feat(market-intel): implement role-based campaign engine and gritty reporting

- Implementierung der rollenbasierten Campaign-Engine mit operativem Fokus (Grit).
- Integration von Social Proof (Referenzkunden) in die E-Mail-Generierung.
- Erweiterung des Deep Tech Audits um gezielte Wettbewerber-Recherche (Technographic Search).
- Fix des Lösch-Bugs in der Target-Liste und Optimierung des Frontend-States.
- Erweiterung des Markdown-Exports um transparente Proof-Links und Evidenz.
- Aktualisierung der Dokumentation in readme.md und market_intel_backend_plan.md.

market_intel_backend_plan.md

@@ -46,6 +46,7 @@ Die Logik aus `geminiService.ts` wird in Python-Funktionen innerhalb von `market
 
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 ### Funktion 2: `identify_competitors`
 
 -   **Trigger:** Aufruf mit `--mode identify_competitors`.
@@ -56,6 +57,7 @@ Die Logik aus `geminiService.ts` wird in Python-Funktionen innerhalb von `market
 
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 ### Funktion 3: `run_full_analysis`
 
 -   **Trigger:** Aufruf mit `--mode run_analysis`.
@@ -70,6 +72,7 @@ Die Logik aus `geminiService.ts` wird in Python-Funktionen innerhalb von `market
 
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 ### Funktion 4: `generate_outreach_campaign`
 
 -   **Trigger:** Aufruf mit `--mode generate_outreach`.
@@ -105,8 +108,25 @@ Wir haben heute das gesamte System von einer instabilen n8n-Abhängigkeit zu ein
 -   **Frontend-Abstürze:** Absicherung des Reports gegen fehlende Datenpunkte.
 
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-### Nächste Ziele für die nächste Sitzung:
-1.  **Schritt 4: Hyper-personalisierte Campaign-Generation:** Implementierung der Funktion, die basierend auf den Audit-Fakten (z.B. gefundene Software-Stacks oder Nachhaltigkeits-Ziele) maßgeschneiderte E-Mails erstellt.
-2.  **Stabilitäts-Check:** Testen des Batch-Audits mit einer größeren Anzahl an Firmen (Timeout/Rate-Limit Handling).
-3.  **Report-Polishing:** Integration der "Proof-Links" direkt in die MD-Export-Funktion.
 
+## 6. Status Update (2025-12-22) - Campaign Engine & Reporting
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+### 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.
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+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.
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+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.
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+### Nächste Schritte:
+*   **Stabilitäts-Test:** Ausführung eines Batch-Audits mit >20 Firmen, um Rate-Limits und Fehlerbehandlung unter Last zu prüfen.