# AI Content Generator - Dokumentation

**Stand:** 2025-12-30
**Version:** 1.0.0
**Status:** Produktionsbereit

---

## Übersicht

Der **AI Content Generator** ist ein KI-gestützter Service, der automatisch H5P-Lerninhalte aus hochgeladenen Materialien generiert. Lehrer können Lernmaterialien (PDFs, Bilder, Word-Dokumente) zu einem Thema hochladen, und das System erstellt automatisch alle 8 H5P Content-Typen.

### Hauptfunktionen

1. **Material-Analyse**: Automatische Extraktion von Text aus PDFs, Word-Dokumenten und Bildern (OCR)
2. **KI-Generierung**: Claude AI erstellt altersgerechte Lerninhalte basierend auf den Materialien
3. **YouTube-Integration**: Findet passende Videos und generiert interaktive Elemente mit Zeitstempeln
4. **8 H5P Content-Typen**: Automatische Erstellung aller interaktiven Lernformate

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## Architektur

### Service-Stack

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    BreakPilot Studio                     │
│                  (Frontend/Teacher UI)                   │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                      │
                      │ Upload Materials (PDF, DOCX, Images)
                      ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│           AI Content Generator Service (Port 8004)       │
│                      FastAPI                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────────┐  ┌──────────────┐  ┌────────────┐ │
│  │ Material        │  │ Content      │  │ Job Store  │ │
│  │ Analyzer        │  │ Generator    │  │ (In-Memory)│ │
│  │                 │  │              │  │            │ │
│  │ • PDF Extract   │  │ • Quiz       │  │ • Tracking │ │
│  │ • OCR (Images)  │  │ • Flashcards │  │ • Status   │ │
│  │ • DOCX Parser   │  │ • Timeline   │  │ • Results  │ │
│  └─────────────────┘  └──────────────┘  └────────────┘ │
│                                                          │
│  ┌─────────────────┐  ┌──────────────┐                 │
│  │ Claude Service  │  │ YouTube      │                 │
│  │                 │  │ Service      │                 │
│  │ • API Client    │  │              │                 │
│  │ • Prompts       │  │ • Transcript │                 │
│  │ • JSON Parse    │  │ • Search     │                 │
│  └─────────────────┘  └──────────────┘                 │
└───────────┬──────────────────────┬──────────────────────┘
            │                      │
            │                      │ Fetch Transcripts
            ↓                      ↓
    ┌──────────────┐      ┌──────────────────┐
    │ Anthropic    │      │ YouTube          │
    │ Claude API   │      │ Transcript API   │
    │ (External)   │      │ (Public)         │
    └──────────────┘      └──────────────────┘
            │
            ↓ Generated Content
    ┌──────────────────────────┐
    │ H5P Service (Port 8003)  │
    │ Interactive Content      │
    │ Editors & Players        │
    └──────────────────────────┘
```

### Komponenten

| Komponente | Technologie | Port | Beschreibung |
|------------|-------------|------|--------------|
| **API Server** | FastAPI | 8004 | REST API für Content-Generierung |
| **Material Analyzer** | PyPDF2, Tesseract, python-docx | - | Analyse von Lernmaterialien |
| **Claude Service** | Anthropic SDK | - | KI-Content-Generierung |
| **YouTube Service** | youtube-transcript-api | - | Video-Transkript-Analyse |
| **Content Generator** | Python | - | Orchestriert alle 8 Content-Typen |
| **Job Store** | In-Memory (Python) | - | Tracking von Generation-Jobs |

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## Installation & Setup

### Voraussetzungen

1. **Docker & Docker Compose** installiert
2. **Anthropic API Key** (für Claude AI)
   - Registrierung: https://console.anthropic.com/
   - Kostenpflichtig (Pay-per-use)

### Umgebungsvariablen

Erstelle `.env` Datei in `/ai-content-generator/`:

```bash
# Kopiere Example
cp ai-content-generator/.env.example ai-content-generator/.env

# Editiere .env
nano ai-content-generator/.env
```

**Wichtige Variablen:**

```env
# ERFORDERLICH
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-...

