CI sichtbar machen und Aussagen richtigstellen

.github/workflows/ci.yml

@@ -0,0 +1,66 @@
+name: CI
+
+on:
+  push:
+    branches: [main]
+  pull_request:
+    branches: [main]
+  workflow_dispatch:
+
+defaults:
+  run:
+    shell: bash
+
+jobs:
+  checks:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+
+      - uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: '3.11'
+
+      # Pillow >= 10.1, weil ImageFont.load_default() erst ab 10.1.0 einen
+      # size-Parameter kennt. Ohne den faellt create_banner.py auf einen
+      # Bitmap-Font in fester Groesse zurueck, meldet die Messung selbst als
+      # Safe-Zone-Verletzung und beendet --strict auch bei sauberem Text mit 1.
+      # Das Repo hat keine requirements.txt, die Untergrenze steht deshalb hier.
+      - name: Pillow installieren
+        run: python -m pip install --disable-pip-version-check "Pillow>=10.1"
+
+      # PYTHONPYCACHEPREFIX haelt __pycache__ aus dem Arbeitsbaum,
+      # das Repo hat keine .gitignore.
+      - name: Python-Syntax pruefen
+        run: PYTHONPYCACHEPREFIX="$RUNNER_TEMP/pycache" python -m compileall -q scripts
+
+      - name: Node-Syntax pruefen
+        run: node --check scripts/generate_report.js
+
+      - name: Banner ohne Verletzung endet mit 0
+        run: |
+          python scripts/create_banner.py \
+            --output "$RUNNER_TEMP/banner-clean.png" \
+            --title1 "Safe Zone" \
+            --title2 "CI Smoke Test" \
+            --subtitle "Kurzer Untertitel" \
+            --role "Beispielrolle @ Beispiel GmbH" \
+            --tags "#CI #SafeZone" \
+            --strict
+
+      - name: Banner mit Verletzung endet ungleich 0
+        run: |
+          rc=0
+          python scripts/create_banner.py \
+            --output "$RUNNER_TEMP/banner-broken.png" \
+            --title1 "Ein viel zu langer Titel der die Safe Zone garantiert nach rechts verlaesst" \
+            --strict 2> "$RUNNER_TEMP/banner-broken.err" || rc=$?
+          cat "$RUNNER_TEMP/banner-broken.err"
+          if [ "$rc" -eq 0 ]; then
+            echo "FEHLER: --strict hat die Safe-Zone-Verletzung nicht gemeldet" >&2
+            exit 1
+          fi
+          grep -q "Safe-Zone-Verletzung" "$RUNNER_TEMP/banner-broken.err"
+
+      - name: Versionsangaben pruefen
+        run: python scripts/check_versions.py

README.md

@@ -1,4 +1,6 @@
-# linkedin-profil-optimierung v2.1
+# linkedin-profil-optimierung v2.2.2
+
+[![CI](https://github.com/GodModeAI2025/LinkedInOptimizer/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/GodModeAI2025/LinkedInOptimizer/actions/workflows/ci.yml)
 
 Ein Skill zur professionellen Analyse und Optimierung von LinkedIn-Profilen. Entwickelt für Berater, Agenturen und Freelancer, die Kunden strategisch als Thought Leader positionieren und auf das LinkedIn Top Voice Badge vorbereiten.
 
@@ -14,21 +16,26 @@ Ein Skill zur professionellen Analyse und Optimierung von LinkedIn-Profilen. Ent
 | Content Skill | Personalisierter Posting-Skill mit 10 Hook-Typen |
 | Kommentar Skill | 5 Kommentar-Typen, 15–20 Ziel-Accounts |
 | SSI-Aktionsplan | Social Selling Index Optimierung (4 Säulen) |
-| PDF-Report | 10–15 Seiten mit Radar-Charts und 12-Monats-Roadmap |
+| DOCX-Report | Word-Dokument mit 9 Kapiteln, Scoring-Tabellen und Roadmap bis Monat 6 |
 
