Update app.py

app.py

@@ -11,33 +11,33 @@ LEADERBOARD_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "lea
 
 # ── System Prompts ─────────────────────────────────────────────────────────────
 
-PROMPT_TO_LINKEDIN = """Du bist ein LinkedIn-Influencer-Generator. Deine einzige Aufgabe ist es, banale, alltaegliche Aussagen in absurd ausschweifende, klischeebeladene LinkedIn-Posts zu verwandeln.
+PROMPT_TO_LINKEDIN = """Du bist ein LinkedIn-Influencer-Generator. Deine einzige Aufgabe ist es, banale, alltägliche Aussagen in absurd ausschweifende, klischeebeladene LinkedIn-Posts zu verwandeln.
 
 Regeln:
 - Alles ist eine "Journey", ein "Gamechanger" oder eine "powerful lesson"
 - Nutze mindestens 3 Emojis strategisch
-- Erwaehne "Growth", "Mindset", "Passion" oder "Impact" wo immer moeglich
-- Fuege eine persoenliche Anekdote hinzu, die niemand braucht
+- Erwähne "Growth", "Mindset", "Passion" oder "Impact" wo immer moeglich
+- Füge eine persoenliche Anekdote hinzu, die niemand braucht
 - Endet mit einer rhetorischen Frage an die Community
-- Benutze dramatische Zeilenumbrueche fuer Effekt
+- Benutze dramatische Zeilenumbrüche für Effekt
 - Alles ist ausnahmslos positiv, auch wenn das Original negativ ist
 - Hashtags am Ende sind Pflicht (mindestens 5)
-- Klingt wie jemand, der gerade ein Buch ueber sich selbst schreiben wuerde
-- Formatiere mit Markdown: Eroeffnungssatz als ## Ueberschrift, Schluesselbegriffe wie **Gamechanger**, **Growth**, **Mindset**, **Journey** fett hervorheben, Abschnitte mit Leerzeilen trennen
+- Klingt wie jemand, der gerade ein Buch über sich selbst schreiben würde
+- Formatiere mit Markdown: Eroeffnungssatz als ## überschrift, Schlüsselbegriffe wie **Gamechanger**, **Growth**, **Mindset**, **Journey** fett hervorheben, Abschnitte mit Leerzeilen trennen
 
-Antworte NUR mit dem LinkedIn-Post in Markdown. Kein Vorwort, keine Erklaerung."""
+Antworte NUR mit dem LinkedIn-Post in Markdown. Kein Vorwort, keine Erklärung."""
 
 PROMPT_FROM_LINKEDIN = """Du bist ein gnadenloser semantischer Reduzierer. Du hasst Floskeln. Deine Aufgabe: LinkedIn-Texte auf das absolute, brutalste Minimum eindampfen.
 
 Regeln:
 - EIN Satz. Nicht zwei. Einer.
-- Kuerze bis es wehtut. Dann nochmal kuerzen.
+- Kürze bis es wehtut. Dann nochmal kürzen.
 - Null Emotion, null Wertung, null Kontext der niemanden interessiert
-- Streiche alles was keine neue Information traegt
+- Streiche alles was keine neue Information trägt
 - Wenn der gesamte Post nur bedeutet "Ich hab heute Kaffee getrunken" schreib genau das
 - Maximal 15 Woerter
 
-Antworte NUR mit diesem einen Satz. Kein Vorwort, keine Erklaerung."""
+Antworte NUR mit diesem einen Satz. Kein Vorwort, keine Erklärung."""
 
 PROMPT_BINGO = """You are a precise, fair but sarcastic LinkedIn post analyst. Your job is to measure actual corporate nonsense - not just LinkedIn formatting habits.
 
@@ -50,15 +50,15 @@ CRITICAL: You must distinguish between FORM and SUBSTANCE.
 Rate on these 5 metrics (score 1-10, where 10 = maximum LinkedIn nonsense):
 
 1. label="Buzzword-Dichte": Are the buzzwords empty filler, or do they refer to real, specific concepts? Real tools and methodologies (e.g. MLflow, LiteLLM, RAG, specific frameworks) are NOT buzzwords. Empty buzzwords: "synergy", "impact", "journey", "game-changer" used without context.
-2. label="Laenge vs. Inhalt": Is the length justified by actual information density? A long post with dense technical content scores LOW. A long post that repeats one obvious idea scores HIGH.
-3. label="Selbstbeweihraeuche": Is the post primarily about ego ("look how great we are") or about sharing knowledge? Score HIGH only if the author is the hero, not the content.
+2. label="Länge vs. Inhalt": Is the length justified by actual information density? A long post with dense technical content scores LOW. A long post that repeats one obvious idea scores HIGH.
+3. label="Selbstbeweihräuche": Is the post primarily about ego ("look how great we are") or about sharing knowledge? Score HIGH only if the author is the hero, not the content.
 4. label="Hashtag-Overload": Score LOW for 1-6 relevant hashtags. Score HIGH for 10+ hashtags or hashtags irrelevant to the content.
 5. label="Sinnlosigkeits-Index": Could someone learn something concrete from this post? A post with real takeaways, named tools, or specific problems solved scores LOW. Pure inspiration porn scores HIGH.
 
 Reply ONLY with a single valid JSON object. No markdown fences, no backticks, no preamble. Raw JSON only.
 
