upd

c-work/1-plan/2026-04-compliance-audit-view-and-navigation-overviews.md

@@ -0,0 +1,279 @@
+<!-- status: plan -->
+<!-- started: 2026-04-13 -->
+<!-- component: gateway | frontend-nyla | platform -->
+
+# Compliance & Audit View + Navigations-Rubrik "Übersichten"
+
+## Beschreibung und Kontext
+
+**Was:** Zwei zusammenhängende Verbesserungen:
+1. **Neue Navigations-Rubrik "Übersichten"** unter "Meine Sicht" — dorthin die bestehende "Integrationen"-Seite verschieben und eine neue "Compliance & AI-Audit"-Seite hinzufügen.
+2. **Compliance & AI-Audit-Seite** — ein mächtiges Werkzeug für Compliance-Manager und Datenschutzbeauftragte, um alle AI-Datenflüsse und Audit-Ereignisse transparent einzusehen.
+
+**Warum jetzt:** Investoren und Treuhänder fragen nach Nachvollziehbarkeit und Datenschutz-Compliance. Eine dedizierte Audit-Ansicht schafft Vertrauen und ist ein Differenzierungsmerkmal gegenüber generischen AI-Tools. Für die Kundendemos ist dies ein starkes Signal: "Jeder AI-Call ist nachvollziehbar."
+
+**Business-Treiber:**
+- Treuhänder unterliegen Revisionsanforderungen — sie müssen nachweisen können, welche Daten an welche AI-Modelle gesendet wurden.
+- Investoren wollen sehen, dass PORTA Enterprise-ready ist (Audit-Trail, Compliance).
+- Datenschutzbeauftragte brauchen eine Übersicht über alle AI-Datenflüsse pro Mandant.
+
+**Abhängigkeiten:**
+- Bestehendes `AuditLogEntry`-System (`gateway/modules/shared/auditLogger.py`) — schreibt bereits Security/GDPR/Permission-Events.
+- Bestehendes Billing-System (`serviceBilling.recordUsage`) — zeichnet AI-Usage pro Call auf (Provider, Model, Kosten, Bytes).
+- Bestehende Integrationsseite (`IntegrationsOverviewPage.tsx`) — wird in neue Rubrik verschoben.
+- Navigation-System (`mainSystem.py` → `NAVIGATION_SECTIONS`) — muss um Subgroup erweitert werden.
+
+**Risiko bei Nicht-Umsetzung:** Kunden sehen PORTA als "Black Box" — keine Transparenz über AI-Datenflüsse. Compliance-Anforderungen können nicht erfüllt werden.
+
+## Fokus und kritische Details
+
+### Ist-Zustand
+
+**Navigation:**
+- "Integrationen" ist ein Top-Level-Item unter "Meine Sicht" (order 15).
+- Es gibt keine Rubrik "Übersichten".
+
+**Audit-Logging:**
+- `AuditLogEntry` erfasst: userId, mandateId, featureInstanceId, category, action, resourceType, resourceId, details, IP, userAgent, success/error.
+- Kategorien: `access`, `key`, `data`, `security`, `gdpr`, `permission`, `system`.
+- **Kein API-Endpoint** zum Lesen von Audit-Logs im Frontend — `getAuditLogs()` existiert nur intern auf `AuditLogger`.
+
+**AI-Usage-Logging:**
+- `serviceBilling.recordUsage` erfasst pro AI-Call: mandateId, userId, featureInstanceId, featureCode, aicoreProvider, aicoreModel, priceCHF, processingTime, bytesSent, bytesReceived, errorCount.
+- **Fehlend:** Der tatsächliche Content (Prompt/Response) wird nicht persistiert — nur Metadaten und Kosten.
+- Billing-Transaktionen sind über `GET /api/billing/transactions` abrufbar, aber nicht als Audit-View aufbereitet.
+
+### Architektur-Entscheid: AI-Content-Audit-Log
+
+Für den Compliance-View brauchen wir ein **neues AI-Audit-Log**, das pro AI-Interaktion speichert:
+- Wer (User), wann, in welcher Instanz, mit welchem Modell
+- Was gesendet wurde (Content-Hash oder Content selbst, konfigurierbar)
+- Was empfangen wurde (Response-Zusammenfassung)
+- Ob Neutralisierung aktiv war (und welche Mappings angewandt wurden)
+- Download-Möglichkeit für den vollständigen Content
+
+**Wichtig:** Content-Speicherung muss **mandantenspezifisch konfigurierbar** sein (manche Mandanten wollen Full-Content-Audit, andere nur Metadaten). RBAC muss sicherstellen, dass nur berechtigte Rollen (Compliance-Manager, Admin) Zugriff haben.
+
+### Kritische Stellen
+
+- **Datenmenge:** AI-Audit-Logs können schnell gross werden — Pagination und Zeitraum-Filter sind Pflicht.
+- **RBAC:** Audit-Daten sind sensitiv — nur Mandate-Admins und Compliance-Rollen dürfen sie sehen.
+- **Performance:** Statistik-Aggregationen (Tab C) müssen effizient sein — ggf. materialisierte Views oder Pre-Aggregation.
+- **Content-Speicherung:** Vollständiger Prompt/Response-Content kann gross sein — separate Tabelle oder Object Storage.
+
+## Ziel und Nicht-Ziele
+
+**Ziel:**
+- Neue Subgroup "Übersichten" unter "Meine Sicht" mit Integrationen + Compliance-Seite
+- Compliance-Seite mit 3 Tabs:
+  - **Tab A: AI-Datenfluss-Log** — Tabelle: wann, wer, welche Instanz, welches AI-Modell, welche Daten, Download
+  - **Tab B: Audit-Log** — Tabelle: alle Security/GDPR/Permission-Events (bestehende `AuditLogEntry`-Daten)
+  - **Tab C: Audit-Statistik** — Grafische Auswertung mit Zeitraum- und Kontext-Filtern
+- API-Endpoints für alle drei Tabs mit RBAC-Filterung
+- AI-Content-Audit-Log als neues Datenmodell im Gateway
+
+**Explizit NICHT:**
+- Kein Real-Time-Streaming der Logs (Polling/Refresh reicht)
+- Keine Änderung am bestehenden Billing-System (ergänzend, nicht ersetzend)
+- Kein Log-Export als PDF/Excel in V1 (kommt ggf. später)
+- Keine mandantenübergreifende Ansicht für Nicht-SysAdmins
+
+## Betroffene Module
+
+- **Gateway:**
+  - `modules/datamodels/datamodelAiAudit.py` (neu — AI-Audit-Log Datenmodell)
+  - `modules/shared/aiAuditLogger.py` (neu — Logger für AI-Datenflüsse)
+  - `modules/routes/routeAudit.py` (neu — API-Endpoints für Audit-Daten)
+  - `modules/system/mainSystem.py` (Navigation: neue Subgroup "Übersichten")
+  - `modules/serviceCenter/services/serviceAi/mainServiceAi.py` (AI-Audit-Log-Einträge schreiben)
+  - `modules/serviceCenter/services/serviceAgent/mainServiceAgent.py` (Agent-Calls loggen)
+- **Frontend:**
+  - `pages/ComplianceAuditPage.tsx` (neu — Hauptseite mit 3 Tabs)
+  - `api/auditApi.ts` (neu — API-Funktionen)
+  - `hooks/useAudit.ts` (neu — Hooks für Audit-Daten)
+  - `config/pageRegistry.tsx` (Icon-Eintrag)
+  - `App.tsx` (Route)
+  - `components/Navigation/MandateNavigation.tsx` (ggf. Anpassung für Subgroup-Rendering)
+- **DB-Migration:** ja — neue Tabelle `ai_audit_log`
+- **Andere Komponenten:** keine
+
+## Entscheidungen
+
+| Datum | Entscheidung | Begründung |
+|-------|-------------|------------|
+| 2026-04-13 | Neues `AiAuditLog`-Modell statt Erweiterung von `AuditLogEntry` | AuditLogEntry ist für Security/GDPR optimiert. AI-Datenflüsse haben andere Felder (Model, Tokens, Content). Trennung hält beide Systeme sauber. |
+| 2026-04-13 | Content-Speicherung als opt-in pro Mandant | Datenschutz: nicht jeder Mandant will, dass Prompts/Responses gespeichert werden. Default: nur Metadaten. |
+| 2026-04-13 | "Übersichten" als Subgroup unter "Meine Sicht" (nicht als eigene Section) | Konsistent mit bestehendem Pattern (Basisdaten, Nutzung sind auch Subgroups). Kein neuer Top-Level-Block nötig. |
+| 2026-04-13 | RBAC: Mandate-Admin + neue Rolle `compliance-viewer` | Nicht jeder Admin braucht Audit-Zugriff. Dedizierte Rolle ermöglicht feingranulare Kontrolle. |
+
+---
+
+## Umsetzungs-Checkliste
+
+### Phase 1: Navigation — Subgroup "Übersichten" (Gateway + Frontend)
+
+- [ ] **`mainSystem.py`:** Neue Subgroup `system-overviews` ("Übersichten") unter Section `system` erstellen
+- [ ] **`mainSystem.py`:** "Integrationen" von Top-Level-Item in die neue Subgroup verschieben
+- [ ] **`mainSystem.py`:** Neues Item "Compliance & Audit" in Subgroup `system-overviews` hinzufügen
+  - `objectKey: "ui.system.complianceAudit"`, `path: "/compliance-audit"`, `icon: "FaShieldAlt"`
+- [ ] **`pageRegistry.tsx`:** Icon-Eintrag für `page.system.complianceAudit`
+- [ ] **`App.tsx`:** Route `/compliance-audit` → `ComplianceAuditPage`
+- [ ] **Frontend Navigation:** Sicherstellen, dass `MandateNavigation.tsx` Subgroups unter "Meine Sicht" korrekt rendert (bestehendes Pattern: Basisdaten, Nutzung)
+
+### Phase 2: Backend — AI-Audit-Log Datenmodell & Logger
+
+- [ ] **`datamodelAiAudit.py`** (neu) — Datenmodell:
+
+```python
+class AiAuditLogEntry(BaseModel):
