diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..5647d11
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,167 @@
+# Rezept0r
+
+Self-hosted Rezept-Extraktor fuer Webseiten und Videos mit Import nach [Tandoor Recipes](https://github.com/TandoorRecipes/recipes).
+
+Optimiert fuer den Betrieb auf einem Raspberry Pi 3 (512 MB Container-Limit, 1 Worker).
+
+## Features
+
+- **Website-Extraktion** -- Rezepte von beliebigen Kochseiten (Chefkoch, Lecker, BBC Good Food, etc.)
+- **Video-Extraktion** -- YouTube, TikTok, Instagram Reels, Vimeo, Reddit, Twitter/X
+- **3-stufige Website-Analyse**: `recipe-scrapers` -> LD+JSON / Schema.org -> GPT-4o-mini Fallback
+- **4-stufige Video-Analyse**: yt-dlp Metadaten -> Caption-Check -> Audio-Download -> Whisper-Transkription -> GPT-4o-mini
+- **Naehrwert-Berechnung**: Bereits extrahiert -> USDA FoodData Central -> GPT-4o-mini Schaetzung
+- **Tandoor-Import** per Klick (REST API + Bild-Upload)
+- **Rezept-Verlauf** in lokaler SQLite-Datenbank
+- **Echtzeit-Fortschritt** via Server-Sent Events (SSE)
+
+## Unterstuetzte Plattformen
+
+| Typ | Quellen |
+|---|---|
+| Video | YouTube, TikTok, Instagram Reels, Vimeo, Twitch, Twitter/X, Facebook, Reddit |
+| Website | Alle Seiten mit Rezept-Schema (Schema.org), sowie beliebige Artikel per KI-Extraktion |
+
+## Voraussetzungen
+
+- Docker und Docker Compose
+- OpenAI API-Key (fuer Whisper-Transkription und GPT-4o-mini)
+- Optional: Tandoor-Instanz mit API-Token
+- Optional: USDA FoodData Central API-Key
+
+## Installation
+
+### 1. Repository klonen
+
+```bash
+git clone <repo-url>
+cd Rezept0r
+```
+
+### 2. Umgebungsvariablen konfigurieren
+
+`.env`-Datei im Projektroot erstellen:
+
+```env
+OPENAI_API_KEY=sk-...
+USDA_API_KEY=DEMO_KEY
+TANDOOR_BASE_URL=http://tandoor:8080
+TANDOOR_API_TOKEN=tda_...
+```
+
+| Variable | Pflicht | Beschreibung |
+|---|---|---|
+| `OPENAI_API_KEY` | Ja | OpenAI API-Key fuer Whisper + GPT-4o-mini |
+| `USDA_API_KEY` | Nein | USDA FoodData Central Key (Standard: `DEMO_KEY`) |
+| `TANDOOR_BASE_URL` | Nein | URL der Tandoor-Instanz |
+| `TANDOOR_API_TOKEN` | Nein | Tandoor Bearer-Token |
+| `TMP_DIR` | Nein | Verzeichnis fuer temporaere Audio-Dateien (Standard: `/app/tmp`) |
+| `FFMPEG_LOCATION` | Nein | Pfad zu ffmpeg (nur fuer lokale Windows-Entwicklung) |
+
+### 3. Starten
+
+```bash
+docker compose up -d --build
+```
+
+Die App ist unter **http://localhost:88** erreichbar.
+
+### Logs anzeigen
+
+```bash
+docker compose logs -f
+```
+
+## Lokale Entwicklung (ohne Docker)
+
+```bash
+python -m venv .venv
+source .venv/Scripts/activate   # Windows
+# source .venv/bin/activate     # Linux/Mac
+
+pip install -r requirements.txt
+uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
+```
+
+Zusaetzlich muss `yt-dlp` und `ffmpeg` lokal installiert sein fuer Video-Extraktion.
