diff --git a/poweron/appdoc/doc_architecture_workflow.html b/poweron/appdoc/doc_architecture_workflow.html index 3b926f6..88d2d6d 100644 --- a/poweron/appdoc/doc_architecture_workflow.html +++ b/poweron/appdoc/doc_architecture_workflow.html @@ -3,7 +3,7 @@ - PowerON - Workflow Engine Architektur + PowerON - Workflow Engine Dokumentation
-

PowerON Workflow Engine Architektur

+

PowerON Workflow Engine

- 📖 Dokumentation: Diese Dokumentation beschreibt die Architektur der Workflow Engine von PowerON. Die Engine ermöglicht es, komplexe Multi-Step Workflows zu erstellen, die Tasks und Actions dynamisch organisieren und ausführen. + 📖 Dokumentation: Diese Dokumentation beschreibt die PowerON Workflow Engine für Kunden. Die Engine ermöglicht es, komplexe Multi-Step Workflows zu erstellen, die automatisch Dokumente verarbeiten, AI-Analysen durchführen und Ergebnisse über verschiedene Kanäle weiterleiten.
-

1. Workflow-Übersicht

+

1. Workflow-Struktur: Tasks und Actions

+

🏗️ Hierarchische Workflow-Struktur

+
-

🎯 Workflow Manager

-

@gateway/modules/workflows/workflowManager.py

-

Zentrale Komponente, die alle Workflow-Typen verwaltet und koordiniert.

-

Routen: @routeChatPlayground.py

+

📦 Workflow

+

Ein Workflow ist ein vollständiger Geschäftsprozess, der aus mehreren Tasks besteht.

+

Status: running, stopped, completed, failed

-
⬇️
+
⬇️
-
-
-

📋 Actionplan Mode

- @modeActionplan.py -

Funktion:

-
    -
  • Batch-Planung aller Actions
    • -
  • Sequenzielle Ausführung
    • -
  • AI Review nach Task-Abschluss
    • -
  • Automatische Retry-Logik
    • -
-

✓ Implementiert

+
+

📋 Task 1: Dokumente identifizieren

+

Objective: "Finde alle neuen PDF-Belege im SharePoint-Ordner"

+ +
+ Action 1.1: sharepoint.listDocuments
+ + Listet alle Dokumente im Ordner auf
+ Parameter: folderPath, connectionReference +
-
-

🔄 React Mode

- @modeReact.py -

Funktion:

-
    -
  • Iterative Plan-Act-Observe-Schleife
    • -
  • Dynamische Action-Generierung
    • -
  • Adaptive Learning
    • -
  • Content Validation
    • -
-

✓ Implementiert

+
+ Action 1.2: sharepoint.readDocuments
+ + Liest die gefundenen Dokumente ein
+ Parameter: documentList (verweis auf Action 1.1), connectionReference +
+
+ +
+

🤖 Task 2: Daten verarbeiten

+

Objective: "Extrahiere Spesendaten aus PDFs und strukturiere sie"

-
-

⚙️ Automated Mode

- @modeAutomated.py -

Funktion:

-
    -
  • Fixed Workflow-Definition
    • -
  • Zeitgesteuerte Ausführung
    • -
  • Vordefinierter Fahrplan
    • -
  • Standardisierte Prozesse
    • -
-

⚠ Geplant

+
+ Action 2.1: ai.process
+ + Verarbeitet Dokumente mit AI
+ Parameter: aiPrompt, documentList (verweis auf Task 1.2), resultType + +
+
+ +
+

📧 Task 3: Ergebnisse versenden

+

Objective: "Versende Bestätigungsmail mit Übersicht"

+ +
+ Action 3.1: outlook.composeAndSendEmailWithContext
+ + Sendet E-Mail mit Ergebnissen
+ Parameter: recipientEmail, subject, emailBody, attachments (verweis auf Task 2.1) +
-

2. Workflow-Modell

- -
-

🏗️ Hierarchische Struktur

- -
-
-

📦 Workflow

-

Attribute: ID, Status, Round, Mandate

-

Zustände: running, stopped, completed, failed

-
- -
- Task 1 - Erste Aufgabe -

Objective: "Verknüpfung definieren"

- -
- Action 1: sharepoint.findDocumentPath
- Findet Dokumente im SharePoint -
- -
- Action 2: sharepoint.readDocuments
- Liest gefundene Dokumente -
-
- -
- Task 2 - Zweite Aufgabe -

Objective: "Verarbeitung durchführen"

- -
- Action 1: ai.process
- Verarbeitet Dokumente mit AI -
- -
- Action 2: sharepoint.uploadDocument
- Speichert Ergebnisse -
-
- -
- Task 3 - Dritte Aufgabe -

Objective: "Benachrichtigung versenden"

- -
- Action 1: outlook.composeAndSendEmailWithContext
- Sendet E-Mail mit Ergebnis -
-
-
-
- -
+
💡 Wichtige Prinzipien:
  • 1 Task = 1..n Actions - Ein Task kann mehrere Actions enthalten
    • -
  • Dynamisches AI Planning - Actionplan und React generieren Actions dynamisch mittels AI
    • -
  • Variable Übergabe - Actions können Ergebnisse von vorherigen Actions als Input nutzen
    • -
  • Context Propagation - TaskContext überträgt State zwischen Tasks
    • +
  • Dynamisches AI Planning - Actions werden automatisch durch AI geplant
    • +
  • Flexible Ausführung - Tasks werden sequenziell ausgeführt
    • +
  • Automatisches Error Handling - Fehler werden automatisch behandelt und retries durchgeführt
-

3. Verfügbare Actions

+

2. Dokument-Container-Labels: Generische Dokumentübergabe

+ +
+

🏷️ Container-Label System

+ +

Dokumente werden zwischen Actions über Container-Labels generisch weitergegeben. Dies ermöglicht eine vollständige Flexibilität, ohne dass Actions die genaue Struktur der Dokumente kennen müssen.

+ +
+ Label-Format:
+ round{round}_task{task}_action{action}_{descriptive_label}

+ Beispiel:
+ round1_task1_action1_spesen_pdfs
+ round1_task2_action1_extracted_data +
+ +
+

📤 Action Output: Dokument erzeugen

+

Jede Action kann Dokumente als Ergebnis erzeugen. Diese werden automatisch mit einem resultLabel versehen:

+ +
+ Action 1: sharepoint.readDocuments
+ + Output: Liste von PDF-Dokumenten
+ resultLabel: round1_task1_action1_spesen_pdfs
+ Dokumente: [Rechnung_1.pdf, Rechnung_2.pdf, ...] + +
+
+ +
⬇️ Weitergabe via documentList
+ +
+

📥 Action Input: Dokumente verwenden

+

Folge-Actions referenzieren Dokumente über das documentList Parameter mit dem Label:

+ +
+ Action 2: ai.process
+ + Parameter:
+ {
+ "aiPrompt": "Extrahiere Spesendaten...",
+ "documentList": ["docList:msg_123:round1_task1_action1_spesen_pdfs"],
+ "resultType": "json"
+ }

+ System: Das System löst automatisch das Label auf und lädt die Dokumente + +
+
+ +
+ ✅ Vorteile des Container-Label Systems: +
    +
  • Vollständige Entkopplung: Actions müssen nicht wissen, welche Dokumente genau übergeben werden
    • +
  • Flexible Verkettung: Dokumente können zwischen beliebig vielen Actions weitergegeben werden
    • +
  • Automatische Verwaltung: Das System verwaltet Dokumente zentral und löst Labels automatisch auf
    • +
  • Type-Safety: Labels enthalten Metadaten (Round, Task, Action) für bessere Nachverfolgbarkeit
    • +
+
+
+ +

3. Key Features

+ +
+
+

🔒 Neutralizer - Datenschutz

+

DSGVO-konformer Daten-Neutralisierer für alle User-Dokumente:

+
    +
  • Automatische Neutralisierung personenbezogener Daten
    • +
  • Ersetzung durch Platzhalter ({{person}}, {{date}}, {{city}})
    • +
  • Unterstützt: TXT, JSON, CSV, Excel, Word
    • +
  • Mehrsprachig: DE, EN, FR, IT
    • +
  • Konfigurierbare Namen-Listen für spezifische Neutralisierung
    • +
+

+ Beispiel:
+ Original: "Max Mustermann, geboren am 01.01.1980 in Berlin"
+ Neutralisiert: "{{person}}, geboren am {{date}} in {{city}}" +

+
+ +
+

🚀 Unlimited AI Calls

+

Keine Limits bei AI-Verarbeitung:

+
    +
  • Datenmenge: Unbegrenzte Input-Datenvolumen
    • +
  • Dateianzahl: Unbegrenzte Anzahl an Dateien pro Workflow
    • +
  • Formate: Alle gängigen Formate unterstützt: +
      +
    • Dokumente: PDF, DOCX, TXT, MD, HTML
      • +
    • Daten: JSON, CSV, XLSX, XML
      • +
    • Bilder: JPG, PNG, GIF, WebP
      • +
    • Audio/Video: MP3, MP4, WAV
      • +
    +
    • +
  • Automatisches Chunking: Große Dateien werden automatisch in handhabbare Blöcke aufgeteilt
    • +
  • Intelligente Modell-Auswahl: System wählt automatisch das beste AI-Modell basierend auf Anforderung
    • +
+
+ +
+

🔌 Connector-Integration

+

Einfache Integration ohne Installation:

+
    +
  • Microsoft (MSFT): +
      +
    • SharePoint (Dokumente lesen/schreiben)
      • +
    • Outlook (E-Mails senden/empfangen)
      • +
    • OneDrive Integration
      • +
    +
    • +
  • Google: +
      +
    • Google Drive
      • +
    • Gmail
      • +
    • Google Cloud Services
      • +
    +
    • +
  • OAuth-basiert: Einfache Authentifizierung über Browser-Popup
    • +
  • Keine Installation: Alles läuft über Web-Interface
    • +
+
+
+ +

4. Workflow-Vorgehen: Playground → Automatische Ausführung

+ +
+

🔄 Zwei-Phasen-Workflow

+ +
+
+

Phase 1: Playground - Dynamisches Testen

+

Im Chat Playground können Sie Workflows dynamisch testen und modellieren:

+
    +
  • Dynamisches AI Planning: AI generiert automatisch Tasks und Actions basierend auf Ihrer Beschreibung
    • +
  • Interaktives Testen: Jeder Schritt wird in Echtzeit ausgeführt und sichtbar gemacht
    • +
  • Anpassungen: Sie können jederzeit stoppen, anpassen und neu starten
    • +
  • Zwei Modi verfügbar: +
      +
    • Actionplan Mode: Alle Actions werden im Voraus geplant, dann sequenziell ausgeführt
      • +
    • React Mode: Iterative Plan-Act-Observe-Schleife für adaptive Workflows
      • +
    +
    • +
+
+ +
⬇️
+ +
+

Phase 2: Automatische Ausführung

+

Nach erfolgreichem Testen können Sie den Workflow als fixe Definition speichern:

