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@@ -70,6 +70,27 @@ Rules:
 - verdict is one precise sentence in German, max 12 words. Acknowledge substance if present.
 - ALL string values must be valid JSON strings."""
 
+PROMPT_AI_TUNING = """Du bist ein LinkedIn-Post-Optimizer. Du bekommst einen LinkedIn-Post und Tuning-Parameter. Deine Aufgabe: Den Post gezielt verbessern basierend auf diesen Parametern.
+
+TUNING PARAMETER:
+- Ton (0=Business Pro/sachlich/professionell, 100=Dynamisch/bold/provokant)
+- Substanz (0=Storytelling/persönlich/narrativ, 100=Fakten/Daten/konkrete Insights)
+- Länge (0=sehr kurz max 3 Absätze, 100=ausführlich mit Struktur)
+- Zielgruppe: {zielgruppe}
+- Call to Action Ziel: {cta}
+
+REGELN:
+- Behalte die Kernaussage des Original-Posts
+- Optimiere GEZIELT für die gewählten Parameter
+- Kein generisches LinkedIn-Bingo - echte Verbesserung
+- Wenn Ton=Business Pro: klar, direkt, keine Emojis-Überladung
+- Wenn Ton=Dynamisch: mutig, Meinung, provokante Eröffnung
+- Wenn CTA=Kommentare: endet mit echter Diskussionsfrage
+- Wenn CTA=Website: natürlicher Verweis auf konkreten Mehrwert
+- Wenn CTA=Reichweite: Hook in Zeile 1, Struktur für Übersichtlichkeit
+
+Antworte NUR mit dem verbesserten Post. Kein Vorwort, keine Erklärung."""
+
 
 # ── HF Dataset Persistenz ──────────────────────────────────────────────────────
 
@@ -194,7 +215,7 @@ def _render_leaderboard() -> str:
     def entry_html(e, rank, side="worst"):
         pct = e["pct"]
         if side == "best":
-            color = "#1A5C34" if pct < 40 else "#27AE60" if pct < 70 else "#E67E22"
+            color = "#1A5C34" if pct < 15 else "#27AE60" if pct < 70 else "#E67E22"
         else:
             color = "#C0392B" if pct >= 70 else "#E67E22" if pct >= 50 else "#D4AC0D" if pct >= 30 else "#27AE60"
         medal   = ["🥇","🥈","🥉"] [rank] if rank < 3 else f"{rank+1}."
@@ -371,6 +392,26 @@ def get_bingo(text):
     return (f"<p style='color:#c00;font-size:.85rem;padding:8px;'>Analyse fehlgeschlagen: {last_err}</p>",
             _render_leaderboard())
 
+def generate_tuned_post(original_text, ton, substanz, laenge, zielgruppe, cta):
+    if not original_text.strip() or not HF_TOKEN:
+        return "Bitte zuerst einen Post analysieren."
+    
+    prompt = PROMPT_AI_TUNING.format(zielgruppe=zielgruppe, cta=cta)
+    user_msg = f"""ORIGINAL POST:
+{original_text}
+
+TUNING:
+- Ton: {ton}/100 (0=Business Pro, 100=Dynamisch & Bold)
+- Substanz: {substanz}/100 (0=Storytelling, 100=Fakten & Insights)  
+- Länge: {laenge}/100 (0=Kurz, 100=Ausführlich)
+- Zielgruppe: {zielgruppe}
+- Call to Action: {cta}"""
+    
+    try:
+        return _call_llm(prompt, user_msg, max_tokens=800)
+    except Exception as e:
+        return f"Fehler: {e}"
+
 
 def _render_bingo(data):
     metrics = data.get("metrics", [])
@@ -424,6 +465,15 @@ def _render_bingo(data):
                   font-size:.88rem;color:#444;font-style:italic;line-height:1.6;">
         💬 <strong style="font-style:normal;">Urteil:</strong> {verdict}
       </div>
+      <div style="margin-top:14px;display:flex;justify-content:flex-end;">
+        <button onclick="
+          var panel = document.getElementById('tuning_toggle_btn');
+          if(panel) panel.click();
+        " style="background:#004182;color:#fff;border:none;border-radius:22px;
+                 padding:8px 20px;font-size:.82rem;font-weight:700;cursor:pointer;">
+          ✨ AI Tuning
+        </button>
+      </div>
     </div>"""
 
