feat: optimize workflows with repository artifacts and add performance monitoring

- Use repository artifacts in test and build jobs (reduces 2-3 git clones per run)
- Add comprehensive workflow performance monitoring system
- Add monitoring playbook and Gitea workflow for automated metrics collection
- Add monitoring documentation and scripts

Optimizations:
- Repository artifact caching: changes job uploads repo, test/build jobs download it
- Reduces Gitea load by eliminating redundant git operations
- Faster job starts (artifact download is typically faster than git clone)

Monitoring:
- Script for local workflow metrics collection via Gitea API
- Ansible playbook for server-side system and Gitea metrics
- Automated Gitea workflow that runs every 6 hours
- Tracks workflow durations, system load, Gitea API response times, and more

monitoring/README.md

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+# Workflow Performance Monitoring
+
+Dieses Verzeichnis enthält Tools und Metriken zur Überwachung der Workflow-Performance und Systemressourcen.
+
+## Übersicht
+
+Das Monitoring-System sammelt Metriken über:
+- Workflow-Ausführungszeiten
+- Gitea-Last und API-Antwortzeiten
+- Systemressourcen (CPU, Memory, Load)
+- Docker-Container-Status
+- Workflow-Optimierungen
+
+## Komponenten
+
+### 1. Monitoring-Script (`scripts/ci/monitor-workflow-performance.sh`)
+
+Lokales Script zur Sammlung von Workflow-Metriken über die Gitea API.
+
+**Verwendung:**
+```bash
+export GITEA_TOKEN="your-token"
+export GITEA_URL="https://git.michaelschiemer.de"
+export GITHUB_REPOSITORY="michael/michaelschiemer"
+
+./scripts/ci/monitor-workflow-performance.sh
+```
+
+**Ausgabe:**
+- JSON-Datei mit Metriken in `monitoring/workflow-metrics/`
+- Konsolen-Zusammenfassung
+
+### 2. Ansible Playbook (`deployment/ansible/playbooks/monitor-workflow-performance.yml`)
+
+Server-seitiges Monitoring.
+
+**Verwendung:**
+```bash
+cd deployment/ansible
+ansible-playbook -i inventory/production.yml \
+  playbooks/monitor-workflow-performance.yml \
+  -e "monitoring_lookback_hours=24"
+```
+
+**Gesammelte Metriken:**
+- System Load Average
+- CPU- und Memory-Nutzung
+- Docker-Container-Status
+- Gitea Runner-Status
+- Gitea API-Antwortzeiten
+- Workflow-Log-Einträge
+- Container-Ressourcennutzung (Gitea, Traefik)
+
+**Ausgabe:**
+- JSON-Datei auf dem Server: `/home/deploy/monitoring/workflow-metrics/workflow_metrics_<timestamp>.json`
+- Konsolen-Zusammenfassung
+
+### 3. Gitea Workflow (`.gitea/workflows/monitor-performance.yml`)
+
+Automatisches Monitoring-Workflow, der alle 6 Stunden läuft.
+
+**Manuelle Ausführung:**
+- Über Gitea UI: Actions → Monitor Workflow Performance → Run workflow
+- Optional: `lookback_hours` Parameter anpassen
+
+**Ausgabe:**
+- Artifact mit kombinierten Metriken (30 Tage Retention)
+- Workflow-Logs mit Zusammenfassung
+
+## Metriken-Format
+
+### System-Metriken
+```json
+{
+  "system_metrics": {
+    "load_average": "0.5",
+    "cpu_usage_percent": "15.2",
+    "memory_usage": "2.1G/8.0G",
+    "docker_containers": "12",
+    "docker_disk_usage": "5.2GB",
+    "gitea_data_size": "1.2G"
+  }
+}
+```
+
+### Gitea-Metriken
+```json
+{
+  "gitea_metrics": {
+    "runner_status": "running",
+    "api_response_time_ms": 45,
+    "workflow_log_entries_last_24h": 150,
+    "container_stats": {
+      "cpu_percent": "2.5%",
+      "memory_usage": "512MiB / 2GiB",
+      "memory_percent": "25.0%"
+    }
+  }
+}
+```
+
+### Workflow-Metriken
+```json
+{
+  "workflow_metrics": {
+    "build_image": {
+      "average_duration_seconds": 420,
+      "recent_runs": 20
+    },
+    "manual_deploy": {
+      "average_duration_seconds": 180,
+      "recent_runs": 10
+    }
+  }
+}
+```
+
+## Optimierungen
+
+Das Monitoring-System trackt folgende Optimierungen:
+
+- ✅ **Repository Artifact Caching**: Repository wird als Artifact zwischen Jobs geteilt
+- ✅ **Helper Script Caching**: CI-Helper-Scripts werden als Artifact gecacht
+- ✅ **Combined Deployment Playbook**: Einzelnes Playbook für alle Deployment-Schritte
+- ✅ **Exponential Backoff Health Checks**: Intelligente Retry-Strategie
+- ✅ **Concurrency Groups**: Verhindert parallele Deployments
+
+## Interpretation der Metriken
+
+### Gute Werte
+- **Load Average**: < 1.0 (für Single-Core), < Anzahl Cores (für Multi-Core)
+- **Gitea API Response**: < 100ms
+- **Workflow Duration**: < 10 Minuten (Build), < 5 Minuten (Deploy)
+- **Memory Usage**: < 80% des verfügbaren Speichers
+
+### Warnzeichen
+- **Load Average**: > 2.0 (kann auf Überlastung hinweisen)
+- **Gitea API Response**: > 500ms (kann auf Gitea-Überlastung hinweisen)
+- **Workflow Duration**: > 20 Minuten (kann auf Ineffizienzen hinweisen)
+- **Workflow Log Entries**: > 1000 pro Stunde (kann auf zu viele Workflows hinweisen)
+
+## Troubleshooting
+
+### Keine Metriken gesammelt
+1. Prüfe Gitea API-Zugriff (Token, URL)
+2. Prüfe SSH-Zugriff auf Server (für Ansible Playbook)
+3. Prüfe ob Monitoring-Verzeichnis existiert
+
+### Hohe System-Last
+1. Prüfe laufende Workflows
+2. Prüfe Gitea Runner-Status
+3. Prüfe Docker-Container-Ressourcennutzung
+4. Prüfe ob zu viele parallele Deployments laufen
+
+### Langsame Workflows
+1. Prüfe ob Repository-Artifacts verwendet werden
+2. Prüfe ob Helper-Scripts gecacht werden
+3. Prüfe Docker Build Cache
+4. Prüfe Netzwerk-Latenz zu Registry
+
+## Nächste Schritte
+
+1. **Baseline etablieren**: Sammle Metriken über 1-2 Wochen
+2. **Trends analysieren**: Identifiziere langfristige Trends
+3. **Alerts einrichten**: Warnungen bei kritischen Werten
+4. **Weitere Optimierungen**: Basierend auf Metriken
+
+## Weitere Ressourcen
+
+- [Gitea Actions Documentation](https://docs.gitea.com/usage/actions)
+- [Ansible Best Practices](https://docs.ansible.com/ansible/latest/user_guide/playbooks_best_practices.html)
+- [Docker Monitoring](https://docs.docker.com/config/containers/logging/)
+