Final Refined & Positive-Toned FSM Pitch

- REFACTOR: Der FSM-Pitch-Prompt wurde final überarbeitet, um eine positive, lösungsorientierte Tonalität für die direkte Kundenansprache zu gewährleisten.
- FIX: Die "FEHLER_DATEN"-Regel wurde gelockert, um die Erfolgsquote bei der Pitch-Generierung auch bei dünnerer Datenlage zu erhöhen.
- Die generierten Pitches sind nun strategisch fundiert UND für die Marketing-Automation geeignet.

helpers.py

@@ -1031,32 +1031,27 @@ def generate_fsm_pitch(
     techniker_bucket_ml,
 ):
     """
-    Generiert einen maßgeschneiderten, nicht-werblichen Satz, der eine operative
+    Generiert einen maßgeschneiderten, positiv formulierten Satz, der eine operative
-    Service-Herausforderung des Unternehmens beschreibt (v2.1).
+    Service-Herausforderung impliziert und für die Kundenansprache geeignet ist (v2.2.6).
     """
     logger = logging.getLogger(__name__)
 
-    # 1. Daten-Check und Extraktion
+    # 1. Daten-Check und Extraktion der reinen Zusammenfassung
     beschreibung_kombiniert = []
-    # Extrahiere NUR den reinen Zusammenfassungstext, falls unsere strukturierte Analyse vorliegt
     if website_summary and '**GESCHÄFTSMODELL**' in website_summary:
         try:
-            # Extrahiert den Text nach "Zusammenfassung:" und vor dem nächsten Abschnitt
             summary_text = website_summary.split('Zusammenfassung:')[1].split('**FSM-POTENZIAL**')[0].strip()
             if summary_text:
                 beschreibung_kombiniert.append(f"Website-Zusammenfassung: {summary_text}")
         except IndexError:
-            # Fallback, falls das Format unerwartet ist
+            pass # Ignoriere Formatierungsfehler, fahre mit anderen Daten fort
-            beschreibung_kombiniert.append(f"Website-Zusammenfassung: {website_summary}")
-    elif website_summary and 'k.a.' not in website_summary.lower():
-        beschreibung_kombiniert.append(f"Website-Zusammenfassung: {website_summary}") # Für alte, unstrukturierte Zusammenfassungen
     
     if wiki_absatz and 'k.a.' not in wiki_absatz.lower():
         beschreibung_kombiniert.append(f"Wikipedia-Einleitung: {wiki_absatz}")
     
-    combined = "\n".join(beschreibung_kombiniert)
+    final_beschreibung = "\n".join(beschreibung_kombiniert)
     
-    if len(combined.split()) < 10:
+    if not final_beschreibung:
         logger.warning(f"Zu wenige Informationen für FSM-Pitch bei {company_name}.")
         return "FEHLER (Mangelnde Daten)"
 
@@ -1072,45 +1067,49 @@ def generate_fsm_pitch(
     personal_info = "in einem Unternehmen Ihrer Größe"
     try:
         tech = int(anzahl_techniker or 0)
+        ma = int(anzahl_ma or 0)
         if tech > 0:
             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"bei schätzungsweise {techniker_bucket_ml} Servicetechnikern"
-        elif int(anzahl_ma or 0) > 0:
+        elif ma > 0:
-            personal_info = f"bei über {round_number(int(anzahl_ma))} Mitarbeitern"
+            personal_info = f"bei über {round_number(ma)} Mitarbeitern"
-    except Exception:
+    except (ValueError, TypeError):
         logger.debug("Keine validen MA/Techniker-Zahlen für Pitch.")
 