+
    +
  • Workflow-Definition: Getesteter Workflow wird als Template gespeichert
    • +
  • Event Handler: Workflow kann über Event Handler ausgelöst werden: +
      +
    • Zeitgesteuert (z.B. täglich um 08:00 Uhr)
      • +
    • Event-basiert (z.B. bei neuen E-Mails)
      • +
    • API-Trigger (z.B. über Webhook)
      • +
    +
    • +
  • Automatische Ausführung: Workflow läuft vollständig automatisch ohne menschliches Eingreifen
    • +
  • Error Handling: Automatische Retries und Fehlerbenachrichtigungen
    • +
+
+
+ +
+ 📋 Beispiel-Workflow: Spesenverarbeitung +
+

Playground-Phase:

+
    +
  1. Beschreibung: "Lese täglich PDF-Spesenbelege aus SharePoint, extrahiere Daten mit AI, und versende Bestätigungsmail"
    2. +
  2. AI erstellt automatisch Task-Plan: 3 Tasks mit entsprechenden Actions
    3. +
  3. Sie testen interaktiv jeden Schritt
    4. +
  4. Sie passen bei Bedarf an (z.B. zusätzliche Validierung)
    5. +
+ +

Automatisierungs-Phase:

+
    +
  1. Workflow wird als Template gespeichert
    2. +
  2. Event Handler wird konfiguriert: "Täglich um 08:00 Uhr ausführen"
    3. +
  3. Workflow läuft automatisch, liest neue Belege, verarbeitet sie, und versendet E-Mails
    4. +
  4. Sie erhalten Logs und Benachrichtigungen bei Erfolg oder Fehlern
    5. +
+
+
+
+ +

5. Verfügbare Actions

🤖 Method: AI

-
-
- ai -

process

+
+
+

ai process

Parameter:

  • aiPrompt (required)
    • @@ -397,9 +500,8 @@

    AI-Textverarbeitung mit optionalen Input-Dokumenten

-
- ai -

webResearch

+
+

ai webResearch

Parameter:

  • searchQuery (required)
    • @@ -408,9 +510,8 @@

    Web-Recherche mit AI-gestützter Zusammenfassung

-
- ai -

generateImage

+
+

ai generateImage

Parameter:

  • imagePrompt (required)
    • @@ -421,10 +522,9 @@

📁 Method: SharePoint

-
-
- sharepoint -

findDocumentPath

+
+
+

sharepoint findDocumentPath

Parameter:

  • connectionReference (required)
    • @@ -435,9 +535,8 @@

    Sucht Dokumente und Ordner in SharePoint

-
- sharepoint -

readDocuments

+
+

sharepoint readDocuments

Parameter:

  • documentList (required)
    • @@ -446,9 +545,8 @@

    Liest Dokumente aus SharePoint

-
- sharepoint -

uploadDocument

+
+

sharepoint uploadDocument

Parameter:

  • documentData (required)
    • @@ -458,9 +556,8 @@

    Lädt Dokumente in SharePoint hoch

-
- sharepoint -

listDocuments

+
+

sharepoint listDocuments

Parameter:

  • folderPath (required)
    • @@ -472,10 +569,9 @@

📧 Method: Outlook

-
-
- outlook -

readEmails

+
+
+

outlook readEmails

Parameter:

  • connectionReference (required)
    • @@ -486,9 +582,8 @@

    Liest E-Mails aus einem Postfach

-
- outlook -

searchEmails

+
+

outlook searchEmails

Parameter:

  • connectionReference (required)
    • @@ -497,9 +592,8 @@

    Sucht E-Mails mit spezifischen Kriterien

-
- outlook -

composeAndSendEmailWithContext

+
+

outlook composeAndSendEmailWithContext

Parameter:

  • connectionReference (required)
    • @@ -513,122 +607,27 @@
-

4. Beispiel-Workflow: Spesenverarbeitung

- -
-

🎯 Use Case: Automatische Spesenverarbeitung

-

Szenario: Ein Kunde lädt PDF-Spesenbelege in einen SharePoint-Ordner. Der Workflow liest täglich die neuen Belege, verarbeitet sie über die Microsoft-Verbindung, aktualisiert das Buchhaltungssystem und sendet eine Bestätigungsmail.

- -
-
📍 Step 1: Trigger (Automated Mode)
-

Zeitgesteuerte tägliche Ausführung (z.B. 08:00 Uhr)

-

Workflow ID: workflow_spesen_daily

-

Mode: Automated (fix vordefiniert)

-
- -
-
📋 Task 1: Dokumente identifizieren
-

Objective: "Finde alle neuen PDF-Belege im Spesen-Ordner"

- -
- Action 1.1: sharepoint.listDocuments
- - Parameters: {
- "folderPath": "/Spesen/2024",
- "connectionReference": "user_msft_connection",
- "includeSubfolders": false
- } - -

✓ Ergebnis: Liste aller PDF-Dateien

-
- -
- Action 1.2: sharepoint.readDocuments
- - Parameters: {
- "documentList": ["docList:msg_123:Rechnung_1.pdf", "docList:msg_123:Rechnung_2.pdf"],
- "connectionReference": "user_msft_connection"
- } - -

✓ Ergebnis: PDF-Inhalte für AI-Verarbeitung

-
-
- -
-
🤖 Task 2: Daten extrahieren und verarbeiten
-

Objective: "Extrahiere Spesendaten aus PDFs und strukturiere sie"

- -
- Action 2.1: ai.process
- - Parameters: {
- "aiPrompt": "Extrahiere alle Ausgaben aus den Spesenbelegen. Erstelle eine strukturierte JSON-Liste mit: Datum, Betrag, Kategorie, Verwendungszweck.",
- "documentList": ["docList:msg_124:pdf_content"],
- "resultType": "json"
- } - -

✓ Ergebnis: Strukturierte Spesendaten (JSON)

-
-
- -
-
📊 Task 3: Buchhaltung aktualisieren
-

Objective: "Übertrage Spesendaten ins Buchhaltungssystem"

- -
- Action 3.1: sharepoint.uploadDocument
- - Parameters: {
- "documentData": {"content": "{\"transactions\": [...]}", "mimeType": "application/json"},
- "targetPath": "/Buchhaltung/Spesen/processed/2024-01-15.json",
- "connectionReference": "trust_accounting_system"
- } - -

✓ Ergebnis: Aktualisierte Buchhaltung

-
-
- -
-
📧 Task 4: Bestätigung senden
-

Objective: "Versende Bestätigungsmail mit Übersicht"

- -
- Action 4.1: outlook.composeAndSendEmailWithContext
- - Parameters: {
- "connectionReference": "user_msft_connection",
- "recipientEmail": "user@company.com",
- "subject": "Spesenverarbeitung abgeschlossen - 15.01.2024",
- "emailBody": "Guten Tag,\n\nIhre Spesenbelege wurden verarbeitet...",
- "attachments": ["docList:msg_125:summary.pdf"]
- } - -

✓ Ergebnis: E-Mail erfolgreich versendet

-
-
- -
-
✓ Workflow abgeschlossen
-

Status: completed

-

Verarbeitet: 5 Actions in 4 Tasks

-

Dauer: ~2 Minuten

-

Ergebnis: Spesenbelege verarbeitet, Buchhaltung aktualisiert, Bestätigung versendet

-
-
- -

5. Technische Architektur

+

6. Technische Architektur

🔧 Core Components

-

Processing Core:

+

Workflow Management:

    +
  • workflowManager.py - Zentrale Workflow-Koordination
    • +
  • workflowProcessor.py - Hauptprozessor mit Mode-Delegation
  • actionExecutor.py - Führt Actions aus
  • messageCreator.py - Erstellt Workflow-Nachrichten
  • taskPlanner.py - Plant Tasks
  • validator.py - Validiert Actions
+

Processing Modes:

+
    +
  • modeActionplan.py - Batch-Planung aller Actions
    • +
  • modeReact.py - Iterative Plan-Act-Observe-Schleife
    • +
+

Adaptive Features:

  • intentAnalyzer.py - Analysiert User-Intents
    • @@ -639,33 +638,14 @@
-
-

📊 Legende

-
-
- Workflow/Mode Box: Hauptkomponenten der Engine -
-
-
- Task Box: Einzelne Aufgabe im Workflow -
-
-
- Action Card: Konkrete Action-Ausführung -
-
-
- Success Box: Erfolgreich abgeschlossener Schritt -
-
-
⚠️ Wichtige Hinweise:
    -
  • Automated Mode ist noch nicht implementiert, die Architektur dafür ist aber bereits dokumentiert
    • -
  • Variable Übergabe zwischen Actions erfolgt über documentList Parameter mit References
    • -
  • Connection References müssen vom User konfiguriert sein (Microsoft OAuth)
    • +
  • Dokument-Referenzen erfolgen über documentList Parameter mit Container-Labels
    • +
  • Connection References müssen vom User konfiguriert sein (Microsoft/Google OAuth)
  • Error Handling erfolgt über Retry-Logik in den Modes
    • +
  • Neutralizer wird automatisch auf alle User-Uploads angewendet
    • +
  • AI Calls haben keine Limits - System wählt automatisch passende Modelle
diff --git a/poweron/appdoc/doc_gateway_schematics.html b/poweron/appdoc/doc_gateway_schematics.html new file mode 100644 index 0000000..dac910a --- /dev/null +++ b/poweron/appdoc/doc_gateway_schematics.html @@ -0,0 +1,464 @@ + + + + + + PowerON Gateway – Übersicht + + + + + + + +
+
+ PowerON +
Neutralisiert. Vernetzt. Automatisiert.
+
+

PowerON Gateway – Übersicht

+
+ Kurzübersicht + Thema: LLM‑Neutralizer + Thema: Backend‑UI + Thema: Dokument‑Renderer + Zuständigkeiten & Zusammenarbeit + Nächste Schritte +
+ +
+

Kurzübersicht: Was unsere App macht

+
+

Kontext: PowerON stellt eine sichere, unternehmensfähige KI‑Arbeitsumgebung bereit, in der Daten zuerst datenschutzkonform aufbereitet und dann mit modernen Workflows verarbeitet werden. Die Plattform verbindet bestehende Systeme wie Microsoft 365 oder Google Workspace ohne lokale Installation.

+

Zweck & Ziel: Teams sollen schnell vom Experimentieren im Playground zu wiederholbaren, automatisierten Abläufen gelangen – mit klaren Schnittstellen, einheitlichen Datenformaten und hoher Sicherheit. So wird aus einzelnen Use‑Cases ein skalierbarer, betriebssicherer KI‑Stack.

