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@@ -3,143 +3,130 @@ import json
 import os
 import firebase_admin
 from firebase_admin import credentials, firestore
+from datetime import datetime
 
 app = FastAPI()
 
-# ------------------------------------------------------
-# 1. VERBINDUNG ZU FIREBASE HERSTELLEN
-# ------------------------------------------------------
+# --- SETUP ---
+COLLECTION_KNOWLEDGE = "knowledge_base"
+COLLECTION_INBOX = "inbox"
+
+# --- FIREBASE START ---
+db = None
+project_id = "Unbekannt"
+
 try:
-    # Wir holen den Schlüssel aus den Hugging Face Secrets
     firebase_key_json = os.environ.get("FIREBASE_KEY")
-    
     if firebase_key_json:
-        # Den String wieder in ein echtes JSON-Objekt verwandeln
         cred_dict = json.loads(firebase_key_json)
         cred = credentials.Certificate(cred_dict)
-        
-        # Prüfen, ob die App schon läuft, um Doppel-Start zu verhindern
         if not firebase_admin._apps:
             firebase_admin.initialize_app(cred)
-            
         db = firestore.client()
-        print("✅ Erfolgreich mit Firebase Firestore verbunden!")
+        project_id = db.project # Das ist der Beweis!
+        print(f"✅ SYSTEM: Verbunden mit Projekt '{project_id}'")
     else:
-        print("⚠️ WARNUNG: Kein FIREBASE_KEY in den Settings gefunden.")
-        db = None
-
+        print("⚠️ FEHLER: Kein Key.")
 except Exception as e:
-    print(f"❌ Kritischer Firebase Fehler: {e}")
-    db = None
-
-# ------------------------------------------------------
-# 2. KONFIGURATION
-# ------------------------------------------------------
-
-# Wie heißt deine Sammlung in Firebase? 
-# Laut deinem Pfad '/knowledge_base/...' wahrscheinlich so:
-COLLECTION_NAME = "knowledge_base" 
-# Falls du die Fragen in einer 'inbox' sammeln willst:
-INBOX_COLLECTION = "inbox"
-
+    print(f"❌ FEHLER: {e}")
 
 @app.get("/")
 def home():
-    if db:
-        return {"status": "Online & mit Firebase verbunden."}
-    else:
-        return {"status": "Online, aber KEINE Firebase-Verbindung (Key fehlt)."}
+    return {"status": "Call Agent ist online", "connected_project": project_id}
 
 @app.post("/search")
 async def search_knowledge(request: Request):
-    # --- A. DATEN EMPFANGEN (Vapi) ---
+    # Debug-Liste für die Rückgabe an dich
+    debug_log = []
+    debug_log.append(f"Verbinde mit Projekt-ID: {project_id}")
+
+    # 1. Parsing
     try:
         data = await request.json()
-        print(f"📥 Vapi Anfrage: {json.dumps(data)}")
     except:
-        return {"result": "Fehler: Kein JSON."}
+        return {"result": "Fehler: Kein JSON"}
 
     query_text = ""
-    # Parsing Logik
+    # Robuste Extraktion
     if "query" in data and isinstance(data["query"], str):
         query_text = data["query"]
     elif "message" in data and "toolCalls" in data["message"]:
         try:
             args = data["message"]["toolCalls"][0]["function"]["arguments"]
-            if isinstance(args, str):
-                query_text = json.loads(args).get("query", "")
-            else:
-                query_text = args.get("query", "")
-        except:
-            pass
+            query_text = json.loads(args).get("query", "") if isinstance(args, str) else args.get("query", "")
+        except: pass
     elif "toolCall" in data:
          try:
             args = data["toolCall"]["function"]["arguments"]
-            if isinstance(args, str):
-                query_text = json.loads(args).get("query", "")
-            else:
-                query_text = args.get("query", "")
-         except:
-             pass
+            query_text = json.loads(args).get("query", "") if isinstance(args, str) else args.get("query", "")
+         except: pass
 
-    print(f"🔎 Suche in Firebase nach: '{query_text}'")
+    debug_log.append(f"Suche nach: '{query_text}'")
     
-    if not query_text:
-        return {"result": "Ich habe die Frage nicht verstanden."}
-        
     if not db:
-        return {"result": "Server-Fehler: Keine Datenbankverbindung."}
-
-    # --- B. SUCHE IN FIREBASE ---
-    antwort = "Dazu habe ich leider keine Informationen in meiner Datenbank. Ich habe die Frage für unser Team notiert."
-    treffer_gefunden = False
+        return {"result": "Datenbank-Fehler", "debug": debug_log}
 
