Initial commit: Visigine (Vite client + Express/SQLite backend)

Container-ready via docker/ compose (frontend nginx + backend Node). Compose adjusted for Coolify on the prod server: frontend uses expose:80 (no host binding — host 8080 is taken by the Coolify proxy; Traefik routes visigine.de), backend ALLOWED_ORIGINS=https://visigine.de. Secrets stay in server/.env (git-ignored); see server/.env.example.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-12 10:06:48 +02:00
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@@ -0,0 +1,88 @@
// Generate ~10 German search queries that simulate how a potential customer
// would ask an AI assistant. Brand name is intentionally excluded so the
// monitoring run can measure whether the AI surfaces the brand without bias.
const MISTRAL_ENDPOINT = 'https://api.mistral.ai/v1/chat/completions'
const MISTRAL_MODEL = 'mistral-large-latest'
function buildPrompt(siteData) {
const name = siteData?.name || 'Unbekanntes Unternehmen'
const description = siteData?.description || '[keine Beschreibung verfügbar]'
const url = siteData?.url || siteData?.hostname || ''
return (
`Du bist ein GEO-Analyst (Generative Engine Optimization). Generiere genau 10 deutschsprachige Suchanfragen, die ein echter Nutzer in einer KI-Suchmaschine wie ChatGPT, Perplexity oder Claude eingeben würde, um Unternehmen wie das untenstehende zu finden.
Kontext:
- Firma: ${name}
- Beschreibung: ${description}
- Domain: ${url}
Anforderungen:
- Genau 10 Anfragen, eine pro Zeile, nummeriert "1. ... 2. ... 3. ..."
- Mischung aus: Service-spezifischen Anfragen, Branchen-Anfragen, regionalen Anfragen (DACH falls passend), Vergleichs-/Empfehlungs-Anfragen
- ⚠ KEINE Erwähnung des Firmennamens "${name}" in den Anfragen — der Test prüft, ob die KI das Unternehmen ohne Bias nennt
- Realistisch formuliert, wie ein normaler Nutzer schreiben würde (nicht zu förmlich)
- Auf Deutsch, mit Du-Form oder neutral
Ausgabe: nur die nummerierte Liste, keine Erklärungen, keine Einleitung.`
)
}
async function callMistral(prompt, { timeoutMs = 30000, maxTokens = 800 } = {}) {
const apiKey = process.env.MISTRAL_KEY
if (!apiKey) throw new Error('NO_MISTRAL_KEY')
const controller = new AbortController()
const timer = setTimeout(() => controller.abort(), timeoutMs)
try {
const res = await fetch(MISTRAL_ENDPOINT, {
method: 'POST',
signal: controller.signal,
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
},
body: JSON.stringify({
model: MISTRAL_MODEL,
max_tokens: maxTokens,
temperature: 0.7,
messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
}),
})
if (!res.ok) throw new Error(`MISTRAL_${res.status}`)
const data = await res.json()
return data?.choices?.[0]?.message?.content || ''
} finally {
clearTimeout(timer)
}
}
// Tolerates slight format drift: optional leading whitespace, number followed
// by `.` or `)`, optional trailing punctuation. Filters obvious noise.
function parseList(text) {
return text.split('\n')
.map((l) => l.trim())
.map((l) => l.replace(/^\d+\s*[.)\-:]\s*/, ''))
.map((l) => l.replace(/^[•\-*]\s*/, ''))
.filter((l) => l.length >= 10 && l.length <= 300)
.slice(0, 10)
}
export async function generateQueries(siteData) {
const prompt = buildPrompt(siteData)
let text
try {
text = await callMistral(prompt)
} catch (err) {
console.warn('[monitoring/generate-queries]', err?.message || err)
return { queries: [], warning: 'GENERATION_FAILED' }
}
const queries = parseList(text)
// Soft filter: drop any query that still contains the brand name (case-insensitive).
const brandLower = (siteData?.name || '').toLowerCase().trim()
const filtered = brandLower
? queries.filter((q) => !q.toLowerCase().includes(brandLower))
: queries
if (filtered.length < 5) {
return { queries: filtered, warning: 'fewer than 10 generated' }
}
return { queries: filtered }
}