+
+
+

Im Kern:

+
    +
  • Playground als sichere KI-Workstation (Neutralizer, OAuth-Connectors, Voice-First optional).
    • +
  • Unlimitierte Verarbeitung mit intelligentem Chunking; Workflows dynamisch testen (Playground) und später automatisieren.
    • +
  • Integration von MSFT/Google-Diensten; Standardisierte JSON-Ausgabe inkl. eingebetteter Medien.
    • +
+
+ +
+
+

🔒 Playground als sichere KI‑Workstation

+
+
User
Browser / Voice
+
Playground
Neutralizer OAuth Voice
+
Gateway
KI‑Modelle, Workflows
+
+
+
    +
  • Neutralizer ersetzt sensible Daten vor KI‑Verarbeitung.
    • +
  • OAuth verbindet sicher MSFT/Google‑Konten ohne lokale Installation.
    • +
  • Voice optional: Spracheingabe/-ausgabe für schnellere Interaktion.
    • +
+
+
+ +
+

♾️ Unlimitierte Verarbeitung & dynamische Workflows

+
+
Große Dateien
PDF, DOCX, XLSX, …
+
Intelligentes Chunking
Aufteilen + Parallelisieren
+
Workflow
Playground testen → Automatisieren
+
+
+
    +
  • Chunks erlauben unlimitierte Datenmengen und viele Dateien ohne Token‑Limits.
    • +
  • Workflows werden im Playground interaktiv modelliert und danach per Event automatisiert.
    • +
+
+
+ +
+

🔌 MSFT/Google‑Integration & standardisierte JSON‑Ausgabe

+
+
MSFT
SharePoint, Outlook, OneDrive
+
Google
Drive, Gmail, Cloud
+
Gateway
JSON media[] parts[]
+
Renderer
DOCX/XLSX/PPTX/HTML
+
+
+
    +
  • Einheitliches JSON‑Format mit eingebetteten Medien (Bilder/Video) für alle Pipelines.
    • +
  • Nahtloses Lesen/Schreiben aus MSFT/Google‑Diensten über OAuth‑Connectors.
    • +
+
+
+
+
+ +
+

Thema: LLM-Neutralizer (internes LLM als Datenschutz-Engine)

+
+

Kontext: In vielen Unternehmen verhindert Datenschutz die produktive Nutzung von KI. Der Neutralizer setzt vor der Verarbeitung personenbezogene und sensible Informationen kontrolliert auf Platzhalter und dokumentiert die Ersetzungen optional.

+

Zweck & Ziel: Sicherer KI‑Einsatz mit unternehmenseigenen Daten – ohne Risiko für Personenbezug und Compliance. Der Neutralizer bildet die Brücke zwischen Rohdaten und Modellaufrufen und schafft damit die Grundlage, KI in regulierten Umfeldern zuverlässig zu betreiben.

+
+
+

🔧 Partner‑Bedarf (Kernthema)

+

Benötigt wird ein internes LLM als Neutralizer, angebunden über eine private API in der Schweiz. Prinzip: Klartext rein, neutralisierter Text raus – ohne Persistenz und ohne Nutzung der Inhalte fürs Modell‑Training.

+

So bleiben Daten im eigenen Perimeter, während die Workflows mit neutralisierten Inhalten weiterarbeiten können.

+
+
+
+
Kunde (Intranet)
Schweizer Umgebung Geschützt
+
➡
+
PowerON Gateway
/api/neutralization/process
Konvertiert Eingaben in Text (JSON/CSV/Plain)
+
➡
+
LLM Neutralizer API (Partner)
POST /api/neutralizer/anonymize
Erwartet: text payload
+
➡
+
PowerON Gateway
Ergebnis validieren, Masken anwenden
+
➡
+
Weiterverarbeitung
Workflow AI
+
+
+ Partner-Bedarf: +
    +
  • Bereitstellung eines internen API-Endpunkts: POST /api/neutralizer/anonymize
    • +
  • Input: { text: string, language?: "de|en|fr|it", policyId?: string }
    • +
  • Output: { text: string, entities?: [{type:"person", value:"{{person}}", offset:123}] }
    • +
  • SLAs/Timeouts, Auth (Token/Mutual TLS), Logging-Minimierung (DSGVO)
    • +
+
Wir liefern alle Daten als Text (strukturiert: JSON/CSV, unstrukturiert: Plain Text). Das LLM ersetzt Namen und sensible Muster gemäß Policy.
+
+
+
+ +
+

Thema: Backend-gesteuertes UI (Renderer für View/Edit)

+
+

Kontext: Formulare, Tabellen und Ansichten werden vollständig aus Pydantic‑Datenmodellen abgeleitet. Labels, Datentypen, Pflichtfelder und Rendering‑Regeln liegen im Backend und steuern das Frontend ohne Hardcoding.

+

Zweck & Ziel: Änderungen an Datenstrukturen sollen sofort in der UI sichtbar werden – konsistent, mehrsprachig und validiert. So entsteht ein wartungsarmes, generisches Frontend, das schnell an neue Use‑Cases adaptierbar ist.

+
+
+
+
Gateway Backend
/api/ui/schema
liefert UI-Schema
+
⬇
+
UI Runtime
Renderer Form Table
+
⬇
+
Benutzer
paginiert, sortierbar, inline edit
+
+
+

Stand heute

+
    +
  • Ein bestehendes Frontend ist verfügbar und kann gezeigt werden.
    • +
  • Die Steuerung erfolgt vollständig modellgetrieben über Pydantic-Datenmodelle (Labels/Sprachtexte, Datentypen, Rendering-Anweisungen, Listenelemente, Readonly/Required, Optionen).
    • +
  • Modelle tragen UI-Metadaten (z. B. frontend_type, frontend_readonly, frontend_required) und mehrsprachige Labels (z. B. via register_model_labels).
    • +
+
+
+
+

Schema (Beispiel)

+ 
{
+  "components": [
+    { "type": "table", "id": "docList", "columns": [
+      {"key": "name", "label": "Name"},
+      {"key": "size", "label": "Grösse"},
+      {"key": "mime", "label": "MIME"}
+    ], "dataUrl": "/api/docs?pg={page}&ps={size}", "pageSize": 25, "editable": false },
+    { "type": "form", "id": "metaForm", "fields": [
+      {"key": "title", "label": "Titel", "component": "text"},
+      {"key": "tags", "label": "Tags", "component": "chips"}
+    ], "submitUrl": "/api/docs/meta" }
+  ]
+}
+
+
+

Partner-Bedarf

+
    +
  • Generischer Table/Form-Renderer mit Pagination, Sortieren, Filtern, Inline-Validierung (Erweiterungen auf bestehender Runtime).
    • +
  • Reine Schema-Steuerung vom Backend (kein Hardcoding im Frontend).
    • +
  • Komponenten: Table, Form, Tabs, Detail-Drawer, JSON-Viewer.
    • +
  • Generelle Hilfe für "schlaue UI-Komponenten" (Auto-Layout, responsive Tabellen mit Virtualisierung, kontextsensitive Toolbars, A11y, Undo/Redo, Offline-Fähigkeit, i18n).
    • +
  • Design-System/Themeing und A11y.
    • +
+ Backend-driven UI Schema v1 No hard state coupling +
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Thema: Dokument-Renderers (Word/Excel/PowerPoint/HTML)

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Kontext: Ergebnisse werden in ein standardisiertes JSON mit Text‑Parts und eingebetteten Medien überführt. Darauf aufbauend generieren Renderer marken‑konforme Ausgaben für DOCX, XLSX, PPTX oder HTML.

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Zweck & Ziel: Fachinhalte sollen nahtlos in hochwertige Dokumente überführt werden – mit Vorlagen, Diagrammen und Layout‑Regeln. Dadurch lassen sich Reports, Angebote oder Präsentationen reproduzierbar und automatisiert erzeugen.

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Standardisiertes JSON
content.parts[] media[] (img/video)
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➡
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Template Engine
Mapping/Layouts
+
➡
+
Renderer
docx xlsx pptx html
+
➡
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Output
Datei + Vorschau + Metadaten
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JSON (vereinheitlicht)

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{
+  "title": "Quartalsbericht Q2",
+  "parts": [
+    {"type":"heading","level":1,"text":"Executive Summary"},
+    {"type":"paragraph","text":"…"},
+    {"type":"table","columns":["Monat","Umsatz"],"rows":[["Apr",123000],["Mai",136500],["Jun",141200]]},
+    {"type":"image","ref":"media:logo"}
+  ],
+  "media": [{"id":"logo","mime":"image/png","data":"base64…"}]
+}
+
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Partner-Bedarf

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    +
  • High-Quality-Renderer für DOCX/XLSX/PPTX/HTML mit Corporate-Design (Vorlagen, Master, Styles).
    • +
  • Leistungsfähige Tabellen (Pivot/Layout), Diagramme, Bilder/Videos, Seitenumbrüche.
    • +
  • API-Schnittstelle im Gateway: POST /api/render/{format} mit JSON-Input.
    • +
  • Optional: Streaming-Generierung, Vorschau-Bild, Fehlerreporting pro Part.
    • +
+ Template mapping Branding Previews +
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Zuständigkeiten & Zusammenarbeit (High-Level)

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Kontext: PowerON liefert die Plattform, Workflows und Konnektoren; der Partner bringt LLM‑Neutralizer‑Kompetenz, UI‑Komponenten und Dokument‑Renderer ein. Beide Seiten arbeiten über klar definierte API‑Verträge zusammen.

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Zweck & Ziel: Schnelle, risikoarme Implementierung mit geteilten Verantwortlichkeiten: funktionsfähige MVP‑Kette, nachvollziehbare Qualität und ein Weg zur Skalierung in den Regelbetrieb.

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PowerON liefert

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    +
  • Gateway-APIs, Workflow-Engine, Neutralizer-Adapter, Standard-JSON-Ausgabe.
    • +
  • Connectors (MSFT/Google), Sicherheit (Auth, Mandanten, Audit).
    • +
  • Backend-UI-Schema, Beispiel-Workflows und Tests.
    • +
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+
+

Partner liefert

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    +
  • LLM Neutralizer API (intern, CH) inkl. Policies & Tuning.
    • +
  • Frontend-Renderer (Table/Form) gemäss Backend-Schema.
    • +
  • Dokument-Renderer für DOCX/XLSX/PPTX/HTML inkl. Corporate-Design.
    • +
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+

Offene Punkte

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    +
  • SLAs, Throughput/Batching, Timeouts für LLM-Endpunkt.
    • +
  • Schema-Versionierung und Komponenten-Lifecycle.
    • +
  • Branding-Vorlagen, Performance-Budgets der Renderer.
    • +
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Nächste Schritte

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Kontext: Nach der thematischen Einordnung werden die nächsten Schritte strukturiert vorbereitet – von der technischen Klärung über einen belastbaren PoC bis hin zum Integrationsplan.

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Zweck & Ziel: Innerhalb weniger Wochen eine überprüfbare Lösung zeigen, Erkenntnisse in einen MVP‑Backlog überführen und mit definierten Meilensteinen produktionsreif werden.

