Custom Chart Composer

Ein modernes, webbasiertes Tool zur einfachen Erstellung ästhetisch ansprechender Diagramme. Mit einer intuitiven Benutzeroberfläche können Sie verschiedene Diagrammtypen auswählen, Daten und Farben anpassen und das fertige Ergebnis in verschiedenen Formaten exportieren.

Die Hauptansicht der Custom Chart Composer Anwendung mit Sidebar für Diagrammtypen, Vorschau-Bereich und Konfigurationspanel. Hier sehen Sie die Übersicht aller verfügbaren Diagrammtypen, die Sie per Klick auswählen können.

Inhaltsverzeichnis

🚀 Installation
- Windows-Installer (Empfohlen)
- Docker Image
✨ Features
🎯 Verwendung
📊 Diagrammtypen im Detail
🔄 Automatische Updates
🏗️ Technologie-Stack
🖥️ Lokale Entwicklung
📁 Projektstruktur
🔧 Eigene Chart-Module erstellen
🎨 Design-System
📝 Umgebungsvariablen
🧪 Testing
📄 Lizenz

🚀 Installation

Windows-Installer (Empfohlen)

Die einfachste Möglichkeit, Custom Chart Composer zu nutzen – keine Docker oder Node.js erforderlich!

Downloads:

Alle Releases: GitHub Releases
Neueste Version: v1.0.6

Installation:

Laden Sie die neueste Custom Chart Composer Setup <version>.exe herunter
Führen Sie die Setup-Datei aus
Die Anwendung wird installiert und steht im Startmenü zur Verfügung

Hinweise:

Der Installer enthält Frontend und Backend – keine zusätzliche Runtime nötig
Die App-Version in der Kopfzeile entspricht der Release-Version
Keine Installation von Node.js, Docker oder anderen Abhängigkeiten erforderlich

Docker Image

Für Server-Bereitstellung oder Container-Umgebungen.

Image herunterladen:

docker pull ghcr.io/timbornemann/custom-chart-composer:latest

Container starten:

docker run -d --name custom-chart-composer -p 3003:3003 ghcr.io/timbornemann/custom-chart-composer:latest

Zugriff:

Web UI: http://localhost:3003
API: http://localhost:3003/api

Bestimmte Version verwenden:

docker run -d --name custom-chart-composer -p 3003:3003 ghcr.io/timbornemann/custom-chart-composer:1.0.2

Eigene Chart-Module hinzufügen:

Linux/Mac:

docker run -d --name custom-chart-composer -p 3003:3003 -v $(pwd)/modules:/app/backend/modules ghcr.io/timbornemann/custom-chart-composer:latest

Windows (PowerShell/CMD):

docker run -d --name custom-chart-composer -p 3003:3003 -v %cd%\modules:/app/backend/modules ghcr.io/timbornemann/custom-chart-composer:latest

Weitere Informationen:

✨ Features

🎨 25 Diagrammtypen: Balken, Linie, Fläche, Kreis, Radar, Streudiagramm, Blasen, Polar-Fläche, Gestapelt, Multi-Line, Kombiniert, Gruppiert, Treppenstufen, Heatmap, Radiales Balkendiagramm, Candlestick, OHLC, Box-Plot, Violin-Plot, Funnel, Choropleth, Venn-Diagramm und viele mehr
🎯 Modulares Plugin-System: Neue Diagrammtypen einfach hinzufügen
🖌️ Umfangreiche Anpassungen: Farben, Beschriftungen, Optionen
📦 Multiple Export-Formate: PNG, JPEG, HTML
🌙 Modernes Dark Theme: Professionelles UI-Design
↩️ Undo & Redo inklusive Shortcuts: Änderungen bequem per Toolbar oder mit Strg+Z / Strg+Shift+Z rückgängig machen bzw. wiederholen
💾 Automatische Zwischenspeicherung: Deine Diagrammdaten werden lokal gepuffert, sodass beim Neuladen nichts verloren geht
📊 CSV/Excel-Import: Importieren Sie Daten aus CSV-, TSV- und Excel-Dateien mit automatischer Typ-Erkennung und Spaltenzuordnung
✏️ Annotationen: Fügen Sie Text, Pfeile, Formen und Markierungen zu Ihren Diagrammen hinzu
🐳 Docker-Support: Einfache Bereitstellung
⚡ Live-Vorschau: Echtzeit-Aktualisierung bei Änderungen

🎯 Verwendung

1. Diagrammtyp auswählen

Die Hauptansicht zeigt alle verfügbaren Diagrammtypen in der linken Sidebar. Sie können durch die Liste scrollen oder die Suchfunktion verwenden, um schnell den gewünschten Diagrammtyp zu finden. Jeder Typ zeigt eine Vorschau-Ikone für schnelle Orientierung.

