docs/ui/user_storys.txt

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-Here are user stories based on the tasks displayed in your project management board:
+Hier sind die User Stories auf Deutsch:
 
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-### 1. **Artikel Text extrahieren**
-   - **User Story**: As a content analyst, I want to extract text from articles so that I can use the raw text data for analysis and further processing.
-   - **Acceptance Criteria**:
-     - Text can be accurately extracted from various article formats.
-     - Extracted text is stored in a structured format for easy access.
-     - Non-text elements (e.g., images) are excluded from the output.
+### 1. **Artikeltext extrahieren**
+   - **User Story**: Als Inhaltsanalyst möchte ich Text aus Artikeln extrahieren, damit ich die Rohdaten für Analysen und weitere Verarbeitung verwenden kann.
+   - **Akzeptanzkriterien**:
+     - Text kann aus verschiedenen Artikel-Formaten genau extrahiert werden.
+     - Der extrahierte Text wird in einem strukturierten Format gespeichert, um einfachen Zugriff zu gewährleisten.
+     - Nicht-Text-Elemente (z.B. Bilder) sind im Output ausgeschlossen.
 
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-### 2. **Large Language Model Anbindung**
-   - **User Story**: As a developer, I want to integrate a large language model so that I can enable natural language processing capabilities within our application.
-   - **Acceptance Criteria**:
-     - The model is successfully integrated with the application.
-     - The application can send requests and receive responses from the model.
-     - Integration meets latency and performance requirements.
+### 2. **Anbindung eines Large Language Models**
+   - **User Story**: Als Entwickler möchte ich ein großes Sprachmodell integrieren, damit ich natürliche Sprachverarbeitungsfunktionen in unserer Anwendung aktivieren kann.
+   - **Akzeptanzkriterien**:
+     - Das Modell ist erfolgreich in die Anwendung integriert.
+     - Die Anwendung kann Anfragen an das Modell senden und Antworten empfangen.
+     - Die Integration erfüllt die Anforderungen an Latenz und Leistung.
 
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-### 3. **Datenbank Anbindung**
-   - **User Story**: As a data engineer, I need to connect the application to a database so that I can store and retrieve data efficiently.
-   - **Acceptance Criteria**:
-     - The database connection is stable and secure.
-     - Data can be successfully read from and written to the database.
-     - Connection meets data access speed and reliability requirements.
+### 3. **Datenbankanbindung**
+   - **User Story**: Als Data Engineer möchte ich die Anwendung an eine Datenbank anbinden, damit ich Daten effizient speichern und abrufen kann.
+   - **Akzeptanzkriterien**:
+     - Die Datenbankverbindung ist stabil und sicher.
+     - Daten können erfolgreich aus der Datenbank gelesen und in diese geschrieben werden.
+     - Die Verbindung erfüllt die Anforderungen an Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit beim Datenzugriff.
 
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-### 4. **ML Trainings Daten sammeln und Labeln**
-   - **User Story**: As a data scientist, I need to collect and label training data for machine learning so that I can build accurate predictive models.
-   - **Acceptance Criteria**:
-     - Data is collected in a structured and consistent format.
-     - Labels are applied correctly according to predefined guidelines.
-     - Dataset is sufficient in size and diversity to support model training.
+### 4. **ML-Trainingsdaten sammeln und labeln**
+   - **User Story**: Als Data Scientist möchte ich Trainingsdaten für maschinelles Lernen sammeln und labeln, damit ich präzise Vorhersagemodelle erstellen kann.
+   - **Akzeptanzkriterien**:
+     - Daten werden in einem strukturierten und konsistenten Format gesammelt.
+     - Labels werden entsprechend vordefinierter Richtlinien korrekt angewendet.
+     - Der Datensatz ist ausreichend groß und vielfältig, um das Modelltraining zu unterstützen.
 
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-### 5. **ML Model Entwicklung**
-   - **User Story**: As a machine learning engineer, I want to develop a machine learning model so that I can predict user behavior and improve application functionality.
-   - **Acceptance Criteria**:
-     - The model is developed and tested on the training data.
-     - Model performance meets the accuracy threshold defined in the requirements.
-     - Model can be deployed and integrated with the application.
+### 5. **ML-Modellentwicklung**
+   - **User Story**: Als Machine Learning Engineer möchte ich ein Modell entwickeln, damit ich Benutzerverhalten vorhersagen und die Funktionalität der Anwendung verbessern kann.
+   - **Akzeptanzkriterien**:
+     - Das Modell wird entwickelt und auf Trainingsdaten getestet.
+     - Die Modellleistung erreicht die in den Anforderungen definierte Genauigkeit.
+     - Das Modell kann bereitgestellt und in die Anwendung integriert werden.
 
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-### 6. **UI Design**
-   - **User Story**: As a UI designer, I want to create a user-friendly interface so that users can interact with the application easily and intuitively.
-   - **Acceptance Criteria**:
-     - The UI design follows established design principles and guidelines.
-     - The interface is tested for usability and accessibility.
-     - Feedback from test users is incorporated into the final design.
+### 6. **UI-Design**
+   - **User Story**: Als UI-Designer möchte ich eine benutzerfreundliche Oberfläche erstellen, damit Nutzer intuitiv mit der Anwendung interagieren können.
+   - **Akzeptanzkriterien**:
+     - Das UI-Design folgt etablierten Designprinzipien und Richtlinien.
+     - Die Oberfläche wird auf Benutzerfreundlichkeit und Barrierefreiheit getestet.
+     - Feedback von Testnutzern wird in das endgültige Design integriert.
 
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-Each user story is crafted to capture the goals and requirements of different stakeholders involved in your project. Let me know if you need additional details for any specific story.
+Jede User Story ist darauf ausgelegt, die Ziele und Anforderungen der verschiedenen Beteiligten Ihres Projekts zu erfassen. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie zusätzliche Details für eine bestimmte Story benötigen.