pounce/DATA_INDEPENDENCE_REPORT.md

🔒 Pounce Data Independence Report

Executive Summary

Status: 🟡 PARTIALLY INDEPENDENT

Pounce hat eine solide Basis für Unabhängigkeit, aber es gibt kritische Bereiche, die verbessert werden müssen, um als "Premium-Dienstleister" aufzutreten.

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📊 Aktuelle Datenquellen-Analyse

1. TLD-Preise (TLD Intel)

Aspekt	Status	Details
Quelle	Porkbun Public API	✅ Keine API-Keys erforderlich
Zuverlässigkeit	🟡 Mittel	API kann jederzeit geändert werden
Abdeckung	896+ TLDs	✅ Excellent
Genauigkeit	100%	✅ Offizielle Preise
Unabhängigkeit	⚠️ Fragil	Abhängig von einem Registrar

Risiko: Wenn Porkbun seine API ändert oder blockt, fallen alle TLD-Preise weg.

Empfehlung: Mehrere Registrare hinzufügen (Namecheap, Cloudflare, Google Domains Public Pricing).

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2. Domain-Auktionen (Acquire)

Aspekt	Status	Details
Quelle	Web Scraping	5 Plattformen
Plattformen	GoDaddy, Sedo, NameJet, DropCatch, ExpiredDomains	✅ Diverse
Zuverlässigkeit	🔴 Niedrig	Websites können Layouts jederzeit ändern
Genauigkeit	⚠️ Variabel	Abhängig von Scraping-Qualität
Rate Limiting	✅ Implementiert	5-10 req/min pro Plattform

Risiko:

• Web-Scraping ist fragil - Layout-Änderungen brechen Scraper
• Plattformen können Scraping blocken (Captcha, IP-Bans)
• Keine rechtliche Grundlage für Daten-Nutzung

Aktueller Code-Zustand:

# backend/app/services/auction_scraper.py
# Zeilen 1-19 zeigen, dass ALLE Daten gescrapt werden
# Kein API-Zugriff, nur Web-Parsing

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3. Domain-Verfügbarkeit (Track/Watchlist)

Aspekt	Status	Details
Methode 1	RDAP (Modern)	✅ Beste Methode
Methode 2	Custom RDAP (.ch, .li)	✅ Speziell implementiert
Methode 3	WHOIS (Fallback)	✅ Universal-Fallback
Methode 4	DNS Check	✅ Schnellste Methode
Unabhängigkeit	✅ 100%	Direkte Protokolle, keine APIs

Dies ist der STÄRKSTE Teil der Architektur!

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4. Domain-Valuation (Pounce Score)

Aspekt	Status	Details
Quelle	Intern	✅ Keine externen APIs
Algorithmus	Eigene Logik	TLD-Wert + Länge + Keywords
Transparenz	✅ Vollständig	Code zeigt alle Faktoren
Estibot/GoDaddy	❌ Nicht integriert	✅ GUT - Unabhängig

Aktueller Score-Algorithmus:

# backend/app/services/valuation.py
TLD_VALUES = {
    "com": 1.0,   # Baseline
    "ai": 1.20,   # Premium (AI-Boom)
    "io": 0.75,   # Startup-Favorit
    "net": 0.65,  # Klassiker
    ...
}

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🚀 Empfehlungen für 100% Premium-Unabhängigkeit

Priorität 1: Zone File Integration (KRITISCH)

Die analysis_2.md beschreibt es perfekt: Zone Files sind der Rohstoff.

Was sind Zone Files?

• Tägliche Listen ALLER registrierten Domains einer TLD
• Bereitgestellt von Registries (Verisign, SWITCH, etc.)
• Durch Vergleich von "gestern vs heute" = gelöschte/neue Domains

Umsetzung:

# Neuer Service: backend/app/services/zone_file_processor.py
class ZoneFileProcessor:
    async def download_zone_file(self, tld: str) -> str:
        """Download Zone File von CZDS oder Registry"""
        pass
    
    async def compute_diff(self, yesterday: str, today: str) -> dict:
        """Finde: added_domains, deleted_domains"""
        pass
    
    async def filter_premium(self, domains: list) -> list:
        """Wende Pounce-Filter an"""
        # Keine Zahlen, max 12 Zeichen, Wörterbuch-Match
        pass

Zugang:

• .com/.net: ICANN CZDS (Centralized Zone Data Service) - Kostenlos beantragen
• .ch/.li: SWITCH (nic.ch) - Open Data verfügbar
• .de: DENIC - Zone File Zugang beantragbar