Wählen Sie in der Sidebar den gewünschten Diagrammtyp. Die Anwendung bietet 25 verschiedene Diagrammtypen in folgenden Kategorien:

Balkendiagramme (3 Typen):

Balkendiagramm: Klassische Wertevergleiche (mit Orientierungsoption: horizontal/vertikal)
Gestapeltes Balkendiagramm: Mehrere Datensätze übereinander (mit Orientierung und Prozentanzeige)
Gruppiertes Balkendiagramm: Mehrere Datensätze nebeneinander

Liniendiagramme (6 Typen):

Liniendiagramm: Trends und Zeitreihen (mit Orientierungsoption: horizontal/vertikal)
Flächendiagramm: Gefüllte Linie für Volumen
Multi-Liniendiagramm: Mehrere Linien vergleichen
Treppenstufen-Liniendiagramm: Gestufte Verläufe
Gestricheltes Liniendiagramm: Gestrichelte Linien
Stream-Graph: Gestapeltes Flächendiagramm mit zentrierter Basislinie

Kreisdiagramme (4 Typen):

Kreisdiagramm: Anteile und Verhältnisse (mit Optionen für Donut, Halbkreis, Rotation, Zeiger/Tachometer)
Polar-Flächendiagramm: Kreisförmige Flächendarstellung
Verschachteltes Donut: Mehrere Donuts übereinander
Radiales Balkendiagramm: Kreisförmige Anordnung von Balken

Punktdiagramme (3 Typen):

Streudiagramm: Korrelationen zwischen zwei Variablen (unterstützt auch geografische Koordinaten)
Blasendiagramm: 3-dimensionale Daten mit Radius (mit Optionen für feste Größe und Punktform)
Heatmap-Diagramm: Matrix mit Farbintensitäten (Standard-Heatmap und Kalender-Heatmap GitHub-Style)

Spezialdiagramme (9 Typen):

Radar-Chart: Mehrdimensionale Daten auf polaren Achsen
Kombiniertes Diagramm: Verschiedene Charttypen kombiniert
Funnel-Diagramm: Trichterdarstellung für Prozess-Visualisierung
Choropleth-Karte: Geografische Datenvisualisierung auf Karten
Venn-Diagramm: Mengendiagramm zur Darstellung von Überschneidungen
Candlestick-Diagramm: Finanzdaten-Visualisierung mit Open/High/Low/Close
OHLC-Diagramm: Open-High-Low-Close Darstellung für Finanzdaten
Box-Plot: Statistische Verteilungsanalyse mit Quartilen
Violin-Plot: Kombination aus Box-Plot und Dichteverteilung

2. Daten konfigurieren

Der Daten-Tab bietet umfangreiche Möglichkeiten zur Dateneingabe: Manuelle Eingabe von Labels und Werten, CSV-Import mit Spaltenzuordnung, sowie die Möglichkeit, mehrere Datensätze zu definieren. Hier können Sie auch Titel und Beschriftungen für Ihr Diagramm festlegen.

Im Tab "Daten":

Titel eingeben (optional)
Beschriftungen (Labels) kommagetrennt eingeben oder per CSV importieren
Werte kommagetrennt eingeben oder aus CSV-Dateien importieren
CSV-Import mit Spaltenzuordnung für komplexe Datenstrukturen
Mehrere Datensätze für Multi-Line, Gruppierte oder Gestapelte Diagramme definieren
Datensatz-Label definieren

3. Styling anpassen

Im Tab "Styling":

Farbpalette: Benutzerdefinierte Farbzuweisung für jeden Datenpunkt
Hintergrundfarbe: Vordefinierte Optionen oder eigene Farbauswahl
Hintergrundbild: Upload-Funktion für PNG, JPG, GIF bis 5MB
Transparente Hintergründe: Für Overlay-Darstellungen

