Update Readme

README.md

@@ -1,3 +1,14 @@
+Ich sehe das Repository. Lass mich die einzelnen Dateien ansehen um die Beschreibung zu aktualisieren:Basierend auf dem Repository kann ich die Beschreibung aktualisieren. Ich sehe folgende neue Dateien:
+
+1. **scraper.csv** - Beispiel für n8n Datenbank
+2. **Leads-N8N-Example.xlsx** - Example Leads  
+3. **Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx** - Beispiel-Ergebnisse
+4. **google-search.json** - Der Sub-Workflow für Google-Suche
+
+Hier ist die aktualisierte Beschreibung:
+
+---
+
 # 📋 Workflow-Beschreibung: LinkedIn Lead Research & Enrichment
 
 ## 🎯 Zweck
@@ -5,6 +16,121 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
 
 ---
 
+## 📦 Repository-Struktur
+
+```
+n8n-lead-generator/
+├── README.md                              # Diese Dokumentation
+├── google-search.json                     # Sub-Workflow für Google-Suche
+├── scraper.csv                            # Beispiel-Eingabedaten (DataTable)
+├── Leads-N8N-Example.xlsx                 # Beispiel Zwischen-Output
+└── Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx     # Beispiel End-Output (angereichert)
+```
+
+### **Datei-Beschreibungen:**
+
+#### **scraper.csv**
+Beispiel-Struktur für die n8n DataTable "scraper" - die Eingabedaten für den Workflow:
+
+**Enthält:**
+- `title` - Berufsbezeichnung/Position (z.B. "Steuerberater")
+- `city` - Stadt für die Suche (z.B. "München")
+- `ready` - Boolean Flag (true/false) für verarbeitungsbereite Einträge
+- `finished` - Boolean Flag markiert bereits bearbeitete Jobs
+- `pages` - Anzahl zu durchsuchender Google-Seiten
+- `startIndex` - Start-Position für Pagination
+
+**Verwendung:**  
+Import diese CSV in eine n8n DataTable namens "scraper" um den Workflow zu initialisieren.
+
+#### **Leads-N8N-Example.xlsx**
+Beispiel-Output nach Phase 1 (Google Search & Basic Extraction):
+
+**Enthält:**
+- ID (LinkedIn-URL)
+- Titel (vollständiger LinkedIn-Titel)
+- Beschreibung (LinkedIn-Bio/Beschreibung)
+- Link (LinkedIn-Profil-URL)
+- Vorname
+- Nachname
+- Branche *(initial leer - Trigger für AI)*
+
+**Verwendung:**  
+Zeigt die Struktur des Google Sheets "Leads-N8N-2" - erstelle ein entsprechendes Sheet mit diesen Spalten.
+
+#### **Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx**
+Beispiel-Output nach Phase 2 (AI-Enrichment):
+
+**Enthält alle angereicherten Daten:**
+- ID
+- Vorname, Nachname
+- Branche/Industry
+- Straße, PLZ, Ort, Land
+- E-Mail
+- Telefon
+- Website
+
+**Verwendung:**  
+Zeigt die Struktur des Google Sheets "Leads-N8N-Ergebnisse" - erstelle ein entsprechendes Sheet mit diesen Spalten.
+
+#### **google-search.json**
+Sub-Workflow der von "Get Search Results" aufgerufen wird:
+
+**Funktionalität:**
+- Führt Google-Suche mit Custom Search API durch
+- Parameter: search query, pages, start index
+- Gibt strukturierte Suchergebnisse zurück
+- Filtert auf LinkedIn-Profile
+
+**Installation:**  
+Importiere diesen Workflow separat in n8n und verlinke ihn im Haupt-Workflow.
+
+---
+
+## 🚀 Setup & Installation
+
+### **Schritt 1: DataTable erstellen**
+```bash
+1. In n8n: Gehe zu "Data"
+2. Erstelle neue DataTable "scraper"
+3. Importiere scraper.csv
+```
+
+### **Schritt 2: Google Sheets vorbereiten**
+```bash
+1. Erstelle Google Sheet "Leads-N8N-2"
+   - Importiere Spalten aus Leads-N8N-Example.xlsx
+   
+2. Erstelle Google Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"
+   - Importiere Spalten aus Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx
+   
+3. Verbinde Google Sheets mit n8n (OAuth2)
+```
+
+### **Schritt 3: Workflows importieren**
+```bash
+1. Importiere google-search.json als Sub-Workflow
+2. Importiere Haupt-Workflow (aus deinem n8n)
+3. Verlinke "Get Search Results" Node mit Sub-Workflow
+```
+
+### **Schritt 4: API-Credentials konfigurieren**
+```bash
+1. Google Custom Search API Key
+2. OpenAI API Key (GPT-4 oder GPT-4o)
+3. Google Sheets OAuth2 Credentials
+```
+
+### **Schritt 5: Test-Run**
+```bash
+1. Füge 5 Test-Einträge in scraper.csv ein
+2. Setze ready=true, finished=false
+3. Trigger Workflow manuell
+4. Prüfe Outputs in beiden Google Sheets
+```
+
+---
+
 ## 🔄 Workflow-Ablauf
 