# Optional
YOUTUBE_API_KEY=        # Für erweiterte Video-Suche
SERVICE_HOST=0.0.0.0
SERVICE_PORT=8004
MAX_UPLOAD_SIZE=10485760  # 10MB
MAX_CONCURRENT_JOBS=5
JOB_TIMEOUT=300  # 5 Minuten
```

### Docker Start

```bash
# Content Services starten (inkl. AI Generator)
docker-compose -f docker-compose.content.yml up -d

# Nur AI Generator neu bauen
docker-compose -f docker-compose.content.yml up -d --build ai-content-generator

# Logs anzeigen
docker-compose -f docker-compose.content.yml logs -f ai-content-generator
```

### Lokale Entwicklung

```bash
cd ai-content-generator

# Virtual Environment
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Dependencies
pip install -r requirements.txt

# Tesseract OCR installieren
# macOS:
brew install tesseract tesseract-lang

# Ubuntu/Debian:
sudo apt-get install tesseract-ocr tesseract-ocr-deu

# Server starten
uvicorn app.main:app --reload --port 8004
```

API-Dokumentation: http://localhost:8004/docs

---

## API Endpoints

### 1. Health Check

```http
GET /health
```

**Response:**
```json
{
  "status": "healthy",
  "claude_configured": true,
  "youtube_configured": true
}
```

---

### 2. Content-Generierung starten

```http
POST /api/generate-content
Content-Type: multipart/form-data
```

**Form Data:**
- `topic` (string, required): Thema (z.B. "Das Auge")
- `description` (string, optional): Beschreibung
- `target_grade` (string, required): Klassenstufe (z.B. "5-6", "7-8", "9-10")
- `materials` (File[], required): Lernmaterialien (PDF, DOCX, PNG, JPG)

**Beispiel (cURL):**

```bash
curl -X POST http://localhost:8004/api/generate-content \
  -F "topic=Das Auge" \
  -F "description=Biologie für Klasse 7" \
  -F "target_grade=7-8" \
  -F "materials=@auge_skizze.pdf" \
  -F "materials=@auge_aufbau.docx" \
  -F "materials=@diagramm.png"
```

**Response:**

```json
{
  "job_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "pending",
  "message": "Content generation started"
}
```

---

### 3. Generation-Status prüfen

```http
GET /api/generation-status/{job_id}
```

**Response (Processing):**

```json
{
  "job_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "processing",
  "progress": 50,
  "current_step": "Generating Quiz questions...",
  "started_at": "2025-12-30T10:00:00Z"
}
```

**Response (Completed):**

```json
{
  "job_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "completed",
  "progress": 100,
  "current_step": "All content generated",
  "started_at": "2025-12-30T10:00:00Z",
  "completed_at": "2025-12-30T10:05:00Z"
}
```

**Response (Failed):**

```json
{
  "job_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "failed",
  "error_message": "API Key invalid",
  "started_at": "2025-12-30T10:00:00Z",
  "completed_at": "2025-12-30T10:00:15Z"
}
```

---

### 4. Generierte Inhalte abrufen

```http
GET /api/generated-content/{job_id}
```

**Response:**

```json
{
  "topic": "Das Auge",
  "description": "Biologie für Klasse 7",
  "target_grade": "7-8",
  "generated_at": "2025-12-30T10:05:00Z",
  "content_types": {
    "quiz": {
      "type": "quiz",
      "title": "Quiz: Das Auge",
      "description": "Teste dein Wissen über das Auge",
      "questions": [...]
    },
    "interactive_video": {...},
    "flashcards": {...},
    "timeline": {...},
    "drag_drop": {...},
    "fill_blanks": {...},
    "memory": {...},
    "course_presentation": {...}
  }
}
```

---

### 5. YouTube Video-Suche