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    +
  1. Technisches Alignment-Meeting (60–90min) zu Endpunkten, Auth, Datenformaten.
    2. +
  2. Proof-of-Concept: a) Neutralizer-Call, b) UI-Renderer (Table/Form), c) DOCX-Renderer.
    3. +
  3. Integrationsplan (MVP Umfang, Milestones, Qualitätskriterien).
    4. +
+
+ +
+
+

🧭 Schritt 1: Alignment

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+
Kickoff
Ziele & Scope
+
API & Auth
Endpoint, OAuth/mTLS
+
Datenformat
Text/JSON/CSV
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    +
  • Abgleich zu Neutralizer‑Contract, Logging/SLAs, Datenschutz.
    • +
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+ +
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🧪 Schritt 2: Proof‑of‑Concept

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Neutralizer
POST /anonymize
+
UI‑Renderer
Table/Form Schema
+
DOCX‑Renderer
Template ↔ JSON
+
+
+
    +
  • Nachweis: Qualität, Latenz, Fehlerfälle, Beispiel‑Daten.
    • +
+
+
+ +
+

🛠️ Schritt 3: Integrationsplan

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MVP
Umfang & Backlog
+
Milestones
Sprints & Deliverables
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Qualität
KPIs, Tests, Betrieb
+
+
+
    +
  • Abnahme‑Kriterien, Supportwege, Go‑Live‑Checkliste.
    • +
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+
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+
+ + + + + diff --git a/poweron/appdoc/doc_system_call_sites_callAiDocuments.md b/poweron/appdoc/doc_system_call_sites_callAiDocuments.md new file mode 100644 index 0000000..94b6f62 --- /dev/null +++ b/poweron/appdoc/doc_system_call_sites_callAiDocuments.md @@ -0,0 +1,322 @@ +# All Call Sites for `callAiDocuments()` → `subCoreAi.callAiDocuments()` + +This document lists all places in the codebase where `callAiDocuments()` is called, which ultimately routes through `mainServiceAi.callAiDocuments()` to `subCoreAi.callAiDocuments()`. + +--- + +## Call Chain + +``` +Call Site → services.ai.callAiDocuments() + → mainServiceAi.callAiDocuments() + → subCoreAi.callAiDocuments() +``` + +--- + +## 1. MethodAi.process() - First Call Site + +**File**: `gateway/modules/workflows/methods/methodAi.py` +**Line**: 114-119 + +**Context**: General AI processing method for workflow actions + +```python +result = await self.services.ai.callAiDocuments( + prompt=aiPrompt, + documents=chatDocuments if chatDocuments else None, + options=options, + outputFormat=output_format +) +``` + +**Purpose**: +- Processes user prompts with optional documents +- Returns formatted output in specified format +- Used for general AI document generation tasks + +**Parameters**: +- `prompt`: AI prompt (from `aiPrompt`) +- `documents`: Optional list of chat documents +- `options`: AI call options +- `outputFormat`: Desired output format + +--- + +## 2. MethodAi.generateImage() - Second Call Site + +**File**: `gateway/modules/workflows/methods/methodAi.py` +**Line**: 282-287 + +**Context**: Image generation workflow action + +```python +result = await self.services.ai.callAiDocuments( + prompt=promptJson, + documents=None, + options=options, + outputFormat="base64" +) +``` + +**Purpose**: +- Generates images using AI +- Passes prompt as JSON string +- Returns base64 encoded image data + +**Parameters**: +- `prompt`: JSON string containing image generation prompt +- `documents`: None (no documents for image generation) +- `options`: AI call options with image generation settings +- `outputFormat`: "base64" (returns image as base64 string) + +**Note**: Uses `outputFormat="base64"` to get image data, not document structure. + +--- + +## 3. MethodOutlook.sendEmail() - Third Call Site + +**File**: `gateway/modules/workflows/methods/methodOutlook.py` +**Line**: 1187-1201 + +**Context**: Email composition and sending workflow action + +```python +ai_response = await self.services.ai.callAiDocuments( + prompt=ai_prompt, + documents=chatDocuments, + options=AiCallOptions( + operationType="email_composition", + priority="normal", + compressPrompt=False, + compressContext=True, + processDocumentsIndividually=False, + processingMode="detailed", + resultFormat="json", + maxCost=0.50, + maxProcessingTime=30 + ) +) +``` + +**Purpose**: +- Generates email content using AI +- Composes email with subject, body, and attachment references +- Processes all documents together for email context + +**Parameters**: +- `prompt`: AI prompt for email composition +- `documents`: Chat documents to include in email context +- `options`: Specialized options for email composition +- `outputFormat`: Not specified (defaults to text/JSON) + +**Special Options**: +- `operationType="email_composition"`: Specific operation type +- `processDocumentsIndividually=False`: Process all docs together +- `processingMode="detailed"`: Detailed processing for email quality +- `resultFormat="json"`: Expects JSON response + +--- + +## 4. ServiceWeb.search() - Fourth Call Site + +**File**: `gateway/modules/services/serviceWeb/mainServiceWeb.py` +**Line**: 216-221 + +**Context**: Web search service method + +```python +searchResult = await self.services.ai.callAiDocuments( + prompt=searchPrompt, + documents=None, + options=searchOptions, + outputFormat="json" +) +``` + +**Purpose**: +- Performs web search using AI +- Returns search results as JSON with URLs +- Used for finding relevant web content + +**Parameters**: +- `prompt`: Web search prompt +- `documents`: None (no documents for search) +- `options`: `AiCallOptions` with `operationType=WEB_SEARCH` +- `outputFormat`: "json" (expects JSON with URLs) + +**Options Used**: +```python +searchOptions = AiCallOptions( + operationType=OperationTypeEnum.WEB_SEARCH, + resultFormat="json" +) +``` + +--- + +## 5. ServiceWeb.crawl() - Fifth Call Site + +**File**: `gateway/modules/services/serviceWeb/mainServiceWeb.py` +**Line**: 275-280 + +**Context**: Web crawling service method + +```python +crawlResult = await self.services.ai.callAiDocuments( + prompt=crawlPrompt, + documents=None, + options=crawlOptions, + outputFormat="json" +) +``` + +**Purpose**: +- Crawls web pages using AI +- Extracts and structures web content +- Returns crawled data as JSON + +**Parameters**: +- `prompt`: Web crawling prompt with URL +- `documents`: None (no documents for crawling) +- `options`: `AiCallOptions` with `operationType=WEB_CRAWL` +- `outputFormat`: "json" (expects JSON with crawled content) + +**Options Used**: +```python +crawlOptions = AiCallOptions( + operationType=OperationTypeEnum.WEB_CRAWL, + resultFormat="json" +) +``` + +--- + +## 6. test3_ai_behavior.py - Sixth Call Site (Test) + +**File**: `gateway/test3_ai_behavior.py` +**Line**: 83-88 + +**Context**: Test script for AI behavior testing + +```python +response = await self.services.ai.callAiDocuments( + prompt=prompt, # Use the raw user prompt directly + documents=None, + outputFormat="json", + title="Prime Numbers Test" +) +``` + +**Purpose**: +- Testing AI behavior with various prompts +- Specifically tested with "Generate 9000 prime numbers" +- Validates the continuation and looping mechanism + +**Parameters**: +- `prompt`: Raw user prompt (e.g., "Generate 9000 prime numbers") +- `documents`: None +- `outputFormat`: "json" (expects JSON document structure) +- `title`: Test title ("Prime Numbers Test") + +**Note**: This is a test file, not production code. + +--- + +## Summary Table + +| # | Location | File | Line | Purpose | outputFormat | Has Documents | +|---|----------|------|------|---------|--------------|---------------| +| 1 | `MethodAi.process()` | `methodAi.py` | 114 | General AI processing | Variable | Optional | +| 2 | `MethodAi.generateImage()` | `methodAi.py` | 282 | Image generation | `"base64"` | No | +| 3 | `MethodOutlook.sendEmail()` | `methodOutlook.py` | 1187 | Email composition | Not specified | Yes | +| 4 | `ServiceWeb.search()` | `mainServiceWeb.py` | 216 | Web search | `"json"` | No | +| 5 | `ServiceWeb.crawl()` | `mainServiceWeb.py` | 275 | Web crawling | `"json"` | No | +| 6 | `AIBehaviorTester.test()` | `test3_ai_behavior.py` | 83 | Testing | `"json"` | No | + +--- + +## Common Patterns + +### Pattern 1: Document Generation with Format +Used by: MethodAi.process() +```python +await self.services.ai.callAiDocuments( + prompt=aiPrompt, + documents=chatDocuments, + options=options, + outputFormat=output_format # html, pdf, docx, txt, etc. +) +``` + +### Pattern 2: JSON Response +Used by: ServiceWeb.search(), ServiceWeb.crawl(), Test +```python +await self.services.ai.callAiDocuments( + prompt=prompt, + documents=None, + options=options, + outputFormat="json" +) +``` + +### Pattern 3: Specialized Operation Types +Used by: MethodOutlook.sendEmail(), ServiceWeb methods +```python +options = AiCallOptions( + operationType=OperationTypeEnum.EMAIL_COMPOSITION, # or WEB_SEARCH, WEB_CRAWL + ... +) +await self.services.ai.callAiDocuments( + prompt=prompt, + documents=documents, + options=options, + outputFormat=... +) +``` + +### Pattern 4: Image Generation +Used by: MethodAi.generateImage() +```python +await self.services.ai.callAiDocuments( + prompt=promptJson, # JSON string + documents=None, + options=options, + outputFormat="base64" # Special format for images +) +``` + +--- + +## All Routes End Up In: + +```python +# mainServiceAi.py (line 142) +return await self.coreAi.callAiDocuments(prompt, documents, options, outputFormat, title) + +# subCoreAi.py (line 423) +async def callAiDocuments(...) -> Union[str, Dict[str, Any]]: + # Builds prompt using buildGenerationPrompt() + # Calls _callAiWithLooping() for iteration management + # Handles continuation and completion detection +``` + +--- + +## Notes + +1. **All calls go through the same path**: Every `callAiDocuments()` call routes through `mainServiceAi` → `subCoreAi`, which means they all benefit from: + - The new generic prompt building logic + - Continuation and looping mechanism + - JSON repair and section extraction + - Completion detection + +2. **Different Use Cases**: + - Document generation (MethodAi, with outputFormat) + - Image generation (MethodAi, with base64) + - Email composition (MethodOutlook, with specialized options) + - Web search/crawling (ServiceWeb, with operation types) + - Testing (test files) + +3. **All Use Cases Work**: Since `subCoreAi.callAiDocuments()` uses `buildGenerationPrompt()`, which is generic and works for any user prompt, all these call sites will work correctly regardless of their specific use case. + diff --git a/poweron/appdoc/doc_system_function_relationship_ai.md b/poweron/appdoc/doc_system_function_relationship_ai.md new file mode 100644 index 0000000..7e5ae40 --- /dev/null +++ b/poweron/appdoc/doc_system_function_relationship_ai.md @@ -0,0 +1,160 @@ +```mermaid +flowchart TD + + %% External/shared services/utilities + subgraph External and Shared + AiObjectsCall[AiObjects.call()]; + AiObjectsGen[AiObjects.generateImage()]; + ExtractionService[ExtractionService.extractContent()]; + GenServicePrompt[GenerationService.getAdaptiveExtractionPrompt()]; + GenServiceRender[GenerationService.renderReport()]; + Normalizer[NormalizationService (discover/apply/validate)]; + SubPipelineMerge[subPipeline._applyMerging()]; + JsonUtilsExtract[jsonUtils.extractJsonString()]; + JsonUtilsRepair[jsonUtils.repairBrokenJson()]; + JsonUtilsSections[jsonUtils.extractSectionsFromDocument()]; + JsonUtilsBuildCtx[jsonUtils.buildContinuationContext()]; + BuildGenPrompt[subPromptBuilderGeneration.buildGenerationPrompt()]; + UtilsSanitize[subSharedAiUtils.sanitizePromptContent()]; + UtilsBuildPH[subSharedAiUtils.buildPromptWithPlaceholders()]; + end + + %% AiService + subgraph serviceAi mainServiceAi py - AiService + AiSvc_create[create()] + AiSvc_init[__init__()] + AiSvc_ensure[_ensureAiObjectsInitialized()] + AiSvc_initSubs[_initializeSubmodules()] + AiSvc_readImage[readImage()] + AiSvc_generateImage[generateImage()] + AiSvc_callPlan[callAiPlanning()] + AiSvc_callDocs[callAiDocuments()] + AiSvc_sanitize[sanitizePromptContent()] + end + + AiSvc_create --> AiObjectsCall + AiSvc_create --> AiSvc_initSubs + AiSvc_initSubs --> ExtractionService + AiSvc_initSubs --> SubCore_new[SubCoreAi(...)] + AiSvc_initSubs --> SubDocProc_new[SubDocumentProcessing(...)] + AiSvc_initSubs --> SubDocGen_new[SubDocumentGeneration(...)] + AiSvc_ensure --> AiObjectsCall + AiSvc_ensure --> AiSvc_initSubs + AiSvc_readImage --> SubCore_readImage + AiSvc_generateImage --> SubCore_generateImage + AiSvc_callPlan --> SubCore_callPlan + AiSvc_callDocs --> SubCore_callDocs + AiSvc_sanitize --> UtilsSanitize + + %% SubCoreAi + subgraph serviceAi subCoreAi py - SubCoreAi + SubCore_ctor[__init__()] + SubCore_analyze[_analyzePromptAndCreateOptions()] + SubCore_loop[_callAiWithLooping()] + SubCore_extract[_extractSectionsFromResponse()] + SubCore_should[_shouldContinueGeneration()] + SubCore_buildFinal[_buildFinalResultFromSections()] + SubCore_callPlan[callAiPlanning()] + SubCore_callDocs[callAiDocuments()] + SubCore_readImage[readImage()] + SubCore_generateImage[generateImage()] + end + + SubCore_analyze --> AiObjectsCall + SubCore_analyze --> AiSvc_sanitize + SubCore_loop --> AiObjectsCall + SubCore_loop --> SubCore_extract + SubCore_loop --> SubCore_should + SubCore_loop --> SubCore_buildFinal + SubCore_extract --> JsonUtilsExtract + SubCore_extract --> JsonUtilsRepair + SubCore_extract --> JsonUtilsSections + SubCore_loop --> JsonUtilsBuildCtx + SubCore_callPlan --> UtilsBuildPH + SubCore_callPlan --> AiObjectsCall + SubCore_callDocs --> AiSvc_ensure + SubCore_callDocs --> SubCore_analyze + SubCore_callDocs --> BuildGenPrompt + SubCore_callDocs --> SubCore_loop + SubCore_callDocs --> GenServiceRender + SubCore_callDocs -->|documents present| AiSvc_callDocs_toDP[services.ai.documentProcessor.callAiText()] + SubCore_readImage --> AiObjectsCall + SubCore_generateImage --> AiObjectsGen + + %% SubDocumentProcessing + subgraph serviceAi subDocumentProcessing py - SubDocumentProcessing + SDP_ctor[__init__()] + SDP_extractionService[prop: extractionService] + SDP_perChunk[processDocumentsPerChunk()] + SDP_perChunkJson[processDocumentsPerChunkJson()] + SDP_perChunkJsonPrompt[processDocumentsPerChunkJsonWithPrompt()] + SDP_withCont[processDocumentsWithContinuation()] + SDP_callText[callAiText()] + SDP_partsMap[_processPartsWithMapping()] + SDP_chunksMap[_processChunksWithMapping()] + SDP_mergeParts[_mergePartResults()] + SDP_convertPartsJson[_convertPartResultsToJson()] + SDP_mergeChunks[_mergeChunkResults()] + SDP_mergeChunksClean[_mergeChunkResultsClean()] + SDP_mergeChunksJson[_mergeChunkResultsJson()] + SDP_buildContPrompt[_buildContinuationPrompt()] + SDP_contLoop[_processWithContinuationLoop()] + SDP_buildIterPrompt[_buildContinuationIterationPrompt()] + end + + SDP_extractionService --> ExtractionService + SDP_perChunk --> ExtractionService + SDP_perChunk --> SDP_partsMap + SDP_perChunk --> SDP_mergeParts + SDP_perChunkJson --> ExtractionService + SDP_perChunkJson --> SDP_partsMap + SDP_perChunkJson --> SDP_convertPartsJson + SDP_perChunkJson --> Normalizer + SDP_perChunkJsonPrompt --> ExtractionService + SDP_perChunkJsonPrompt --> SDP_chunksMap + SDP_perChunkJsonPrompt --> SDP_mergeChunksJson + SDP_withCont --> SDP_buildContPrompt + SDP_withCont --> SDP_contLoop + SDP_contLoop --> SDP_perChunkJsonPrompt + SDP_contLoop --> SDP_buildIterPrompt + SDP_callText --> SDP_perChunk + + %% internals mapping to AI/external + SDP_partsMap --> AiObjectsCall + SDP_chunksMap --> SubCore_readImage + SDP_chunksMap --> AiObjectsCall + SDP_mergeParts --> SubPipelineMerge + SDP_convertPartsJson --> SubPipelineMerge + SDP_mergeChunks --> SubPipelineMerge + SDP_mergeChunksClean --> SubPipelineMerge + SDP_mergeChunksJson --> SubPipelineMerge + + %% SubDocumentGeneration + subgraph serviceAi subDocumentGeneration py - SubDocumentGeneration + SDG_ctor[__init__()] + SDG_callGen[callAiWithDocumentGeneration()] + SDG_procUnified[_processDocumentsUnified()] + SDG_validateUnified[_validateUnifiedResponseStructure()] + SDG_validateDoc[_validateDocumentStructure()] + SDG_buildUnified[_buildUnifiedResult()] + SDG_processDoc[_processDocument()] + SDG_callAiJson[_callAiJson()] + SDG_postRaw[_postRawDataChatMessage()] + end + + SDG_callGen --> GenServicePrompt + SDG_callGen --> SDG_procUnified + SDG_procUnified --> SDP_withCont + SDG_procUnified --> SDG_validateUnified + SDG_procUnified --> SDG_postRaw + SDG_buildUnified --> SDG_processDoc + SDG_processDoc --> BuildGenPrompt + SDG_processDoc --> AiObjectsCall + SDG_processDoc --> GenServiceRender + SDG_callAiJson --> SDP_perChunkJson + + %% Cross-module interactions from AiService-created submodules (contextual) + AiSvc_initSubs --> SubCore_ctor + AiSvc_initSubs --> SDP_ctor + AiSvc_initSubs --> SDG_ctor +``` \ No newline at end of file diff --git a/poweron/appdoc/doc_system_prompt_flow.md b/poweron/appdoc/doc_system_prompt_flow.md new file mode 100644 index 0000000..6996182 --- /dev/null +++ b/poweron/appdoc/doc_system_prompt_flow.md @@ -0,0 +1,193 @@ +# Prompt Building Flow - Summary + +## ✅ Current State: CLEAN AND SIMPLE + +**No placeholders** - Everything handled through function parameters. + +--- + +## Complete Flow + +``` +1. mainServiceAi.callAiDocuments() + └─> Delegates to subCoreAi.callAiDocuments() + +2. subCoreAi.callAiDocuments() + ├─> Builds FIRST prompt: buildGenerationPrompt(..., continuationContext=None) + └─> Calls _callAiWithLooping(prompt, ..., promptBuilder, promptArgs) + +3. _callAiWithLooping() - Loops until complete + ├─> Iteration 1: Uses prompt from step 2 + └─> Iteration 2+: + ├─> Builds continuationContext = buildContinuationContext(allSections, lastRawResponse) + └─> Calls promptBuilder(**promptArgs, continuationContext=continuationContext) + +4. buildGenerationPrompt() + ├─> If continuationContext has valid last_raw_json: Build CONTINUATION prompt + └─> Else: Build INITIAL prompt + +5. buildContinuationContext() + └─> Returns: {section_count, last_raw_json} [Simplified - only what's needed] +``` + +--- + +## Key Files & Responsibilities + +### `mainServiceAi.py` +- **Role**: Entry point, delegation only +- **Responsibility**: Initialize AI objects, delegate to subCoreAi + +### `subCoreAi.callAiDocuments()` +- **Role**: Document generation coordinator +- **Responsibility**: + - Build first prompt + - Prepare promptArgs for continuation + - Call looping function + +### `subCoreAi._callAiWithLooping()` +- **Role**: Iteration manager +- **Responsibility**: + - Manage iterations + - Build continuation context for iterations 2+ + - Call prompt builder with context + - Extract sections and detect completion + +### `subPromptBuilderGeneration.buildGenerationPrompt()` +- **Role**: Prompt builder +- **Responsibility**: + - Build initial prompt (if continuationContext=None or invalid) + - Build continuation prompt (if continuationContext has valid last_raw_json) + - Handle both cases in one function + +### `jsonUtils.buildContinuationContext()` +- **Role**: Context builder +- **Responsibility**: + - Extract section_count from accumulated sections + - Extract and clean last_raw_json from last response + - Return minimal context dict + +--- + +## Data Flow + +``` +Initial Call: + userPrompt, title, extracted_content + ↓ + buildGenerationPrompt(..., continuationContext=None) + ↓ + Initial Prompt (no continuation) + +Continuation Call: + allSections, lastRawResponse + ↓ + buildContinuationContext(allSections, lastRawResponse) + ↓ + {section_count: N, last_raw_json: "..."} + ↓ + buildGenerationPrompt(..., continuationContext={...}) + ↓ + Continuation Prompt (with last JSON fragment) +``` + +--- + +## Improvements Made + +1. ✅ **Simplified `buildContinuationContext()`** + - Removed unused fields: `last_content_sample`, `last_content_type`, `continuation_guidance` + - Only returns: `section_count`, `last_raw_json` + +2. ✅ **Improved empty JSON handling** + - Validates `last_raw_json` is not empty or `{}` + - Falls back to initial prompt if invalid + +3. ✅ **Clearer continuation check** + - Single boolean `has_continuation` checks all conditions + - Eliminates nested if/else confusion + +--- + +## No Placeholders Needed! + +The old placeholder-based approach (``) has been completely removed. All logic is handled through: +- Function parameters (`continuationContext`) +- Direct conditional logic in `buildGenerationPrompt()` + +This is **much simpler** and easier to understand and maintain. + +--- + +## ✅ Generic for Any User Prompt + +**Yes, this logic works for ANY user prompt!** + +### Why It's Generic: + +1. **No Content Assumptions** + - `userPrompt` is inserted directly into prompts without parsing or validation + - No restrictions on length, format, or content type + - No language detection required - AI handles any language + +2. **Flexible JSON Template** + - Supports multiple content types: `heading`, `paragraph`, `table`, `list`, `code` + - AI chooses appropriate `content_type` based on the request + - Can combine multiple content types in one document + +3. **Generic Continuation** + - Shows the exact last JSON fragment (works with any content) + - No assumptions about what was generated + - AI continues from wherever the fragment stopped + +4. **No Special Handling Required** + - Works for: + - Lists (like "Generate 9000 prime numbers") + - Text content (like "Write a story about...") + - Structured data (like "Create a report with tables") + - Code (like "Generate Python code for...") + - Mixed content (like "Create a document with headings, paragraphs, and tables") + +### Example Prompts That Work: + +```python +# Numbers/Data +"Generate the first 9000 prime numbers" +"List all countries and their capitals" +"Create a multiplication table from 1 to 100" + +# Text Content +"Write a comprehensive guide about Python programming" +"Summarize the history of artificial intelligence" +"Create a document about project management best practices" + +# Structured Data +"Create a report with sales data in tables" +"Generate a comparison chart of programming languages" +"Build a document with headings for each section" + +# Code +"Generate Python code examples for common algorithms" +"Create documentation with code snippets" +"Write a tutorial with code blocks" + +# Mixed Content +"Create a technical document with headings, paragraphs, lists, and code examples" +"Generate a report with introduction, tables, charts, and conclusion" +``` + +### Practical Considerations: + +1. **Token Limits**: Very long prompts might hit model token limits, but this is handled by the continuation mechanism +2. **Special Characters**: Any characters in the prompt are passed through (AI handles them) +3. **Multi-line Prompts**: Fully supported - inserted into f-strings as-is +4. **Language**: Works with any language - AI detects and responds appropriately + +### The Logic Adapts: + +- **Initial Prompt**: Tells AI to generate content based on user request +- **Continuation Prompt**: Shows last fragment and asks to continue +- **Completion Detection**: AI sets `complete_response: true` when done + +The AI model does the adaptation, not the code. The code just provides a consistent structure and continuation mechanism. + diff --git a/poweron/deployment/poweron_sec.kdbx b/poweron/deployment/poweron_sec.kdbx index c0641b3..0acb1e5 100644 Binary files a/poweron/deployment/poweron_sec.kdbx and b/poweron/deployment/poweron_sec.kdbx differ diff --git a/poweron/strategy/PowerOn Playground - Marketing Pitch .pdf b/poweron/strategy/PowerOn Playground - Marketing Pitch .pdf deleted file mode 100644 index 428fc0b..0000000 Binary files a/poweron/strategy/PowerOn Playground - Marketing Pitch .pdf and /dev/null differ diff --git a/poweron/strategy/doc_playground_marketing_pitch.html b/poweron/strategy/doc_playground_marketing_pitch.html index 475c0b0..e287d2e 100644 --- a/poweron/strategy/doc_playground_marketing_pitch.html +++ b/poweron/strategy/doc_playground_marketing_pitch.html @@ -3,13 +3,14 @@ + PowerOn Playground - Marketing Pitch | PowerON - + - + @@ -18,625 +19,245 @@ - + + + + + @@ -646,479 +267,287 @@
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  • Intelligente Chunking-Strategien - Optimale Verarbeitung grosser Datenmengen
    • -
  • Nahtlose Integration - SharePoint, Google Drive, Outlook, Jira - alles verbunden
    • -
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🎤 Voice-First-Ansatz