 ### **Phase 1: Initialisierung & Suche**
@@ -13,7 +139,7 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
    - Startet den Workflow manuell
    
 2. **Get Status** (DataTable)
-   - Holt alle vorbereiteten Suchaufträge aus der DataTable
+   - Liest aus `scraper.csv` / DataTable "scraper"
    - Filtert auf `ready = true` (bereite Jobs)
    - Liefert typisch ~80 Suchanfragen mit Kriterien (Titel, Stadt, etc.)
 
@@ -28,13 +154,13 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
    - Format: z.B. "Steuerberater München"
 
 5. **Get Search Results** (Sub-Workflow)
-   - Ruft externes Workflow "Google: Get Search Results" auf
+   - Ruft `google-search.json` Workflow auf
    - Suche mit: `"[title] [city] site:linkedin.com/in"`
    - Parameter: Seiten-Anzahl, Start-Index
    - Liefert LinkedIn-URLs und Metadaten zurück
 
 6. **Fill Sheet** (Google Sheets)
-   - Schreibt Basis-Daten in "Leads-N8N-2" Tabelle
+   - Schreibt Basis-Daten in "Leads-N8N-2" Tabelle (siehe `Leads-N8N-Example.xlsx`)
    - Felder: ID, Titel, Beschreibung, Link, Vorname, Nachname
    - Verwendet `appendOrUpdate` mit ID als Matching-Key
    - Duplikate werden automatisch aktualisiert
@@ -44,7 +170,7 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
 ### **Phase 2: Datenanreicherung (AI-Loop)**
 
 7. **Get row(s) in sheet** (Google Sheets)
-   - Holt frisch geschriebene Daten zurück
+   - Holt frisch geschriebene Daten aus "Leads-N8N-2" zurück
    - Prüft Status der einzelnen Einträge
    - Identifiziert Einträge die noch angereichert werden müssen
 
@@ -74,12 +200,12 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
       - Execute Once: **OFF** (verarbeitet jedes Item einzeln)
 
 11. **Fill Sheet Ergebnisse** (Google Sheets)
-    - Schreibt angereicherte Daten zurück
+    - Schreibt angereicherte Daten in "Leads-N8N-Ergebnisse" (siehe `Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx`)
     - Verwendet ID als Matching-Key für Updates
     - Felder: Vorname, Nachname, Straße, PLZ, Ort, Land, Mail, Telefon, Website, Branche
 
 12. **Update row index** (Google Sheets)
-    - Markiert verarbeitete Einträge
+    - Markiert verarbeitete Einträge in "Leads-N8N-2"
     - Verhindert Re-Processing im nächsten Loop
     - Aktualisiert Status-Felder
 
@@ -93,7 +219,7 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
 ### **Phase 3: Abschluss**
 
 14. **Finish Dataset** (DataTable)
-    - Markiert den ursprünglichen Job als `finished = true`
+    - Markiert den ursprünglichen Job in `scraper` als `finished = true`
     - Verhindert Re-Processing bei erneutem Workflow-Start
     - Aktualisiert Statistiken/Timestamps
 