-    # 4. Prompt bauen
+    # 4. Der finale, positiv formulierte Prompt
     prompt_parts = [
-        "Du bist ein B2B-Lösungsberater, spezialisiert auf die Optimierung von Außendienstprozessen. Deine Stärke ist es, aus Unternehmensbeschreibungen den kritischsten operativen Schmerzpunkt (Pain Point) im Service abzuleiten.",
+        "Du bist ein B2B-Stratege, der die operativen Hebel eines Unternehmens im technischen Außendienst versteht.",
-        "Aufgabe: Formuliere EINEN EINZIGEN, prägnanten Satz (ca. 20-35 Wörter), der den wahrscheinlichsten **operativen Schmerzpunkt** des Unternehmens im technischen Außendienst adressiert.",
+        "Aufgabe: Formuliere EINEN EINZIGEN, positiv-beobachtenden Satz (ca. 20-35 Wörter), der die zentrale operative Herausforderung im Service subtil andeutet, indem er die Wichtigkeit ihrer Lösung betont.",
         "",
-        "--- Denkprozess & Inferenz-Regeln ---",
+        "--- Tonalität & Stil ---",
-        "1. **Analysiere das Kerngeschäft:** Ist es die Herstellung komplexer Anlagen, die Installation von Systemen bei Kunden oder ein Reparaturservice?",
+        "- Formuliere als scharfsinnige Beobachtung, nicht als Problem.",
-        "2. **Leite den Schmerzpunkt ab:** Was ist die größte operative Hürde bei dieser Tätigkeit in dieser Größenordnung?",
+        "- Der Satz muss direkt als erster Absatz in einer E-Mail an das Unternehmen funktionieren.",
-        "   - **Regel A (Hersteller):** Bei Anlagenherstellern ist der Schmerzpunkt die **Effizienz bei der Inbetriebnahme** oder die **garantierte Anlagenverfügbarkeit (Uptime)** durch Wartung.",
+        "- Fokus auf die geschäftlichen Konsequenzen (z.B. 'entscheidend für den Projekterfolg', 'unerlässlich für die Kundenzufriedenheit').",
-        "   - **Regel B (Dezentraler Installateur):** Bei vielen Standorten/Partnern ist der Schmerzpunkt die **Standardisierung der Servicequalität** und die **Routenoptimierung**.",
+        "",
-        "   - **Regel C (Reparaturservice):** Bei Reparaturdiensten ist der Schmerzpunkt die **Einhaltung von SLAs** und die **First-Time Fix Rate**.",
+        "--- Inferenz-Regeln (um die Kernaussage zu finden) ---",
-        "3. **Formuliere den Satz:** Verbinde das Unternehmen und seine Personalinfo mit dem identifizierten Schmerzpunkt und den geschäftlichen Konsequenzen (z.B. 'entscheidend für die Kundentreue', 'unerlässlich für die Einhaltung von SLAs').",
+        "1. **Hersteller von Anlagen/Maschinen:** Betone die Wichtigkeit der **'effizienten Inbetriebnahme'** oder der **'maximalen Anlagenverfügbarkeit (Uptime)'**.",
-        "4. **Selbstkritik:** Wenn die Beschreibung zu allgemein ist, um einen spezifischen Schmerzpunkt abzuleiten, antworte NUR mit 'FEHLER_DATEN'.",
+        "2. **Installateur/Dienstleister mit vielen Standorten/Partnern:** Betone die Wichtigkeit der **'Standardisierung der Servicequalität'** über alle Standorte hinweg.",
+        "3. **Reiner Reparaturservice:** Betone die Wichtigkeit der **'schnellen Reaktionszeiten'** und der **'Einhaltung von Service-Levels'**.",
+        "4. **Wenn unspezifisch:** Formuliere einen etwas allgemeineren, aber immer noch relevanten Satz über die 'Effizienz des Service-Teams'.",
         "",
         "--- Unternehmenskontext ---",
         f"Kurzname des Unternehmens: {display_name}",
         f"KI-validierte Branche: {ki_branche}",
-        f"Beschreibung: {combined}",
+        f"Beschreibung: {final_beschreibung}",
         f"Personalinfo für den Satz: {personal_info}",
         "",
         "--- Deine Aufgabe ---",
-        "Führe den Denkprozess durch und gib NUR den finalen Satz aus ODER das Wort 'FEHLER_DATEN'.",
+        "Gib NUR den finalen, positiv formulierten Satz aus.",
     ]
     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:
+        # Wir entfernen die "FEHLER_DATEN"-Prüfung, um die Trefferquote zu erhöhen
-            logger.warning(f"KI konnte keinen validen FSM-Pitch für {company_name} generieren.")
+        if not fsm_pitch:
-            return "FEHLER (Mangelnde Daten)"
+            logger.warning(f"KI konnte keinen FSM-Pitch für {company_name} generieren (leere Antwort).")
+            return "FEHLER (API-Antwort leer)"
         return fsm_pitch.strip().replace('"', '')
     except Exception as e:
         logger.error(f"Fehler bei der Generierung des FSM-Pitches für {company_name}: {e}")