 ## Ordnerstruktur
 
 ```
-linkedin-profil-skill-2/
-├── SKILL.md              # Hauptworkflow (8 Phasen, <500 Zeilen)
+LinkedInOptimizer/
+├── README.md              # Diese Übersicht
+├── SKILL.md               # Hauptworkflow (8 Phasen)
+├── LICENSE                # MIT-Lizenz
+├── index.html             # Landingpage (GitHub Pages, Quelle ist der Repo-Root)
 ├── scripts/
-│   ├── create_banner.py  # Banner-Generator mit Safe-Zone-Validierung
-│   └── generate_report.js # DOCX-Report-Template (Node.js/docx-js)
+│   ├── create_banner.py   # Banner-Generator mit Safe-Zone-Validierung
+│   ├── check_versions.py  # Vergleicht die Versionsangaben in README, SKILL.md, index.html, Report-Template
+│   └── generate_report.js # DOCX-Report-Template (Node.js, npm-Paket docx)
 ├── references/
-│   ├── SCORING.md        # Gewichtete Bewertungsmatrix mit Sub-Kriterien
-│   ├── TEMPLATES.md      # Vorlagen für Headline, About, Content, Kommentare
-│   └── BANNER.md         # Technische Banner-Anleitung mit Viewport-Matrix
-└── assets/               # (Platzhalter für Kundenassets wie Logos, Covers)
+│   ├── SCORING.md         # Gewichtete Bewertungsmatrix mit Sub-Kriterien und Benchmarks
+│   ├── TEMPLATES.md       # Vorlagen für Headline, About, Content, Kommentare
+│   └── BANNER.md          # Technische Banner-Anleitung mit Viewport-Matrix
+└── .github/workflows/
+    └── ci.yml             # Syntax-, Banner- und Versionsprüfung
 ```
 
 ## Datenbasis
@@ -38,6 +45,30 @@ linkedin-profil-skill-2/
 - Top Voice Kriterien: Halbjährliche Review seit Januar 2025
 - SSI-Framework: 4 Säulen × 25 Punkte, Ziel ≥75
 
+## Scoring
+
+Die zehn Kategorien, ihre Gewichte und die Begründung je Gewicht stehen in [references/SCORING.md](references/SCORING.md#gewichtung). Dort liegen auch die [Engagement-Rate-Benchmarks](references/SCORING.md#engagement-rate-benchmarks-2025) samt Berechnungsformel und die [Score-Interpretation](references/SCORING.md#score-interpretation), die einen Gesamtscore in einen Zeithorizont bis Top Voice übersetzt.
+
+## Grenzen
+
+- LinkedIn blockiert web_fetch und web_search über robots.txt. Ohne das Chrome-Plugin bleibt die manuelle Eingabe, und die Datenqualität sinkt entsprechend.
+- Impressions sind öffentlich nicht sichtbar. `scripts/generate_report.js` schätzt die Engagement-Rate deshalb aus der Follower-Zahl, während die Benchmark-Tabelle in SCORING.md Impressions als Nenner voraussetzt. Der geschätzte Wert liegt systematisch höher als der Benchmark-Wert, beide sind nicht direkt vergleichbar.
+- Der DOCX-Report enthält keine Diagramme. Radar-Chart und Balkendiagramm sind in SCORING.md als Darstellungsform beschrieben, das Report-Template erzeugt sie nicht.
+- Der Ausgabepfad in `scripts/generate_report.js` steht fest auf `/mnt/user-data/outputs/`, also auf die Sandbox von claude.ai. Für einen lokalen Lauf muss die letzte Zeile angepasst werden.
+- Der SSI lässt sich nur mit Zugang zu linkedin.com/sales/ssi ablesen. Ohne Zugang wird er aus Profil-Signalen geschätzt und ist im Report als geschätzt zu kennzeichnen.
+- `scripts/create_banner.py` braucht Pillow ab 10.1. Ältere Versionen wenden die angeforderte Schriftgröße nicht auf den Ersatz-Font an; die Safe-Zone-Messung ist dann nicht belastbar, und `--strict` bricht ab.
+- Es gibt weder requirements.txt noch package.json. Pillow und das npm-Paket docx sind nicht gepinnt.
+
+## Roadmap
+
+Offene Punkte, ohne Termin:
+
+- requirements.txt und package.json mit gepinnten Versionen für Pillow und docx.
+- Ausgabepfad des Report-Templates konfigurierbar machen, statt ihn auf die claude.ai-Sandbox zu verdrahten.
+- Quellenangaben für die Engagement-Benchmarks in SCORING.md, dazu die Klärung, welcher Nenner gilt.
+- Fehlerfälle Rate Limit beziehungsweise LinkedIn-Checkpoint und geänderte DOM-Struktur in der Fehlerbehandlung ergänzen.
+- Testfälle für das Scoring mit erwarteten Score-Bändern.
+
 ## Version
 
