Finalized FSM Pitch Generation

- REVERT: Zurück zur bewährten, ursprünglichen FSM-Pitch-Prompt-Logik, die die besten Ergebnisse in Tonalität und Spezifität geliefert hat.
- FIX: Die Datenaufbereitung wurde an die neue, strukturierte Website-Zusammenfassung angepasst, um eine saubere Input-Qualität für die KI sicherzustellen.
- Das FSM-Pitch-Modul ist nun finalisiert und liefert qualitativ hochwertige, für die Marketing-Automation geeignete Ergebnisse.

helpers.py

@@ -1031,72 +1031,80 @@ def generate_fsm_pitch(
     techniker_bucket_ml,
 ):
     """
-    Generiert einen FSM-Pitch mittels eines "Few-Shot"-Ansatzes, der auf exzellenten
+    Generiert einen maßgeschneiderten, nicht-werblichen Satz, der eine operative
-    Beispielen basiert, um eine aktive, pointierte Tonalität zu gewährleisten (v2.2.9).
+    Service-Herausforderung des Unternehmens beschreibt (v2.3.0, basierend auf der bewährten v2.1-Logik).
     """
     logger = logging.getLogger(__name__)
 
-    # 1. Datenaufbereitung
+    # 1. VERBESSERTER Daten-Check (aus v2.2.x übernommen)
-    beschreibung_kombiniert = []
+    # Extrahiert intelligent die reine Zusammenfassung aus dem strukturierten Analyse-Text
+    parts = []
     if website_summary and '**GESCHÄFTSMODELL**' in website_summary:
         try:
             summary_text = website_summary.split('Zusammenfassung:')[1].split('**FSM-POTENZIAL**')[0].strip()
-            if summary_text: beschreibung_kombiniert.append(f"Website-Zusammenfassung: {summary_text}")
+            if summary_text:
-        except IndexError: pass
+                parts.append(f"Website-Zusammenfassung: {summary_text}")
-    
+        except IndexError:
+             # Fallback, falls das Format unerwartet ist, aber trotzdem verwenden
+             if 'k.a.' not in website_summary.lower():
+                parts.append(f"Website-Zusammenfassung: {website_summary}")
+    elif website_summary and 'k.a.' not in website_summary.lower():
+        parts.append(f"Website-Zusammenfassung: {website_summary}")
+
     if wiki_absatz and 'k.a.' not in wiki_absatz.lower():
-        beschreibung_kombiniert.append(f"Wikipedia-Einleitung: {wiki_absatz}")
+        parts.append(f"Wikipedia-Einleitung: {wiki_absatz}")
     
-    final_beschreibung = "\n".join(beschreibung_kombiniert)
+    combined = "\n".join(parts)
-    
+
-    if not final_beschreibung:
+    if len(combined.split()) < 10:
+        logger.warning(f"Zu wenige Informationen für FSM-Pitch bei {company_name}.")
         return "FEHLER (Mangelnde Daten)"
 
-    # 2. Namenswahl und 3. Personalinfo
+    # 2. Namenswahl & 3. Personalinfo (Ihre bewährte Logik)
     display_name = company_short_name if company_short_name and company_short_name.lower() != 'k.a.' else company_name
-    
+
-    personal_info = ""
+    def round_number(n):
+        if n < 100: return n
+        if n < 1000: return int(round(n / 50.0)) * 50
+        return int(round(n / 100.0)) * 100
+
+    personal_info = "in einem Unternehmen Ihrer Größe"
     try:
         tech = int(anzahl_techniker or 0)
-        ma = int(anzahl_ma or 0)
+        if tech > 0:
-        if tech > 0: personal_info = f"Ihre rund {int(round(tech, -1))} Servicetechniker"
+            personal_info = f"bei rund {round_number(tech)} Servicetechnikern"
-        elif techniker_bucket_ml and 'k.a.' not in techniker_bucket_ml.lower(): personal_info = f"Ihre schätzungsweise {techniker_bucket_ml} Servicetechniker"
+        elif techniker_bucket_ml and 'k.a.' not in techniker_bucket_ml.lower():
-        elif ma > 0: personal_info = f"Ihre über {int(round(ma, -2))} Mitarbeiter"
+            personal_info = f"bei schätzungsweise {techniker_bucket_ml} Servicetechnikern"
-    except (ValueError, TypeError): pass
+        elif int(anzahl_ma or 0) > 0:
+            personal_info = f"bei über {round_number(int(anzahl_ma))} Mitarbeitern"
+    except Exception:
+        logger.debug("Keine validen MA/Techniker-Zahlen für Pitch.")
 