+    id: str
+    timestamp: float
+    userId: str
+    username: Optional[str]
+    mandateId: str
+    featureInstanceId: Optional[str]
+    featureCode: Optional[str]
+    instanceLabel: Optional[str]
+
+    aiProvider: str           # z.B. "azure-openai", "anthropic"
+    aiModel: str              # z.B. "gpt-4o", "claude-3.5-sonnet"
+    operationType: str        # z.B. "chat", "embedding", "image", "tts"
+
+    tokensInput: Optional[int]
+    tokensOutput: Optional[int]
+    processingTimeMs: Optional[int]
+    priceCHF: Optional[float]
+
+    neutralizationActive: bool = False
+    neutralizationMappingsCount: Optional[int]
+
+    contentStored: bool = False
+    contentInputHash: Optional[str]    # SHA-256 des Inputs
+    contentInputPreview: Optional[str] # Erste 200 Zeichen (immer)
+    contentOutputPreview: Optional[str] # Erste 200 Zeichen (immer)
+
+    # Full content nur wenn Mandant opt-in hat
+    contentInputFull: Optional[str]
+    contentOutputFull: Optional[str]
+
+    success: bool = True
+    errorMessage: Optional[str]
+```
+
+- [ ] **`aiAuditLogger.py`** (neu) — Service zum Schreiben von AI-Audit-Einträgen
+  - `logAiCall(...)` — schreibt einen Eintrag
+  - `getAiAuditLogs(mandateId, filters)` — liest Einträge mit Pagination
+  - `getAiAuditStats(mandateId, timeRange, groupBy)` — Aggregationen für Tab C
+- [ ] **DB-Tabelle** `ai_audit_log` anlegen (via DatabaseConnector-Pattern)
+
+### Phase 3: Backend — AI-Audit in AI-Pipeline integrieren
+
+- [ ] **`mainServiceAi.py`:** Nach jedem AI-Call `aiAuditLogger.logAiCall()` aufrufen
+  - Provider, Model, Tokens, Processing-Time aus `AiCallResponse`
+  - Content (Input/Output) nur wenn Mandant opt-in
+  - Neutralisierungs-Status aus Call-Context
+- [ ] **`mainServiceAgent.py`:** Agent-Calls ebenfalls loggen (delegiert an serviceAi)
+- [ ] **Neutralisierungs-Integration:** Wenn Neutralisierung aktiv, `neutralizationActive=True` + Mapping-Count loggen
+
+### Phase 4: Backend — API-Endpoints
+
+- [ ] **`routeAudit.py`** (neu) — API-Endpoints:
+  - `GET /api/audit/ai-log` — AI-Datenfluss-Log (Tab A)
+    - Query-Params: `mandateId`, `userId`, `featureInstanceId`, `aiModel`, `dateFrom`, `dateTo`, `limit`, `offset`
+    - RBAC: Mandate-Admin oder `compliance-viewer`
+  - `GET /api/audit/ai-log/{entryId}/content` — Full Content Download (Tab A Detail)
+    - RBAC: Mandate-Admin oder `compliance-viewer`
+  - `GET /api/audit/log` — Security/GDPR Audit-Log (Tab B)
+    - Query-Params: `mandateId`, `userId`, `category`, `action`, `dateFrom`, `dateTo`, `limit`, `offset`
+    - RBAC: Mandate-Admin oder `compliance-viewer`
+  - `GET /api/audit/stats` — Audit-Statistiken (Tab C)
+    - Query-Params: `mandateId`, `timeRange` (7d/30d/90d/custom), `groupBy` (model/user/feature/day)
+    - RBAC: Mandate-Admin oder `compliance-viewer`
+
+### Phase 5: Frontend — Compliance & Audit Page
+
+- [ ] **`ComplianceAuditPage.tsx`** (neu) — Hauptseite mit 3 Tabs:
+
+**Tab A: AI-Datenfluss-Log**
+- Tabelle mit Spalten: Zeitpunkt, User, Instanz (Feature + Label), AI-Modell, Typ, Tokens (In/Out), Kosten, Neutralisierung (Ja/Nein), Preview, Download-Button
+- Filter: Zeitraum, User, Feature, Modell
+- Sortierung: nach Zeitpunkt (neueste zuerst)
+- Pagination
+- Download-Button pro Eintrag → öffnet Detail-Modal oder lädt Content
+
+**Tab B: Audit-Log**
+- Tabelle mit Spalten: Zeitpunkt, User, Kategorie, Aktion, Ressource, Details, Erfolg, IP
+- Filter: Zeitraum, User, Kategorie, Aktion
+- Farbcodierung: Erfolg (grün), Fehler (rot), Warnung (gelb)
+- Pagination
+
+**Tab C: Audit-Statistik**
+- Zeitraum-Selektor (7 Tage, 30 Tage, 90 Tage, Custom)
+- Kontext-Filter (Mandant, Feature, User)
+- Charts:
+  - AI-Calls pro Tag (Liniendiagramm)
+  - AI-Calls nach Modell (Donut/Pie)
+  - AI-Calls nach Feature (Balkendiagramm)
+  - Kosten-Verlauf (Liniendiagramm)
+  - Top-User nach AI-Usage (Balkendiagramm)
+  - Neutralisierungs-Quote (Gauge oder Prozent-Anzeige)
+
+- [ ] **`auditApi.ts`** (neu) — API-Funktionen für alle Endpoints
+- [ ] **`useAudit.ts`** (neu) — Hooks: `useAiAuditLog()`, `useAuditLog()`, `useAuditStats()`
+- [ ] **CSS/Styling** — konsistent mit bestehenden Admin-Seiten, Dark-Mode-Support
+
+### Querschnitt-Checks
+
+- [ ] API-Endpunkte: 4 neue Endpoints unter `/api/audit/`
+- [ ] DB-Schema / Migration: ja — neue Tabelle `ai_audit_log`
+- [ ] Frontend-Komponenten: `ComplianceAuditPage` (neu), Navigation-Anpassung
+- [ ] RBAC / Permissions: Mandate-Admin + neue Rolle `compliance-viewer`
+- [ ] Neutralisierung betroffen? Ja — Neutralisierungs-Status wird im AI-Audit-Log erfasst
+- [ ] Navigation / Routing: Neue Subgroup "Übersichten", Integrationen verschoben
+- [ ] Billing-Impact? Nein (ergänzend zu Billing, nicht ersetzend)
+- [ ] i18n: Alle Labels mehrsprachig (bestehendes Pattern)
+
+---
+
+## Akzeptanzkriterien
+
+| # | Kriterium (Given-When-Then) | Prio |
+|---|---------------------------|------|
+| 1 | Given Navigation "Meine Sicht", When User die Sidebar öffnet, Then gibt es eine Subgroup "Übersichten" mit "Integrationen" und "Compliance & Audit" | must |
+| 2 | Given Compliance-Seite Tab A, When ein Compliance-Manager die Seite öffnet, Then sieht er eine Tabelle aller AI-Calls seines Mandanten mit: Zeitpunkt, User, Instanz, Modell, Tokens, Kosten, Neutralisierungs-Status | must |
+| 3 | Given AI-Audit-Log-Eintrag mit gespeichertem Content, When der User auf "Download" klickt, Then erhält er den vollständigen Input/Output des AI-Calls | must |
+| 4 | Given Compliance-Seite Tab B, When der User den Audit-Log öffnet, Then sieht er alle Security/GDPR/Permission-Events seines Mandanten als Tabelle | must |
+| 5 | Given Compliance-Seite Tab C, When der User "Letzte 30 Tage" wählt, Then sieht er grafische Auswertungen: AI-Calls/Tag, Calls nach Modell, Kosten-Verlauf | must |
+| 6 | Given ein User ohne Compliance-Rolle, When er `/compliance-audit` aufruft, Then sieht er die Seite nicht in der Navigation und erhält 403 beim API-Call | must |
+| 7 | Given Neutralisierung aktiv bei einem AI-Call, When der Call im AI-Audit-Log erscheint, Then ist `neutralizationActive=true` und die Mapping-Anzahl sichtbar | should |
+| 8 | Given AI-Audit-Log mit 10.000+ Einträgen, When der User die Seite öffnet, Then lädt die Tabelle in <2s (Pagination, keine Full-Load) | should |
+
+## Testplan
+
+| ID | AC | Art | Automatisiert | Repo-Pfad | Status |
+|----|----|-----|--------------|-----------|--------|
+| T1 | 1 | e2e | nein | Manuell: Navigation prüfen | pending |
+| T2 | 2, 3 | api | ja | gateway/tests/audit/test_ai_audit_log.py | pending |
+| T3 | 4 | api | ja | gateway/tests/audit/test_audit_log_api.py | pending |
+| T4 | 5 | e2e | nein | Manuell: Charts prüfen | pending |
+| T5 | 6 | api | ja | gateway/tests/audit/test_audit_rbac.py | pending |
+| T6 | 7 | integration | ja | gateway/tests/audit/test_ai_audit_neutralization.py | pending |
+| T7 | 8 | performance | nein | Manuell: Load-Test mit >10k Einträgen | pending |
+
+## Links
+
+- Bestehendes Audit-System: `gateway/modules/shared/auditLogger.py`
+- Audit-Datenmodell: `gateway/modules/datamodels/datamodelAudit.py`
+- AI-Datenmodell: `gateway/modules/datamodels/datamodelAi.py`
+- Billing-Service: `gateway/modules/serviceCenter/services/serviceBilling/mainServiceBilling.py`
+- AI-Service: `gateway/modules/serviceCenter/services/serviceAi/mainServiceAi.py`
+- Navigation: `gateway/modules/system/mainSystem.py`
+- Integrationsseite: `frontend_nyla/src/pages/IntegrationsOverviewPage.tsx`
+- Navigation-Rendering: `frontend_nyla/src/components/Navigation/MandateNavigation.tsx`
+
+## Abschluss
+
+- [ ] b-reference/ aktualisiert (`b-reference/platform/audit.md` — neu anlegen)
+- [ ] b-reference/gateway/architecture.md aktualisiert (AI-Audit-Logger)
+- [ ] TOPICS.md aktualisiert (neues Thema "Compliance & Audit")
+- [ ] Dieses Dokument → z-archive/ verschoben