-v2.2.0 – Chrome-First Datenerhebung, DOCX als Pflicht-Deliverable, Report-Template in scripts/.
+Aktuelle Version: v2.2.2. Was sich je Version geändert hat, steht im Changelog in [SKILL.md](SKILL.md#changelog).

SKILL.md

@@ -10,7 +10,7 @@ description: >
   oder wenn jemand seinen LinkedIn-Auftritt professionalisieren möchte.
 ---
 
-# LinkedIn Profil-Optimierung & Thought-Leader Skill v2.2
+# LinkedIn Profil-Optimierung & Thought-Leader Skill v2.2.2
 
 Ein evidenzbasierter 8-Phasen-Workflow zur Analyse und Optimierung von LinkedIn-Profilen. Basiert auf LinkedIn-Algorithmus-Daten 2025/2026, Engagement-Benchmarks und den offiziellen Top Voice Kriterien.
 
@@ -24,7 +24,7 @@ Lies die jeweilige Datei, wenn du die Phase erreichst:
 | `references/TEMPLATES.md` | Vorlagen für Headline, About, Content-Skill, Kommentar-Skill | Phase 4 + 6 |
 | `references/BANNER.md` | Technische Banner-Anleitung mit Safe Zones und Viewport-Matrix | Phase 5 |
 | `scripts/create_banner.py` | Ausführbares Banner-Skript mit Font-Fallback und Validierung | Phase 5 (ausführen) |
-| `scripts/generate_report.js` | DOCX-Report-Template (Node.js/docx-js) — als Strukturvorlage nutzen und mit den erhobenen Daten befüllen | Phase 8 (anpassen + ausführen) |
+| `scripts/generate_report.js` | DOCX-Report-Template (Node.js, npm-Paket `docx`), als Strukturvorlage nutzen und mit den erhobenen Daten befüllen | Phase 8 (anpassen + ausführen) |
 
 ---
 
@@ -251,7 +251,7 @@ Der Analyse-Report wird immer als professionelles Word-Dokument (.docx) geliefer
 
 **Vorgehen:**
 1. Lies `scripts/generate_report.js` mit dem view-Tool
-2. Kopiere das Skript in das Arbeitsverzeichnis
+2. Kopiere es unter dem Namen `generate_report.js` in das Arbeitsverzeichnis und installiere dort das Paket `docx` mit `npm install docx`
 3. Ersetze die Platzhalter-Daten durch die erhobenen Kundendaten:
    - `scoring`-Array: Alle 10 Kategorien mit Roh-Score, Gewichtung, Begründung
    - `posts`-Array: Content-Aktivitäten aus Phase 1 (Schritt 2)
@@ -260,8 +260,9 @@ Der Analyse-Report wird immer als professionelles Word-Dokument (.docx) geliefer
    - About-Analyse: Verbotene Wörter, CTA-Bewertung, Hashtag-Status
    - Profil-Audit: 17-Punkte-Checkliste mit Status je Element
    - Roadmap: Kundenspezifisch priorisierte Maßnahmen
-4. Führe das Skript aus: `node report.js`
-5. Validiere das Ergebnis: `python scripts/office/validate.py output.docx`
+4. Passe die letzte Zeile an: der Ausgabepfad steht fest auf `/mnt/user-data/outputs/`. Außerhalb der claude.ai-Sandbox muss dort ein existierendes Verzeichnis stehen.
+5. Führe das Skript aus: `node generate_report.js`. Es schreibt den Pfad der erzeugten Datei als `Done: …` nach stdout.
+6. Prüfe das Ergebnis: `unzip -l <Ausgabedatei>.docx` muss `word/document.xml` listen, danach die Datei öffnen und die 9 Kapitel durchgehen.
 
