cbazza
4fea148d61
- extractor.py: Text-Extraktion für MD/TXT/PDF/DOCX/Bilder inkl. OCR (Tesseract) - normalizer.py: KI-Normalisierung via Claude Haiku (Typ-Erkennung) + Sonnet (Transformation) - ingest.py: Vollpipeline v2 mit watch, delete, dry-run, quality-min Flags - ingest_anythingllm.py: Einfaches Script v1 (nur MD/TXT/PDF, kein OCR) - README.md: Alle drei Tools dokumentiert
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# Projektbeschreibung: [Projektname]
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## Überblick
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- **Kunde/Arbeitgeber:** [Name]
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- **Branche:** [z.B. Finanzwesen, Automotive, Energie]
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- **Zeitraum:** [MM/YYYY] – [MM/YYYY]
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- **Rolle:** [z.B. Fullstack-Entwickler, Tech Lead, DevOps Engineer]
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- **Teamgröße:** [z.B. 5 Entwickler, 2 Designer]
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## Projektbeschreibung
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[2-4 Sätze: Was war das Ziel des Projekts? Welches Problem wurde gelöst? Für wen?]
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## Aufgaben & Verantwortlichkeiten
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- [Aufgabe 1, z.B. "Konzeption und Umsetzung der REST-API"]
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- [Aufgabe 2, z.B. "Migration der bestehenden Datenbank auf PostgreSQL"]
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- [Aufgabe 3]
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## Technologien
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- **Sprachen:** [z.B. Python, TypeScript, Java]
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- **Frameworks:** [z.B. React, Spring Boot, FastAPI]
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- **Datenbanken:** [z.B. PostgreSQL, MongoDB, Redis]
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- **Infrastruktur:** [z.B. Docker, Kubernetes, AWS, Hetzner]
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- **Tools:** [z.B. Git, Jira, Jenkins, GitHub Actions]
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## Ergebnisse & Erfolge
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- [Konkretes Ergebnis, z.B. "Ladezeit um 60% reduziert"]
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- [Konkretes Ergebnis, z.B. "System verarbeitet 10.000 Anfragen/Min"]
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- [Konkretes Ergebnis, z.B. "Erfolgreicher Go-Live mit 500 Nutzern"]
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## Besonderheiten / Lessons Learned
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[Optional: Was war besonders herausfordernd? Was hast du gelernt?]
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