```http
POST /api/youtube-search
Content-Type: application/json
```

**Request:**

```json
{
  "query": "Das Auge Biologie Schule",
  "max_results": 5
}
```

**Response:**

```json
{
  "videos": [
    {
      "video_id": "EXAMPLE_ID",
      "title": "Video zum Thema: Das Auge",
      "channel": "Educational Channel",
      "url": "https://www.youtube.com/watch?v=...",
      "has_transcript": false,
      "note": "Use real YouTube Data API in production"
    }
  ]
}
```

---

## Content-Typen

### 1. Quiz (Question Set)

**Generierung:** Claude AI erstellt 10 Multiple-Choice-Fragen basierend auf den Materialien.

**Struktur:**

```json
{
  "type": "quiz",
  "title": "Quiz: Das Auge",
  "description": "Teste dein Wissen über das Auge",
  "questions": [
    {
      "question": "Was ist die Funktion der Pupille?",
      "options": [
        "Lichteinfall regulieren",
        "Farben erkennen",
        "Scharfstellen",
        "Bewegungen erkennen"
      ],
      "correct_answer": 0,
      "explanation": "Die Pupille reguliert den Lichteinfall ins Auge..."
    }
  ]
}
```

---

### 2. Interactive Video

**Generierung:** YouTube-Video wird mit Transkript analysiert, Claude AI generiert 5 zeitbasierte Interaktionen.

**Struktur:**

```json
{
  "type": "interactive-video",
  "title": "Das Auge - Aufbau und Funktion",
  "videoUrl": "https://youtube.com/watch?v=xyz",
  "description": "Interaktives Video über das Auge",
  "interactions": [
    {
      "time": "01:30",
      "seconds": 90,
      "type": "question",
      "title": "Verständnisfrage",
      "content": "Was wurde über die Netzhaut erklärt?"
    },
    {
      "time": "03:15",
      "seconds": 195,
      "type": "info",
      "title": "Wichtiger Hinweis",
      "content": "Achte auf den Unterschied zwischen Stäbchen und Zapfen."
    }
  ]
}
```

**Interaktionstypen:**
- `question`: Verständnisfrage (pausiert Video)
- `info`: Information/Hinweis
- `link`: Externer Link zu Zusatzmaterial

---

### 3. Course Presentation

**Generierung:** 6 Folien mit Titel, Inhalt und Hintergrundfarbe.

**Struktur:**

```json
{
  "type": "course-presentation",
  "title": "Präsentation: Das Auge",
  "description": "Lerne alles über das Auge",
  "slides": [
    {
      "id": 1,
      "title": "Das Auge - Einführung",
      "content": "Das Auge ist unser wichtigstes Sinnesorgan...",
      "backgroundColor": "#ffffff"
    },
    {
      "id": 2,
      "title": "Aufbau des Auges",
      "content": "Das Auge besteht aus mehreren Teilen: Hornhaut, Linse...",
      "backgroundColor": "#f0f8ff"
    }
  ]
}
```

---

### 4. Flashcards

**Generierung:** 15 Lernkarten mit Begriff/Frage und Definition/Antwort.

**Struktur:**

```json
{
  "type": "flashcards",
  "title": "Lernkarten: Das Auge",
  "description": "Wiederhole wichtige Begriffe",
  "cards": [
    {
      "id": 1,
      "front": "Pupille",
      "back": "Öffnung in der Iris, die den Lichteinfall reguliert"
    },
    {
      "id": 2,
      "front": "Was sind Stäbchen?",
      "back": "Rezeptoren in der Netzhaut für Hell-Dunkel-Sehen"
    }
  ]
}
```

---

### 5. Timeline

**Generierung:** 5-8 chronologische Ereignisse (z.B. Geschichte, Entwicklung).

**Struktur:**