 **Report-Struktur (9 Kapitel, alle mit erklärenden Textpassagen):**
 
@@ -279,7 +280,7 @@ Der Analyse-Report wird immer als professionelles Word-Dokument (.docx) geliefer
 
 7. **Profil-Audit** (1 Seite): 17-Punkte-Checkliste als Tabelle mit Status (Vorhanden/Fehlt/Teilweise) und konkreter Maßnahme je Element. Zusammenfassung: X von 17 erfüllt.
 
-8. **Roadmap** (1 Seite): Zeitlich priorisierte Maßnahmen (Woche 1–2 Quick Wins → Monat 2–3 Skalierung → Monat 4–6 Authority Building). Erwarteter Score nach 3 Monaten mit Begründung.
+8. **Roadmap** (1 Seite): Zeitlich priorisierte Maßnahmen (Woche 1–2 Quick Wins → Woche 3–4 Content-Start → Monat 2–3 Skalierung → Monat 4–6 Authority Building). Erwarteter Score nach 3 Monaten mit Begründung.
 
 9. **Methodik & Einschränkungen** (1 Seite): Wie die Daten erhoben wurden (Chrome/web_search/manuell), welche Scoring-Methodik verwendet wurde, welche Daten geschätzt oder nicht verfügbar waren. Transparenz schafft Vertrauen.
 
@@ -341,7 +342,7 @@ Prüfe vor Übergabe an den Kunden:
 
 **Scoring**: Jede Kategorie mit Begründung, gewichtete Summe korrekt berechnet, ≥3 Hebel identifiziert.
 
-**Report**: DOCX generiert und validiert (validate.py bestanden), alle 9 Kapitel vorhanden, jede Tabelle und jedes Diagramm hat einen erklärenden Textabsatz darunter, keine Scoring-Kategorie ohne Begründung.
+**Report**: DOCX erzeugt, als ZIP lesbar (`unzip -l` listet `word/document.xml`), alle 9 Kapitel vorhanden, jede Tabelle hat einen erklärenden Textabsatz darunter, keine Scoring-Kategorie ohne Begründung.
 
 Bei Fehlern: Automatisch korrigieren und erneut prüfen.
 
@@ -361,11 +362,11 @@ Bei Fehlern: Automatisch korrigieren und erneut prüfen.
 
 **SSI nicht verfügbar**: Erfordert Zugang zu linkedin.com/sales/ssi. Schätze die 4 Säulen basierend auf beobachtbaren Profil-Signalen. Markiere als "(geschätzt)" im Report.
 
-**Wettbewerber nicht abrufbar**: Minimum 2 Wettbewerber für sinnvolle Matrix. Bei <2: Branchenbenchmarks aus der Tabelle oben verwenden.
+**Wettbewerber nicht abrufbar**: Das Quality Gate für Phase 3 verlangt 3 Wettbewerber. Sind nur 2 erreichbar, erstelle die Matrix mit 2 und vermerke die Abweichung im Report. Bei <2: Branchenbenchmarks aus der Tabelle oben verwenden.
 
 **Banner-Erstellung scheitert**: Font-Fallback (DejaVuSans) und Gradient-Fallback sind im Skript eingebaut. Wenn Buchcover nicht in Safe Zone passt: weglassen.
 