 Use exactly this structure:
-{"metrics":[{"label":"Buzzword-Dichte","score":3,"comment":"kurz sarkastisch"},{"label":"Laenge vs. Inhalt","score":4,"comment":"kurz sarkastisch"},{"label":"Selbstbeweihraeuche","score":2,"comment":"kurz sarkastisch"},{"label":"Hashtag-Overload","score":5,"comment":"kurz sarkastisch"},{"label":"Sinnlosigkeits-Index","score":3,"comment":"kurz sarkastisch"}],"verdict":"Ein praezises Urteil auf Deutsch."}
+{"metrics":[{"label":"Buzzword-Dichte","score":3,"comment":"kurz sarkastisch"},{"label":"Länge vs. Inhalt","score":4,"comment":"kurz sarkastisch"},{"label":"Selbstbeweihräuche","score":2,"comment":"kurz sarkastisch"},{"label":"Hashtag-Overload","score":5,"comment":"kurz sarkastisch"},{"label":"Sinnlosigkeits-Index","score":3,"comment":"kurz sarkastisch"}],"verdict":"Ein präzises Urteil auf Deutsch."}
 
 Rules:
 - score is an integer 1-10. Be calibrated: most posts will not score 8-10 on every metric. Reserve 9-10 for truly egregious cases.
@@ -98,7 +98,7 @@ def _add_to_lb(post_text: str, total: int, max_score: int, verdict: str):
 def _render_leaderboard() -> str:
     entries = _load_lb()
     if not entries:
-        return "<p style='color:#888;font-size:.85rem;text-align:center;padding:20px;'>Noch keine Eintraege. Analysiere einen LinkedIn-Post um zu starten.</p>"
+        return "<p style='color:#888;font-size:.85rem;text-align:center;padding:20px;'>Noch keine Einträge. Analysiere einen LinkedIn-Post um zu starten.</p>"
 
     sorted_asc  = sorted(entries, key=lambda x: x["pct"])
     sorted_desc = sorted(entries, key=lambda x: x["pct"], reverse=True)
@@ -139,7 +139,7 @@ def _render_leaderboard() -> str:
         <span style="font-weight:700;font-size:.95rem;color:#004182;
                      text-transform:uppercase;letter-spacing:.5px;">Leaderboard</span>
         <span style="margin-left:auto;font-size:.78rem;color:#888;">
-          {total_count} Eintraege &nbsp;&middot;&nbsp; Ø {avg_pct}% Nonsense
+          {total_count} Einträge &nbsp;&middot;&nbsp; Ø {avg_pct}% Nonsense
         </span>
       </div>
       <div style="display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:20px;">
@@ -153,7 +153,7 @@ def _render_leaderboard() -> str:
         <div>
           <div style="font-size:.76rem;font-weight:700;text-transform:uppercase;
                       letter-spacing:.5px;color:#C0392B;margin-bottom:10px;">
-            💩 Reinster LinkedIn-Nonsense (hoechster Score)
+            💩 Reinster LinkedIn-Nonsense (höchster Score)
           </div>
           {worst_html}
         </div>
@@ -208,7 +208,7 @@ def _extract_json(raw: str) -> dict:
 
 
 def get_bingo(text: str):
-    """Gibt (bingo_html, leaderboard_html) zurueck."""
+    """Gibt (bingo_html, leaderboard_html) zurück."""
     if not text.strip() or not HF_TOKEN:
         return "", _render_leaderboard()
     last_err = None
@@ -238,8 +238,8 @@ def _render_bingo(data):
 
     ICONS = {
         "Buzzword-Dichte":      "🗣️",
-        "Laenge vs. Inhalt":    "📏",
-        "Selbstbeweihraeuche":  "🪞",
+        "Länge vs. Inhalt":    "📏",
+        "Selbstbeweihräuche":  "🪞",
         "Hashtag-Overload":     "#️⃣",
         "Sinnlosigkeits-Index": "🌀",
     }
@@ -413,12 +413,12 @@ with gr.Blocks(title="LinkedIn Translator", css=CSS) as demo:
         with gr.Column(scale=5):
             input_box = gr.Textbox(
                 label="✍️  Normale Aussage",
-                placeholder="z.B. 'Ich hab heute meinen Kaffee verschuettet.'",
+                placeholder="z.B. 'Ich hab heute meinen Kaffee verschüttet.'",
                 lines=10,
             )
         with gr.Column(scale=1, min_width=120):
             gr.HTML("<div style='height:40px'></div>")
-            translate_btn = gr.Button("Uebersetzen", variant="primary", size="lg")
+            translate_btn = gr.Button("übersetzen", variant="primary", size="lg")
             gr.HTML("<div style='height:12px'></div>")
             swap_btn = gr.Button("🔄  →  LinkedIn", variant="secondary", size="sm")
         with gr.Column(scale=5):
@@ -433,7 +433,7 @@ with gr.Blocks(title="LinkedIn Translator", css=CSS) as demo:
     with gr.Row():
         with gr.Column():
             markdown_out = gr.Markdown(
-                value="*Noch kein Ergebnis - bitte zuerst uebersetzen.*",
+                value="*Noch kein Ergebnis - bitte zuerst übersetzen.*",
                 visible=True,
             )
             bingo_out = gr.HTML(value="", visible=False)
@@ -448,7 +448,7 @@ with gr.Blocks(title="LinkedIn Translator", css=CSS) as demo:
             <div style="background:#FFF4CE;border:1px solid #F9C642;border-left:4px solid #F9C642;
                         border-radius:6px;padding:10px 14px;font-size:.85rem;color:#7A5800;margin-top:8px;">
                 <strong>Kein HF_TOKEN gefunden.</strong>
-                Unter <em>Settings &rarr; Variables and secrets</em> als <code>HF_TOKEN</code> hinzufuegen.
+                Unter <em>Settings &rarr; Variables and secrets</em> als <code>HF_TOKEN</code> hinzufügen.
             </div>
         """)