c-work/2-build/2026-04-investor-demo-tuesday.md

@@ -1,539 +0,0 @@
-<!-- status: plan -->
-<!-- started: 2026-04-12 -->
-<!-- component: gateway | frontend-nyla | platform -->
-
-# Investor-Demo Dienstag — Live Product Demo (20 Min)
-
-## Beschreibung und Kontext
-
-**Was:** 20-Minuten Live-Demo von PowerON PORTA für Investoren und Treuhänder am Dienstag.
-**Wer präsentiert:** Kollegen präsentieren Keynotes (Use Cases), Patrick (CTO/CEO) zeigt die Plattform live.
-**Publikum:** Investoren (ROI, Skalierbarkeit, Marktdifferenzierung) + Treuhänder (Praxisnutzen, Datenschutz, Zeitersparnis).
-
-**Business-Treiber:** Die Demo muss in 20 Min zeigen, dass PowerON kein Konzept ist, sondern ein funktionierendes Produkt mit echtem Kundennutzen. Investoren wollen Traktion sehen, Treuhänder wollen sich wiedererkennen.
-
-**Abhängigkeiten:**
-- Trustee-Tooling-Plan: `c-work/1-plan/2026-04-customer-trustee-tooling-and-demo-prep.md` (Phase 1–3 erledigt ✅)
-- Customer Demo Enablement: `c-work/1-plan/2026-04-customer-demo-enablement.md` (Analyse vorhanden)
-- UI-Enhancements: `c-work/1-plan/2026-04-porta-ui-enhancements-team-meeting.md`
-
-**Risiko bei Nicht-Umsetzung:** Demo scheitert live, Investoren sehen nur Slides statt funktionierendes Produkt. Vertrauensverlust.
-
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-## Fokus und kritische Details
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-### Was die Audienz überzeugt (Schritt 1 — gemeinsam klären)
-
-**Investoren wollen sehen:**
-1. **Funktionierendes Produkt** — kein Mockup, echte Datenverarbeitung
-2. **Marktdifferenzierung** — warum nicht ChatGPT/Copilot/Langdock?
-3. **Wiederholbarkeit** — keine Einmal-Demo, sondern konfigurierbare Workflows
-4. **Skalierbarkeit** — Multi-Tenant, Multi-LLM, Usage-Based
-5. **Internationalisierung** — neue Sprache in 5 Min, AI-übersetzt, kein Redeploy
-
-**Treuhänder wollen sehen:**
-1. **Zeitersparnis** — vorher 5–15 Min/Beleg → nachher Sekunden
-2. **Datenschutz** — keine Kundendaten an OpenAI/Google
-3. **Integration** — Abacus/Bexio/SharePoint ohne Systemwechsel
-4. **Kontrolle** — Audit-Trail, Nachvollziehbarkeit
-
-### Drei Live Use Cases (aus Keynote-Deck)
-
-| # | Use Case | Dauer | Wow-Effekt | Technische Basis |
-|---|----------|-------|------------|------------------|
-| UC1 | **Treuhand: Automatisierte Spesenverarbeitung** | 6 Min | Beleg → OCR → Kontierung → Export in Sekunden | Trustee-Feature, Graph-Editor Workflow, SharePoint-Nodes |
-| UC2 | **Immobilien: Automatisierte Machbarkeitsstudie** | 4 Min | Grundstück eingeben → 6 Min statt 4 Std. Recherche | RealEstate-Feature, Agent + webSearch + readUrl |
-| UC3 | **Enterprise: AI Knowledge Workspace** | 4 Min | Frage stellen → sofortige Antwort mit Quellenangabe | AI Workspace (nicht Chatbot), RAG auto-indexiert, Neutralisierung |
-| UC4 | **Sprach-Deployment: Neue Sprache in 5 Minuten** | 3 Min | Sprache anlegen → AI uebersetzt → UI sofort mehrsprachig | i18n-System, AI-Batch-Translation, Admin-UI |
-| UC5 | **Integrationen: Architektur-Visualisierung** | 1 Min | Komplette Integrationslandschaft auf einen Blick | Neue Systemseite, Custom React-Komponente |
-| — | **Neutralisierung (Querschnitt)** | 3 Min | PII live entfernen + Re-Personalisierung | Neutralisierung-Feature, Private LLM |
-
-### Kritische Stellen
-
-- **Graph-Editor Performance:** Workflow muss flüssig laufen (keine 15s-Wartezeiten)
-- **Neutralisierung live zeigen:** Muss am AI-Gate greifen, nicht nur im Playground
-- **Stabile Testdaten:** Jeder Demo-Lauf muss identische Ergebnisse liefern
-- **Internet-Abhängigkeit:** UC2 (webSearch) braucht stabiles Internet — Fallback vorbereiten
-- **LLM-Latenz:** Multi-LLM-Routing muss schnell sein — bevorzugt Azure OpenAI (geringste Latenz)
-
----
-
-## Ziel und Nicht-Ziele
-
-**Ziel:**
-- Drei Use Cases end-to-end live lauffähig auf einer Demo-Instanz
-- Bootstrap-Modul `demo` das den kompletten Demo-Zustand idempotent aufbaut
-- Detailliertes Drehbuch mit Timing, Talking Points und Fallbacks
-- Automatisiertes Testdrehbuch (pytest) das die Demo-Schritte verifiziert
-- Alles auf INT-Umgebung deployt und getestet bis Montag Abend
-
-**Explizit NICHT:**
-- Keine neuen Features bauen (nutzen was da ist)
-- Kein neues Frontend (UI-Enhancements separat)
-- Keine neuen Connector-Implementierungen
-- Keine Änderung am Billing für die Demo
-
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-
-## Betroffene Module
-
-- **Gateway:** `modules/demoConfigs/` (neu — Demo-Config-System), `modules/routes/routeAdminDemoConfig.py` (neu), `modules/system/mainSystem.py` (Nav-Eintrag), `features/trustee/`, `features/workspace/` (RAG fuer UC3), `features/neutralization/`, `features/graphicalEditor/`
-- **Frontend:** `pages/admin/AdminDemoConfigPage.tsx` (neu), `IntegrationsOverviewPage.tsx` (erledigt), `config/pageRegistry.tsx` (Eintrag), `App.tsx` (Route)
-- **DB-Migration:** nein (nur Daten-Seeding)
-- **Config:** `gateway/config.ini` (Demo_RMA_* Credentials)
-- **Andere Komponenten:** Testdaten (PDF, Excel, CSV) in `gateway/demoData/`, Demo-Skript (Markdown), Test-Suite (pytest)
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-## Entscheidungen
-
-| Datum | Entscheidung | Begründung |
-|-------|-------------|------------|
-| 2026-04-12 | Bootstrap-Modul statt manuellem Setup | Idempotent, reproduzierbar, jeder kann die Demo aufsetzen |
-| 2026-04-12 | UC2 (Immobilien) als Agent-Demo statt RealEstate-Feature voll nutzen | RealEstate-Feature ist noch Shell; Agent + webSearch zeigt dieselbe Story |
-| 2026-04-12 | Neutralisierung als Querschnitt in UC1 + UC3 einbauen, nicht als eigenen Block | Natürlicher Flow, keine "Feature-Parade" |
-| 2026-04-12 | Testdrehbuch als pytest-Suite unter `gateway/tests/demo/` | Automatisch prüfbar, CI-fähig, reproduzierbar |
-| 2026-04-12 | Fallback-Screenshots für UC2 (Internet-abhängig) | Demo darf nicht an WLAN scheitern |
-| 2026-04-13 | UC3 nutzt AI Workspace statt Chatbot fuer RAG | Chatbot hat kein eigenes RAG (nur SQL + Tavily). Workspace hat vollstaendiges RAG: Upload → auto-Indexing (Extraktion + Embeddings) → semantische Suche via `buildAgentContext`. Einfacher, staerker, ein Interface fuer alles. |
-
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-## Umsetzungs-Checkliste
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-### Phase 0: Klärung — Was zeigen wir? (So Abend / Mo Morgen)
-
-- [ ] **Use-Case-Auswahl bestätigen** mit Kollegen (Keynote-Alignment)
-  - UC1: Treuhand Spesenverarbeitung → zeigt Plug&Play + Workflow
-  - UC2: Immobilien Machbarkeitsstudie → zeigt AI-Agent-Power + Zeitersparnis
-  - UC3: AI Knowledge Workspace → zeigt RAG + Enterprise-Readiness (via Workspace, nicht Chatbot)
-  - UC4: Sprach-Deployment → zeigt Skalierbarkeit + Enterprise-Readiness (neue Sprache in 5 Min)
-  - UC5: Integrationen → zeigt Plug&Play-Architektur visuell (Datenquellen → PORTA → Services)
-  - Querschnitt: Neutralisierung → zeigt Privacy-First
-- [ ] **Demo-Storyline abstimmen:** Reihenfolge, Übergänge, wer was sagt
-- [ ] **Fallback-Strategie:** Was wenn ein UC live hängt? (→ vorbereitete Screenshots/Video)
-
-### Phase 0.5: Demo-Config System (erledigt ✅)
-
-- [x] **`gateway/modules/demoConfigs/`** — Modulares Demo-Config-System
-  - `_baseDemoConfig.py` — Abstrakte Basisklasse mit `load()` / `remove()`
-  - `__init__.py` — Auto-Discovery aller Config-Files im Ordner