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    -
  • Sprechen statt Tippen - 10x schneller als herkömmliche Eingabe
    • -
  • Mehrsprachig - Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch
    • -
  • Hands-free - Arbeite, während du andere Tätigkeiten ausübst
    • -
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🔄 Einfache Workflows

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    -
  • Drag & Drop - Intuitive Bedienung wie bei ChatGPT
    • -
  • Vorgefertigte Templates - Für häufige Aufgaben
    • -
  • Echtzeit-Feedback - Sieh Ergebnisse sofort
    • -
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💼 Konkrete Anwendungsfälle:

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📊 Dokumentenmanagement
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"Analysiere 50 PDF-Verträge und erstelle eine Zusammenfassung der wichtigsten Klauseln"

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    -
  • ✅ Automatische Extraktion aus SharePoint/Google Drive
    • -
  • ✅ Intelligente Zusammenfassung mit Quellenangaben
    • -
  • ✅ Anonymisierung sensibler Kundendaten
    • -
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📧 E-Mail-Workflows
-

"Verbinde E-Mails aus Outlook mit Anhängen und erstelle strukturierte Aufgaben"

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    -
  • ✅ Nahtlose Outlook-Integration
    • -
  • ✅ Automatische Anhang-Verarbeitung
    • -
  • ✅ Strukturierte Aufgaben-Erstellung
    • -
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🔍 Recherche & Analyse
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"Recherchiere Markttrends für unser Produkt und erstelle einen Präsentationsvorschlag"

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    -
  • ✅ Web-Recherche mit Quellenverifikation
    • -
  • ✅ PowerPoint-Erstellung mit deinem Corporate Design
    • -
  • ✅ Datenvisualisierung und Charts
    • -
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📝 Content-Erstellung
-

"Erstelle einen Blog-Artikel basierend auf unseren internen Dokumenten"

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    -
  • ✅ Automatische Inhalts-Extraktion
    • -
  • ✅ SEO-optimierte Texte
    • -
  • ✅ Brand-konforme Formulierung
    • -
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💰 Transparentes Pricing - Keine Überraschungen:

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🎯 PowerOn Playground Starter

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CHF 250/Monat
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Alles inklusive

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    -
  • ✅ 1 GB Transfervolumen pro Monat inklusive
    • -
  • ✅ Unlimitierte KI-Verarbeitung (keine Token-Limits)
    • -
  • ✅ Alle Connectors (SharePoint, Google Drive, Outlook, Jira, etc.)
    • -
  • ✅ Voice-Features (Spracheingabe & -ausgabe)
    • -
  • ✅ Datenschutz-Neutralisierer (DSGVO-konform)
    • -
  • ✅ 5 Benutzer inklusive
    • -
  • ✅ E-Mail-Support (24h Antwortzeit)
    • -
  • ✅ Keine Setup-Gebühren
    • -
  • ✅ Jederzeit kündbar
    • -
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📦 Zusätzliches Transfervolumen

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CHF 50 pro GB
-

Nur bei Bedarf

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    -
  • Flexibel buchbar - Monat für Monat
    • -
  • Keine Mindestlaufzeit - Nur zahlen, was du nutzt
    • -
  • Transparente Abrechnung - Keine versteckten Kosten
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📈 ROI-Rechnung - Deine Einsparungen:

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Zeit-Einsparungen:

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80%
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Dokumentenanalyse
(von 4h auf 45min)
-
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70%
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Recherche-Aufgaben
(von 2h auf 35min)
-
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60%
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Content-Erstellung
(von 3h auf 1h)
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Kosten-Einsparungen:

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    -
  • Externe Beratung: CHF 2.000-5.000 pro Monat weniger
    • -
  • Rechtsberatung: CHF 1.500-3.000 pro Monat weniger
    • -
  • Software-Lizenzen: CHF 500-1.500 pro Monat weniger
    • -
  • Manuelle Arbeit: CHF 3.000-8.000 pro Monat weniger
    • -
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Dein Netto-ROI:

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- CHF 250 Investition → CHF 7.000-17.500 Einsparung = 2.800-7.000% ROI -

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🛡️ Sicherheit & Compliance:

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Datenschutz-First-Ansatz:

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  • End-to-End-Verschlüsselung aller Daten
    • -
  • DSGVO-konforme Verarbeitung mit automatischer Anonymisierung
    • -
  • Schweizer Datenschutz-Standards - Höchste Sicherheit
    • -
  • Audit-Logging - Vollständige Nachverfolgbarkeit
    • -
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Enterprise-Sicherheit:

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    -
  • Multi-Tenant-Architektur - Strikte Mandantentrennung
    • -
  • RBAC-Berechtigungen - Granulare Zugriffskontrolle
    • -
  • SSO-Integration - Nahtlose Anmeldung
    • -
  • Backup & Recovery - 99.9% Verfügbarkeit
    • -
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🚀 Sofortiger Start - Keine Wartezeit:

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-

Tag 0: Registrierung & Demo

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    -
  • Sofortige Registrierung - Kostenlose Anmeldung in 2 Minuten
    • -
  • Live-Demo ausprobieren - Teste mit deinen eigenen Daten
    • -
  • Unverbindlich - Keine Verpflichtungen, keine Kreditkarte erforderlich
    • -
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Tag 1: Setup & Onboarding

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    -
  • 15-Minuten-Setup - Schnelle Konfiguration
    • -
  • Automatische Connector-Einrichtung - Deine Systeme werden verbunden
    • -
  • Persönliches Onboarding - 1:1-Schulung mit unserem Team
    • -
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-

Tag 2-7: Erste Workflows

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    -
  • Pilot-Projekte - Teste mit echten Daten
    • -
  • Template-Bibliothek - Vorgefertigte Workflows nutzen
    • -
  • Support-Hotline - Direkter Kontakt zu unserem Team
    • -
-
- -
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Tag 8+: Vollproduktiv

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    -
  • Eigene Workflows - Erstelle deine individuellen Prozesse
    • -
  • Team-Training - Schulung deiner Mitarbeiter
    • -
  • Optimierung - Kontinuierliche Verbesserung
    • -
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💬 Was unsere Kunden sagen:

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⚠️ HINWEIS INTERN FÜR UNSERE PRÜFUNG:

-

Alle Kundenstatements sind Vorschläge und müssen noch von den jeweiligen Kunden bestätigt werden!

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"PowerOn ermöglicht es uns, komplexe Spesenprozesse zu automatisieren und gleichzeitig ein skalierbares KPI-Produkt für unsere Treuhand-Kunden zu entwickeln. Die Workflow-Engine ist genau das, was wir für unsere KMU-Klienten brauchen."

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- Silvan Winiger, CEO, SOHA TREUHAND
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"Die Zusammenarbeit mit PowerOn eröffnet uns völlig neue Möglichkeiten in der KI-Integration für Treuhand-Büros. Die spezialisierten Lösungen für KMU sind ein echter Mehrwert für unsere Partner."