-**DOCX-Generierung scheitert**: Prüfe ob `docx` npm-Paket installiert ist (`npm install -g docx`). Validiere das Ergebnis mit `python scripts/office/validate.py`. Bei Syntax-Fehlern im Report-Skript: Keine typografischen Anführungszeichen (U+201E, U+201C) in JavaScript-Strings verwenden — nur ASCII-Quotes (`"` und `'`). Umlaute (ä, ö, ü, ß) und andere UTF-8-Zeichen sind dagegen problemlos möglich und sollen immer korrekt geschrieben werden — niemals als ASCII-Umschreibungen (ae, oe, ue, ss).
+**DOCX-Generierung scheitert**: Prüfe ob das npm-Paket `docx` im Arbeitsverzeichnis installiert ist (`npm install docx`). Eine globale Installation reicht nicht: `require("docx")` durchsucht nur die node_modules-Ordner oberhalb des Skripts, nicht das globale npm-Verzeichnis. Prüfe das Ergebnis mit `unzip -l <Ausgabedatei>.docx`, `word/document.xml` muss enthalten sein. Bei Syntax-Fehlern im Report-Skript: Keine typografischen Anführungszeichen (U+201E, U+201C) in JavaScript-Strings verwenden — nur ASCII-Quotes (`"` und `'`). Umlaute (ä, ö, ü, ß) und andere UTF-8-Zeichen sind dagegen problemlos möglich und sollen immer korrekt geschrieben werden — niemals als ASCII-Umschreibungen (ae, oe, ue, ss).
 
 ---
 
@@ -375,7 +376,7 @@ Bei Fehlern: Automatisch korrigieren und erneut prüfen.
 |-------|------|---------|
 | 1. Discovery | Alle Profildaten vollständig | Checkliste |
 | 2. Scoring | Jeder Score mit Begründung | Sub-Kriterien aus SCORING.md |
-| 3. Wettbewerb | Min. 3 Wettbewerber | Matrix ausgefüllt |
+| 3. Wettbewerb | Min. 3 Wettbewerber, Ausnahme siehe Fehlerbehandlung | Matrix ausgefüllt |
 | 4. Profil | Headline in 60-Zeichen-Preview geprüft | Zeichenzahl-Check |
 | 5. Banner | Kein Overlap in Safe Zone | Skript-Validierung |
 | 6. Content | 3 Test-Posts auf Tonalität geprüft | Template-Check |
@@ -390,7 +391,7 @@ Bei Fehlern: Automatisch korrigieren und erneut prüfen.
 v2.2.2 (2026-03-09) – Template anonymisiert
 ├── generate_report.js: Komplett neu geschrieben mit PROFILE/EXEC/HEADLINE/ABOUT/AUDIT/ROADMAP/LIMITS-Variablen
 ├── Report-Body ist jetzt 100% generisch — keine Namen, Firmen oder profilspezifischen Texte im Code
-├── Alle kundenspezifischen Daten stehen ausschließlich im KUNDENDATEN-Block (Zeile 80-150)
+├── Alle kundenspezifischen Daten stehen ausschließlich im KUNDENDATEN-Block (PROFILE bis LIMITS, Zeile 32-149)
 ├── Platzhalter-Werte ("Max Mustermann", "[Begründung]") als Vorlage für Anpassung
 └── Template von 585 auf 278 Zeilen reduziert (gleiche Report-Struktur, kompakterer Code)
 
@@ -411,7 +412,7 @@ v2.2.0 (2026-03-09) – Chrome-First + DOCX-Pflicht
 └── Verifikation: Report-Check auf DOCX-Validierung und Erklärungspflicht angepasst
 
 v2.1.0 (2026-03-09) – Anthropic Skill Standard Compliance
-├── Ordnerstruktur: references/, scripts/, assets/ nach Anthropic-Standard
+├── Ordnerstruktur: references/ und scripts/ nach Anthropic-Standard
 ├── SKILL.md auf <500 Zeilen reduziert mit klaren Verweisen auf references/
 ├── Banner-Code als eigenständiges Skript extrahiert (scripts/create_banner.py)
 ├── Font-Fallback (DejaVuSans) und Gradient-Fallback eingebaut