-  - `investorDemo2026.py` — Investor-Demo Konfiguration:
-    - Mandant **HappyLife AG** (`happylife`): workspace (RAG fuer UC3), trustee(RMA), graphicalEditor, chatbot (inaktiv — UC3 nutzt Workspace), neutralization
-    - Mandant **Alpina Treuhand AG** (`alpina-treuhand`): workspace, trustee(RMA), graphicalEditor, neutralization
-    - User **Patrick Helvetia** (`p.motsch@poweron.swiss`): SysAdmin, Mitglied beider Mandanten
-    - RMA-Credentials aus `config.ini` (Demo_RMA_*)
-    - Billing, Neutralization-Config automatisch
-- [x] **Admin UI** unter `/admin/demo-config` (SysAdmin-only)
-  - Listet alle verfuegbaren Demo-Configs
-  - Pro Config: "Load" + "Remove" Buttons
-  - API: `GET/POST /api/admin/demo-config`
-- [x] **`gateway/demoData/`** — Ordnerstruktur fuer Testdaten (Files manuell bereitstellen)
-  - `invoices/`, `expenses/`, `knowledge-base/`
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-### Phase 1: Demo-Daten vorbereiten (Mo Vormittag)
-
-- [ ] **RMA-Credentials** in `gateway/config.ini` eintragen (Demo_RMA_ApiBaseUrl, Demo_RMA_ClientName, Demo_RMA_ApiKey)
-- [ ] **Demo-Config laden** via Admin UI → `/admin/demo-config` → "Load"
-- [ ] **Demo-Testdaten** in `gateway/demoData/` bereitstellen:
-  - `invoices/` — 3 Muster-Rechnungen (PDF): Handwerker, Bueromaterial, Versicherung
-  - `expenses/` — 2 Spesenbelege (PDF): Reisekosten, Bewirtung
-  - `tenant-dossier.pdf` — Fiktives Mieterdossier fuer Neutralisierung
-  - `knowledge-base/` — 3-4 Firmen-Dokumente (Handbuch, FAQ, Prozessbeschreibung) fuer RAG
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-### Phase 2: Demo-Konfiguration pro Use Case (Mo Nachmittag)
-
-#### UC1: Treuhand — Spesenverarbeitung
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-- [ ] **Trustee-Instanz konfigurieren** (Connector: RMA — Credentials via Demo-Config Bootstrap)
-- [ ] **Graph-Editor Workflow erstellen/aktivieren:**
-  Trigger (manual) → SharePoint listFiles → Loop → downloadFile → extractFromFiles → processDocuments → syncToAccounting
-  (System-Template "Treuhand: PDF-Klassifizierung & Trustee-Import" als Basis nutzen)
-- [ ] **SharePoint-Demo-Ordner** mit 3 Musterbelegen befüllen (oder lokaler Upload-Pfad)
-- [ ] **Demo-Prompt** vorbereiten: "Verarbeite die Belege im Eingangsordner und erstelle die Buchungen"
-- [ ] **Erwartetes Ergebnis dokumentieren:** Beleg → extrahierte Positionen → MWST-Code → Kontierung
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-#### UC2: Immobilien — Machbarkeitsstudie
-
-- [ ] **Workspace-Instanz** mit RealEstate-Kontext konfigurieren
-- [ ] **Demo-Prompt** vorbereiten: "Erstelle eine Machbarkeitsstudie für das Grundstück an der Musterstrasse 42, 8001 Zürich. Analysiere Zonierung, Baurecht und Nutzungspotential."
-- [ ] **Agent-Tools sicherstellen:** `webSearch`, `readUrl`, `createChart` verfügbar
-- [ ] **Fallback:** Vorbereitete Ergebnis-Screenshots falls Internet ausfällt
-- [ ] **Erwartetes Ergebnis dokumentieren:** Automatische Datensammlung → BZO-Analyse → Zusammenfassung
-
-#### UC3: Enterprise — AI Knowledge Workspace
-
-> **Entscheidung:** UC3 nutzt den **AI Workspace** (nicht den Chatbot). Der Chatbot hat kein eigenes RAG-System
-> (er arbeitet mit SQL + Tavily). Der Workspace hat vollstaendiges RAG: Upload → automatisches Indexing
-> (Extraktion + Embeddings) → semantische Suche im Workspace-Chat via `buildAgentContext`.
-
-- [ ] **Workspace-Instanz** in HappyLife AG verwenden (bereits via Bootstrap erstellt)
-- [ ] **Knowledge-Base befuellen:** Im Workspace-Dashboard (`/mandates/<id>/workspace/<instanceId>/dashboard`)
-  die 4 Dokumente aus `gateway/demoData/knowledge-base/` hochladen (Drag & Drop oder + Button):
-  - `investor-summary.md`
-  - `2025-10-investor-detail.md`
-  - `platform-overview.html`
-  - `referenzen.html`
-  RAG-Indexing laeuft **automatisch** nach Upload (async Pipeline: Pre-Scan → Extraktion → Chunking → Embeddings).
-  Status pruefen unter **RAG Insights** (`/mandates/<id>/workspace/<instanceId>/rag-insights`).
-- [ ] **Demo-Fragen vorbereiten** (im Workspace-Chat stellen, nicht im Chatbot):
-  - "Wie ist unser Reklamationsprozess?" (→ Antwort mit Quellenangabe)
-  - "Welche Fristen gelten fuer Nebenkostenabrechnungen?" (→ zeigt domaenenspezifisches Wissen)
-  - "Erstelle eine Zusammenfassung der Q1-Ergebnisse" (→ zeigt Analyse-Faehigkeit)
-- [ ] **Neutralisierung aktivieren** und in einer Frage live demonstrieren
-- [ ] **Erwartetes Ergebnis dokumentieren:** Frage → Antwort mit Quellenangabe + Audit-Trail
-
-#### UC5: Integrationen — Architektur-Visualisierung (erledigt ✅)
-
-- [x] **Systemseite `page.system.integrations`** implementiert
-  - Route: `/integrations`, Navigation in `mainSystem.py`, Icon `FaProjectDiagram`
-- [x] **`IntegrationsOverviewPage.tsx`** mit 3-Schichten-Layout (Daten, PORTA, Organisation)
-- [x] **API `GET /api/system/integrations-overview`** aggregiert alle Daten
-- [ ] **Demo-Daten sicherstellen:** Mindestens 2 Connections, 2 System-Connectors, 3 Workflows, 2 Mandanten
-
-#### UC4: Sprach-Deployment — Neue Sprache in 5 Minuten
-
-- [ ] **Sicherstellen:** i18n Admin-UI erreichbar unter `/admin/languages`
-- [ ] **Bestehende Sprachen pruefen:** DE, EN, FR vorhanden und vollstaendig
-- [ ] **Demo-Sprache vorbereiten:** Spanisch (es) NICHT vorinstalliert lassen — wird live angelegt
-- [ ] **AI-Uebersetzungs-Pipeline testen:** `POST /api/i18n/sets` mit `code: "es"` → async Translation → Ergebnis in <5 Min
-- [ ] **Sprachwechsel im UI testen:** Nach Anlage → Sprachselektor zeigt "es" → UI komplett auf Spanisch
-- [ ] **Fallback:** Falls AI-Translation zu lang dauert → Sprache vorher anlegen, live nur den Wechsel zeigen
-- [ ] **Billing sicherstellen:** Demo-Mandant hat genuegend Credits fuer AI-Batch-Translation
-
-#### Querschnitt: Neutralisierung
-
-- [ ] **Demo-Flow vorbereiten:**
-  1. Fiktives Mieterdossier (PDF) im Workspace öffnen
-  2. Neutralisierung aktivieren → PII wird zu Platzhaltern
-  3. AI-Analyse auf neutralisierten Daten ausführen
-  4. Re-Personalisierung zeigen (Platzhalter → Originaldaten)
-- [ ] **NeutralizationPanel** im Frontend vorbereiten (Mappings sichtbar)
-
-### Phase 3: Drehbuch der Demo (Mo Nachmittag)
-
-- [ ] **Detailliertes Drehbuch erstellen** (siehe unten, Abschnitt "Demo-Drehbuch")
-- [ ] **Talking Points** für jede Szene (was sagen, was zeigen, was klicken)
-- [ ] **Timing-Markers** (Minute 0-20) mit Puffer
-
-### Phase 4: Testdrehbuch — automatisiertes Testing (Mo Abend)
-
-- [ ] **Test-Suite `gateway/tests/demo/`** erstellen
-- [ ] **`conftest.py`** mit Demo-Fixtures (Mandant, User, Feature-Instanzen)
-- [ ] **`test_demo_uc1_trustee.py`** — Trustee-Pipeline end-to-end
-- [ ] **`test_demo_uc2_realestate.py`** — Agent-basierte Machbarkeitsstudie
-- [ ] **`test_demo_uc3_chatbot.py`** — Knowledge-Chatbot mit RAG
-- [ ] **`test_demo_uc4_i18n.py`** — Sprach-Deployment + AI-Translation + UI-Wechsel
-- [ ] **`test_demo_neutralization.py`** — Neutralisierung roundtrip
-- [ ] **`test_demo_bootstrap.py`** — Bootstrap idempotent + Demo-Zustand korrekt
-- [ ] **Alle Tests grün** auf INT-Umgebung
-
-### Phase 5: Generalprobe (Di Vormittag)
-
-- [ ] **Komplette Demo 1x durchspielen** auf INT mit echtem Browser
-- [ ] **Timing messen** — muss in 20 Min passen (Ziel: 18 Min mit Puffer)
-- [ ] **Edge Cases testen:** Was wenn LLM langsam? Was wenn SharePoint-Timeout?
