🚀 SolarLog Enterprise - Projekt-Status & Roadmap

Stand: 25. Oktober 2025
Version: 1.2.0
Status: Phase 3 Complete ✅ | Next: Phase 6 (VS Code Server) 🎯

🎯 STRATEGISCHE AUSRICHTUNG

🏗️ Deployment-Strategie:

Entwicklung (Mac/Docker) → VS Code Server (Remote) → Raspberry Pi Image → Produktions-Standort (PV-Anlage)

Wichtig: Keine echte Hardware (Wechselrichter/Batterien) bis Pi im Produktionsnetzwerk läuft!

📊 Daten-Pipeline (Ziel):

Wechselrichter → Battery → Netzanbieter → Historische Daten → KI-Verifizierung (Long-term)

📊 Aktuelle Status-Übersicht

✅ ABGESCHLOSSEN (50% Complete)

Phase 1: Grafana Enterprise Dashboard (100%)

✅ Grafana Docker Service läuft (Port 3001)
✅ PostgreSQL Datasource konfiguriert
✅ Inverter Dashboard (7 Panels) produktionsreif
✅ Battery Dashboard (11 Panels) produktionsreif
✅ Cloudflare Tunnel Routing

Deliverables: - grafana/dashboards/ - Dashboard JSONs - docs/GRAFANA_ADMIN_GUIDE.md - Admin Guide (500+ Zeilen) - docs/GRAFANA_USER_MANUAL.md - Benutzerhandbuch - docs/monitoring/grafana-battery.md - Battery Monitoring Guide

Phase 3: Battery Management System (100%)

✅ Backend Complete (DB, API, Grafana)
✅ Settings Page Integration (Material-UI Cards)
✅ Tab-Based Dialog (Allgemein/Verbindung/Simulator)
✅ ESP32 Battery Simulator (4 Screens, Canvas-based)
✅ Realistic Demo Data (Tag/Nacht-Zyklen, 60-85% SoC)
✅ UUID-basierte API Calls (422 Errors behoben)

Deliverables: - 3 Database Tables (batteries, battery_data, battery_error_log) - 13 REST API Endpoints (/api/v1/batteries/*) - Grafana Dashboard (11 Panels) - Frontend Integration (Settings.tsx, 1400+ lines) - ESP32 Simulator (battery-simulator.html, 650+ lines) - Dokumentation (3 neue MD-Dateien, ~1,200 Zeilen)

Metriken: - +1,500 LOC - +3 neue Dateien - +43% Code-Increase - 12 Stunden Implementation

🎯 NEUE ROADMAP (Korrigierte Reihenfolge)

📋 Phase 6: VS Code Server Integration ⭐ KRITISCH (3-4 Tage)

Warum zuerst? Remote-Entwicklung MUSS vor Pi-Image funktionieren!

Ziele:

Remote-Entwicklung über Browser (ohne lokalen VS Code)
Cloudflare Tunnel für sicheren Zugriff
Code-Server Docker Container
Entwicklungsumgebung für Pi-Deployment vorbereiten

Tasks:

Day 1: Code-Server Setup
Docker Image: codercom/code-server:latest
Port: 8443 (HTTPS)
Volumes: Workspace, Extensions, Settings
Passwort-Auth oder Token-Auth
Day 2: Cloudflare Tunnel Integration
Tunnel-Route: code.karma.organic → localhost:8443
SSL/TLS Verschlüsselung
Access Control (Cloudflare Access)
Testing von Remote-Zugriff
Day 3: Extensions & Workspace
Python, Docker, YAML Extensions
Workspace-Settings sync
Git-Integration testen
Terminal-Zugriff prüfen
Day 4: Dokumentation & Testing
Setup-Guide schreiben
Remote-Deployment testen
Performance-Optimierung

Deliverables:

docker-compose.code-server.yml
deployment/code-server/config.yaml
docs/development/vscode-server.md
Cloudflare Tunnel Config Update
Remote-Entwicklung funktionsfähig

Erfolg: Du kannst von überall aus entwickeln, ohne lokalen VS Code!

📋 Phase 7: Standort-Management System (2-3 Tage)

Neu: Standorte als zentrale Verwaltungseinheit BEVOR EVCC/Pi-Image

Ziele:

UUID-basierte Standorte (locations)
Multi-Standort-Verwaltung
Netzanbieter-Integration pro Standort
Settings UI: Standorte editierbar

Datenmodell:

CREATE TABLE locations (
    uuid UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    address TEXT,
    grid_provider VARCHAR(100),  -- Netzanbieter
    grid_connection_type VARCHAR(50),  -- 1-phase, 3-phase
    grid_max_power_kw DECIMAL(10,2),
    demo_mode BOOLEAN DEFAULT false,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

-- Relationen
ALTER TABLE inverters ADD COLUMN location_uuid UUID REFERENCES locations(uuid);
ALTER TABLE batteries ADD COLUMN location_uuid UUID REFERENCES locations(uuid);

Tasks:

Day 1: Backend - Locations API
Database Schema (locations table)
10 REST Endpoints (CRUD)
Foreign Keys zu inverters/batteries
Demo Mode Support
Day 2: Frontend - Standort Settings
Settings UI: Neue "Standorte" Sektion
Card-based Display (wie Battery/Inverter)
3-Tab Dialog:
- Allgemein: Name, Adresse, Netzanbieter
- Verbindung: Grid Connection Details
- Simulator: Netzanbieter-Simulator (später)
Zuordnung: Inverter/Batteries zu Standort
Day 3: Netzanbieter-Simulator (Grundgerüst)
Grid-Simulator HTML (ähnlich battery-simulator.html)
E-Paper Display: Einspeisung/Bezug anzeigen
Demo Data: Realistische Netz-Flüsse
4 Screens: Dashboard, History, Grid Info, Settings

Deliverables:

backend/app/models/location.py
backend/app/routers/locations.py (10 Endpoints)
frontend-web/public/grid-simulator.html
Settings.tsx Update (+400 lines)
docs/configuration/locations.md

Erfolg: Standorte verwalten, Netzanbieter zuordnen, Basis für EVCC!

📋 Phase 8: EVCC Integration (1-2 Tage, optional)

Abhängigkeit: Phase 7 (Standorte) muss fertig sein!

Ziele:

EVCC Docker Service integrieren
Wallbox Smart Charging
Solar-Überschuss-Laden
Netzanbieter-Daten Integration

EVCC Prüfung:

✅ Nulleinspeisung (vorhanden)
✅ Netzanbieter-Messung (prüfen!)
✅ Einspeisung-Tracking (benötigt!)

Tasks:

EVCC Docker Setup
Docker Compose Service
evcc.yaml Konfiguration
SolarLog API Integration
Standort-Zuordnung
Netzanbieter-Integration
EVCC Grid Meter API
Einspeisung vs. Bezug
Historische Daten speichern
Grafana Dashboard
Grafana Dashboard
Charging Sessions
Solar Surplus Usage
Grid Import/Export
Cost Calculation

Deliverables:

docker-compose.evcc.yml
evcc/evcc.yaml
grafana/dashboards/evcc-charging.json
docs/integration/evcc-setup.md

Erfolg: Wallbox lädt mit Solar-Überschuss, Netzanbieter-Daten erfasst!

📋 Phase 2: NixOS Raspberry Pi Image (5-7 Tage)

Abhängigkeit: VS Code Server (Phase 6) muss funktionieren!

Ziele:

Produktionsreifes Pi-Image
Docker pre-installed
Cloudflare Tunnel pre-configured
First-Boot Automation

Tasks:

Day 1-2: NixOS Base Configuration
Raspberry Pi 5 Support
Docker/Docker Compose
Network Configuration
User Management
Day 3-4: Application Pre-loading
Docker Images pre-built
Database Schema pre-loaded
Demo Data optional
Cloudflare Tunnel Setup
Day 5: First-Boot Automation
WiFi Configuration Wizard
Cloudflare Token Input
Database Initialization
Service Health Checks
Day 6-7: Image Builder & Testing
nixos-generators Setup
SD-Card Image (.img)
Flash & Test auf Pi 5
Performance Benchmarks

Deliverables:

deployment/nixos/configuration.nix
deployment/nixos/solarlog-pi.nix
scripts/build-pi-image.sh
solarlog-pi-v1.0.img (SD-Card Image)
docs/deployment/raspberry-pi.md

Erfolg: SD-Card flashen → Pi bootet → SolarLog läuft automatisch!

📋 Phase 4: Hardware Integration (3-5 Tage)

Abhängigkeit: Pi-Image läuft im Produktionsnetzwerk!

Ziele:

Echte Wechselrichter-Daten (Modbus TCP)
Echte Battery-Daten (BYD/Pylontech/Tesla)
Netzanbieter-Messung (via EVCC oder direkter Zähler)

Tasks:

Modbus TCP Driver (Wechselrichter)
BYD, SMA, Fronius, Kostal
Register Mapping
Polling Service (60s)
Error Handling
Battery Drivers
Modbus TCP (BYD/Pylontech)
REST API (Tesla Powerwall)
MQTT (Generic)
Grid Meter Integration
EVCC Grid Meter API
Oder direkter Smart Meter (Modbus/REST)
Einspeisung/Bezug erfassen
Testing & Calibration
Hardware-Tests vor Ort
Daten-Kalibrierung
Demo-Mode Fallback

Deliverables:

backend/app/drivers/modbus_driver.py
backend/app/drivers/rest_driver.py
backend/app/drivers/mqtt_driver.py
backend/app/services/battery_hardware.py
docs/hardware/integration-guide.md

Erfolg: Echte PV-Daten fließen ins System!

📋 Phase 5: Backup & Migration System (2-3 Tage)

Ziele:

PostgreSQL WAL Archiving
Daily Full Backups
Disaster Recovery
Migration Scripts (Dev → Pi)

Tasks:

Day 1: WAL Archiving
PostgreSQL wal_level=replica
archive_mode=on
/backups/wal directory
Point-in-time Recovery
Day 2: Daily Backups
pg_dump Full Backup
Docker Volumes Backup
Config Files (.env, docker-compose)
Systemd Timer (3:00 AM)
Retention: 7 days local, 30 days cloud
Day 3: Migration Scripts
Dev → Pi Migration
Database Export/Import
Health Checks
Rollback Plan
Testing

Deliverables:

scripts/backup-full.sh
scripts/restore-backup.sh
scripts/migrate-to-pi.sh
deployment/nixos/backup.nix
docs/administration/backup-guide.md

Erfolg: Automatische Backups, sichere Migration zu Pi!

🔮 LONG-TERM ROADMAP (Q1-Q2 2026)

📋 Phase 9: Netzanbieter-Abrechnungsprüfung mit KI 🤖 (8-12 Wochen)

Vision: Automatische Verifizierung von Netzanbieter-Abrechnungen gegen historische Daten!

Problem:

Netzanbieter schicken Abrechnung 4 Wochen nach Monatsende
Dokumente sind je Anbieter unterschiedlich (PDF, Excel, CSV)
Kein standardisiertes Import-Format
Manuelle Prüfung zeitaufwendig und fehleranfällig

Lösung: KI-gestützte Dokumenten-Analyse

ROI-Kalkulation:

Fehler pro Monat:     50 € (Durchschnitt)
Fehler pro Jahr:      600 €
System-Kosten:        ~2,000 € (Einmalig: Pi + Hardware)
Break-Even:           ~3-4 Monate
5-Jahres-ROI:         3,000 € - 2,000 € = +1,000 € Gewinn

➡️ System amortisiert sich SELBST durch gefundene Abrechnungsfehler!

Architektur:

Phase 9a: Document Upload & Storage (Woche 1-2) - PDF/Excel/CSV Upload Interface - Document Storage (PostgreSQL + File System) - OCR für gescannte PDFs (Tesseract) - Metadata Extraction (Datum, Anbieter, Zeitraum)

Phase 9b: Daten-Extraktion (Woche 3-5) - LLM-Integration (GPT-4/Claude/Llama) - Prompt Engineering für Rechnungsanalyse - Structured Data Extraction: - Einspeisung (kWh) - Bezug (kWh) - Vergütung (€/kWh) - Gesamtsumme (€) - Multi-Format Support (verschiedene Anbieter)

Phase 9c: Historische Daten-Vergleich (Woche 6-7) - Abrechnungszeitraum Matching - SolarLog Historische Daten aggregieren: - Inverter Output (kWh pro Monat) - Battery Charge/Discharge (kWh) - Grid Export (via EVCC/Smart Meter) - Differenz-Berechnung - Toleranz-Schwellwerte (±2% normal)

Phase 9d: Anomalie-Erkennung & Reporting (Woche 8-10) - Abweichungs-Detection: - ❌ >5% Differenz → WARNUNG - ❌ >10% Differenz → KRITISCH - Report-Generation: - Visuelle Vergleiche (Charts) - Detaillierte Abweichungen - Empfohlene Aktionen - Email/Notification System

