feat(market-intel): Optimize outreach quality and remove hallucination bias. Implemented context-sensitive technographics and strategic bridge prompting.

market_intel_backend_plan.md

@@ -114,24 +114,46 @@ Für eine schnelle Entwicklung ist "Sideloading" für die Python-Logik aktiviert
 
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-## 6. Status Update (2025-12-22) - Campaign Engine & Reporting
+### Status Update (2026-01-14) - Quality & Stability Refinements
 
-### Erreichte Meilensteine:
-1.  **Rollenbasierte Campaign-Engine:**
-    *   Die Funktion `generate_outreach_campaign` wurde komplett überarbeitet.
-    *   Sie nutzt nun die volle Tiefe der Knowledge Base (`yamaichi_neu.md`), um **personalisierte Sequenzen für spezifische Rollen** (z.B. "Hardware-Entwickler" vs. "Einkäufer") zu erstellen.
-    *   Die Ansprache erfolgt strikt im "Partner auf Augenhöhe"-Tonfall.
-    *   **Social Proof Integration:** Der Absender (`reference_url`) wird als Beweis der Kompetenz inkl. passender KPIs im Abbinder integriert.
-    *   **"Grit"-Prompting:** Der Prompt wurde massiv geschärft, um operative Schmerzpunkte ("ASNs", "Bandstillstand") statt Marketing-Bla-Bla zu nutzen.
 
-2.  **Report Polishing (Frontend):**
-    *   Der Markdown-Export (`StepReport.tsx`) wurde erweitert.
-    *   Er enthält nun die **"Proof-Links"** (Beweise/URLs) direkt in den Tabellenzellen, sauber formatiert. Damit ist die Herleitung der Ergebnisse (z.B. "Warum nutzt der Kunde Ariba?") auch im Export transparent nachvollziehbar.
 
-3.  **Frontend UX & Bugfixes:**
-    *   **Kein doppelter Upload:** `StepOutreach.tsx` wurde angepasst, um den Strategie-Kontext aus Schritt 1 direkt zu übernehmen.
-    *   **Lösch-Bug:** `StepReview.tsx` wurde korrigiert, sodass gelöschte Unternehmen sofort aus der UI verschwinden.
-    *   **Crash-Fix:** Die Behandlung der API-Antwort in `geminiService.ts` wurde gehärtet, um die neue verschachtelte Antwortstruktur der Campaign-Engine korrekt zu verarbeiten.
+**Erreichte Meilensteine:**
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+1.  **Anti-Halluzinations-Fix (Technographic Audit):**
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+    *   **Problem:** Die KI hat aufgrund von Suggestiv-Prompts ("Look for SAP Ariba") oft Technologien halluziniert oder irrelevante Systeme als Wettbewerber eingestuft.
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+    *   **Lösung:** Entfernung aller festcodierten "Suggestiv-Listen" aus dem Code. Der Audit sucht nun rein faktenbasiert oder basierend auf der expliziten Strategie-Eingabe.
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+    *   **Ergebnis:** Keine "falschen Feinde" mehr. Wenn keine Konkurrenz-Hardware gefunden wird, wird korrekt "Greenfield" (Status Quo: Manuell) erkannt.
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+2.  **Outreach-Optimierung ("Strategic Observer"):**
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+    *   **Prompting:** Radikale Überarbeitung des Outreach-Prompts.
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+    *   **Stil:** Weg vom "Verkäufer", hin zum "Scharfsinnigen Branchenbeobachter".
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+    *   **Opportunity Bridge:** Die E-Mails schlagen in der ersten Nachricht sofort die Brücke von der Beobachtung (z.B. "Expansion") zur Lösungskategorie (z.B. "Autonome Reinigungsrobotik"), ohne plump Features zu verkaufen.
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+    *   **Kontext-Sensitivität:** Technologische Signale (wie ERP-Systeme) werden nur noch bei Rollen erwähnt, für die sie relevant sind (CIO, CFO), aber bei operativen Rollen (Facility Management) ausgeblendet, um Verwirrung zu vermeiden.
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+3.  **Produktionsreife:**
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+    *   Der Prozess liefert nun konsistent hochwertige, C-Level-taugliche Ansprachen, die strategische Schmerzpunkte mit operativen Lösungen verbinden.
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 ### Nächste Schritte:
-*   **Stabilitäts-Test:** Ausführung eines Batch-Audits mit >20 Firmen, um Rate-Limits und Fehlerbehandlung unter Last zu prüfen.
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+*   **Regelbetrieb & Monitoring:** Überwachung der Qualität bei neuen Branchen.
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