-- [ ] **Backup-Plan:** Browser-Tab mit vorbereiteten Ergebnissen für jeden UC
-
----
-
-## Demo-Drehbuch (20 Minuten)
-
-### Szene 0: Setup (vor der Demo, nicht sichtbar)
-
-- Demo-Config geladen via Admin UI (`/admin/demo-config` → "Investor Demo April 2026" → Load)
-- Browser auf: PORTA Dashboard (eingeloggt als `p.motsch@poweron.swiss` / `patrick.helvetia`)
-- Mandanten: HappyLife AG + Alpina Treuhand AG
-- Tabs vorbereitet: Dashboard, Workspace (mit indexierten Knowledge-Docs), Graph-Editor, Trustee
-- SharePoint-Demo-Ordner mit Belegen befuellt
-- Neutralisierung aktiviert
-- Knowledge-Base indexiert
-
-### Szene 1: Intro & Integrationslandschaft (0:00 – 3:00)
-
-**Was zeigen:** PORTA Dashboard → Integrationsseite — die Architektur auf einen Blick
-**Talking Points:**
-- "Das ist PORTA — unsere AI Execution Layer. Ein Login, alle AI-Workflows."
-- "Jeder Mandant hat seine eigenen Features, Daten, Berechtigungen — komplett getrennt."
-
-**Klick-Sequenz:**
-1. Dashboard → Mandanten-Übersicht
-2. Feature-Store → aktivierte Features zeigen (Treuhand, Chatbot, Neutralisierung)
-3. **Integrationen öffnen** → "Hier sehen Sie die komplette Architektur auf einen Blick."
-4. **Schicht für Schicht erklären:**
-   - Unten: "Das sind die Datenquellen — Microsoft, Google, Abacus, Bexio. Die stecken wir an wie Stecker."
-   - Mitte: "Hier laufen die Workflows — visuell gebaut, AI-gesteuert. System-Templates und individuelle."
-   - Oben: "Die Services pro Mandant — jeder bekommt nur, was er braucht."
-5. "50+ Konnektoren, keine Seat-Lizenzen, Bezahlung pro Workflow-Ausführung."
-6. → Überleitung: "Schauen wir uns an, wie das konkret funktioniert."
-
-### Szene 2: UC1 — Treuhand Spesenverarbeitung (3:00 – 9:00)
-
-**Was zeigen:** Beleg → OCR → KI-Kontierung → Export — in Sekunden statt Minuten
-**Talking Points:**
-- "Treuhänder verbringen 5-15 Min pro Beleg mit manueller Erfassung."
-- "PowerON automatisiert das: Beleg hochladen oder aus SharePoint holen, KI extrahiert und kontiert."
-
-**Klick-Sequenz:**
-1. Graph-Editor öffnen → Demo-Workflow "Treuhand: Belegverarbeitung" zeigen
-2. "Das ist ein visueller Workflow — kein Code nötig. SharePoint → Loop → Extraktion → Kontierung."
-3. Workflow manuell starten → Live-Ausführung zeigen
-4. Trustee-Bereich öffnen → extrahierte Positionen zeigen (Beleg, MWST, Konto)
-5. "Das lief gerade in Sekunden. Vorher: 15 Minuten pro Beleg. Das ist 98% Zeiteinsparung."
-6. Audit-Trail zeigen: "Jeder Schritt ist nachvollziehbar — für Revision und Compliance."
-
-**Transition:** "Und das Beste: Die Kundendaten verlassen nie die Schweiz. Schauen wir uns das an."
-
-### Szene 3: Neutralisierung live (9:00 – 12:00)
-
-**Was zeigen:** PII-Schutz in Echtzeit — Daten werden vor dem LLM-Call anonymisiert
-**Talking Points:**
-- "Treuhänder, Anwälte, Gesundheitssektor — die können keine Kundendaten an OpenAI senden."
-- "PowerON löst das architektonisch: PII wird entfernt, BEVOR Daten zum Modell gehen."
-
-**Klick-Sequenz:**
-1. Workspace öffnen → Mieterdossier (PDF) hochladen
-2. Neutralisierungs-Panel zeigen: "Hier sehen Sie die Mappings — jeder Name, jede Adresse wird durch Platzhalter ersetzt."
-3. AI-Analyse starten: "Analysiere das Mieterdossier und erstelle eine Risikobewertung"
-4. Ergebnis zeigen: Analyse ist inhaltlich korrekt, aber keine echten Namen im LLM-Call
-5. Re-Personalisierung: "Im Ergebnis stehen wieder die echten Namen — der Platzhalter-Roundtrip ist transparent."
-6. "Das ist keine opt-in Checkbox. Das ist Architektur. PII kann physisch nicht zum Modell-Anbieter gelangen."
-
-**Transition:** "Jetzt zeigen wir, wie die KI auch ausserhalb der Treuhand arbeitet."
-
-### Szene 4: UC2 — Immobilien Machbarkeitsstudie (12:00 – 15:00)
-
-**Was zeigen:** Grundstück → automatische Recherche → Analyse in Minuten statt Stunden
-**Talking Points:**
-- "Immobilienfirmen recherchieren 2-4 Stunden pro Grundstück. Manuell, über verschiedene Quellen."
-- "PowerON automatisiert die Recherche und erstellt eine Machbarkeitsstudie."
-
-**Klick-Sequenz:**
-1. Workspace öffnen → Prompt eingeben: "Erstelle eine Machbarkeitsstudie für Musterstrasse 42, 8001 Zürich"
-2. Agent arbeitet live: "Der Agent sucht jetzt automatisch in öffentlichen Quellen — swisstopo, Zonenpläne, ÖREB."
-3. Ergebnis zeigen: Zusammenfassung mit Zonierung, Baurecht, Nutzungspotential
-4. Chart zeigen (falls generiert): Flächenaufteilung, Nutzungsmix
-5. "6 Minuten statt 4 Stunden. 92% Zeiteinsparung. Und das funktioniert für jedes Grundstück in der Schweiz."
-
-**Transition:** "Letztes Beispiel — wie die KI als Firmen-Wissensbasis funktioniert."
-
-### Szene 5: UC3 — AI Knowledge Workspace (15:00 – 17:00)
-
-**Was zeigen:** Firmenwissen sofort abrufbar — mit Quellenangabe, alles im AI Workspace
-**Talking Points:**
-- "Informationssilos sind der Produktivitätskiller Nr. 1. ERP, CRM, SharePoint — Daten überall."
-- "PowerON gibt ein einheitliches Interface auf alle Datenquellen."
-- "Dokumente hochladen — der Workspace indexiert automatisch. Fragen stellen — sofortige Antwort mit Quelle."
-
-**Klick-Sequenz:**
-1. Workspace oeffnen (HappyLife AG) → Dokumente sind bereits hochgeladen und indexiert
-2. Optional: RAG Insights zeigen → "Hier sehen Sie den Index-Status — alle Dokumente sind verarbeitet."
-3. Im Workspace-Chat fragen: "Wie ist unser Reklamationsprozess?"
-4. Antwort zeigen: Strukturiert, mit Quellenangabe (Dokument + Abschnitt)
-5. Follow-up: "Welche Fristen gelten fuer Nebenkostenabrechnungen?"
-6. Antwort mit Rechtsgrundlage zeigen
-7. "Sofortige Antworten statt 10 Minuten Suche. Rollenbasierter Zugriff — jeder sieht nur, was er sehen darf."
-
-### Szene 6: UC4 — Sprach-Deployment live (17:00 – 20:00)
-
-**Was zeigen:** Neue Sprache in Minuten — AI uebersetzt das komplette UI automatisch
-**Talking Points:**
-- "European customers need multi-language support. German, French, English — and tomorrow maybe Spanish or Portuguese."
-- "With PowerON you create a new language, AI translates all UI texts, and in 5 minutes the system is fully available in the new language. No code change, no redeploy."
-- "This is not Google Translate. The AI understands context — 'Open' as status vs. 'Open' as action is translated correctly."
-
-**Klick-Sequenz:**
-1. Administration → System → UI-Sprachen oeffnen → bestehende Sprachen zeigen (DE, EN, FR)
-2. "Neue Sprache anlegen" klicken → **Spanisch** (es) waehlen
-3. AI-Uebersetzung startet → Fortschritt zeigen (Batch-Pipeline)
-4. Sprache wechseln → komplettes UI ist sofort auf Spanisch
-5. "That just took 5 minutes. For an entire enterprise platform. No developer needed."
-6. Optional: "Update All" zeigen — scannt die Codebase, synchronisiert neue Keys, uebersetzt automatisch
-
-**Transition:** "Das war PowerON PORTA — zurück zu den Zahlen."
-
-### Szene 7: Closing (im Keynote-Deck, nicht in PORTA)
-
-- Zurück zu den Keynote-Slides: Pricing, Roadmap, Next Steps
-- CTA für Investoren / Treuhänder
-
----
-
-## Testdrehbuch (automatisiert)
-
-### Architektur
-
-```
-gateway/tests/demo/
-├── conftest.py                    # Demo-Fixtures, DB-Setup
-├── test_demo_bootstrap.py         # Bootstrap idempotent, Demo-Zustand korrekt
-├── test_demo_uc1_trustee.py       # UC1: Beleg → Extraktion → Kontierung
-├── test_demo_uc2_realestate.py    # UC2: Agent → Web-Recherche → Analyse
-├── test_demo_uc3_chatbot.py       # UC3: Frage → RAG → Antwort + Quelle
