall freigegeben werden (siehe `RELOCATION.md`).
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### Daten-Persistenz (Volumes)
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**WICHTIG:** Datenbanken werden niemals direkt gemountet, sondern nutzen benannte Volumes, um Berechtigungsprobleme (insb. auf Synology/NFS) zu vermeiden.
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* `explorer_db_data`: Company Explorer (SQLite)
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* `connector_db_data`: Connector Queue (SQLite)
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* `lead_engine_data`: Lead Engine State (SQLite)
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* `gtm_architect_data`: GTM Strategien (SQLite)
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* `b2b_marketing_data`: B2B Analysen
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* `content_engine_data`: Content Drafts
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* `market_intel_data`: Market Intelligence Projekte
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* `competitor_analysis_data`: Competitor Reports
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* `transcription_uploads`: Audio-Uploads
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### Umgebungsvariablen (`.env`)
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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)
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Um den Stack auf einer neuen Maschine (z.B. `docker1`) zu starten:
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1. **Repository klonen:**
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```bash
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git clone <REPO_URL> /opt/gtm-engine
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cd /opt/gtm-engine
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```
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2. **Environment konfigurieren:**
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Kopieren Sie die `.env.example` zu `.env` und tragen Sie Ihre API-Schlüssel ein.
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3. **Volumes wiederherstellen (Optional):**
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Falls Sie Daten migrieren, stellen Sie die Docker-Volumes **vor** dem ersten Start wieder her (siehe `RELOCATION.md`).
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4. **Starten:**
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```bash
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docker-compose up -d --build
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```
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5. **Verifizierung:**
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Öffnen Sie `http://<HOST_IP>:8090` im Browser. |