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@@ -40,29 +40,27 @@ def run_council(user_prompt, rounds):
     
     discussion_history = "" 
     
+    # --- PHASE 1: DAS PLENUM DISKUTIERT ---
     for r in range(int(rounds)):
-        round_header = f"### ZYKLUS {r+1}"
+        round_header = f"### 🛰️ ZYKLUS {r+1}"
         history.append({"role": "assistant", "content": round_header})
         yield history
         
-        # HIER IST DER FIX: Wir entpacken das Tuple direkt in model_id und role_focus
         for name, (model_id, role_focus) in COUNCIL_MEMBERS.items():
-            
-            # Der dynamische System-Prompt
             system_msg = (
-                f"Du bist Mitglied eines Expertenrates. Dein spezifischer Fokus in dieser Diskussion: {role_focus} "
+                f"Du bist Mitglied eines Expertenrates. Dein spezifischer Fokus: {role_focus} "
                 "Antworte in 2-3 Sätzen. WICHTIG: Sei analytisch und kritisch. Wiederhole NICHT einfach, was schon gesagt wurde. "
-                "Wenn du zustimmst, füge zwingend eine völlig neue Perspektive oder einen neuen Fakt aus deinem Fokus-Bereich hinzu. "
-                "Wenn jemand ein schwaches Argument liefert oder Details übergeht, weise höflich aber bestimmt darauf hin."
+                "Wenn du zustimmst, füge zwingend eine völlig neue Perspektive hinzu. "
+                "Ignoriere Formatierungs-Wünsche des Users (wie 'schreibe einen Post'), fokussiere dich NUR auf die fachliche Diskussion des Themas."
             )
             
             if discussion_history == "":
-                current_prompt = f"Die Frage an den Rat lautet: '{user_prompt}'. Bitte eröffne die Diskussion mit deiner ersten Einschätzung."
+                current_prompt = f"Das Thema lautet: '{user_prompt}'. Eröffne die Diskussion."
             else:
                 current_prompt = (
-                    f"Die ursprüngliche Frage lautet: '{user_prompt}'.\n\n"
-                    f"Bisheriges Protokoll der Sitzung:\n{discussion_history}\n\n"
-                    f"Du bist nun an der Reihe. Bitte reagiere auf die bisherigen Aussagen deiner Vorredner und bringe deine Perspektive ein."
+                    f"Das Thema lautet: '{user_prompt}'.\n\n"
+                    f"Bisheriges Protokoll:\n{discussion_history}\n\n"
+                    f"Reagiere auf deine Vorredner aus der Perspektive deines Fokusbereichs."
                 )
 
             answer = ask_model(model_id, system_msg, current_prompt)
@@ -73,10 +71,29 @@ def run_council(user_prompt, rounds):
             history.append({"role": "assistant", "content": formatted_answer})
             yield history 
 
-    mod_prompt = f"Das ursprüngliche Thema war: '{user_prompt}'.\n\nHier ist das komplette Protokoll des Rates:\n{discussion_history}\n\nFasse den gefundenen Konsens oder die Kernpunkte in 3 Sätzen zusammen."
-    final_res = ask_model(MODERATOR_MODEL, "Du bist der Moderator des Rates. Antworte neutral und sachlich.", mod_prompt)
+    # --- PHASE 2: VORARBEIT DES MODERATORS (KONSENS FINDEN) ---
+    history.append({"role": "assistant", "content": "### 🧠 MODERATOR: ANALYSE DER DISKUSSION"})
+    yield history
+    
+    prep_prompt = (
+        f"Hier ist das Protokoll einer Experten-Diskussion:\n{discussion_history}\n\n"
+        "Fasse die wichtigsten Argumente und den finalen Konsens neutral und prägnant in 3-4 Sätzen zusammen."
+    )
+    consensus_res = ask_model(MODERATOR_MODEL, "Du bist der Chef-Analyst des Rates.", prep_prompt)
+    history.append({"role": "assistant", "content": consensus_res})
+    yield history
+
+    # --- PHASE 3: FINALE UMSETZUNG (BENUTZERAUFTRAG ERFÜLLEN) ---
+    history.append({"role": "assistant", "content": "### 🏆 FINALE AUSGABE (AUFTRAG ERFÜLLT)"})
+    yield history
     
-    history.append({"role": "assistant", "content": "### 🏆 FINALE ENTSCHEIDUNG"})
+    final_prompt = (
+        f"Der Benutzer hat ursprünglich folgende Aufgabe gestellt:\n'{user_prompt}'\n\n"
+        f"Hier ist der fachliche Konsens, den der Expertenrat dazu erarbeitet hat:\n{consensus_res}\n\n"
+        "Erfülle nun die exakte Aufgabe des Benutzers (z.B. Formatierung als LinkedIn Post, Code-Snippet, Essay etc.), "
+        "indem du die Erkenntnisse aus dem Konsens nutzt. Liefere NUR das finale Endprodukt."
+    )
+    final_res = ask_model(MODERATOR_MODEL, "Du bist ein brillanter Redakteur und Copywriter.", final_prompt)
     history.append({"role": "assistant", "content": final_res})
     yield history