Phase 9e: Multi-Standort & Training (Woche 11-12) - Standort-übergreifende Analyse - LLM Fine-Tuning mit echten Rechnungen - Anbieter-spezifische Templates - User Feedback Loop (Korrekturen lernen)

Technologie-Stack:

LLM:
  - OpenAI GPT-4 (API) oder
  - Anthropic Claude (API) oder
  - Llama 3 (Self-Hosted, mehr Privacy)

OCR:
  - Tesseract (Open Source)
  - Google Cloud Vision API (optional)

Document Processing:
  - PyPDF2, pdfplumber (PDF)
  - openpyxl, pandas (Excel)
  - Python magic (File Type Detection)

Storage:
  - PostgreSQL (Metadata, Results)
  - MinIO oder S3 (Document Files)

Frontend:
  - React Upload Component
  - Chart.js für Visualisierung
  - Diff-View für Vergleiche

Datenmodell:

CREATE TABLE grid_provider_invoices (
    uuid UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    location_uuid UUID REFERENCES locations(uuid),
    provider_name VARCHAR(100),
    invoice_date DATE,
    billing_period_start DATE,
    billing_period_end DATE,
    document_path TEXT,
    document_type VARCHAR(20),  -- pdf, excel, csv
    ocr_text TEXT,
    extracted_data JSONB,  -- LLM-Extraktion
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

CREATE TABLE invoice_verifications (
    uuid UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    invoice_uuid UUID REFERENCES grid_provider_invoices(uuid),
    solarlog_export_kwh DECIMAL(10,2),  -- Unsere Daten
    invoice_export_kwh DECIMAL(10,2),   -- Rechnung
    difference_kwh DECIMAL(10,2),
    difference_percent DECIMAL(5,2),
    status VARCHAR(20),  -- ok, warning, critical
    ai_analysis TEXT,
    verified_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

Settings UI Integration:

Neue Sektion: "📄 Abrechnungen"
Upload-Interface
Verifikations-History
Anomalie-Reports

Deliverables:

backend/app/routers/invoices.py
backend/app/services/llm_service.py
backend/app/services/ocr_service.py
backend/app/services/invoice_verifier.py
frontend-web/src/components/InvoiceUpload.tsx
frontend-web/src/components/InvoiceVerification.tsx
docs/features/invoice-verification.md
docs/ai/llm-integration.md

Erfolg: 50€/Monat Fehler gefunden = System bezahlt sich selbst!

📊 TIMELINE ÜBERSICHT

Woche 1-2:   Phase 6 - VS Code Server ⭐ KRITISCH
Woche 2-3:   Phase 7 - Standort-Management
Woche 3:     Phase 8 - EVCC Integration (optional)
Woche 4-5:   Phase 2 - NixOS Pi Image
Woche 6:     Phase 5 - Backup System
Woche 7+:    Phase 4 - Hardware Integration (im Produktionsnetz)
Q1 2026:     Phase 9 - KI-Rechnungsprüfung (Long-term)

🎯 ZUSAMMENFASSUNG DER REIHENFOLGE

Phase 6: VS Code Server (3-4 Tage) ⭐ KRITISCH
Remote-Entwicklung über Browser
Cloudflare Tunnel
MUSS vor Pi-Image kommen!
Phase 7: Standort-Management (2-3 Tage)
UUID-basierte Standorte
Netzanbieter-Zuordnung
Settings UI Erweiterung
Grid-Simulator Grundgerüst
Phase 8: EVCC Integration (1-2 Tage, optional)
Wallbox Smart Charging
Netzanbieter-Messung
Solar-Überschuss-Laden
Phase 2: NixOS Pi Image (5-7 Tage)
Production-Ready Image
Docker + Cloudflare pre-installed
First-Boot Automation
Phase 5: Backup System (2-3 Tage)
WAL Archiving
Daily Backups
Migration Scripts
Phase 4: Hardware Integration (3-5 Tage)
NUR wenn Pi im Produktionsnetzwerk läuft!
Echte Wechselrichter/Batterien
Netzanbieter-Messung
Phase 9: KI-Rechnungsprüfung (Q1 2026, 8-12 Wochen)
LLM-Integration
Dokumenten-Analyse
Automatische Verifizierung
ROI: System bezahlt sich selbst!
Verifizierung: curl -I https://solarlog.karma.organic