-├── test_demo_uc4_i18n.py          # UC4: Sprache anlegen → AI-Translation → UI-Wechsel
-├── test_demo_neutralization.py    # Neutralisierung: PII → Platzhalter → Roundtrip
-└── README.md                      # Ausführungshinweise
-```
-
-### Test-Szenarien (Given-When-Then)
-
-#### T-BOOT: Bootstrap
-
-```
-Given  keine Demo-Daten in der DB
-When   bootstrapDemoEnvironment(db) ausgeführt wird
-Then   Demo-Mandant existiert mit allen Feature-Instanzen
-  AND  Demo-User existiert mit korrekten Rollen
-  AND  Demo-Testdaten sind im Workspace geladen
-  AND  Neutralisierung ist aktiviert
-  AND  Graph-Editor hat Demo-Workflows
-
-Given  Demo-Daten bereits vorhanden
-When   bootstrapDemoEnvironment(db) erneut ausgeführt wird
-Then   kein Fehler (idempotent)
-  AND  Zustand ist identisch
-```
-
-#### T-UC1: Treuhand Spesenverarbeitung
-
-```
-Given  Demo-Mandant mit Trustee-Instanz und 3 Musterbelegen im Workspace
-When   Graph-Editor Workflow "Treuhand: Belegverarbeitung" gestartet wird
-Then   alle 3 Belege werden extrahiert
-  AND  jeder Beleg hat mindestens 1 extrahierte Position
-  AND  jede Position hat: Betrag, MWST-Satz, Konto-Vorschlag
-  AND  Workflow-Status = completed
-  AND  Audit-Trail enthält alle Schritte
-
-Given  extrahierte Positionen vorhanden
-When   syncToAccounting aufgerufen wird
-Then   Positionen werden an Connector übergeben (Mock: Bexio-Sandbox)
-  AND  Sync-Status = "synced" für alle Positionen
-```
-
-#### T-UC2: Immobilien Machbarkeitsstudie
-
-```
-Given  Demo-Mandant mit Workspace-Instanz
-When   Agent-Prompt "Erstelle Machbarkeitsstudie für Musterstrasse 42, 8001 Zürich" ausgeführt wird
-Then   Agent nutzt webSearch und/oder readUrl Tools
-  AND  Ergebnis enthält: Zonierung, Baurecht-Infos, Flächenanalyse
-  AND  Ergebnis ist strukturiert (Abschnitte, ggf. Chart)
-  AND  Antwortzeit < 120 Sekunden
-```
-
-#### T-UC3: AI Knowledge Workspace
-
-```
-Given  Demo-Mandant mit Workspace-Instanz und indexierter Knowledge-Base (3+ Dokumente)
-  AND  Dokumente via Workspace-Dashboard hochgeladen (auto-indexiert via _autoIndexFile Pipeline)
-When   im Workspace-Chat "Wie ist unser Reklamationsprozess?" gestellt wird
-Then   Antwort referenziert mindestens 1 Quell-Dokument (via buildAgentContext → semanticSearch)
-  AND  Antwort ist inhaltlich korrekt (enthält Prozessschritte)
-  AND  Antwortzeit < 15 Sekunden
-
-Given  Workspace mit RAG-Index
-When   Frage zu Thema ausserhalb der Knowledge-Base gestellt wird
-Then   Antwort zeigt an, dass keine relevante Quelle gefunden wurde (kein Halluzinieren)
-```
-
-#### T-UC4: Sprach-Deployment
-
-```
-Given  Demo-Mandant mit i18n Admin-Zugriff und bestehenden Sprachen DE, EN, FR
-  AND  Sprache "es" (Spanisch) existiert NICHT
-When   POST /api/i18n/sets mit code "es" ausgefuehrt wird
-Then   AI-Batch-Translation startet
-  AND  nach Abschluss enthaelt das es-Set alle Keys aus dem de-Master-Set
-  AND  Uebersetzungen sind kontextuell korrekt (Stichprobe: "Speichern" -> "Guardar", "Abbrechen" -> "Cancelar")
-  AND  Gesamtdauer < 5 Minuten
-
-Given  Sprache "es" vollstaendig uebersetzt
-When   User die Sprache im UI auf "es" wechselt
-Then   alle UI-Elemente zeigen spanische Texte
-  AND  kein Fallback auf deutsche Keys sichtbar (ausser bei fehlenden Uebersetzungen)
-```
-
-#### T-NEU: Neutralisierung
-
-```
-Given  Demo-Mandant mit aktivierter Neutralisierung
-  AND  Mieterdossier-PDF mit PII (Name: "Hans Muster", Adresse: "Bahnhofstrasse 1")
-When   PDF hochgeladen und Neutralisierung ausgeführt wird
-Then   neutralisierter Text enthält Platzhalter statt "Hans Muster"
-  AND  Mapping-Tabelle enthält Zuordnung Platzhalter → Original
-  AND  resolveText() stellt Originaldaten korrekt wieder her
-
-Given  neutralisierter Text
-When   AI-Analyse "Erstelle Risikobewertung" ausgeführt wird
-Then   LLM erhält nur neutralisierten Text (kein PII im Request)
-  AND  Ergebnis nach Re-Personalisierung enthält "Hans Muster"
-```
-
-### Ausführung
-
-```bash
-cd gateway/
-
-# Alle Demo-Tests:
-pytest tests/demo/ -v -m "not expensive"
-
-# Nur Bootstrap:
-pytest tests/demo/test_demo_bootstrap.py -v
-
-# Nur UC1:
-pytest tests/demo/test_demo_uc1_trustee.py -v
-
-# Mit Live-AI-Calls (expensive, für Generalprobe):
-pytest tests/demo/ -v -m ""
-```
-
----
-
-## Akzeptanzkriterien
-
-| # | Kriterium (Given-When-Then) | Prio |
-|---|---------------------------|------|
-| 1 | Given Demo-Mandant, When Bootstrap ausgeführt wird, Then alle Features aktiv + Testdaten geladen + Neutralisierung an | must |
-| 2 | Given 3 Musterbelege, When Trustee-Workflow läuft, Then Belege extrahiert + kontiert + Audit-Trail vorhanden | must |
-| 3 | Given Workspace mit Agent, When Machbarkeitsstudie-Prompt, Then strukturierte Analyse mit Quellen in <2 Min | must |
-| 4 | Given AI Workspace mit Knowledge-Base (auto-indexiert), When Frage im Workspace-Chat gestellt, Then Antwort mit Quellenangabe in <15s | must |
-| 5 | Given Mieterdossier-PDF, When Neutralisierung aktiv + AI-Analyse, Then PII nie an LLM gesendet + Re-Personalisierung korrekt | must |
-| 6 | Given i18n Admin-UI, When neue Sprache "es" angelegt wird, Then AI uebersetzt alle Keys in <5 Min und UI zeigt Spanisch nach Sprachwechsel | must |
-| 7 | Given komplettes Drehbuch, When Demo komplett durchgespielt, Then Timing ≤ 20 Min mit Puffer | must |
-| 8 | Given pytest-Suite, When `pytest tests/demo/` ausgeführt, Then alle Tests grün (ohne expensive: Bootstrap + Struktur; mit expensive: Live AI) | should |
-
-## Testplan
-
-| ID | AC | Art | Automatisiert | Repo-Pfad | Status |
-|----|----|-----|--------------|-----------|--------|
-| T1 | 1 | integration | ja | gateway/tests/demo/test_demo_bootstrap.py | pending |
-| T2 | 2 | e2e | ja (teilweise, AI=expensive) | gateway/tests/demo/test_demo_uc1_trustee.py | pending |
-| T3 | 3 | e2e | ja (expensive) | gateway/tests/demo/test_demo_uc2_realestate.py | pending |
-| T4 | 4 | e2e | ja (expensive) | gateway/tests/demo/test_demo_uc3_chatbot.py (Workspace-RAG, nicht Chatbot) | pending |
-| T5 | 5 | e2e | ja (expensive) | gateway/tests/demo/test_demo_neutralization.py | pending |
-| T6 | 6 | e2e | ja (expensive) | gateway/tests/demo/test_demo_uc4_i18n.py | pending |
-| T7 | 7 | manual | nein | — (Generalprobe Di Morgen) | pending |
-| T8 | 8 | ci | ja | `pytest tests/demo/ -v` | pending |
-
-## Links
-
-- Keynote Use Cases: `local/notes/use-cases-DEMO-TUE.md`
-- Customer Demo Enablement: `c-work/1-plan/2026-04-customer-demo-enablement.md`
-- Trustee Tooling Plan: `c-work/1-plan/2026-04-customer-trustee-tooling-and-demo-prep.md`
-- Bootstrap (bestehend): `gateway/modules/interfaces/interfaceBootstrap.py`
-- System-Templates (Treuhand): `interfaceBootstrap._buildSystemTemplates()`
-- Workflow-Engine: `b-reference/gateway/workflow.md`
-- Neutralisierung: `b-reference/platform/neutralization.md`
-- Testing-Strategie: `d-guides/testing-strategy.md`
-- Trustee-Feature: `gateway/modules/features/trustee/`
-- RealEstate-Feature: `gateway/modules/features/realEstate/`
-- Chatbot-Feature: `gateway/modules/features/chatbot/` (nicht fuer UC3 — UC3 nutzt Workspace-RAG)
-- Neutralisierung-Feature: `gateway/modules/features/neutralization/`
-- Graph-Editor: `gateway/modules/features/graphicalEditor/`
-
-## Abschluss
-
-- [ ] b-reference/ aktualisiert (keine neuen Features, nur Demo-Config)
-- [ ] TOPICS.md aktualisiert (falls neues Thema)
-- [ ] Dieses Dokument → z-archive/ verschoben