4. Optionen einstellen

Im Tab "Optionen":

Legende ein/ausschalten
Gitter anzeigen/verbergen
Diagrammspezifische Optionen anpassen
Exportgröße festlegen (Breite/Höhe)

5. Exportieren

![Export Tab](screenshots/Program/Export Tab.png) Der Export-Tab bietet umfangreiche Export-Optionen: Wählen Sie zwischen PNG, JPEG oder HTML-Format, stellen Sie die Auflösung ein (HD, Full HD, 4K, Quadrat oder benutzerdefiniert), aktivieren Sie transparente Hintergründe oder passen Sie die Skalierung an. Zusätzlich können Sie Ihre Diagrammkonfiguration als JSON exportieren.

Export-Formate:

PNG: Hochqualitative Rasterbilder
JPEG: Komprimierte Bilder für Web
HTML: Interaktive Diagramme für Webseiten

Auflösungen:

HD: 1280×720 Pixel
Full HD: 1920×1080 Pixel
4K: 3840×2160 Pixel
Quadrat: 1080×1080 Pixel
Benutzerdefiniert: Eigene Dimensionen

Zusätzliche Optionen:

Skalierung: Prozentuale Größenanpassung
Transparenter Hintergrund: Für Overlay-Darstellungen
JSON-Export: Konfiguration speichern und teilen

📊 Diagrammtypen im Detail

Die Custom Chart Composer bietet eine beeindruckende Vielfalt von 25 Diagrammtypen für alle Datenvisualisierungs-Anforderungen:

Übersicht aller Diagrammtypen


Balkendiagramm Klassische Wertevergleiche mit horizontaler/vertikaler Orientierung	Gestapeltes Balkendiagramm Mehrere Datensätze übereinander mit Prozentanzeige-Option	Gruppiertes Balkendiagramm Mehrere Datensätze nebeneinander für direkten Vergleich	Radiales Balkendiagramm Kreisförmige Anordnung von Balken	Liniendiagramm Trends und Zeitreihen mit horizontaler/vertikaler Orientierung
Flächendiagramm Gefüllte Linie für Volumen-Darstellung	Multi-Liniendiagramm Mehrere Linien zum Vergleich verschiedener Datensätze	Treppenstufen-Liniendiagramm Gestufte Verläufe für diskrete Änderungen	Gestricheltes Liniendiagramm Gestrichelte Linien für alternative Darstellung	Stream-Graph Gestapeltes Flächendiagramm mit zentrierter Basislinie
Kreisdiagramm Anteile und Verhältnisse mit Donut/Halbkreis-Optionen	Polar-Flächendiagramm Kreisförmige Flächendarstellung kategorialer Werte	Verschachteltes Donut Mehrere Donuts übereinander für hierarchische Daten	Streudiagramm Korrelationen zwischen zwei Variablen, unterstützt geografische Koordinaten	Blasendiagramm 3-dimensionale Daten mit Radius, Optionen für feste Größe
Heatmap-Diagramm Matrix mit Farbintensitäten, Standard- und Kalender-Heatmap	Radar-Chart Mehrdimensionale Daten auf polaren Achsen	Kombiniertes Diagramm Verschiedene Charttypen kombiniert in einem Diagramm	Candlestick-Diagramm Finanzdaten-Visualisierung mit Open/High/Low/Close	OHLC-Diagramm Open-High-Low-Close Darstellung für Finanzdaten
Box-Plot Statistische Verteilungsanalyse mit Quartilen	Violin-Plot Kombination aus Box-Plot und Dichteverteilung	Funnel-Diagramm Trichterdarstellung für Prozess-Visualisierung	Choropleth-Karte Geografische Datenvisualisierung auf Karten	Venn-Diagramm Mengendiagramm zur Darstellung von Überschneidungen

Beispiel-Diagramme aus der Anwendung

Beispiel eines Kreisdiagramms mit benutzerdefinierten Farben und Beschriftungen

Beispiel eines Flächendiagramms mit mehreren Datensätzen

Beispiel eines Candlestick-Diagramms für Finanzdaten-Visualisierung

Annotationen

Mit der Annotationen-Funktion können Sie Text, Pfeile, Formen und Markierungen zu Ihren Diagrammen hinzufügen, um wichtige Informationen hervorzuheben oder Erklärungen zu ergänzen.