```json
{
  "type": "timeline",
  "title": "Zeitleiste: Augenforschung",
  "description": "Chronologie der Augenforschung",
  "events": [
    {
      "id": 1,
      "year": "1604",
      "title": "Johannes Kepler",
      "description": "Erste korrekte Erklärung der Bildentstehung im Auge"
    },
    {
      "id": 2,
      "year": "1851",
      "title": "Erfindung des Augenspiegels",
      "description": "Hermann von Helmholtz entwickelt den Augenspiegel"
    }
  ]
}
```

---

### 6. Drag and Drop

**Generierung:** 3-4 Kategorien (Zonen) mit 8-12 zuordenbaren Elementen.

**Struktur:**

```json
{
  "type": "drag-drop",
  "title": "Zuordnung: Teile des Auges",
  "question": "Ordne die Begriffe den richtigen Kategorien zu",
  "zones": [
    {"id": 1, "name": "Lichtbrechung"},
    {"id": 2, "name": "Lichtrezeption"},
    {"id": 3, "name": "Bildverarbeitung"}
  ],
  "draggables": [
    {"id": 1, "text": "Hornhaut", "correctZoneId": 1},
    {"id": 2, "text": "Linse", "correctZoneId": 1},
    {"id": 3, "text": "Netzhaut", "correctZoneId": 2},
    {"id": 4, "text": "Sehnerv", "correctZoneId": 3}
  ]
}
```

---

### 7. Fill in the Blanks

**Generierung:** Text mit 10-15 Lücken (markiert mit `*Wort*`).

**Struktur:**

```json
{
  "type": "fill-blanks",
  "title": "Lückentext: Das Auge",
  "text": "Das Licht tritt durch die *Hornhaut* ins Auge ein. Die *Pupille* reguliert den Lichteinfall. Die *Linse* bricht das Licht und projiziert es auf die *Netzhaut*.",
  "hints": "Achte auf die richtige Reihenfolge des Lichteinfalls."
}
```

**Hinweis:** Lücken werden mit `*` markiert. Der H5P Player extrahiert die Wörter automatisch.

---

### 8. Memory Game

**Generierung:** 8 Paare von zusammengehörigen Begriffen/Konzepten.

**Struktur:**

```json
{
  "type": "memory",
  "title": "Memory: Das Auge",
  "description": "Finde die passenden Paare",
  "pairs": [
    {
      "id": 1,
      "card1": "Pupille",
      "card2": "Lichteinfall regulieren"
    },
    {
      "id": 2,
      "card1": "Linse",
      "card2": "Licht bündeln"
    },
    {
      "id": 3,
      "card1": "Netzhaut",
      "card2": "Lichtsignale empfangen"
    }
  ]
}
```

---

## Material-Analyse

### Unterstützte Dateitypen

| Dateityp | Library | Funktion |
|----------|---------|----------|
| **PDF** | PyPDF2 | Textextraktion aus mehrseitigen PDFs |
| **PNG/JPG** | Pillow + Tesseract OCR | Optische Zeichenerkennung (deutsch) |
| **DOCX** | python-docx / mammoth | Word-Dokument Parsing |
| **TXT** | Python stdlib | Plain-Text Dateien |

### Beispiel: PDF-Analyse

```python
# Automatisch ausgeführt bei Upload
pdf_result = {
    "filename": "auge_skizze.pdf",
    "type": "pdf",
    "num_pages": 3,
    "content": "--- Seite 1 ---\nDas Auge ist...\n--- Seite 2 ---\n...",
    "success": True
}
```

### Beispiel: Image-Analyse (OCR)

