feat(insights): wire previous-analysis memory into the five remaining generators (#130)

Extends the v1.4 AI insights memory pattern established in PR #129
(general-status, blood-pressure-status) to the rest of the insight
surfaces. Each generator now reads its previous cached narrative via
`getPreviousInsightContext()` and injects the formatted block into the
user prompt so the model can call out improvements / regressions
relative to the user's last analysis instead of restating the status
from scratch every day.

Scopes wired in this commit:
- weight-status
- pulse-status
- bmi-status
- mood-status
- medication-compliance-status

No UI changes are needed — the insights card already renders the
comparison phrases the model emits. No schema change either; the
helper reads from the existing audit-log cache rows each generator
already writes to.

Co-authored-by: Marc-André Bombeck <noreply@anthropic.com>

src/lib/ai/prompts/bmi.ts

@@ -40,15 +40,20 @@ export function getBmiUserPrompt(
   snapshotJson: string,
   todayKey: string,
   locale: Locale,
+  previousContextBlock?: string,
 ): string {
+  const ctxBlock =
+    previousContextBlock && previousContextBlock.trim().length > 0
+      ? `\n\n${previousContextBlock}\n`
+      : "";
   if (locale === "en") {
     return `Date: ${todayKey} (Europe/Berlin)
-Analyse the BMI trajectory taking age, sex and weight trend into account. Place the WHO classification.
+Analyse the BMI trajectory taking age, sex and weight trend into account. Place the WHO classification.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
   }
   return `Datum: ${todayKey} (Europe/Berlin)
-Analysiere den BMI-Verlauf unter Berücksichtigung von Alter, Geschlecht und Gewichtstrend. Ordne die Klassifikation nach WHO ein.
+Analysiere den BMI-Verlauf unter Berücksichtigung von Alter, Geschlecht und Gewichtstrend. Ordne die Klassifikation nach WHO ein.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
 }

src/lib/ai/prompts/medication-compliance.ts

@@ -52,17 +52,22 @@ export function getMedicationComplianceUserPrompt(
   snapshotJson: string,
   todayKey: string,
   locale: Locale,
+  previousContextBlock?: string,
 ): string {
+  const ctxBlock =
+    previousContextBlock && previousContextBlock.trim().length > 0
+      ? `\n\n${previousContextBlock}\n`
+      : "";
   if (locale === "en") {
     return `Date: ${todayKey} (Europe/Berlin)
 Analyse medication adherence with focus on patterns, effectiveness correlation and concrete suggestions for improvement.
-Use the correlation data and historical comparison to back up the link between adherence and vital signs.
+Use the correlation data and historical comparison to back up the link between adherence and vital signs.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
   }
   return `Datum: ${todayKey} (Europe/Berlin)
 Analysiere die Medikamenten-Einnahmetreue mit Fokus auf Muster, Wirksamkeitskorrelation und konkrete Verbesserungsvorschläge.
-Nutze die Korrelationsdaten und den historischen Vergleich um den Zusammenhang zwischen Adhärenz und Vitalwerten zu belegen.
+Nutze die Korrelationsdaten und den historischen Vergleich um den Zusammenhang zwischen Adhärenz und Vitalwerten zu belegen.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
 }

src/lib/ai/prompts/mood.ts

@@ -30,15 +30,20 @@ export function getMoodUserPrompt(
   snapshotJson: string,
   todayKey: string,
   locale: Locale,
+  previousContextBlock?: string,
 ): string {
+  const ctxBlock =
+    previousContextBlock && previousContextBlock.trim().length > 0
+      ? `\n\n${previousContextBlock}\n`
+      : "";
   if (locale === "en") {
     return `Date: ${todayKey} (Europe/Berlin)
-Analyse the mood data with focus on trend, stability and links to other health metrics.
+Analyse the mood data with focus on trend, stability and links to other health metrics.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
   }
   return `Datum: ${todayKey} (Europe/Berlin)
-Analysiere die Stimmungsdaten mit Fokus auf Trend, Stabilitat und Zusammenhange mit anderen Gesundheitsmetriken.
+Analysiere die Stimmungsdaten mit Fokus auf Trend, Stabilitat und Zusammenhange mit anderen Gesundheitsmetriken.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
 }

src/lib/ai/prompts/pulse.ts

@@ -58,17 +58,22 @@ export function getPulseUserPrompt(
   snapshotJson: string,
   todayKey: string,
   locale: Locale,
+  previousContextBlock?: string,
 ): string {
+  const ctxBlock =
+    previousContextBlock && previousContextBlock.trim().length > 0
+      ? `\n\n${previousContextBlock}\n`
+      : "";
   if (locale === "en") {
     return `Date: ${todayKey} (Europe/Berlin)
 Analyse the pulse / heart-rate data with focus on resting-pulse trend, variability and links to medication and mood.
-Use the precomputed correlations and historical comparison for a sound analysis.
+Use the precomputed correlations and historical comparison for a sound analysis.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
   }
   return `Datum: ${todayKey} (Europe/Berlin)
 Analysiere die Puls-/Herzfrequenzdaten mit Fokus auf Ruhepulstrend, Variabilität und Zusammenhänge mit Medikation und Stimmung.
-Nutze die vorberechneten Korrelationen und den historischen Vergleich für eine fundierte Analyse.
+Nutze die vorberechneten Korrelationen und den historischen Vergleich für eine fundierte Analyse.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
 }

src/lib/ai/prompts/weight.ts

@@ -52,17 +52,22 @@ export function getWeightUserPrompt(
   snapshotJson: string,
   todayKey: string,
   locale: Locale,
+  previousContextBlock?: string,
 ): string {
+  const ctxBlock =
+    previousContextBlock && previousContextBlock.trim().length > 0
+      ? `\n\n${previousContextBlock}\n`
+      : "";
   if (locale === "en") {
     return `Date: ${todayKey} (Europe/Berlin)
 Analyse the weight trajectory with focus on trends, BMI classification and links to other vital signs.
-Use the temporal layers (avg7, avg30, avg90, allTime) and the historical comparison for a nuanced assessment.
+Use the temporal layers (avg7, avg30, avg90, allTime) and the historical comparison for a nuanced assessment.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
   }
   return `Datum: ${todayKey} (Europe/Berlin)
 Analysiere die Gewichtsentwicklung mit Fokus auf Trends, BMI-Klassifikation und Zusammenhang mit anderen Vitalwerten.
-Nutze die temporalen Schichten (avg7, avg30, avg90, allTime) und den historischen Vergleich für eine differenzierte Bewertung.
+Nutze die temporalen Schichten (avg7, avg30, avg90, allTime) und den historischen Vergleich für eine differenzierte Bewertung.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
 }