Action Items:

# Check DNS
nslookup solarlog.karma.organic
nslookup grafana.solarlog.karma.organic

# Restart Tunnel wenn nötig
pkill -f cloudflared
nohup cloudflared tunnel --config deployment/cloudflare/tunnel-config.yml run solarlog-tunnel &

2. Phase 4: Real Hardware Integration (3-5 Tage)

Ziel: Echte Batteriedaten von Hardware lesen

Scope: 1. Modbus Driver - BYD/Pylontech Integration - Modbus TCP Client - Register-Mapping - Error Handling - Polling Service (60s Interval)

REST API Client - Tesla Powerwall
HTTPS Client mit Token Auth
Endpoint Mapping
Rate Limiting
MQTT Subscriber - Custom BMS
MQTT Client
Topic Subscription
Message Parser

Deliverables: - backend/app/services/battery_hardware.py - backend/app/drivers/ - Hardware Drivers - Dokumentation: Hardware Setup Guides - Testing: Mit echtem Device

Effort: 3-5 Tage

Mittlere Priorität (Nächste 2 Wochen)

3. Phase 5: Backup & Disaster Recovery (2-3 Tage)

Scope: 1. WAL Archiving - Continuous Backup

-- PostgreSQL WAL Setup
wal_level = replica
archive_mode = on
archive_command = 'cp %p /backups/wal/%f'

Daily Full Backup - Systemd Timer
Database Dump (pg_dump)
Docker Volumes
Config Files
Retention: 7 Tage lokal, 30 Tage Cloud
Migration Script - Dev → Prod
Database Export/Import
Config Sync
Health Checks
Rollback Plan

Deliverables: - scripts/backup-full.sh - scripts/restore-backup.sh - scripts/migrate-to-pi.sh - deployment/nixos/backup.nix - Dokumentation: Backup Guide

Effort: 2-3 Tage

4. EVCC Integration (Optional, 1-2 Tage)

Scope: - Docker Service für EVCC 7. Phase 9: KI-Rechnungsprüfung (Q1 2026, 8-12 Wochen) - LLM-Integration - Dokumenten-Analyse - Automatische Verifizierung - ROI: System bezahlt sich selbst!

❓ OFFENE FRAGEN

Phase 6: VS Code Server

✅ Cloudflare Access für Authentication nutzen?
✅ Welche Extensions sind kritisch?
✅ Performance-Anforderungen (Mac M1 vs. Pi 5)?

Phase 7: Standort-Management

❓ Welche Netzanbieter sind relevant? (z.B. Stadtwerke, E.ON, EnBW)
❓ Grid Connection Details: 1-phase oder 3-phase Standard?
❓ Max Grid Power: Typische Werte? (10kW, 20kW, 30kW?)

Phase 8: EVCC

❓ EVCC unterstützt Grid Meter für Einspeisung-Tracking?
❓ Wallbox vorhanden? (Typ/Modell)
❓ E-Vehicle Details für Testing?

Phase 2: Pi Image

✅ Raspberry Pi 5 mit 8GB RAM OK?
✅ SD Card Size: 128GB ausreichend?
❓ Touchscreen gewünscht? (7" DSI oder HDMI)
❓ WiFi oder Ethernet im Produktionsnetzwerk?

Phase 4: Hardware

❓ Wechselrichter-Modelle? (z.B. SMA Sunny Boy, Fronius Symo)
❓ Battery-Modelle? (BYD B-Box, Pylontech, Tesla Powerwall)
❓ Network Access: Direkt oder über Gateway?
❓ Modbus TCP, REST API oder MQTT bevorzugt?

Phase 9: KI-Rechnungsprüfung

❓ OpenAI API Key vorhanden oder Self-Hosted LLM (Llama)?
❓ Privacy-Anforderungen für Rechnungsdaten?
❓ Typische Netzanbieter-Formate bekannt?