@@ -102,24 +228,28 @@ Automatisierte LinkedIn-Recherche mit KI-gestützter Datenanreicherung für Lead
 ## 📊 Datenfluss
 
 ```
-Eingabe (DataTable "scraper"):
+Eingabe (scraper.csv):
 ├─ title: "Steuerberater"
 ├─ city: "München"  
+├─ pages: 3
+├─ startIndex: 1
 ├─ ready: true
 └─ finished: false
 
-    ↓ [Google Search]
+    ↓ [Google Search via google-search.json]
 
-Zwischen-Output (Sheet "Leads-N8N-2"):
+Zwischen-Output (Leads-N8N-Example.xlsx):
 ├─ ID: "linkedin.com/in/max-mustermann"
 ├─ Titel: "Max Mustermann - Steuerberater München"
+├─ Beschreibung: "Steuerberater | Wirtschaftsprüfer..."
+├─ Link: "https://linkedin.com/in/max-mustermann"
 ├─ Vorname: "Max"
 ├─ Nachname: "Mustermann"
 └─ Branche: [LEER] ← Trigger für AI
 
-    ↓ [AI Research]
+    ↓ [AI Research mit GPT-4o]
 
-End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
+End-Output (Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx):
 ├─ ID: "linkedin.com/in/max-mustermann"
 ├─ Vorname: "Max"
 ├─ Nachname: "Mustermann"
@@ -135,6 +265,47 @@ End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
 
 ---
 
+## 📁 Beispieldaten
+
+### **scraper.csv Format:**
+```csv
+title,city,pages,startIndex,ready,finished
+Steuerberater,München,3,1,true,false
+Rechtsanwalt,Berlin,2,1,true,false
+IT-Berater,Hamburg,3,1,true,false
+```
+
+### **Leads-N8N-Example.xlsx Spalten:**
+- ID
+- Titel
+- Beschreibung
+- Link
+- Vorname
+- Nachname
+- Branche *(leer)*
+- Straße *(leer)*
+- PLZ *(leer)*
+- Ort *(leer)*
+- Land *(leer)*
+- Mail *(leer)*
+- Telefon *(leer)*
+- Website *(leer)*
+
+### **Leads-N8N-Ergebnisse-Example.xlsx Spalten:**
+- ID
+- Vorname
+- Nachname
+- Branche *(gefüllt von AI)*
+- Straße *(gefüllt von AI)*
+- PLZ *(gefüllt von AI)*
+- Ort *(gefüllt von AI)*
+- Land *(gefüllt von AI)*
+- Mail *(gefüllt von AI)*
+- Telefon *(gefüllt von AI)*
+- Website *(gefüllt von AI)*
+
+---
+
 ## ⚙️ Technische Details
 
 ### **Performance:**
@@ -151,6 +322,7 @@ End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
 - Input: ~$0.28 (56k Tokens × $5/1M)
 - Output: ~$0.84 (56k Tokens × $15/1M)
 - **Total: ~$1.12 pro Workflow-Durchlauf**
+- **Pro Lead: ~$0.014**
 
 ### **Error Handling:**
 - Retry on Fail: Aktiviert im Research Data Node
@@ -174,6 +346,8 @@ End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
 - Rechtsberatung
 - IT-Dienstleistungen
 - Finanzdienstleistungen
+- Medizin & Healthcare
+- Architektur & Ingenieurwesen
 
 ---
 
@@ -184,6 +358,7 @@ End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
 - Keine Speicherung sensibler persönlicher Daten
 - DSGVO-konform bei korrekter Verwendung (Opt-out respektieren)
 - Nur geschäftliche Kontaktdaten werden verarbeitet
+- Empfehlung: Opt-In für Marketing-Kommunikation einholen
 
 ---
 
@@ -194,6 +369,46 @@ End-Output (Sheet "Leads-N8N-Ergebnisse"):
 ✅ **Konsistent:** Temperature 0.0 = reproduzierbare Ergebnisse  
 ✅ **Robust:** Loop-basiert, fehlertoleranz durch Batch-Verarbeitung  
 ✅ **Wartbar:** Modularer Aufbau, einfach erweiterbar  
+✅ **Dokumentiert:** Vollständige Beispieldaten und Setup-Guide  
+
+---
+
+## 🛠️ Troubleshooting
+
+### **Problem: Keine Ergebnisse in Leads-N8N-Ergebnisse**
+**Lösung:** Prüfe ob "Branche" Feld in Leads-N8N-2 leer ist (Trigger für AI)
+
+### **Problem: Token Limit Exceeded**
+**Lösung:** Reduziere Batch Size von 5 auf 3 im Loop Over Items Node
+
+### **Problem: Google Search gibt keine Ergebnisse**
+**Lösung:** Prüfe Google Custom Search API Quota & Credentials
+
+### **Problem: Workflow stoppt mittendrin**
+**Lösung:** Prüfe Error Logs - meist OpenAI Rate Limiting, Pause von 30 Sek. einbauen
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+---
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+## 📝 Changelog
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+### Version 3.0 (2026-01-12)
+- ✅ Stable Production Release
+- ✅ Loop-basiertes Batch-Processing implementiert
+- ✅ Beispieldaten hinzugefügt (CSV + XLSX)
+- ✅ Sub-Workflow für Google-Suche dokumentiert
+- ✅ Vollständige Setup-Anleitung
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+## 🤝 Contributing
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+Pull Requests sind willkommen! Bei größeren Änderungen bitte zuerst ein Issue öffnen.
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+## 📄 Lizenz
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+Joachim Hummel © 2026
 
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