 
@@ -572,6 +622,60 @@ with gr.Blocks(title="LinkedIn Translator") as demo:
             markdown_out = gr.Markdown(value="*Noch kein Ergebnis - bitte zuerst übersetzen.*", visible=True)
             bingo_out    = gr.HTML(value="", visible=False)
 
+    # ── AI Tuning Panel ──────────────────────────────────────────────────────
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            tuning_panel = gr.Column(visible=False)
+            tuning_toggle_btn = gr.Button("toggle", elem_id="tuning_toggle_btn", visible=False)
+            with tuning_panel:
+                gr.HTML("""
+                    <div style="background:#fff;border:1px solid #E0DFDC;border-radius:12px;
+                                padding:22px 26px;margin-top:4px;box-shadow:0 2px 12px rgba(0,0,0,.07);">
+                      <div style="display:flex;align-items:center;gap:10px;margin-bottom:20px;">
+                        <span style="font-size:1.3rem;">✨</span>
+                        <span style="font-weight:700;font-size:.95rem;color:#004182;
+                                     text-transform:uppercase;letter-spacing:.5px;">AI Post Tuning</span>
+                      </div>
+                    </div>
+                """)
+                with gr.Row():
+                    with gr.Column(scale=1):
+                        slider_ton = gr.Slider(
+                            minimum=0, maximum=100, value=50, step=1,
+                            label="🎙️ Ton",
+                            info="Business Pro ◀──▶ Dynamisch & Bold"
+                        )
+                        slider_substanz = gr.Slider(
+                            minimum=0, maximum=100, value=50, step=1,
+                            label="🧠 Substanz",
+                            info="Storytelling ◀──▶ Fakten & Insights"
+                        )
+                        slider_laenge = gr.Slider(
+                            minimum=0, maximum=100, value=40, step=1,
+                            label="📏 Länge",
+                            info="Kurz & Knackig ◀──▶ Ausführlich"
+                        )
+                    with gr.Column(scale=1):
+                        dd_zielgruppe = gr.Dropdown(
+                            choices=["Fachpublikum", "Führungskräfte", "Breites Netzwerk", "Potenzielle Kunden"],
+                            value="Breites Netzwerk",
+                            label="🎯 Zielgruppe"
+                        )
+                        dd_cta = gr.Dropdown(
+                            choices=["Reichweite & Likes", "Kommentare & Dialog", "Reposts", "Website-Conversion", "DMs"],
+                            value="Kommentare & Dialog",
+                            label="⚡ Call to Action"
+                        )
+                        tuning_btn = gr.Button("✨ Post optimieren", variant="primary")
+                
+                tuning_out = gr.Textbox(
+                    label="💡 Optimierter Post",
+                    lines=10,
+                    interactive=True,
+                    placeholder="Der optimierte Post erscheint hier..."
+                )
+            
+
     with gr.Row():
         with gr.Column():
             lb_out = gr.HTML(value=_render_leaderboard())
@@ -632,4 +736,20 @@ with gr.Blocks(title="LinkedIn Translator") as demo:
             outputs=[lb_out]
         )
 
+    # Tuning panel toggle
+    def toggle_tuning(current_text):
+        return gr.update(visible=True)
+    
+    tuning_toggle_btn.click(
+        fn=toggle_tuning,
+        inputs=[input_box],
+        outputs=[tuning_panel]
+    )
+
+    # Post optimieren
+    tuning_btn.click(
+        fn=generate_tuned_post,
+        inputs=[input_box, slider_ton, slider_substanz, slider_laenge, dd_zielgruppe, dd_cta],
+        outputs=[tuning_out]
+    )
 demo.launch(css=CSS)