docs: Agenten-Steckbriefe (Ist-Stand v0.1) + README-Status & Prototyp-Anleitung

- docs/agent_specs.md: implementierte Agenten, Live/Mock-Pfade, Abweichungen vom Ziel-Design
- README: Status-Tabelle aktualisiert, Prototyp-/Test-Befehle ergänzt

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

docs/agent_specs.md

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+# Agenten-Spezifikation — Implementierungsstand v0.1
+
+Dieses Dokument beschreibt die **tatsächlich implementierten** Agenten des
+Photo-to-Listing-Prototyps. Es ergänzt das Ziel-Design in
+[`architecture.md`](architecture.md) um den konkreten Ist-Zustand.
+
+## Designentscheidungen v0.1 (Abweichungen vom Ziel-Design)
+
+| Thema | Ziel-Design (`architecture.md`) | Prototyp v0.1 | Begründung |
+|---|---|---|---|
+| Validierung | Pydantic v2 | `dataclasses` (Stdlib) | Spike/Agenten laufen **ohne** `pip install` (siehe `requirements.txt`) |
+| LLM-Zugang | Anthropic API + `ANTHROPIC_API_KEY` | lokaler **`claude -p`** CLI | Kein Klartext-Key im Code (SOPS-Policy); CLI ist bereits authentifiziert |
+| Preisdaten | eBay Finding API | Heuristik (Mock) bzw. Modell-Schätzung (Live) | Echtes Scraping = AGB-/Rechtsthema, bewusst nicht enthalten |
+| Robustheit | Retry/Backoff | Mock-Fallback je Agent | Ein Agent darf die Pipeline nie reißen; Prototyp bleibt offline lauffähig |
+
+Jeder LLM-gestützte Agent hat zwei Pfade:
+- **live** — ruft `claude -p` auf (wenn CLI vorhanden, sonst automatisch Fallback),
+- **mock** — deterministische Logik, garantiert offline/in CI reproduzierbar.
+
+Der Betriebsmodus wird zentral über `ClaudeClient(mode="auto"|"live"|"mock")`
+gesetzt und vom Orchestrator an alle Agenten durchgereicht.
+
+---
+
+## Orchestrator — `src/agents/orchestrator.py`
+
+| Eigenschaft | Wert |
+|---|---|
+| Rolle | Zentraler Koordinator (BMAD-Orchestrator-Pattern) |
+| Kein KI-Modell | reine Python-Orchestrierung |
+| Kern-Methode | `photo_to_listing(image_path=None, description=None) -> ListingResult` |
+| Chat-Methode | `answer_question(question, listing) -> ChatReply` |
+| Ablauf | Vision → Market → Listing, danach optional Chat |
+
+---
+
+## Vision — `ImageAnalysisAgent` (`image_analysis_agent.py`)
+
+| Eigenschaft | Wert |
+|---|---|
+| Rolle | Bildanalyse: Artikel, Zustand, Merkmale erkennen |
+| Input | `{"image_path": str, "description": str}` (oder Pfad-String) |
+| Output | `ItemAnalysis(title_guess, category, brand, condition, condition_score, features, defects, confidence, source)` |
+| Live | `claude -p` liest die Bilddatei (Tool `Read`) und liefert JSON |
+| Mock | Stichwort-Heuristik aus Dateiname/Beschreibung → plausibles Beispielobjekt |
+
+## Market — `PriceResearchAgent` (`price_research_agent.py`)
+
+| Eigenschaft | Wert |
+|---|---|
+| Rolle | Marktpreis vorschlagen |
+| Input | `ItemAnalysis` |
+| Output | `PriceSuggestion(suggested_price, price_min, price_max, currency, sample_size, rationale, source)` |
+| Live | Modell schätzt Preisspanne (deutscher eBay-Markt) als JSON |
+| Mock | Basispreis je Kategorie × Zustands-Faktor (0,5 … 1,0) |
+
+## Listing — `ListingAgent` (`listing_agent.py`)
+
+| Eigenschaft | Wert |
+|---|---|
+| Rolle | eBay-konformes Listing erzeugen |
+| Input | `(ItemAnalysis, PriceSuggestion)` (oder dict) |
+| Output | `Listing(title≤80, description, category_id, item_specifics, price, currency, source)` |
+| Live | Modell erzeugt Titel/Text/Attribute als JSON |
+| Mock | Template: Titel aus Marke+Artikel+Zustand, Beschreibung mit Stichpunkten, Kategorie-ID-Lookup |
+
+## Chat — `ChatModerationAgent` (`chat_moderation_agent.py`)
+
+| Eigenschaft | Wert |
+|---|---|
+| Rolle | Käuferfragen beantworten / eskalieren |
+| Input | `{"question": str, "listing": Listing}` |
+| Output | `ChatReply(question, answer, escalate, source)` |
+| Live | Modell antwortet + setzt `escalate` bei Reklamation/Recht |
+| Mock | FAQ-Intents (Versand, Preis, Zustand, Verfügbarkeit) + Eskalations-Stichwörter |
+
+---
+
+## Datenfluss (implementiert)
+
+```
+Foto/Text
+   │
+   ▼  ImageAnalysisAgent
+ItemAnalysis
+   │
+   ▼  PriceResearchAgent
+PriceSuggestion
+   │
+   ▼  ListingAgent
+Listing ──► ListingResult (analysis + price + listing)
+   │
+   ▼  ChatModerationAgent (auf Käuferfrage)
+ChatReply
+```
+
+Alle Strukturen sind in `src/models.py` definiert und über `.to_dict()` /
+`.to_json()` serialisierbar.