-    # 4. Der finale "Few-Shot"-Prompt
+    # 4. Ihr bewährter Prompt
     prompt_parts = [
-        "Du bist ein exzellenter B2B-Stratege und Texter. Deine Aufgabe ist es, für ein Unternehmen einen hochpersonalisierten und scharfsinnigen Einleitungssatz für eine E-Mail zu formulieren, der deren zentrale operative Herausforderung im Außendienst adressiert.",
+        "Du bist ein B2B-Stratege und Texter, der operative Service-Herausforderungen punktgenau beschreibt.",
+        "Aufgabe: Formuliere EINEN flüssig lesbaren Satz (20–35 Wörter) zur **hochspezifischen** Service-Herausforderung.",
         "",
-        "--- Denkprozess ---",
+        "--- Stil-Regeln ---",
-        "1. **Identifiziere die Kern-Service-Tätigkeit:** Was tun die mobilen Teams des Unternehmens? (z.B. Installationen, Wartung, Reparatur).",
+        "- Nicht werblich.",
-        "2. **Quantifiziere die Herausforderung:** Verbinde die Tätigkeit mit der Unternehmensgröße oder der Anzahl der Anlagen/Kunden.",
+        "- Nutze den Kurznamen ohne Anführungszeichen.",
-        "3. **Formuliere den Satz:** Schreibe einen aktiven Satz, der mit 'UNTERNEHMENSNAME steht vor der Herausforderung...' beginnt. Der Satz muss die Tätigkeit, die Skalierung und das Geschäftsziel (z.B. Kundenzufriedenheit, Effizienz) verbinden.",
+        "- Vermeide allgemeine Phrasen wie 'Schlüssel zum Erfolg'.",
-        "4. **Nutze den Kurznamen:** Verwende IMMER den bereitgestellten 'Kurzname des Unternehmens', nicht die volle Firmierung.",
         "",
-        "--- Exzellente Beispiele für den Zielsatz ---",
+        "--- Kontext ---",
-        "Beispiel 1: 1KOMMA5° steht vor der Herausforderung, mit einer begrenzten Anzahl von Servicetechnikern die steigende Nachfrage nach schnellen und effizienten Installationen von integrierten Energielösungen zu bewältigen, um Kundenzufriedenheit sicherzustellen.",
+        f"Kurzname: {display_name}",
-        "Beispiel 2: 2G Energy steht vor der Herausforderung, ihre 200 Servicetechniker effizient zu koordinieren, um die zunehmende Nachfrage nach Vor-Ort-Service und digitaler Wartung bei über 8.500 installierten Modulen weltweit zeitnah zu erfüllen.",
+        f"Branche: {ki_branche}",
-        "Beispiel 3: Angesichts Ihrer Spezialisierung auf die Entwicklung und Herstellung von Highend-Produktionsanlagen für kritische Industrien, ist die präzise Projektplanung und -umsetzung durch Ihre über 450 Mitarbeiter der Schlüssel zum Erfolg.",
+        f"Beschreibung: {combined}",
+        f"Personalinfo: {personal_info}",
+        f"Gesamtmitarbeiterzahl: {anzahl_ma}",
         "",
-        "--- Selbstkritik ---",
+        "Bei zu allgemeiner Beschreibung → FEHLER_DATEN",
-        "Wenn die Beschreibung keine konkrete Service-Tätigkeit erkennen lässt (z.B. reiner Handel, Online-Portal), antworte NUR mit dem Wort 'FEHLER_DATEN'.",
-        "",
-        "--- Unternehmenskontext für deine Aufgabe ---",
-        f"Kurzname des Unternehmens: {display_name}",
-        f"KI-validierte Branche: {ki_branche}",
-        f"Beschreibung: {final_beschreibung}",
-        f"Personalinfo für den Satz: {personal_info if personal_info else 'Keine Angabe'}",
-        "",
-        "--- Deine Ausgabe ---",
-        "Gib NUR den finalen, perfekt formulierten Satz aus ODER das Wort 'FEHLER_DATEN'.",
     ]
     prompt = "\n".join(prompt_parts)
 
     try:
         fsm_pitch = call_openai_chat(prompt, temperature=0.6, model="gpt-4o")
         if not fsm_pitch or "FEHLER_DATEN" in fsm_pitch:
-            logger.warning(f"KI konnte keinen validen FSM-Pitch für {company_name} generieren (Grund: Mangelnde/unspezifische Daten).")
+            logger.warning(f"KI konnte keinen validen FSM-Pitch für {company_name} generieren.")
             return "FEHLER (Mangelnde Daten)"
         return fsm_pitch.strip().replace('"', '')
     except Exception as e: