feat(marketing-matrix): Optimiere Intro-Texte für bessere Relevanz [2ff88f42]

Überarbeite den Prompt für die Generierung von Intro-Texten in der Marketing Matrix.
Das Intro beginnt nun direkt mit der branchenspezifischen Produktkategorie und dem zentralen Nutzen,
anstatt die Herausforderung zu wiederholen. Dies verbessert die Prägnanz und Relevanz der E-Mails.

company-explorer/backend/scripts/debug_check_matrix_texts.py

@@ -0,0 +1,64 @@
+
+import sys
+import os
+import argparse
+
+# Adjust the path to include the 'company-explorer' directory
+# This allows the script to find the 'backend' module
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..')))
+
+from backend.database import SessionLocal, Industry, Persona, MarketingMatrix
+
+def check_texts_for_industry(industry_name: str):
+    """
+    Fetches and prints the marketing matrix texts for all personas
+    within a specific industry.
+    """
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        industry = db.query(Industry).filter(Industry.name == industry_name).first()
+
+        if not industry:
+            print(f"Error: Industry '{industry_name}' not found.")
+            # Suggest similar names
+            all_industries = db.query(Industry.name).all()
+            print("\nAvailable Industries:")
+            for (name,) in all_industries:
+                print(f"- {name}")
+            return
+
+        entries = (
+            db.query(MarketingMatrix)
+            .join(Persona)
+            .filter(MarketingMatrix.industry_id == industry.id)
+            .order_by(Persona.id)
+            .all()
+        )
+
+        if not entries:
+            print(f"No marketing texts found for industry: {industry_name}")
+            return
+
+        print(f"--- NEW TEXTS FOR {industry_name} ---")
+        for entry in entries:
+            print(f"\nPERSONA: {entry.persona.name}")
+            print(f"Subject: {entry.subject}")
+            print(f"Intro: {entry.intro.replace(chr(10), ' ')}") # Replace newlines for cleaner one-line output
+
+    except Exception as e:
+        print(f"An error occurred: {e}")
+    finally:
+        db.close()
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Debug and check marketing matrix texts for a given industry.")
+    parser.add_argument(
+        "industry",
+        type=str,
+        nargs='?',
+        default="Healthcare - Hospital",
+        help="The name of the industry to check (e.g., 'Healthcare - Hospital'). Defaults to 'Healthcare - Hospital'."
+    )
+    args = parser.parse_args()
+    
+    check_texts_for_industry(args.industry)

company-explorer/backend/scripts/generate_matrix.py

@@ -112,9 +112,10 @@ PERSÖNLICHE HERAUSFORDERUNGEN DES ANSPRECHPARTNERS (PAIN POINTS):
 --- DEINE AUFGABE ---
 1.  **Subject:** Formuliere eine kurze Betreffzeile (max. 6 Wörter). Richte sie **direkt an einem der persönlichen Pain Points** des Ansprechpartners oder dem zentralen Branchen-Pain. Sei scharfsinnig, nicht werblich.
 
-2.  **Introduction_Textonly:** Formuliere einen Einleitungstext (2-3 Sätze).
-    - **Satz 1 (Die Brücke):** Knüpfe an die (uns unbekannte) operative Herausforderung an. Beschreibe subtil den Nutzen einer Lösung, ohne das Produkt (Roboter) plump zu nennen.
-    - **Satz 2 (Die Relevanz):** Schaffe die Relevanz für die Zielperson, indem du das Thema mit einem ihrer persönlichen Pain Points verknüpfst (z.B. "Für Sie als {persona.name} ist dabei entscheidend...").
+2.  **Introduction_Textonly:** Formuliere einen prägnanten Einleitungstext (max. 2 Sätze).
+    - **WICHTIG:** Gehe davon aus, dass die spezifische Herausforderung des Kunden bereits im Satz davor [Opener] genannt wurde. **Wiederhole die Herausforderung NICHT.**
+    - **Satz 1 (Die Lösung & der Gain):** Beginne direkt mit der Lösung. Nenne die im Kontext `FOKUS-PRODUKT` definierte **Produktkategorie** (z.B. "automatisierte Reinigungsroboter") und verbinde sie mit dem zentralen Nutzen (Gain) aus den `BRANCHEN-HERAUSFORDERUNGEN`. Beispiel: "Genau hier setzen unsere automatisierten Reinigungsroboter an, indem sie eine lückenlose und auditsichere Hygiene gewährleisten."
+    - **Satz 2 (Die Relevanz):** Stelle die Relevanz für die Zielperson her, indem du einen ihrer `PERSÖNLICHE HERAUSFORDERUNGEN` adressierst. Beispiel: "Für Sie als Infrastruktur-Verantwortlicher bedeutet dies vor allem eine reibungslose Integration in bestehende Abläufe, ohne den Betrieb zu stören."
 
 3.  **Industry_References_Textonly:** Formuliere einen **strategischen Referenz-Block (ca. 2-3 Sätze)** nach folgendem Muster:
     - **Satz 1 (Social Proof):** Beginne direkt mit dem Nutzen, den vergleichbare Unternehmen in der Branche {industry.name} bereits erzielen. (Erfinde keine Firmennamen, sprich von "Führenden Einrichtungen" oder "Vergleichbaren Häusern").

list_industries.py

@@ -0,0 +1,18 @@
+
+import sys
+import os
+sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "company-explorer"))
+from backend.database import SessionLocal, Industry
+
+def list_industries():
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        industries = db.query(Industry.name).all()
+        print("Available Industries:")
+        for (name,) in industries:
+            print(f"- {name}")
+    finally:
+        db.close()
+
+if __name__ == "__main__":
+    list_industries()

read_matrix_entry.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+
+import sys
+import os
+sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "company-explorer"))
+from backend.database import SessionLocal, Industry, Persona, MarketingMatrix
+
+def read_specific_entry(industry_name: str, persona_name: str):
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        entry = (
+            db.query(MarketingMatrix)
+            .join(Industry)
+            .join(Persona)
+            .filter(Industry.name == industry_name, Persona.name == persona_name)
+            .first()
+        )
+        
+        if not entry:
+            print(f"No entry found for {industry_name} and {persona_name}")
+            return
+
+        print("--- Generated Text ---")
+        print(f"Industry: {industry_name}")
+        print(f"Persona: {persona_name}")
+        print("\n[Intro]")
+        print(entry.intro)
+        print("\n[Social Proof]")
+        print(entry.social_proof)
+        print("----------------------")
+
+    finally:
+        db.close()
+
+if __name__ == "__main__":
+    read_specific_entry("Healthcare - Hospital", "Infrastruktur-Verantwortlicher")
+
+