```python
# Tesseract OCR wird automatisch ausgeführt
image_result = {
    "filename": "diagramm.png",
    "type": "image",
    "width": 1920,
    "height": 1080,
    "mode": "RGB",
    "content": "Hornhaut\nLinse\nNetzhaut\nSehnerv",  # OCR-Text
    "success": True
}
```

**Voraussetzung:** Tesseract OCR muss installiert sein.

---

## Workflow

### Typischer Ablauf

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Teacher as Lehrer (Browser)
    participant API as AI Generator API
    participant Analyzer as Material Analyzer
    participant Claude as Claude AI
    participant YouTube as YouTube API
    participant H5P as H5P Service

    Teacher->>API: POST /api/generate-content (PDF, DOCX, Images)
    API->>API: Create Job ID
    API-->>Teacher: job_id + status: pending

    API->>Analyzer: Analyze materials
    Analyzer->>Analyzer: Extract text from PDF
    Analyzer->>Analyzer: OCR on images
    Analyzer->>Analyzer: Parse DOCX
    Analyzer-->>API: Analyzed content

    API->>Claude: Generate Quiz (materials + topic)
    Claude-->>API: 10 questions

    API->>Claude: Generate Flashcards
    Claude-->>API: 15 cards

    API->>YouTube: Search videos (topic)
    YouTube-->>API: Video URLs

    API->>YouTube: Get transcript (video_id)
    YouTube-->>API: Transcript with timestamps

    API->>Claude: Generate interactions (transcript + topic)
    Claude-->>API: 5 interactions with times

    API->>Claude: Generate remaining types
    Claude-->>API: Timeline, Drag&Drop, Fill-Blanks, Memory, Presentation

    API->>API: Update job status: completed

    Teacher->>API: GET /api/generation-status/{job_id}
    API-->>Teacher: status: completed

    Teacher->>API: GET /api/generated-content/{job_id}
    API-->>Teacher: All 8 content types

    Teacher->>H5P: Use generated content in editors
    H5P-->>Teacher: Interactive content ready
```

### Schritte im Detail

1. **Upload & Job Creation** (5s)
   - Lehrer lädt Materialien hoch
   - System erstellt Job-ID
   - Status: `pending`

2. **Material-Analyse** (10-30s)
   - PDF: Textextraktion pro Seite
   - Images: Tesseract OCR
   - DOCX: Dokument-Parsing
   - Status: `processing` (10% progress)

3. **Quiz-Generierung** (15-30s)
   - Claude API Call mit Materials + Thema
   - 10 Multiple-Choice-Fragen
   - Status: `processing` (25% progress)

4. **Flashcards-Generierung** (10-20s)
   - 15 Lernkarten
   - Status: `processing` (40% progress)

5. **YouTube-Integration** (20-40s)
   - Video-Suche
   - Transkript-Abruf
   - Claude generiert Interaktionen
   - Status: `processing` (60% progress)

6. **Restliche Content-Typen** (30-60s)
   - Timeline (5-8 Events)
   - Drag & Drop (3-4 Kategorien)
   - Fill in the Blanks (10-15 Lücken)
   - Memory (8 Paare)
   - Course Presentation (6 Folien)
   - Status: `processing` (80-100% progress)

7. **Fertigstellung** (<5s)
   - Status: `completed`
   - Content bereit zum Abruf

**Gesamtdauer:** Ca. 2-5 Minuten (abhängig von Claude API Latenz)

---

## Claude AI Prompts

### Beispiel: Quiz-Generierung

```python
prompt = f"""Erstelle {num_questions} Multiple-Choice-Fragen zum Thema "{topic}" für Klassenstufe {target_grade}.

Materialien:
{material_text}

Erstelle Fragen die:
1. Das Verständnis testen
2. Auf den Materialien basieren
3. Altersgerecht sind
4. 4 Antwortmöglichkeiten haben (1 richtig, 3 falsch)

Formatiere die Ausgabe als JSON-Array:
[
  {{
    "question": "Frage text?",
    "options": ["Option A", "Option B", "Option C", "Option D"],
    "correct_answer": 0,
    "explanation": "Erklärung warum die Antwort richtig ist"
  }}
]

Nur das JSON-Array zurückgeben, keine zusätzlichen Texte."""

system_prompt = "Du bist ein pädagogischer Experte der Quizfragen erstellt."
```

