Update app.py

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@@ -10,7 +10,7 @@ from huggingface_hub.utils import EntryNotFoundError
 HF_TOKEN        = os.environ.get("HF_TOKEN", "")
 DATASET_REPO    = os.environ.get("DATASET_REPO", "")
 DATASET_FILE    = "data.jsonl"
-MODEL_ID        = "meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8"
+MODEL_ID        = "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct:groq"
 LEADERBOARD_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "leaderboard.json")
 
 # ── System Prompts ─────────────────────────────────────────────────────────────
@@ -70,26 +70,31 @@ 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.
+PROMPT_AI_TUNING = """Du bist ein erstklassiger Copywriter und LinkedIn-Experte. Deine Aufgabe ist es, den eingereichten Post inhaltlich, strukturell und sprachlich auf ein Top-Niveau zu heben UND dabei exakt die vorgegebenen Tuning-Parameter anzuwenden.
 
 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)
+- Ton: {ton}/100 (0=Business Pro/sachlich, 100=Dynamisch/bold/provokant)
+- Substanz: {substanz}/100 (0=Storytelling/persönlich, 100=Fakten/Daten/Insights)
+- Länge: {laenge}/100 (0=Kurz & knackig, 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
+REGELN FÜR DIE GENERELLE VERBESSERUNG:
+- WICHTIG: Behalte ZWINGEND die Originalsprache des Eingabetextes bei! (Englisch bleibt Englisch, Deutsch bleibt Deutsch).
+- WICHTIG: Wenn der Post auf Deutsch ist, nutze IMMER das "Du" (Duzen), niemals das "Sie".
+- Behebe sprachliche Schwächen und verbessere den Lesefluss (bessere Übergänge, stärkere Verben).
+- Entferne leere Floskeln ("LinkedIn-Bingo") und ersetze sie durch klare, starke Aussagen.
+- Schreibe einen starken ersten Satz (Hook), der die Aufmerksamkeit zieht.
+- Behalte die Kernaussage und alle wichtigen Fakten (wie Links oder Zahlen) des Originals bei.
 
-Antworte NUR mit dem verbesserten Post. Kein Vorwort, keine Erklärung."""
+REGELN FÜR DIE PARAMETER:
+- Optimiere GEZIELT für die gewählten Parameter.
+- Wenn Ton Richtung 0 (Business Pro): klar, direkt, höchstens 1-2 Emojis.
+- Wenn Ton Richtung 100 (Dynamisch): mutig, starke Meinung, provokante Eröffnung.
+- Wenn CTA=Kommentare: beende den Post mit einer echten, spezifischen Diskussionsfrage.
+- Wenn CTA=Website/Reichweite: integriere Links natürlich und zeige den direkten Mehrwert auf.
+
+Antworte NUR mit dem verbesserten Post in Markdown. Kein Vorwort, keine Erklärung."""
 
 
 # ── HF Dataset Persistenz ──────────────────────────────────────────────────────
@@ -585,7 +590,7 @@ with gr.Blocks(title="LinkedIn Translator") as demo:
         <div class="li-header">
             <div>
                 <h1>LinkedIn Translator</h1>
-                <p>Banale Wahrheit &harr; Epische LinkedIn-Prosa &nbsp;&middot;&nbsp; powered by Llama 4</p>
+                <p>Banale Wahrheit &harr; Epische LinkedIn-Prosa &nbsp;&middot;&nbsp; powered by Llama</p>
             </div>
             <div class="badge">&#10024; AI-Powered</div>
         </div>
@@ -691,7 +696,7 @@ with gr.Blocks(title="LinkedIn Translator") as demo:
 
     gr.HTML("""
         <div class="li-footer">
-            <span>🧠 Llama 4 Maverick 17B</span>
+            <span>🧠 Llama 3.3 70B Instruct</span>
             <span>🔄 Bidirektional</span>
             <span>🎯 Corporate Nonsense Score</span>
             <span>✨ AI Tuning</span>