c-work/3-validate/2026-04-investor-demo-tuesday.md

@@ -0,0 +1,277 @@
+<!-- status: build -->
+<!-- started: 2026-04-12 -->
+<!-- component: gateway | frontend-nyla | platform -->
+
+# Investor-Demo Dienstag — Live Product Demo (20 Min)
+
+**Was:** 20-Min Live-Demo von PowerON PORTA für Investoren + Treuhänder.
+**Wer:** Kollegen präsentieren Keynotes, Patrick zeigt die Plattform live.
+**Publikum:** Investoren (ROI, Skalierbarkeit) + Treuhänder (Praxisnutzen, Datenschutz).
+
+---
+
+## TEIL A — Demo-Drehbuch (20 Minuten)
+
+> Ausdrucken, am Laptop daneben legen, Szene für Szene abarbeiten.
+
+---
+
+### Szene 0: Setup (vor der Demo)
+
+- Demo-Config geladen: `/admin/demo-config` → "Investor Demo April 2026" → Load
+- Eingeloggt als `p.motsch@poweron.swiss`
+- Mandanten: HappyLife AG + Alpina Treuhand AG
+- Tabs vorbereitet: Dashboard, Workspace (indexierte Knowledge-Docs), Graph-Editor, Trustee
+- Neutralisierung aktiviert, Knowledge-Base indexiert
+- **Fallback-Tabs:** Pro UC ein Tab mit Ergebnis-Screenshots
+
+---
+
+### Szene 1: Intro & Integrationslandschaft (0:00 – 3:00)
+
+**Zeigen:** PORTA Dashboard → Integrationsseite
+
+**Sagen:**
+- "Das ist PORTA — unsere AI Execution Layer. Ein Login, alle AI-Workflows."
+- "Jeder Mandant hat eigene Features, Daten, Berechtigungen — komplett getrennt."
+
+**Klicks:**
+1. Dashboard → Mandanten-Übersicht
+2. Feature-Store → aktivierte Features zeigen
+3. **Integrationen öffnen** → "Komplette Architektur auf einen Blick."
+4. Schichten erklären: Datenquellen → Workflows → Services
+5. "50+ Konnektoren, keine Seat-Lizenzen, Bezahlung pro Workflow."
+6. → "Schauen wir uns an, wie das konkret funktioniert."
+
+---
+
+### Szene 2: UC1 — Treuhand Spesenverarbeitung (3:00 – 9:00)
+
+**Zeigen:** Beleg → OCR → KI-Kontierung → Export in Sekunden
+
+**Sagen:**
+- "Treuhänder: 5-15 Min pro Beleg. PowerON: Sekunden."
+
+**Klicks:**
+1. Graph-Editor → Demo-Workflow "Treuhand: Belegverarbeitung" zeigen
+2. "Visueller Workflow — kein Code. SharePoint → Loop → Extraktion → Kontierung."
+3. Workflow starten → Live-Ausführung
+4. Trustee-Bereich → extrahierte Positionen (Beleg, MWST, Konto)
+5. "98% Zeiteinsparung."
+6. Audit-Trail zeigen
+
+→ "Die Kundendaten verlassen nie die Schweiz. Schauen wir uns das an."
+
+**Fallback:** Ergebnis-Screenshot-Tab zeigen.
+
+---
+
+### Szene 3: Neutralisierung live (9:00 – 12:00)
+
+**Zeigen:** PII-Schutz in Echtzeit
+
+**Sagen:**
+- "Treuhänder, Anwälte, Gesundheitssektor — keine Kundendaten an OpenAI."
+- "PII wird entfernt, BEVOR Daten zum Modell gehen."
+
+**Klicks:**
+1. Workspace → Mieterdossier (PDF) hochladen
+2. Neutralisierungs-Panel → Mappings zeigen
+3. AI-Analyse: "Analysiere das Mieterdossier und erstelle eine Risikobewertung"
+4. Ergebnis: korrekt, aber keine echten Namen im LLM-Call
+5. Re-Personalisierung zeigen
+6. "Das ist Architektur. PII kann physisch nicht zum Anbieter gelangen."
+
+→ "Wie die KI auch ausserhalb der Treuhand arbeitet."
+
+**Fallback:** Panel + Mappings zeigen ohne Live-Analyse.
+
+---
+
+### Szene 4: UC2 — Immobilien Machbarkeitsstudie (12:00 – 15:00)
+
+**Zeigen:** Grundstück → automatische Recherche → Analyse
+
+**Sagen:**
+- "Immobilienfirmen: 2-4 Stunden pro Grundstück. PowerON: Minuten."
+
+**Klicks:**
+1. Workspace → "Erstelle eine Machbarkeitsstudie für Musterstrasse 42, 8001 Zürich"
+2. Agent arbeitet live (swisstopo, Zonenpläne, ÖREB)
+3. Ergebnis: Zonierung, Baurecht, Nutzungspotential
+4. "6 Minuten statt 4 Stunden. Funktioniert für jedes Grundstück."
+
+→ "Wie die KI als Firmen-Wissensbasis funktioniert."
+
+**Fallback:** Internet-abhängig → Ergebnis-Tab zeigen.
+
+---
+
+### Szene 5: UC3 — AI Knowledge Workspace (15:00 – 17:00)
+
+**Zeigen:** Firmenwissen sofort abrufbar mit Quellenangabe
+
+**Sagen:**
+- "Informationssilos = Produktivitätskiller Nr. 1."
+- "Dokumente hochladen → automatisch indexiert → sofortige Antwort mit Quelle."
+
+**Klicks:**
+1. Workspace (HappyLife AG) → Dokumente bereits indexiert
+2. Optional: RAG Insights → Index-Status
+3. Fragen: "Wie ist unser Reklamationsprozess?"
+4. Antwort mit Quellenangabe
+5. Follow-up: "Welche Fristen gelten für Nebenkostenabrechnungen?"
+6. "Sofortige Antworten statt 10 Min Suche. Rollenbasierter Zugriff."
+
+**Fallback:** Falls LLM langsam → zweite Frage überspringen.
+
+---
+
+### Szene 6: UC4 — Sprach-Deployment live (17:00 – 20:00)
+
+**Zeigen:** Neue Sprache in Minuten — AI übersetzt das komplette UI
+
+**Sagen:**
+- "New language, AI translates all UI texts, 5 minutes, no code change."
+- "Not Google Translate — context-aware."
+
+**Klicks:**
+1. Admin → UI-Sprachen → DE, EN, FR zeigen
+2. "Neue Sprache" → **Spanisch** (es)
+3. AI-Übersetzung → Fortschritt
+4. Sprache wechseln → UI komplett auf Spanisch
+5. "5 minutes. Entire enterprise platform. No developer."
+
+→ "Das war PowerON PORTA — zurück zu den Zahlen."
+
+**Fallback:** Spanisch vorher anlegen, live nur Sprachwechsel zeigen.
+
+---
+
+### Szene 7: Closing (Keynote-Deck)
+
+- Pricing, Roadmap, Next Steps, CTA
+
+---
+
+### Timing
+
+| Szene | Inhalt | Dauer | Kumuliert |
+|-------|--------|-------|-----------|
+| 1 | Intro & Integrationen | 3 Min | 0:00 – 3:00 |
+| 2 | UC1: Treuhand Spesen | 6 Min | 3:00 – 9:00 |
+| 3 | Neutralisierung | 3 Min | 9:00 – 12:00 |
+| 4 | UC2: Immobilien | 3 Min | 12:00 – 15:00 |
+| 5 | UC3: Knowledge Workspace | 2 Min | 15:00 – 17:00 |
+| 6 | UC4: Sprach-Deployment | 3 Min | 17:00 – 20:00 |
+| | **Total** | **20 Min** | Ziel: 18 Min + 2 Min Puffer |
+
+---
+---
+
+## TEIL B — Vorbereitungs-Checkliste
+
+### Phase 1: Demo-Daten (Mo Vormittag)
+
+- [ ] RMA-Credentials in `gateway/config.ini`
+- [ ] Demo-Config laden: `/admin/demo-config` → Load
+- [ ] Testdaten prüfen:
+  - `demoData/invoices/` — 3 Muster-Rechnungen (PDF)
+  - `demoData/expenses/` — 2 Spesenbelege (PDF)
+  - `demoData/neutralizer/tenant-dossier.pdf` — vorhanden ✅
+  - `demoData/knowledge-base/` — 4 Dokumente vorhanden ✅
+
+### Phase 2: Konfiguration pro UC (Mo Nachmittag)
+
+**UC1: Treuhand**
+- [ ] Trustee-Instanz konfigurieren (RMA-Connector)
+- [ ] Graph-Editor Workflow erstellen (System-Template als Basis)
+- [ ] SharePoint-Demo-Ordner mit Belegen befüllen
+
+**UC2: Immobilien**
+- [ ] Workspace-Instanz konfigurieren
+- [ ] Agent-Tools prüfen: `webSearch`, `readUrl`, `createChart`
+- [ ] Fallback-Screenshots vorbereiten
+
+**UC3: Knowledge Workspace**
+- [ ] Workspace (HappyLife AG) — Knowledge-Base befüllen: 4 Docs hochladen
+- [ ] RAG-Indexierung prüfen unter RAG Insights
+- [ ] Neutralisierung aktivieren
+
+**UC4: Sprach-Deployment**
+- [ ] Sprachen prüfen: DE, EN, FR vorhanden
+- [ ] Spanisch (es) NICHT vorinstalliert lassen
+- [ ] AI-Übersetzungs-Pipeline testen (<5 Min)
+- [ ] Fallback: Spanisch vorher anlegen falls Pipeline zu langsam
+
+**UC5: Integrationen**
+- [ ] Demo-Daten: min. 2 Connections, 2 Connectors, 3 Workflows, 2 Mandanten
+
+**Neutralisierung**
+- [ ] Demo-Flow testen: PDF hochladen → Mappings → AI-Analyse → Re-Personalisierung
+
+### Phase 3: Testing (Mo Abend)
+
+- [ ] `pytest tests/demo/ -v -m "not expensive"` — alle grün
+- [ ] `pytest tests/demo/ -v` — mit Live-AI-Calls
+
+### Phase 4: Generalprobe (Di Vormittag)
+
+- [ ] Komplette Demo durchspielen auf INT
+- [ ] Timing ≤ 20 Min
+- [ ] Fallback-Screenshots für jeden UC bereit
+
+---
+
+## Testdrehbuch (automatisiert)
+
+### Architektur
+
+```
+gateway/tests/demo/
+├── conftest.py                    # Demo-Fixtures, DB-Setup
+├── test_demo_bootstrap.py         # Bootstrap idempotent
+├── test_demo_uc1_trustee.py       # Beleg → Extraktion → Kontierung
+├── test_demo_uc2_realestate.py    # Agent → Web-Recherche → Analyse
+├── test_demo_uc3_chatbot.py       # Workspace-RAG → Antwort + Quelle
+├── test_demo_uc4_i18n.py          # Sprache → AI-Translation → UI
+├── test_demo_neutralization.py    # PII → Platzhalter → Roundtrip
+└── README.md
+```
+
+```bash
+cd gateway/
+
+# Alle (ohne AI-Calls):
+pytest tests/demo/ -v -m "not expensive"
+
+# Mit Live-AI (Generalprobe):
+pytest tests/demo/ -v
+```
+
+### Test-Szenarien
+
+**T-BOOT:** Bootstrap idempotent, alle Features aktiv, Testdaten geladen.
+
+**T-UC1:** 3 Belege → extrahiert + kontiert + Audit-Trail. Sync → "synced".
+
+**T-UC2:** Machbarkeitsstudie-Prompt → Agent nutzt webSearch → Ergebnis <120s.
+
+**T-UC3:** Workspace-RAG-Frage → Antwort mit Quellenangabe <15s. Frage ausserhalb KB → kein Halluzinieren.
+
+**T-UC4:** Sprache "es" anlegen → AI übersetzt alle Keys <5 Min → UI auf Spanisch.
+
+**T-NEU:** PDF mit PII → Platzhalter → AI-Analyse ohne PII → Re-Personalisierung korrekt.
+
+---
+
+## Links
+
+- Keynote: `local/notes/use-cases-DEMO-TUE.md`
+- Bootstrap: `gateway/modules/interfaces/interfaceBootstrap.py`
+- Demo-Config: `gateway/modules/demoConfigs/investorDemo2026.py`
+- Test-Suite: `gateway/tests/demo/`
+
+## Abschluss
+
+- [ ] Dieses Dokument → z-archive/ verschoben

c-work/4-done/2026-04-customer-trustee-quick-actions-feature-dashboard.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-<!-- status: plan -->
+<!-- status: build -->
 <!-- started: 2026-04-09 -->
 <!-- component: gateway | frontend-nyla | platform -->
 