Priorität 2: Multi-Registrar TLD-Preise

Statt nur Porkbun, sollten wir Preise von mehreren Quellen sammeln:

# backend/app/services/tld_scraper/aggregator.py
self.scrapers = [
    PorkbunScraper(),      # ✅ Bereits implementiert
    NamecheapScraper(),    # 📌 TODO: Public Pricing Page
    CloudflareScraper(),   # 📌 TODO: Public Pricing API
    GandiScraper(),        # 📌 TODO: Pricing Page
]

Vorteil: Preis-Vergleich über Registrare = echte "Intel"

Priorität 3: Auction-Daten Härtung

Option A: Offizieller API-Zugang

• GoDaddy Affiliate-Programm für Auktions-API
• Sedo Partner-Programm
• → Kosten, aber zuverlässig

Option B: Robusteres Scraping

• Playwright statt httpx (JavaScript-Rendering)
• Proxy-Rotation für IP-Diversität
• ML-basiertes HTML-Parsing (weniger Layout-abhängig)

Option C: User-Generated Data (Hybrid)

• User können Auktionen melden
• Community-validiert
• Reduziert Scraping-Last

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📋 Implementierungs-Roadmap

Phase 1: Stabilisierung (Sofort)

• Eigene Domain-Valuation (Pounce Score)
• Multi-Methoden Domain-Check (RDAP/WHOIS/DNS)
• Zweiten TLD-Preis-Scraper hinzufügen (Namecheap)

Phase 2: Zone Files (2-4 Wochen)

• CZDS-Zugang beantragen (.com, .net)
• SWITCH Open Data integrieren (.ch, .li)
• Zone File Diff-Processor bauen
• "Daily Drop Gems" Feature launchen

Phase 3: Premium-Ausbau (1-2 Monate)

• GoDaddy Affiliate-API für Auktionen
• DNS-Change-Monitoring (Pre-Drop-Signale)
• HTTP-Health-Check für Watchlist-Domains

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✅ Was bereits EXZELLENT ist

1. Domain-Checker: RDAP → WHOIS → DNS Fallback-Kette
2. Valuation: 100% intern, keine Estibot-Abhängigkeit
3. Vanity Filter: Eigener Spam-Erkennungs-Algorithmus
4. TLD-Typisierung: Automatische Klassifizierung

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🎯 Fazit

Pounce hat die richtige Architektur für Unabhängigkeit. Die kritischsten Schritte sind:

1. Zone Files = Unabhängige Datenquelle für "Drops"
2. Multi-Registrar Preise = Robustheit gegen API-Ausfälle
3. Offizieller Auktions-Zugang = Rechtlich sauber & zuverlässig

Mit diesen Verbesserungen wird Pounce ein echtes Premium-Tool, das keine externen APIs braucht - sondern eigene, proprietäre Daten hat.

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⚠️ KRITISCHES PROBLEM: Sample-Daten vs. Echte Daten

Aktueller Zustand der Auktions-Daten:

Das Scraping ist implementiert ABER:

1. ExpiredDomains.net: Funktioniert, aber:

   • Preise sind geschätzt (nicht echt): estimated_price = base_prices.get(tld, 15)
   • Dies sind Registrierungspreise, KEINE Auktionspreise

2. GoDaddy/Sedo/NameJet/DropCatch: Scraping existiert, aber:

   • Websites haben Anti-Bot-Maßnahmen
   • Layouts ändern sich regelmäßig
   • Aktuell werden oft Sample-Daten als Fallback verwendet

3. In der Praxis zeigt die Seite oft:

   # backend/app/services/auction_scraper.py:689-780
   async def seed_sample_auctions(self, db: AsyncSession):
       # DIESE DATEN SIND FAKE (Demo-Daten)!
       sample_auctions = [
           {"domain": "techflow.io", "platform": "GoDaddy", "current_bid": 250, ...},
           ...
       ]
   

🚨 Für Premium-Qualität erforderlich:

1. Keine geschätzten Preise - Nur echte Auktionspreise anzeigen
2. Klare Kennzeichnung - Wenn Daten unsicher sind, transparent kommunizieren
3. Fallback-Strategie - Wenn Scraping fehlschlägt, keine Fake-Daten zeigen

Empfohlene Änderungen:

# Statt geschätzter Preise:
"current_bid": float(estimated_price),  # ❌ FALSCH

# Besser:
"current_bid": None,  # Kein Preis = keine falsche Info
"price_type": "registration_estimate",  # Kennzeichnung

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Generiert am: 2024-12-10 Für: pounce.ch