🔄 Automatische Updates mit Watchtower

Damit dein Container automatisch aktualisiert wird, kannst du Watchtower verwenden. Watchtower prüft in Intervallen auf neue Images und aktualisiert betroffene Container.

Alle Container überwachen:

docker run -d --name watchtower --restart unless-stopped -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower --interval 3600

Nur diesen Container aktualisieren:

docker run -d --name watchtower --restart unless-stopped -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower custom-chart-composer --interval 3600

Einmalige Prüfung (danach endet der Watchtower-Container):

docker run --rm -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower custom-chart-composer --run-once

Tipp: Benenne deinen Container genau custom-chart-composer, damit die obigen Befehle 1:1 funktionieren.

🏗️ Technologie-Stack

Komponente	Technologie
Frontend	React + Vite + TailwindCSS
Backend	Node.js + Express
Charts	Chart.js
Export	Canvas (Node)
Container	Docker

🖥️ Lokale Entwicklung

Option 1: Automatisch (Empfohlen)

Windows:

# Doppelklick auf start-dev.bat
# oder im Terminal:
start-dev.bat

Linux/Mac:

# Ausführbar machen
chmod +x start-dev.sh

# Starten
./start-dev.sh

Option 2: Manuell - Schritt für Schritt

Schritt 1: Backend starten

cd backend
npm install
npm run dev

Warten Sie bis "Server running on port 3003" angezeigt wird

Schritt 2: Frontend starten (neues Terminal)

cd frontend
npm install
npm run dev

Warten Sie bis "Local: http://localhost:5173" angezeigt wird

Schritt 3: Anwendung öffnen

Öffnen Sie http://localhost:5173 in Ihrem Browser
Die Anwendung ist jetzt bereit!

Option 3: Docker Compose (Lokale Entwicklung)

# Repository klonen
git clone https://github.com/timbornemann/Custom-Chart-Composer.git
cd Custom-Chart-Composer

# Mit Docker Compose starten
docker-compose up --build

# App öffnen unter http://localhost:3003

Voraussetzungen:

Node.js 20+ (für lokale Entwicklung)
Docker & Docker Compose (für Container-Deployment)
npm oder yarn

Electron Desktop (Windows)

Die Desktop-Variante nutzt denselben Express-Server und das gebaute Vite-Frontend wie die Docker- bzw. Web-Version. Alle Änderungen an Backend, Frontend oder den Modulen wirken sich somit automatisch auch auf die Electron-App aus.

Vorbereitung:

# Abhängigkeiten installieren
cd backend
npm install
cd ../frontend
npm install
cd ../desktop/electron
npm install

Windows-Build erstellen:

cd desktop/electron
npm run build:win

Der fertige Installer befindet sich im Verzeichnis desktop/electron/dist.

Entwicklung im Desktop-Kontext:

# Frontend-Dev-Server starten
cd frontend
npm run dev

# In einem zweiten Terminal das Electron-Fenster öffnen
cd ../desktop/electron
npm run dev

Hinweis: Die Electron-App startet automatisch den Express-Server auf einem freien lokalen Port und übergibt diesen intern an das Frontend. Anpassungen am Backend (z. B. neue Module im Ordner backend/modules) stehen sowohl in Docker als auch in der Desktop-App direkt zur Verfügung.

📁 Projektstruktur

Custom-Chart-Composer/
├── backend/
│   ├── controllers/          # API-Controller
│   ├── routes/              # API-Routes
│   ├── services/            # Business Logic
│   ├── modules/             # Chart-Module (25 Diagrammtypen)
│   │   ├── areaChart.js
│   │   ├── barChart.js
│   │   ├── boxPlotChart.js
│   │   ├── bubbleChart.js
│   │   ├── choroplethChart.js
│   │   ├── dashedLineChart.js
│   │   ├── financialCandlestickChart.js
│   │   ├── financialOhlcChart.js
│   │   ├── funnelChart.js
│   │   ├── groupedBarChart.js
│   │   ├── heatmapChart.js
│   │   ├── lineChart.js
│   │   ├── mixedChart.js
│   │   ├── multiLineChart.js
│   │   ├── nestedDonutChart.js
│   │   ├── pieChart.js
│   │   ├── polarAreaChart.js
│   │   ├── radarChart.js
│   │   ├── radialBarChart.js
│   │   ├── scatterChart.js
│   │   ├── stackedBarChart.js
│   │   ├── steppedLineChart.js
│   │   ├── streamGraph.js
│   │   ├── vennDiagramChart.js
│   │   └── violinPlotChart.js
│   ├── package.json
│   └── server.js
│
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── components/      # React-Komponenten
│   │   │   ├── Layout/
│   │   │   ├── ChartPreview.jsx
│   │   │   ├── ChartConfigPanel.jsx
│   │   │   ├── ExportPanel.jsx
│   │   │   ├── CsvWorkbench.jsx
│   │   │   └── ...
│   │   ├── hooks/           # Custom React Hooks
│   │   ├── services/        # API-Services
│   │   ├── utils/           # Utility-Funktionen
│   │   │   ├── GeoJSONs/   # GeoJSON-Dateien für Choropleth-Karten
│   │   │   │   ├── Baden-Württemberg.geojson
│   │   │   │   ├── Bayern.geojson
│   │   │   │   ├── Berlin.geojson
│   │   │   │   ├── Brandenburg.geojson
│   │   │   │   ├── Bremen.geojson
│   │   │   │   ├── Hamburg.geojson
│   │   │   │   ├── Hessen.geojson
│   │   │   │   ├── Mecklenburg-Vorpommern.geojson
│   │   │   │   ├── Niedersachsen.geojson
│   │   │   │   ├── Nordrhein-Westfalen.geojson
│   │   │   │   ├── Rheinland-Pfalz.geojson
│   │   │   │   ├── Saarland.geojson
│   │   │   │   ├── Sachsen-Anhalt.geojson
│   │   │   │   ├── Sachsen.geojson
│   │   │   │   ├── Schleswig-Holstein.geojson
│   │   │   │   ├── Thüringen.geojson
│   │   │   │   ├── europe.geojson.geojson
│   │   │   │   ├── germany-states.geojson.geojson
│   │   │   │   └── World.geojason.geojson
│   │   │   ├── csv/         # CSV-Verarbeitungs-Utilities
│   │   │   ├── choroplethUtils.js
│   │   │   ├── geoJsonLoader.js
│   │   │   └── geoPresets.js
│   │   ├── App.jsx
│   │   └── main.jsx
│   ├── package.json
│   └── vite.config.js
│
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── screenshots/            # Screenshots der Anwendung
│   ├── Program/           # Screenshots der Programmoberfläche
│   │   ├── Startseite-Nach-Programm-oeffen.png
│   │   ├── Daten-Tab.png
│   │   ├── Export Tab.png
│   │   ├── Annotationen.png
│   │   └── *.png          # Weitere Programm-Screenshots
│   └── Diagrams/          # Screenshots aller Diagrammtypen
│       └── chart-*.png     # 25 Diagrammtypen-Screenshots
├── Guideline.md            # Technische Spezifikation
└── README.md

🔧 Eigene Chart-Module erstellen

Neue Diagrammtypen können durch Hinzufügen eines Moduls in backend/modules/ erstellt werden:

// backend/modules/customChart.js
import Chart from 'chart.js/auto';

export default {
  id: "custom",
  name: "Mein Custom Chart",
  library: "chartjs",
  configSchema: {
    labels: { type: "array", default: ["A", "B", "C"] },
    values: { type: "array", default: [10, 20, 30] },
    colors: { type: "array", default: ["#FF0000", "#00FF00", "#0000FF"] },
    backgroundColor: { type: "string", default: "#0F172A" },
    width: { type: "number", default: 800 },
    height: { type: "number", default: 600 },
    options: {
      showLegend: { type: "boolean", default: true }
    }
  },
  render: async (ctx, config, canvas) => {
    // Chart.js Rendering-Logik
    const chartConfig = {
      type: 'bar', // oder 'line', 'pie', etc.
      data: { /* ... */ },
      options: { /* ... */ }
    };
    new Chart(ctx, chartConfig);
  }
};

Nach dem Hinzufügen wird das Modul automatisch geladen und in der UI verfügbar sein.

