feat(insights): rewrite the mood assessment prompt to the assessment spec

Describe the graded mood series, target band and tag list, lead on the
weekly pattern against the person's own baseline, name persistent low or
high phases calmly as an observation rather than a diagnosis, and close
with one kind doable step.

src/lib/ai/prompts/mood.ts

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 import type { Locale } from "@/lib/i18n/config";
 import { getBaseSystemPrompt } from "./base-system";
 
-const MOOD_SECTION_DE = `FACHSPEZIFISCH -- STIMMUNG/WOHLBEFINDEN:
-- Stimmungsskala: 1 (sehr schlecht) bis 5 (sehr gut), Tagesmittelwerte.
-- Trend-Stabilitat: Schwankungen < 0.5 Punkte uber 7 Tage sind normal.
-- Anhaltende Phasen: Mehr als 3 Tage unter 2.5 oder uber 4.5 sind auffallig.
-- Zusammenhange: Stimmung korreliert haufig mit Schlaf, Aktivitat, Blutdruck und Medikamenten-Compliance.
-- Tags: Falls Stimmungs-Tags vorhanden sind, prufe ob bestimmte Tags mit Stimmungslevels korrelieren.
-- Cross-Metrik: Korrelationen zu Gewicht, Blutdruck oder Puls nur erwähnen wenn der jeweilige r-Wert im Snapshot vorhanden und |r| > 0.4 ist. Falls das Feld nicht im Snapshot vorhanden ist, keine Korrelation interpretieren oder erfinden.
-- Erzwinge keine Querverweise wenn kein klares Muster erkennbar ist.`;
+const MOOD_SECTION_DE = `METRIK — STIMMUNG / WOHLBEFINDEN:
+- Skala 1 (sehr schlecht) bis 5 (sehr gut). Der Snapshot trägt mood.summary + mood.series (graded, Tagesmittel), mood.target (grünes/oranges Band), mood.latestDayFocus und ggf. mood.tags (häufigste Stimmungs-Tags).
+- Wochenmuster zählt: Vergleiche das recent-Mittel mit dem weekly/monthly-Mittel der Person. Schwankungen < 0.5 Punkte über die letzten Tage sind normal und kein Befund.
+- Anhaltende Phasen ernst, aber ruhig benennen: mehrere Tage unter ~2.5 oder über ~4.5 sind erwähnenswert — als Beobachtung, nie als Diagnose und nie alarmierend.
+- Tags: Falls mood.tags vorhanden, kannst du ein wiederkehrendes Tag als möglichen Kontext nennen, ohne einen Zusammenhang zu behaupten.
+- Cross-Metrik: crossMetricContext trägt Korrelationen zu Gewicht, Blutdruck und Puls; nur erwähnen, wenn vorhanden und |r| > 0.4 — als Zusammenhang, nie als Ursache. Erzwinge keinen Querverweis ohne klares Muster.
+- Eine Botschaft: Schließe mit EINEM machbaren, freundlichen Schritt (z.B. an guten Tagen kurz festhalten, was geholfen hat). Bei stabil guter Stimmung das ehrlich anerkennen.`;
 
-const MOOD_SECTION_EN = `DOMAIN — MOOD / WELL-BEING:
-- Mood scale: 1 (very bad) to 5 (very good), daily means.
-- Trend stability: Swings < 0.5 points over 7 days are normal.
-- Persistent phases: More than 3 days below 2.5 or above 4.5 are notable.
-- Associations: Mood often correlates with sleep, activity, blood pressure and medication compliance.
-- Tags: If mood tags are present, check whether specific tags align with mood levels.
-- Cross-metric: Mention correlations to weight, blood pressure or pulse only when the relevant r-value is present in the snapshot and |r| > 0.4. If the field is missing, do not interpret or invent a correlation.
-- Do not force cross-links when no clear pattern is visible.`;
+const MOOD_SECTION_EN = `METRIC — MOOD / WELL-BEING:
+- Scale 1 (very bad) to 5 (very good). The snapshot carries mood.summary + mood.series (graded daily means), mood.target (green/orange band), mood.latestDayFocus and, where present, mood.tags (most frequent mood tags).
+- The weekly pattern matters: compare the recent mean with the person's weekly/monthly mean. Swings < 0.5 points across the recent days are normal and not a finding.
+- Name persistent phases seriously but calmly: several days below ~2.5 or above ~4.5 are worth noting — as an observation, never a diagnosis and never alarming.
+- Tags: if mood.tags is present, you may name a recurring tag as possible context, without claiming a link.
+- Cross-metric: crossMetricContext carries correlations to weight, blood pressure and pulse; mention only when present and |r| > 0.4 — as an association, never a cause. Do not force a cross-link without a clear pattern.
+- One message: close with ONE doable, kind step (e.g. on good days, briefly note what helped). When mood is steadily good, acknowledge that honestly.`;
 
 export function getMoodSystemPrompt(locale: Locale): string {
   const section = locale === "en" ? MOOD_SECTION_EN : MOOD_SECTION_DE;
@@ -38,12 +36,12 @@ export function getMoodUserPrompt(
       : "";
   if (locale === "en") {
     return `Date: ${todayKey} (Europe/Berlin)
-Analyse the mood data with focus on trend, stability and links to other health metrics.${ctxBlock}
+Write one short assessment of this person's mood: name the recent level, place it against their own weekly/monthly baseline, and close with one kind, doable step. Judge confidence from the entry count and recency.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
   }
   return `Datum: ${todayKey} (Europe/Berlin)
-Analysiere die Stimmungsdaten mit Fokus auf Trend, Stabilitat und Zusammenhange mit anderen Gesundheitsmetriken.${ctxBlock}
+Schreibe eine kurze Einschätzung zur Stimmung dieser Person: benenne das jüngste Niveau, ordne es gegen die eigene Wochen-/Monats-Baseline ein und schließe mit einem freundlichen, machbaren Schritt. Konfidenz aus Eintragsanzahl und Aktualität ableiten.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
 }