-
- CEO, DATAGIBBONS
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-

"PowerOn hat unsere Code-Dokumentation revolutioniert und die Demo-Vorbereitung für unsere Kunden drastisch vereinfacht. Die Security-Validierung gibt uns die Sicherheit, die wir für Enterprise-Kunden brauchen."

-
- Dominic Largo, CEO, ValueOn
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🎯 Nächste Schritte - Starte noch heute:

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Option 1: Sofortiger Start

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    -
  • Jetzt buchen - Setup in 15 Minuten
    • -
  • Persönlicher Ansprechpartner - Direkter Kontakt zu unserem Team
    • -
- Jetzt buchen -
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-

Option 2: Kostenlose Demo

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    -
  • 30-Minuten-Demo - Schaut Euch das Demo-Video an
    • -
  • Mit Euren Daten - Testen mit echten Dokumenten
    • -
  • Unverbindlich - Keine Verpflichtungen
    • -
- Demo anfordern -
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Option 3: Pilot-Projekt

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    -
  • 30-Tage-Pilot - Testet mit Eurem Team
    • -
  • Reduzierter Preis - CHF 150 für den ersten Monat
    • -
  • Vollständige Unterstützung - Unser Team begleitet dich
    • -
- Pilot starten -
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📞 Kontakt & Buchung:

- -

Sofort buchen:

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-
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🌐 Website

-

playground.poweron.swiss

-
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-

📧 E-Mail

-

playground@poweron.swiss

-
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📞 Telefon

-

+41 44 943 70 40

-
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📍 Adresse

-

Am Stadtrand 11
8600 Dübendorf

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🔥 Limited Time Offer - Nur noch 30 Tage:

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🎁 Exklusive Einführungsangebote:

- -

Für die ersten 100 Kunden:

-
    -
  • 50% Rabatt für die ersten 3 Monate
    • -
  • Kostenloses Setup (Wert: CHF 500)
    • -
  • Persönlicher Account Manager (Wert: CHF 2.000)
    • -
  • Premium-Support (Wert: CHF 1.000)
    • -
- -

- Gesamtwert: CHF 3.500 - Du zahlst nur CHF 250/Monat -

-
- -
- -
-

❓ Häufige Fragen:

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Q: Wie schnell ist das Setup?
-
A: 15 Minuten - wir verbinden automatisch deine Systeme und du kannst sofort starten.
-
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-
Q: Was passiert mit meinen Daten?
-
A: Alle Daten werden DSGVO-konform verarbeitet und automatisch anonymisiert.
-
- -
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Q: Kann ich jederzeit kündigen?
-
A: Ja, monatlich kündbar ohne Gebühren. Keine Mindestlaufzeit, keine versteckten Kosten.
-
- -
-
Q: Funktioniert es mit unseren bestehenden Systemen?
-
A: Ja, wir unterstützen alle gängigen Enterprise-Systeme. Falls nicht, entwickeln wir gerne einen Custom-Connector.
-
- -
-
Q: Wie sicher ist die Plattform?
-
A: Höchste Schweizer Sicherheitsstandards, End-to-End-Verschlüsselung, regelmässige Penetrationstests.
-
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🚀 Jetzt starten - Deine Konkurrenz wartet nicht:

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Jeden Tag ohne PowerOn Playground kostet dich:

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  • CHF 200-500 an manueller Arbeit
    • -
  • CHF 1.000-3.000 an verpassten Chancen
    • -
  • CHF 5.000-15.000 an ineffizienten Prozessen
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- Starte heute und spare morgen! -

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PowerOn Playground - Marketing Pitch

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🚀 Endlich KI nutzen – integriert, schrittweise, zukunftssicher, unlimitiert

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PowerOn Playground + Integrationsplattform – Deine sichere KI-Workstation

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Das Problem, das du kennst:

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❌ ChatGPT & Copilot sind in deinem Unternehmen blockiert - Datenschutz-Bedenken verhindern die Nutzung

+

❌ Token-Limits bremsen deine Produktivität - Grosse Dokumente können nicht verarbeitet werden

+

❌ Isolierte Tools, die nicht zusammenarbeiten - SharePoint, Google Drive, Outlook - alles getrennt

+

❌ Komplizierte Pricing-Modelle - Versteckte Kosten, unvorhersagbare Rechnungen

+

❌ Schreiben statt Sprechen - Zeitaufwändig und ineffizient

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Die PowerOn-Lösung:

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+

🎯 Integrationsplattform + Playground: Einfach. Sicher. Effizient.

+

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PowerOn verbindet Menschen und Unternehmensdaten – sicher, mandantenfähig und workflow-gesteuert. Der Playground ist der schnelle Einstieg, um Use Cases im Team zu testen und in produktive Services zu überführen.

+

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✨ Was macht PowerOn einzigartig?

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Die 3 Kern-Assets

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1) 🔒 Neutralizer (Datenschutz-First)

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- Automatische Anonymisierung sensibler Daten vor der KI-Verarbeitung

+

- DSGVO-konform, transparente Regeln – du bestimmst, was neutralisiert wird

+

- Validierungs-Roadmap: Level 1 Datenschutz jetzt; Level 2 kontextueller IP-Schutz folgt mit externem Validat/Cert (ETH/HSG/Partner)

+

+

2) ♾️ Unlimitierte Verarbeitung

+

- Keine Token-Limits – Dokumente jeder Grösse verarbeiten

+

- Intelligentes Chunking und Streaming für grosse Datenmengen

+

- Nahtlose Konnektoren – SharePoint, Google Drive, Outlook, Jira u.v.m.

+

+

3) 🧠 Mandantenfähige Workflow-Engine

+

- Use Case → Workflow: Einmal durchspielen, dann automatisch stündlich/täglich/wöchentlich ausführen

+

- Mehr-Mandanten-fähig – klare Trennung, RBAC, Audit-Logs

+

- Offene REST-API – UI/Module von Partnern und Community anbaubar

+

+

🎤 Voice-First-Ansatz

+

- Sprechen statt Tippen – bis zu 10x schneller

+

- Mehrsprachig – Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch

+

- Hands-free – arbeitet mit, während du anderes tust

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🔄 Einfache Workflows

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- Drag & Drop – Intuitive Bedienung wie bei ChatGPT

+

- Templates – Häufige Aufgaben sofort starten

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- Echtzeit-Feedback – Ergebnisse sofort sichtbar

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💼 Konkrete Anwendungsfälle:

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📊 Dokumentenmanagement

+

"Analysiere 50 PDF-Verträge und erstelle eine Zusammenfassung der wichtigsten Klauseln"

+

- ✅ Automatische Extraktion aus SharePoint/Google Drive

+

- ✅ Intelligente Zusammenfassung mit Quellenangaben

+

- ✅ Anonymisierung sensibler Kundendaten

+

+

📧 E-Mail-Workflows

+

"Verbinde E-Mails aus Outlook mit Anhängen und erstelle strukturierte Aufgaben"

+

- ✅ Nahtlose Outlook-Integration

+

- ✅ Automatische Anhang-Verarbeitung

+

- ✅ Strukturierte Aufgaben-Erstellung

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+

🔍 Recherche & Analyse

+

"Recherchiere Markttrends für unser Produkt und erstelle einen Präsentationsvorschlag"

+

- ✅ Web-Recherche mit Quellenverifikation

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- ✅ Datenvisualisierung und Charts

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📝 Content-Erstellung

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"Erstelle einen Blog-Artikel basierend auf unseren internen Dokumenten"

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🧩 Standard-Services vs. Individuell

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- Standard-Services (Preislisten-basiert): Neutralizer, Workflow-Engine, Voice, Connectoren – direkt nutzbar, günstig skalierbar

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- Individuell (Projekt-Charakter): Branchen-/Kunden-spezifische Anpassungen via Partner-Ökosystem; nahtlos in die Plattform integrierbar

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+

Ziel: Standard wo möglich, individuell wo sinnvoll – ohne die Sicherheit und Betriebssicherheit zu kompromittieren.

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💰 Transparentes Pricing - Keine Überraschungen:

+

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🎯 PowerOn Playground Starter

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CHF 250/Monat - Alles inklusive

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+

✅ 1 GB Transfervolumen pro Monat inklusive

+

✅ Unlimitierte KI-Verarbeitung (keine Token-Limits)

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✅ Alle Connectors (SharePoint, Google Drive, Outlook, Jira, etc.)

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✅ Voice-Features (Spracheingabe & -ausgabe)

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✅ Datenschutz-Neutralisierer (DSGVO-konform)

+

✅ 5 Benutzer inklusive

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✅ E-Mail-Support (24h Antwortzeit)

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✅ Keine Setup-Gebühren

+

✅ Jederzeit kündbar

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📦 Zusätzliches Transfervolumen

+

CHF 50 pro GB - Nur bei Bedarf

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- Flexibel buchbar - Monat für Monat

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- Keine Mindestlaufzeit - Nur zahlen, was du nutzt

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📈 ROI-Rechnung - Deine Einsparungen:

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Zeit-Einsparungen:

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- Dokumentenanalyse: 80% Zeitersparnis (von 4h auf 45min)

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- Recherche-Aufgaben: 70% Zeitersparnis (von 2h auf 35min)

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- Content-Erstellung: 60% Zeitersparnis (von 3h auf 1h)

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Kosten-Einsparungen:

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- Externe Beratung: CHF 2.000-5.000 pro Monat weniger

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- Rechtsberatung: CHF 1.500-3.000 pro Monat weniger

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- Software-Lizenzen: CHF 500-1.500 pro Monat weniger

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- Manuelle Arbeit: CHF 3.000-8.000 pro Monat weniger

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Dein Netto-ROI:

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CHF 250 Investition → CHF 7.000–17.500 Einsparung = 2.800–7.000% ROI

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🛡️ Sicherheit & Compliance:

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Datenschutz-First-Ansatz:

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Enterprise-Sicherheit:

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- RBAC-Berechtigungen - Granulare Zugriffskontrolle

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- Backup & Recovery - 99.9% Verfügbarkeit

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Neutralizer Validierung (Roadmap):

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- Level 1: Datenschutz-Anonymisierung – produktiv, intern validiert

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- Level 2: Kontextueller IP-Schutz – externe Validierung/Zertifizierung (Uni/Partner) geplant

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🚀 Sofortiger Start - Keine Wartezeit:

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Tag 0: Registrierung & Demo

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- Sofortige Registrierung - Kostenlose Anmeldung in 2 Minuten

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- Unverbindlich - Keine Verpflichtungen, keine Kreditkarte erforderlich

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Tag 1: Setup & Onboarding

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- 15-Minuten-Setup - Schnelle Konfiguration

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- Persönliches Onboarding - 1:1-Schulung mit unserem Team

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Tag 2-7: Erste Workflows

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- Pilot-Projekte - Teste mit echten Daten

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- Template-Bibliothek - Vorgefertigte Workflows nutzen

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- Support-Hotline - Direkter Kontakt zu unserem Team

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Tag 8+: Vollproduktiv

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- Eigene Workflows - Erstelle deine individuellen Prozesse

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- Team-Training - Schulung deiner Mitarbeiter

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- Optimierung - Kontinuierliche Verbesserung

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💬 Was unsere Kunden sagen:

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> ⚠️ HINWEIS INTERN FÜR UNSERE PRÜFUNG: Alle Kundenstatements sind Vorschläge und müssen noch von den jeweiligen Kunden bestätigt werden!