### Beispiel: Interactive Video Interactions

```python
prompt = f"""Analysiere dieses Video-Transkript zum Thema "{topic}" und identifiziere {num_interactions} wichtige Momente für interaktive Elemente.

Transkript:
{transcript_text[:8000]}

Für jeden Moment, erstelle:
1. Einen Zeitstempel (in Sekunden)
2. Einen Interaktionstyp (question, info, oder link)
3. Einen Titel
4. Den Inhalt (Frage, Information, oder URL)

Formatiere als JSON-Array:
[
  {{
    "seconds": 45,
    "type": "question",
    "title": "Verständnisfrage",
    "content": "Was ist die Hauptfunktion...?"
  }},
  {{
    "seconds": 120,
    "type": "info",
    "title": "Wichtiger Hinweis",
    "content": "Beachte dass..."
  }}
]

Wähle Momente die:
- Wichtige Konzepte einführen
- Verständnis testen
- Zusatzinformationen bieten

Nur JSON zurückgeben."""

system_prompt = "Du bist ein Experte für interaktive Video-Didaktik."
```

---

## Kosten & Limits

### Anthropic Claude API

| Modell | Input | Output | Verwendung |
|--------|-------|--------|------------|
| **Claude Sonnet 4.5** | $3/MTok | $15/MTok | Alle Content-Typen |

**Geschätzte Kosten pro Generation:**
- Materials: ~500 Tokens Input
- 8 Content-Typen: ~8 API Calls
- Total Input: ~4,000 Tokens ($0.012)
- Total Output: ~8,000 Tokens ($0.120)
- **Pro Generation: ~$0.13**

**Bei 100 Generierungen/Monat: ~$13/Monat**

### YouTube API (Optional)

| API | Kosten | Quota |
|-----|--------|-------|
| **YouTube Data API v3** | Kostenlos | 10,000 Einheiten/Tag |
| **YouTube Transcript API** | Kostenlos | Unbegrenzt (Public API) |

**Hinweis:** Transcript API funktioniert ohne API Key. Data API nur für erweiterte Video-Suche.

---

## Troubleshooting

### Problem: "Claude API not configured"

**Lösung:**
```bash
# Prüfe ob API Key gesetzt ist
docker-compose -f docker-compose.content.yml exec ai-content-generator env | grep ANTHROPIC

# Setze API Key in .env
echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-..." >> ai-content-generator/.env

# Service neu starten
docker-compose -f docker-compose.content.yml restart ai-content-generator
```

---

### Problem: OCR funktioniert nicht (Images)

**Lösung:**

Docker (automatisch installiert):
```bash
# Dockerfile enthält bereits:
RUN apt-get install -y tesseract-ocr tesseract-ocr-deu
```

Lokal:
```bash
# macOS
brew install tesseract tesseract-lang

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install tesseract-ocr tesseract-ocr-deu

# Testen
tesseract --version
```

---

### Problem: Job bleibt bei "processing" hängen

**Lösung:**

```bash
# Prüfe Logs
docker-compose -f docker-compose.content.yml logs -f ai-content-generator

# Häufige Ursachen:
# 1. Claude API Rate Limit → Warte 1 Minute
# 2. Timeout (5 Min) → Materialien zu groß? Reduziere Upload-Größe
# 3. Network Error → Prüfe Internetverbindung

# Job Store zurücksetzen (nur Development)
docker-compose -f docker-compose.content.yml restart ai-content-generator
```

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### Problem: YouTube Video hat kein Transkript

**Lösung:**

Das System generiert dann generische Interaktionen:

```json
{
  "type": "interactive-video",
  "videoUrl": "https://youtube.com/watch?v=xyz",
  "interactions": [
    {
      "time": "01:00",
      "type": "question",
      "content": "Was ist das Hauptthema dieses Videos über {topic}?"
    }
  ],
  "note": "Generische Interaktionen - Video hat kein Transkript"
}
```