+    # 2. DIAGNOSE: Was sehen wir wirklich?
+    antwort = "Keine Antwort gefunden."
+    treffer = False
+    
     try:
-        # Wir laden alle Dokumente aus der Knowledge Base
-        # (Bei sehr vielen Daten > 1000 Einträge müsste man das optimieren, aber für jetzt reicht das)
-        docs = db.collection(COLLECTION_NAME).stream()
+        # Wir zählen, wie viele Dokumente wir überhaupt sehen
+        docs_stream = db.collection(COLLECTION_KNOWLEDGE).stream()
+        docs = list(docs_stream) # Liste laden
+        debug_log.append(f"Anzahl Dokumente in '{COLLECTION_KNOWLEDGE}': {len(docs)}")
         
+        # Falls leer, zeigen wir die Collections an, die es gibt
+        if len(docs) == 0:
+            cols = [c.id for c in db.collections()]
+            debug_log.append(f"WARNUNG: Sammlung leer! Vorhandene Sammlungen: {cols}")
+
         query_lower = query_text.lower()
         
-        # Einfache Suche: Wir schauen, ob Keywords aus der DB in der Frage vorkommen
-        # Oder ob die Frage in der DB der Frage des Users ähnelt.
-        
         for doc in docs:
-            doc_data = doc.to_dict()
-            
-            # Wir gehen davon aus, dass deine Dokumente Felder wie 'question', 'answer' oder 'keywords' haben
-            db_answer = doc_data.get("answer") or doc_data.get("Antwort")
-            
-            # Check 1: Keywords Suche (Falls du ein Feld 'keywords' hast)
-            keywords = doc_data.get("keywords") or []
-            if keywords and isinstance(keywords, list):
-                if any(k.lower() in query_lower for k in keywords):
-                    antwort = db_answer
-                    treffer_gefunden = True
-                    break
+            d = doc.to_dict()
+            # Wir prüfen die Felder aus deinem Screenshot
+            t_answer = d.get("answer")
+            t_question = d.get("question")
+            t_keywords = d.get("keywords") or []
+
+            # Match Logik
+            if isinstance(t_keywords, list) and any(k.lower() in query_lower for k in t_keywords):
+                antwort = t_answer
+                treffer = True
+                debug_log.append(f"✅ TREFFER (Keyword) in Doc {doc.id}")
+                break
             
-            # Check 2: Frage-Text Suche (Falls du ein Feld 'question' hast)
-            db_question = doc_data.get("question") or doc_data.get("Frage") or ""
-            if db_question and db_question.lower() in query_lower:
-                 antwort = db_answer
-                 treffer_gefunden = True
+            if t_question and t_question.lower() in query_lower:
+                 antwort = t_answer
+                 treffer = True
+                 debug_log.append(f"✅ TREFFER (Frage) in Doc {doc.id}")
                  break
 
-        # --- C. LERN-MODUS (Inbox) ---
-        if not treffer_gefunden:
-            print(f"⚠️ Kein Treffer. Speichere '{query_text}' in {INBOX_COLLECTION}...")
+        # 3. SCHREIB-TEST (Inbox)
+        if not treffer:
+            debug_log.append("⚠️ Kein Treffer. Versuche Inbox-Write...")
             try:
-                db.collection(INBOX_COLLECTION).add({
+                # Wir schreiben einen echten Eintrag
+                ref = db.collection(COLLECTION_INBOX).add({
                     "question": query_text,
                     "status": "open",
-                    "timestamp": firestore.SERVER_TIMESTAMP
+                    "timestamp": firestore.SERVER_TIMESTAMP,
+                    "debug_info": "Vom Detektiv-Skript"
                 })
-                print("📩 Erfolgreich gespeichert.")
+                debug_log.append(f"📩 GESPEICHERT! ID: {ref[1].id}")
+                antwort = "Dazu habe ich keine Infos, habe es aber notiert."
             except Exception as e:
-                print(f"Fehler beim Speichern in Inbox: {e}")
+                debug_log.append(f"❌ SCHREIB-FEHLER: {str(e)}")
 
     except Exception as e:
-        print(f"❌ Firebase Abfrage-Fehler: {e}")
-        return {"result": "Es gab ein Problem beim Lesen der Datenbank."}
+        debug_log.append(f"KRITISCHER FEHLER: {str(e)}")
 
-    return {"result": antwort}
+    # WICHTIG: Wir geben das Debug-Log in der Antwort zurück!
+    # Vapi liest das nicht vor, aber du siehst es im 'Curl' oder Browser-Test.
+    print(json.dumps(debug_log, indent=2))
+    
+    return {
+        "result": antwort,
+        "system_debug": debug_log  # <-- Schau hier rein!
+    }