API-Dokumentation

Methode	Route	Beschreibung
GET	`/api/charts`	Liste aller verfügbaren Diagrammtypen
POST	`/api/render`	Rendert ein Diagramm
POST	`/api/export`	Exportiert Diagramm in gewähltem Format
GET	`/api/plugins/reload`	Lädt Chart-Module neu
GET	`/health`	Health-Check

Beispiel: Export Request

POST /api/export
Content-Type: application/json

{
  "chartType": "bar",
  "config": {
    "labels": ["Jan", "Feb", "Mär"],
    "values": [10, 20, 30],
    "colors": ["#4ADE80", "#22D3EE", "#F472B6"],
    "backgroundColor": "#0F172A",
    "width": 800,
    "height": 600
  },
  "format": "png",
  "transparent": false
}

🎨 Design-System

Farbpalette

Element	Farbe	Hex
Hintergrund	Dunkel	#0F172A
Sekundärfläche	Dunkelgrau	#1E293B
Akzentfarbe 1	Blau	#3B82F6
Akzentfarbe 2	Cyan	#22D3EE
Text Hell	Weiß	#F8FAFC
Text Grau	Hellgrau	#CBD5E1

Typografie

Schriftart: Inter (Google Fonts)
Überschriften: 600 Gewicht, 1.5-2rem
Fließtext: 400 Gewicht, 0.875-1rem

📝 Umgebungsvariablen

Backend (.env)

PORT=3003
NODE_ENV=development

Frontend (.env)

VITE_API_URL=http://localhost:3003/api

📥 Beispieldaten (CSV)

Für schnelle Tests ist eine Beispieldatei im Projekt-Root verfügbar:

Datei: sample_data.csv
Inhalt: Kategorische Spalten (category, subcategory, group), Zeitspalte (date), numerische Spalten (value, value2, size) sowie Labels und Notizen. Enthält bewusste Ausreißer, fehlende Werte, negative und Null-Werte, um Import- und Chart-Funktionen (z. B. Box-Plot, Balken, Linie, Scatter, Bubble) realistisch zu prüfen.

Verwendung in der App:

Über den CSV-Import im Tab „Daten“ die Datei sample_data.csv auswählen.
Je nach Diagrammtyp passende Spalten zuordnen (z. B. value als Wert, category als Label, group für Gruppierungen, date für Zeitachsen, size für Bubble-Größen).

🧪 Testing

# Backend Tests (wenn implementiert)
cd backend
npm test

# Frontend Tests (wenn implementiert)
cd frontend
npm test

📄 Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert - siehe LICENSE Datei für Details.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 190 Commits
.github/workflows		.github/workflows
backend		backend
desktop/electron		desktop/electron
frontend		frontend
screenshots		screenshots
.dockerignore		.dockerignore
.gitignore		.gitignore
Dockerfile		Dockerfile
Guideline.md		Guideline.md
LICENSE		LICENSE
PROJECT_STRUCTURE.md		PROJECT_STRUCTURE.md
README.md		README.md
docker-compose.yml		docker-compose.yml
sample_data.csv		sample_data.csv
start-dev.bat		start-dev.bat
start-dev.sh		start-dev.sh

License

timbornemann/Custom-Chart-Composer

Folders and files

Latest commit

History

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Inhaltsverzeichnis

🚀 Installation

Windows-Installer (Empfohlen)

Docker Image

✨ Features

🎯 Verwendung

1. Diagrammtyp auswählen

2. Daten konfigurieren

3. Styling anpassen

4. Optionen einstellen

5. Exportieren

📊 Diagrammtypen im Detail

Übersicht aller Diagrammtypen

Beispiel-Diagramme aus der Anwendung

Annotationen

🔄 Automatische Updates mit Watchtower

🏗️ Technologie-Stack

🖥️ Lokale Entwicklung

Option 1: Automatisch (Empfohlen)

Option 2: Manuell - Schritt für Schritt

Option 3: Docker Compose (Lokale Entwicklung)

Electron Desktop (Windows)

📁 Projektstruktur

🔧 Eigene Chart-Module erstellen

API-Dokumentation

🎨 Design-System

Farbpalette

Typografie

📝 Umgebungsvariablen

Backend (.env)

Frontend (.env)

📥 Beispieldaten (CSV)

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