+
+## Architektur
+
+```
+Browser
+  |
+  |  GET /api/extract/stream?url=...  (SSE)
+  v
+FastAPI (uvicorn, 1 Worker)
+  |
+  +-- Plattform-Erkennung (URL-Regex)
+  |     |
+  |     +-- Website?  -->  recipe-scrapers -> LD+JSON -> GPT-4o-mini
+  |     +-- Video?    -->  yt-dlp Metadaten -> Caption-Check -> Audio/Whisper -> GPT-4o-mini
+  |
+  +-- Naehrwert-Anreicherung (USDA / GPT-4o-mini)
+  +-- SQLite-Verlauf speichern
+  +-- ExtractResponse an Browser (SSE event: result)
+  |
+  |  POST /api/import  (nach Klick auf "Importieren")
+  v
+Tandoor REST API
+```
+
+### Dateistruktur
+
+```
+main.py                           FastAPI-App, Routen, Health-Check
+app/
+  config.py                       Pydantic-Settings aus .env
+  models.py                       Alle Pydantic-Schemas (Recipe, Tandoor*, SSE-Events)
+  api/
+    extract.py                    GET /api/extract/stream (SSE-Endpoint)
+    tandoor.py                    POST /api/import
+    history.py                    GET /api/history, DELETE /api/history/{id}
+  extractors/
+    base.py                       URL-Plattformerkennung (Video vs. Website)
+    website.py                    3-stufige Website-Extraktion
+    video.py                      4-stufige Video-Extraktion (yt-dlp + Whisper)
+  services/
+    openai_service.py             Whisper-Transkription + GPT-4o-mini Extraktion
+    nutrition.py                  3-stufige Naehrwert-Berechnung
+    tandoor_service.py            Tandoor REST-Client + Bild-Upload
+    history_service.py            SQLite-Verlauf (CRUD)
+  static/
+    index.html                    SPA-Frontend
+    style.css                     Styling
+    app.js                        Frontend-Logik (SSE, UI)
+```
+
+## API-Endpunkte
+
+| Methode | Pfad | Beschreibung |
+|---|---|---|
+| `GET` | `/` | Frontend (SPA) |
+| `GET` | `/api/extract/stream?url=...` | Rezept extrahieren (SSE-Stream) |
+| `POST` | `/api/import` | Rezept nach Tandoor importieren |
+| `GET` | `/api/history` | Extraktions-Verlauf abrufen |
+| `DELETE` | `/api/history/{id}` | Verlaufseintrag loeschen |
+| `GET` | `/api/health` | Health-Check |
+
+### SSE-Events
+
+Der Extraktions-Endpoint streamt drei Event-Typen:
+
+- **`status`** -- Fortschrittsupdates (`stage`, `message`, `progress` 0-100)
+- **`result`** -- Fertiges Rezept als JSON (`ExtractResponse`)
+- **`error`** -- Fehlermeldung
+
+## Technische Hinweise
+
+- **yt-dlp** wird immer als Subprocess aufgerufen (`asyncio.create_subprocess_exec`), nie ueber die Python-API, um den Event-Loop nicht zu blockieren
+- **Whisper** hat ein Dateigroessen-Limit von 25 MB -- zu lange Videos fuehren zu einem Fehler
+- **recipe-scrapers** laedt HTML selbststaendig -- es wird die URL uebergeben, nicht vorgeladenes HTML
+- **Bild-Upload** nach Tandoor erfolgt per `PATCH` mit Multipart -- der `Content-Type`-Header wird nicht manuell gesetzt
+- **SSE-Header** `X-Accel-Buffering: no` ist gesetzt fuer Nginx-Proxy-Kompatibilitaet
+- Container laeuft mit 512 MB Memory-Limit und ohne Swap (SD-Karten-Schutz)
+
+## Lizenz
+
+Privates Projekt.
diff --git a/history.db b/history.db
index 11b9df3..a200dd3 100644
Binary files a/history.db and b/history.db differ