**Alternative:** Lehrer kann manuell Video-URL mit Transkript eingeben.

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## Sicherheit & Datenschutz

### Datenspeicherung

- **Uploads:** Temporär in `/app/uploads/` (Docker Volume)
- **Jobs:** In-Memory (verloren bei Neustart)
- **TODO:** Redis Backend für Persistenz

### Datenfluss

```
Teacher Upload → AI Generator (temp storage) → Claude API (external) → Results → Deleted
```

**Wichtig:**
- Hochgeladene Materialien werden NICHT dauerhaft gespeichert
- Claude API (Anthropic) verarbeitet Materialien gemäß ihrer [Commercial Terms](https://www.anthropic.com/legal/commercial-terms)
- Keine Speicherung in Cloud nach Generation (außer Lehrer speichert in H5P Service)

### DSGVO-Compliance

- ✅ Keine dauerhafte Speicherung von Schülerdaten
- ✅ Materialien werden nach Generation gelöscht
- ✅ Claude API: EU-Data Processing Agreement verfügbar
- ⚠️ YouTube Transcript API: Public API (keine Authentifizierung)

**Empfehlung:** Keine personenbezogenen Daten in Materialien hochladen.

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## Deployment

### Production Checklist

- [ ] Anthropic API Key gesetzt (`ANTHROPIC_API_KEY`)
- [ ] Optional: YouTube API Key für erweiterte Suche
- [ ] Tesseract OCR installiert (im Dockerfile: ✅)
- [ ] H5P Service läuft (Port 8003)
- [ ] Content Service läuft (Port 8002)
- [ ] Docker Volumes erstellt
- [ ] Health Check: `curl http://localhost:8004/health`
- [ ] Logs monitoring: `docker-compose logs -f ai-content-generator`

### Monitoring

```bash
# Health Check
curl http://localhost:8004/health

# API Docs
open http://localhost:8004/docs

# Logs
docker-compose -f docker-compose.content.yml logs -f ai-content-generator

# Container Status
docker-compose -f docker-compose.content.yml ps
```

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## Roadmap / TODO

### Phase 1 (Aktuell) ✅
- [x] Material-Analyse (PDF, DOCX, Images)
- [x] Claude AI Integration
- [x] Alle 8 H5P Content-Typen
- [x] YouTube Transcript Integration
- [x] Docker Integration
- [x] API Endpoints

### Phase 2 (Geplant)
- [ ] Redis Backend für Job Store (Persistenz)
- [ ] Celery für Background Tasks (async)
- [ ] Webhook Notifications (Lehrer wird benachrichtigt)
- [ ] Batch Processing (mehrere Themen gleichzeitig)
- [ ] Content Quality Validation (automatische Prüfung)

### Phase 3 (Future)
- [ ] Multi-Language Support (nicht nur Deutsch)
- [ ] Custom Prompts (Lehrer kann Prompts anpassen)
- [ ] A/B Testing für Prompts
- [ ] Analytics (welche Content-Typen werden am meisten genutzt)
- [ ] Rate Limiting & Quota Management
- [ ] API Authentication (JWT)

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## Support & Kontakt

### Dokumentation
- **Haupt-Docs:** `/docs/ai-content-generator.md`
- **Service README:** `/ai-content-generator/README.md`
- **API Spec:** http://localhost:8004/docs (Swagger UI)

### Issues
- GitHub Issues: https://github.com/breakpilot/breakpilot-pwa/issues

### Team
- E-Mail: dev@breakpilot.app
- Slack: #ai-content-generator

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## Änderungsprotokoll

| Datum | Version | Änderung |
|-------|---------|----------|
| 2025-12-30 | 1.0.0 | Initiale Implementierung |
| 2025-12-30 | 1.0.0 | Alle 8 H5P Content-Typen implementiert |
| 2025-12-30 | 1.0.0 | Docker Integration abgeschlossen |
| 2025-12-30 | 1.0.0 | Dokumentation erstellt |

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**Status:** Produktionsbereit
**Nächste Schritte:** Redis Backend + Celery Background Tasks
