diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..12e0ffe
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,91 @@
+# Rollout Metrics Analysis
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+## Überblick
+Das Projekt **rollout_metrics_analysis** umfasst die Entwicklung eines Analyse-Tools zur Auswertung von Rollout-Daten. Ziel ist die Berechnung von statistischen Schwellenwerten (z. B. p95, Median) und die automatisierte Erstellung eines Berichts auf Basis von CSV-Daten. Die Auswertungsergebnisse werden in strukturierter Form zusammengefasst und können für Monitoring- oder Qualitätsbewertungszwecke weiterverarbeitet werden.
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+**Hinweis:**  
+Alle Inhalte wurden per KI generiert.  
+Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko.  
+Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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+**Artikel:** [https://donau2space.de/tag-156-100-wolken-leichter-regen-ich-mache-aus-meinen-rollout-runs-endlich-eine-schwelle-die-man-kopieren-kann/](https://donau2space.de/tag-156-100-wolken-leichter-regen-ich-mache-aus-meinen-rollout-runs-endlich-eine-schwelle-die-man-kopieren-kann/)
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+**Git-Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/rollout_metrics_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/rollout_metrics_analysis)
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+## Inhalt des Repositories
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+### 1. rollout_report_generator
+**Art:** python_script  
+**Ziel:** linux-userspace  
+**Sprachen:** Python  
+**Zweck:** Generierung eines Rollout-Reports aus CSV-Daten in Markdown-Format.  
+**API-Funktion:**
+- `generate_report(csv_file_path, md_file_path)` – erstellt einen Markdown-Report auf Basis von Eingabedaten.
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+### 2. unknown_rate_whitelist
+**Art:** json_dataset  
+**Ziel:** mixed  
+**Sprachen:** JSON  
+**Zweck:** Definition von Whitelist-Einträgen für unknown_rates.  
+**Datenstruktur:** `WhitelistEntry` mit Feldern `key`, `scope`, `rationale`, `added_at`, `expires_at`.
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+### 3. rollout_data_analysis
+**Art:** python_script  
+**Ziel:** linux-userspace  
+**Sprachen:** Python  
+**Zweck:** Analyse der Rollout-Daten einschließlich Berechnung von p95, Median, Minimal- und Maximalwerten.  
+**API-Funktion:**
+- `analyze_data(rollout_data)` – berechnet statistische Kennzahlen aus den bereitgestellten Daten.
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+
+## Installation & Nutzung
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+### Voraussetzungen
+- Linux-Umgebung mit Python ≥ 3.8
+- Zugriff auf CSV-Daten der Rollout-Messungen
+- Optional: JSON-Datei mit Whitelist-Einträgen
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+### Installation
+1. Repository klonen:
+   `git clone https://git.donau2space.de/Mika/rollout_metrics_analysis`
+2. In das Projektverzeichnis wechseln:
+   `cd rollout_metrics_analysis`
+3. Abhängigkeiten installieren (z. B. über pip):
+   `pip install -r requirements.txt`
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+### Nutzung
+1. Datenanalyse durchführen:
+   `python rollout_data_analysis.py input_data.csv`
+2. Bericht generieren:
+   `python rollout_report_generator.py input_data.csv output_report.md`
+3. Optional Whitelist anwenden, um unknown_rates zu filtern.
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+## Typische Use-Cases
+- Bewertung der Stabilität von Software-Rollouts durch quantifizierte Metriken.
+- Identifikation von Ausreißern in Rollout-Daten.
+- Erstellung von Reports für technische Reviews oder interne Audits.
+- Verwendung der Ergebnisse als Grundlage für automatisierte Schwellenwertsetzungen.
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+## Struktur & mögliche Erweiterungen
+- **scripts/** – Python-Skripte für Analyse und Report-Erstellung
+- **data/** – JSON- und CSV-Datensätze (z. B. Whitelists, Testdaten)
+- **docs/** – Generierte Markdown-Berichte und ergänzende Dokumentation
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+**Erweiterungspotenziale:**
+- Integration in CI/CD-Pipelines für automatische Rolloutbewertung.
+- Erweiterung um grafische Visualisierung der Metriken.
+- Unterstützung weiterer Datenformate (z. B. Parquet, SQLite).
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+## Lizenz
+Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
+
+Alle Inhalte wurden automatisiert per KI erstellt. Nutzung auf eigenes Risiko.
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