📈 METRIKEN & KPIs

Aktuelle Metriken (Phase 1+3):

Code: 8,500+ LOC (Backend + Frontend)
API Endpoints: 25+ (Inverters + Batteries)
Database Tables: 6 (inverters, batteries, locations etc.)
Grafana Dashboards: 2 (Inverter + Battery, 18 Panels total)
Dokumentation: 3,500+ Zeilen Markdown
Docker Services: 4 (Backend, Frontend, Grafana, PostgreSQL)

Ziel-Metriken (alle Phasen):

Code: ~15,000 LOC
API Endpoints: 50+
Database Tables: 12+
Grafana Dashboards: 5+ (Grid, EVCC, System)
Dokumentation: 8,000+ Zeilen
Docker Services: 7+ (+ Code-Server, EVCC, MinIO)

🚀 NÄCHSTER SCHRITT

⭐ JETZT: Phase 6 - VS Code Server Setup

Warum zuerst? - Remote-Entwicklung essentiell für Pi-Deployment - Cloudflare Tunnel bereits vorhanden - 3-4 Tage Aufwand - Keine Hardware-Dependencies

Start-Command:

# Phase 6 starten
cd /Users/gm/Documents/XCITE_DEV_DOCKER/solarlog_20251022
mkdir -p deployment/code-server
touch docker-compose.code-server.yml

Frage an dich: Soll ich mit Phase 6: VS Code Server starten oder hast du andere Prioritäten?

📝 NOTIZEN

Deployment-Strategie (Final):

Mac/Docker (Development)
    ↓ (VS Code Server)
Cloudflare Tunnel (Remote Access)
    ↓ (NixOS Image)
Raspberry Pi 5 (Staging)
    ↓ (Hardware Integration)
PV-Anlage Produktionsnetz (Production)
    ↓ (KI-Analyse)
ROI: System amortisiert sich selbst!

Wichtige Erkenntnisse:

✅ Keine Hardware bis Pi läuft! (Kein Laptop am PV-Standort)
✅ VS Code Server vor Pi-Image (Remote-Entwicklung zuerst)
✅ Standorte als zentrale Entity (UUID-basiert)
✅ KI-Rechnungsprüfung = ROI! (50€/Monat Fehler = Selbstfinanzierung)
✅ EVCC für Netzanbieter-Daten (Grid Meter prüfen)

Ende der Roadmap 🎯 - Optional: 7" DSI Touchscreen - Optional: NVMe SSD (512GB)

📋 TODO-Liste (Priorisiert)

Sprint 1: Hardware Integration (Diese Woche)

Sprint 2: Backup System (Nächste Woche)

Sprint 3: EVCC (Optional)

Backlog: NixOS Image (Q4/Q1)

🎯 Mein Vorgeschlagener Plan

Option A: Hardware-First (Empfohlen)

Fokus: Echte Batteriedaten statt nur Demo

Vorteile: - ✅ Produkt wird sofort nutzbar - ✅ Customer Value: Echte Monitoring-Daten - ✅ Validiert Architektur mit echtem Hardware

Timeline: 3-5 Tage 1. Tag 1-2: Modbus Driver (BYD/Pylontech) 2. Tag 3: REST API Client (Tesla) 3. Tag 4: MQTT Subscriber 4. Tag 5: Testing & Dokumentation

Option B: Infrastructure-First

Fokus: Backup & Disaster Recovery

Vorteile: Ende der Roadmap 🎯 - Kannst du Battery vom Netz nehmen für Tests? - Backup-System vorhanden falls etwas schiefgeht?

Nice-to-Have:

EVCC gewünscht?
Hast du Wallbox? Modell: ____
E-Auto? Modell: ____
NixOS Pi Image Priorität?
Wann brauchst du Production-Ready Image?
Touchscreen gewünscht? Modell: ____

🚀 Nächster Schritt

Warte auf deine Entscheidung:

A) Hardware Integration starten (empfohlen) - → Brauche Netzwerk-Details deiner Battery

B) Backup System implementieren - → Kann sofort starten

C) EVCC Integration - → Brauche Wallbox-Details

D) Anders priorisieren - → Deine Präferenz?

📊 Projekt-Metriken

Bereits geleistet (Phase 1 + 3):

Arbeitstage: ~10 Tage
Code Lines: ~8,500
Files Created: 33
API Endpoints: 26 (13 Inverter + 13 Battery)
Grafana Panels: 18 (7 Inverter + 11 Battery)
Documentation: 2,500+ Zeilen

Noch zu leisten (Phase 4 + 5 + 2):

Arbeitstage: ~12-15 Tage
Geschätzter Aufwand: 2-3 Wochen

Total Project:

Gesamtaufwand: ~22-25 Arbeitstage
Timeline: ~1 Monat
Aktueller Fortschritt: ~45% ✅

Was sagst du? Womit soll ich weitermachen? 🚀