@@ -86,7 +86,7 @@ Der Workspace hat bereits: Chat-Rendering, Chart-Anzeige, Datei-Handling, SSE-St
 
 ### Phase 1: Backend — Quick Action Definitionen & API (Gateway)
 
-- [ ] **`QUICK_ACTIONS` in `mainTrustee.py` definieren**
+- [x] **`QUICK_ACTIONS` in `mainTrustee.py` definieren**
 
 Gleiches Pattern wie `UI_OBJECTS`, `TEMPLATE_ROLES`:
 
@@ -209,9 +209,9 @@ QUICK_ACTIONS = [
 ]
 ```
 
-- [ ] **`getQuickActions()` Funktion in `mainTrustee.py`** analog zu `getUiObjects()`, `getTemplateRoles()`
+- [x] **`getQuickActions()` Funktion in `mainTrustee.py`** analog zu `getUiObjects()`, `getTemplateRoles()`
 
-- [ ] **API-Endpoint `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions`** in `routeFeatureTrustee.py`
+- [x] **API-Endpoint `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions`** in `routeFeatureTrustee.py`
   - Liest `QUICK_ACTIONS` + optional `FeatureInstance.config.get("quickActions", [])`
   - Filtert nach User-Rollen (RBAC): nur Actions deren `requiredRoles` mit den Rollen des Users auf dieser Instanz übereinstimmen
   - Sortiert nach `sortOrder`
@@ -220,7 +220,7 @@ QUICK_ACTIONS = [
 
 ### Phase 2: Frontend — QuickActionBoard Komponente
 
-- [ ] **Neue Komponente `components/QuickActionBoard/QuickActionBoard.tsx`**
+- [x] **Neue Komponente `components/QuickActionBoard/QuickActionBoard.tsx`**
 
 Generische, wiederverwendbare Komponente:
 
@@ -251,7 +251,7 @@ UI:
 - Dark-Theme Support (bestehende CSS-Variablen nutzen)
 - Kein eigener State — rein präsentational mit `onDispatch`-Callback
 
-- [ ] **CSS in `components/QuickActionBoard/QuickActionBoard.module.css`**
+- [x] **CSS in `components/QuickActionBoard/QuickActionBoard.module.css`**
   - Konsistentes Design mit bestehenden `TrusteeViews.module.css` Kacheln (`.statCard` Pattern)
   - Hover: leichter Scale + Shadow-Verstärkung
   - Active/Clicked: kurzer visueller Feedback (Pulse oder Farb-Flash)
@@ -259,7 +259,7 @@ UI:
 
 ### Phase 3: Frontend — Dashboard-Integration
 
-- [ ] **`TrusteeDashboardView.tsx` erweitern**
+- [x] **`TrusteeDashboardView.tsx` erweitern**
 
 Unter dem bestehenden `statsGrid` und `infoSection`:
 
@@ -289,16 +289,15 @@ const _handleQuickAction = (action: QuickAction) => {
 };
 ```
 
-- [ ] **API-Hook `useTrusteeQuickActions(instanceId)`** in `hooks/useTrustee.ts`
-  - Fetcht `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions`
-  - Cached Response (SWR-Pattern oder einfacher State)
-  - Resolved `label`/`description` in die aktive Sprache (wie bei Navigation-Labels)
+- [~] **API-Hook `useTrusteeQuickActions(instanceId)`** in `hooks/useTrustee.ts` *(Logik inline im View implementiert — separater Hook ist optional/nice-to-have, kein Blocker)*
+  - Fetcht `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions` — erledigt (inline in `TrusteeDashboardView`)
+  - Resolved `label`/`description` in die aktive Sprache — erledigt (API liefert aufgelöst)
 
-- [ ] **Trustee API Funktion `fetchQuickActions()`** in `api/trusteeApi.ts`
+- [x] **Trustee API Funktion `fetchQuickActions()`** in `api/trusteeApi.ts`
 
 ### Phase 4: Frontend — Workspace Pre-Fill (Cross-Feature-Dispatch)
 
-- [ ] **URL-Parameter-Support in `WorkspacePage.tsx`**
+- [x] **URL-Parameter-Support in `WorkspacePage.tsx`**
 
 Workspace erkennt URL-Suchparameter:
 - `?prompt=<encodedText>` → Füllt Prompt-Feld vor
@@ -326,7 +325,7 @@ useEffect(() => {
 }, []);
 ```
 
-- [ ] **Workspace-Instanz-Auflösung** für Cross-Feature-Navigation
+- [x] **Workspace-Instanz-Auflösung** für Cross-Feature-Navigation
 
 Helper-Funktion in Trustee Dashboard:
 ```typescript
@@ -350,40 +349,32 @@ const _navigateToWorkspaceWithPrompt = async (config: QuickActionConfig) => {
 
 ### Phase 5: Workflow-Dispatch (für `actionType: "workflow"`)
 
-- [ ] **Graph-Editor Workflow triggern** aus dem Trustee Dashboard
+> **Implementierungs-Entscheid:** Statt direktem Workflow-Trigger vom Dashboard navigieren die Analyse-/Abschluss-Actions
+> als `actionType: "link"` zu `TrusteeAnalyseView` bzw. `TrusteeAbschlussView` mit `?tab=...` Parameter.
+> Diese Views laden den zugehörigen Template-Workflow (via `templateTag`) und bieten eine dedizierte UI
+> mit Eingabemöglichkeiten, Workflow-Ausführung und Ergebnis-Anzeige. Das ist besser als ein direkter
+> One-Click-Trigger, weil der User Kontext sieht und Parameter eingeben kann.
 
-Für `actionType: "workflow"`: Nutzt bestehenden `POST /api/graphicalEditor/{geInstanceId}/execute`:
+- [x] **Navigation zu Analyse/Abschluss-Views** mit Tab-Parameter implementiert
+  - Quick Actions nutzen `targetView: "analyse"` / `"abschluss"` + `tab: "budget"` / `"kpi"` / etc.
+  - `TrusteeAnalyseView` und `TrusteeAbschlussView` laden Workflows via `templateTag`-Matching
+- [x] **Template-Workflows** in `TEMPLATE_WORKFLOWS` definiert mit korrekten Tags
+  - `template:trustee-budget-comparison`, `template:trustee-kpi-dashboard`, `template:trustee-cashflow`, `template:trustee-forecast`, `template:trustee-year-end-check`
+- [x] **Workflow-Kopierung** bei Instanz-Erstellung via `_copyTemplateWorkflows`
+- [x] **Nachträgliche Sync-Möglichkeit** via `POST /api/admin/features/instances/{id}/sync-workflows` (Admin UI Button)
 
-```typescript
-const _triggerWorkflow = async (config: WorkflowActionConfig) => {
-  // 1. GraphicalEditor-Instanz des gleichen Mandanten finden
-  const geInstance = instances.find(
-    i => i.featureCode === 'graphicalEditor' && i.mandateId === currentMandateId
-  );
-
-  // 2. System-Template-Workflow finden (nach templateCode)
-  const workflows = await fetchWorkflowsByTemplate(geInstance.id, config.workflowTemplateCode);
-
-  // 3. Ausführung triggern
-  const run = await executeWorkflow(geInstance.id, workflows[0].id);
-
-  // 4. Feedback: Toast "Workflow gestartet" + optional Link zur Run-Ansicht
-  showToast({ message: t('quickActions.workflowGestartet'), action: { label: t('quickActions.details'), onClick: () => navigateToRun(run.id) } });
-};
-```
-
-- [ ] **API-Funktionen** in `api/graphicalEditorApi.ts` (falls nicht vorhanden): `fetchWorkflowsByTemplate()`, `executeWorkflow()`
+**Hinweis:** Direkter `actionType: "workflow"` Dispatch (One-Click-Trigger ohne Zwischen-UI) bleibt als spätere Erweiterung möglich, wird aber aktuell nicht benötigt.
 
 ### Querschnitt-Checks
 
-- [ ] API-Endpunkte: `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions` (neu)
-- [ ] DB-Schema / Migration: nein
-- [ ] Frontend-Komponenten: `QuickActionBoard` (neu, generisch), `TrusteeDashboardView` (erweitert)
-- [ ] RBAC / Permissions: Filterung über `requiredRoles` im API-Endpoint
-- [ ] Neutralisierung betroffen? nein (Prompts gehen durch normale Workspace-Pipeline)
-- [ ] Navigation / Routing: Workspace URL-Parameter-Support
-- [ ] Billing-Impact? nein (Agent-Calls laufen über bestehende Billing-Pipeline)
-- [ ] i18n: Alle Labels in `QUICK_ACTIONS` nutzen `TextMultilingual`-Format
+- [x] API-Endpunkte: `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions` — implementiert in `routeFeatureTrustee.py`
+- [x] DB-Schema / Migration: nein (keine DB-Änderung nötig)
+- [x] Frontend-Komponenten: `QuickActionBoard` (neu, generisch), `TrusteeDashboardView` (erweitert)
+- [x] RBAC / Permissions: Filterung über `requiredRoles` im API-Endpoint
+- [x] Neutralisierung betroffen? nein (Prompts gehen durch normale Workspace-Pipeline)
+- [x] Navigation / Routing: Workspace URL-Parameter-Support (`?prompt=`, `?autoStart=`)
+- [x] Billing-Impact? nein (Agent-Calls laufen über bestehende Billing-Pipeline)
+- [x] i18n: Alle Labels in `QUICK_ACTIONS` nutzen `TextMultilingual`-Format
 
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