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> "PowerOn ermöglicht es uns, komplexe Spesenprozesse zu automatisieren und gleichzeitig ein skalierbares KPI-Produkt für unsere Treuhand-Kunden zu entwickeln. Die Workflow-Engine ist genau das, was wir für unsere KMU-Klienten brauchen."

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> - Silvan Winiger, CEO, SOHA TREUHAND

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> "Die Zusammenarbeit mit PowerOn eröffnet uns völlig neue Möglichkeiten in der KI-Integration für Treuhand-Büros. Die spezialisierten Lösungen für KMU sind ein echter Mehrwert für unsere Partner."

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> - CEO, DATAGIBBONS

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> "PowerOn hat unsere Code-Dokumentation revolutioniert und die Demo-Vorbereitung für unsere Kunden drastisch vereinfacht. Die Security-Validierung gibt uns die Sicherheit, die wir für Enterprise-Kunden brauchen."

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> - Dominic Largo, CEO, ValueOn

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🎯 Nächste Schritte - Starte noch heute:

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Option 1: Sofortiger Start

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- Jetzt buchen - Setup in 15 Minuten

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Option 2: Kostenlose Demo

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- 30-Minuten-Demo - Live oder Video

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- Unverbindlich - Keine Verpflichtungen

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Option 3: Pilot-Projekt

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- 30-Tage-Pilot - Testet mit Eurem Team

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- Reduzierter Preis - CHF 150 für den ersten Monat

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📞 Kontakt & Buchung:

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Sofort buchen:

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- Website: playground.poweron.swiss

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- Telefon: +41 44 943 70 40

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Gesamtwert: CHF 3.500 - Du zahlst nur CHF 250/Monat

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❓ Häufige Fragen:

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Q: Wie schnell ist das Setup?

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A: 15 Minuten - wir verbinden automatisch deine Systeme und du kannst sofort starten.

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Q: Was passiert mit meinen Daten?

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A: Alle Daten werden DSGVO-konform verarbeitet und automatisch anonymisiert.

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Q: Kann ich jederzeit kündigen?

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A: Ja, monatlich kündbar ohne Gebühren. Keine Mindestlaufzeit, keine versteckten Kosten.

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Q: Funktioniert es mit unseren bestehenden Systemen?

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A: Ja, wir unterstützen alle gängigen Enterprise-Systeme. Falls nicht, entwickeln Partner einen Custom-Connector – nahtlos integrierbar.

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Q: Wie sicher ist die Plattform?

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A: Höchste Schweizer Sicherheitsstandards, End-to-End-Verschlüsselung, regelmässige Penetrationstests, Audit-Logging und Mandantentrennung.

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- + \ No newline at end of file diff --git a/poweron/strategy/doc_playground_marketing_pitch.md b/poweron/strategy/doc_playground_marketing_pitch.md index 2cb803d..fc9a71d 100644 --- a/poweron/strategy/doc_playground_marketing_pitch.md +++ b/poweron/strategy/doc_playground_marketing_pitch.md @@ -1,8 +1,8 @@ # PowerOn Playground - Marketing Pitch -## 🚀 **Endlich KI nutzen ohne Datenschutzrisiken!** +## 🚀 **Endlich KI nutzen – integriert, schrittweise, zukunftssicher, unlimitiert** -### **Der PowerOn Playground - Deine sichere KI-Workstation** +### **PowerOn Playground + Integrationsplattform – Deine sichere KI-Workstation** --- @@ -18,33 +18,39 @@ ## **Die PowerOn-Lösung:** -### **🎯 PowerOn Playground - Einfach. Sicher. Effizient.** +### **🎯 Integrationsplattform + Playground: Einfach. Sicher. Effizient.** -**Der PowerOn Playground ist deine persönliche KI-Workstation, die alle deine Datenquellen sicher verbindet und dabei deine sensiblen Informationen schützt.** +**PowerOn verbindet Menschen und Unternehmensdaten – sicher, mandantenfähig und workflow-gesteuert. Der Playground ist der schnelle Einstieg, um Use Cases im Team zu testen und in produktive Services zu überführen.** --- -## **✨ Was macht den PowerOn Playground einzigartig?** +## **✨ Was macht PowerOn einzigartig?** -### **🔒 Integrierter Datenschutz-Neutralisierer** -- **Automatische Anonymisierung** sensibler Daten vor der KI-Verarbeitung -- **DSGVO-konform** - Nutze KI ohne Compliance-Risiken -- **Transparente Regeln** - Du bestimmst, was anonymisiert wird +### **Die 3 Kern-Assets** +1) **🔒 Neutralizer (Datenschutz-First)** + - **Automatische Anonymisierung** sensibler Daten vor der KI-Verarbeitung + - **DSGVO-konform**, transparente Regeln – du bestimmst, was neutralisiert wird + - **Validierungs-Roadmap**: Level 1 Datenschutz jetzt; Level 2 kontextueller IP-Schutz folgt mit externem Validat/Cert (ETH/HSG/Partner) -### **♾️ Unlimitierte Verarbeitung** -- **Keine Token-Limits** - Verarbeite Dokumente jeder Grosse -- **Intelligente Chunking-Strategien** - Optimale Verarbeitung grosser Datenmengen -- **Nahtlose Integration** - SharePoint, Google Drive, Outlook, Jira - alles verbunden +2) **♾️ Unlimitierte Verarbeitung** + - **Keine Token-Limits** – Dokumente jeder Grösse verarbeiten + - **Intelligentes Chunking** und Streaming für grosse Datenmengen + - **Nahtlose Konnektoren** – SharePoint, Google Drive, Outlook, Jira u.v.m. + +3) **🧠 Mandantenfähige Workflow-Engine** + - **Use Case → Workflow**: Einmal durchspielen, dann automatisch stündlich/täglich/wöchentlich ausführen + - **Mehr-Mandanten-fähig** – klare Trennung, RBAC, Audit-Logs + - **Offene REST-API** – UI/Module von Partnern und Community anbaubar ### **🎤 Voice-First-Ansatz** -- **Sprechen statt Tippen** - 10x schneller als herkömmliche Eingabe -- **Mehrsprachig** - Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch -- **Hands-free** - Arbeite, während du andere Tätigkeiten ausübst +- **Sprechen statt Tippen** – bis zu 10x schneller +- **Mehrsprachig** – Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch +- **Hands-free** – arbeitet mit, während du anderes tust ### **🔄 Einfache Workflows** -- **Drag & Drop** - Intuitive Bedienung wie bei ChatGPT -- **Vorgefertigte Templates** - Für häufige Aufgaben -- **Echtzeit-Feedback** - Sieh Ergebnisse sofort +- **Drag & Drop** – Intuitive Bedienung wie bei ChatGPT +- **Templates** – Häufige Aufgaben sofort starten +- **Echtzeit-Feedback** – Ergebnisse sofort sichtbar --- @@ -76,6 +82,13 @@ --- +## **🧩 Standard-Services vs. Individuell** + +- **Standard-Services (Preislisten-basiert)**: Neutralizer, Workflow-Engine, Voice, Connectoren – direkt nutzbar, günstig skalierbar +- **Individuell (Projekt-Charakter)**: Branchen-/Kunden-spezifische Anpassungen via Partner-Ökosystem; nahtlos in die Plattform integrierbar + +Ziel: Standard wo möglich, individuell wo sinnvoll – ohne die Sicherheit und Betriebssicherheit zu kompromittieren. + ## **💰 Transparentes Pricing - Keine Überraschungen:** ### **🎯 PowerOn Playground Starter** @@ -114,7 +127,7 @@ - **Manuelle Arbeit**: CHF 3.000-8.000 pro Monat weniger ### **Dein Netto-ROI:** -**CHF 250 Investition → CHF 7.000-17.500 Einsparung = 2.800-7.000% ROI** +**CHF 250 Investition → CHF 7.000–17.500 Einsparung = 2.800–7.000% ROI** --- @@ -123,7 +136,7 @@ ### **Datenschutz-First-Ansatz:** - **End-to-End-Verschlüsselung** aller Daten - **DSGVO-konforme Verarbeitung** mit automatischer Anonymisierung -- **Schweizer Datenschutz-Standards** - Höchste Sicherheit +- **Schweizer Sicherheits-Standards** - Höchste Sicherheit - **Audit-Logging** - Vollständige Nachverfolgbarkeit ### **Enterprise-Sicherheit:** @@ -132,6 +145,10 @@ - **SSO-Integration** - Nahtlose Anmeldung - **Backup & Recovery** - 99.9% Verfügbarkeit +### **Neutralizer Validierung (Roadmap):** +- **Level 1**: Datenschutz-Anonymisierung – produktiv, intern validiert +- **Level 2**: Kontextueller IP-Schutz – externe Validierung/Zertifizierung (Uni/Partner) geplant + --- ## **🚀 Sofortiger Start - Keine Wartezeit:** @@ -180,7 +197,7 @@ - **Persönlicher Ansprechpartner** - Direkter Kontakt zu unserem Team ### **Option 2: Kostenlose Demo** -- **30-Minuten-Demo** - Schaut Euch das Demo-Video an +- **30-Minuten-Demo** - Live oder Video - **Mit Euren Daten** - Testen mit echten Dokumenten - **Unverbindlich** - Keine Verpflichtungen @@ -226,10 +243,10 @@ A: Alle Daten werden DSGVO-konform verarbeitet und automatisch anonymisiert. A: Ja, monatlich kündbar ohne Gebühren. Keine Mindestlaufzeit, keine versteckten Kosten. ### **Q: Funktioniert es mit unseren bestehenden Systemen?** -A: Ja, wir unterstützen alle gängigen Enterprise-Systeme. Falls nicht, entwickeln wir gerne einen Custom-Connector. +A: Ja, wir unterstützen alle gängigen Enterprise-Systeme. Falls nicht, entwickeln Partner einen Custom-Connector – nahtlos integrierbar. ### **Q: Wie sicher ist die Plattform?** -A: Höchste Schweizer Sicherheitsstandards, End-to-End-Verschlüsselung, regelmässige Penetrationstests. +A: Höchste Schweizer Sicherheitsstandards, End-to-End-Verschlüsselung, regelmässige Penetrationstests, Audit-Logging und Mandantentrennung. --- diff --git a/templates/poweron-styles.css b/templates/poweron-styles.css index 6395d24..482e040 100644 Binary files a/templates/poweron-styles.css and b/templates/poweron-styles.css differ