diff --git a/src/lib/ai/prompts/base-system.ts b/src/lib/ai/prompts/base-system.ts
index 8271c6071..0ec607cc1 100644
--- a/src/lib/ai/prompts/base-system.ts
+++ b/src/lib/ai/prompts/base-system.ts
@@ -32,6 +32,17 @@ KORRELATIONSANALYSE:
 - r < 0.4: schwache/keine Korrelation — nicht erwähnen
 - Korrelation ≠ Kausalität: immer als "Zusammenhang" formulieren, nicht als "Ursache"
 
+ERWEITERTE METRIKEN:
+- ratePressureProduct.rpp30: Puls × systolischer RR. Normal: 7.000-10.000. > 12.000: erhöhter myokardialer Sauerstoffbedarf.
+  * Wenn beide steigen ("Double Jeopardy"): höchstes Risiko
+  * Wenn nur Puls steigt (RR stabil): Stress/Dekonditionierung
+  * Wenn nur RR steigt (Puls stabil): Gefäßwiderstand
+- bodyCompositionDivergence.flag: Gewicht stabil + Körperfett steigt = stille Muskelmasse-Abnahme (sarkopenische Adipositas-Frühzeichen).
+- moodAdherenceRisk: Stimmung ≤ 2.5 über 7 Tage + fallend = Adhärenz-Einbruch in den nächsten 5 Tagen wahrscheinlich. Proaktiv ansprechen.
+- seasonalVariation: Winter-Sommer-Differenz des systolischen RR. > 5 mmHg ist physiologisch normal. Den User beruhigen — dies ist keine Verschlechterung.
+- sleep: Zielwert ≥ 7h/Nacht (ESC). < 6h: Risikofaktor für Hypertonie und Gewichtszunahme.
+- activity: WHO-Ziel ≥ 8.000 Schritte/Tag.
+
 HISTORISCHER VERGLEICH:
 - Vergleiche aktuelle 7-Tage-Werte mit dem 30-Tage-Durchschnitt der Vorperiode
 - Klinisch relevante Veränderungen benennen:
diff --git a/src/lib/ai/prompts/blood-pressure.ts b/src/lib/ai/prompts/blood-pressure.ts
index 9a6ae0f59..f54697984 100644
--- a/src/lib/ai/prompts/blood-pressure.ts
+++ b/src/lib/ai/prompts/blood-pressure.ts
@@ -21,7 +21,15 @@ FACHSPEZIFISCH — BLUTDRUCK:
 - weightVsSystolic-Korrelation: Nur analysieren wenn im Snapshot vorhanden und |r| > 0.4. Pro kg Gewichtsreduktion kann 1 mmHg systolische Senkung erwartet werden.
 - weightVsDiastolic-Korrelation: Nur analysieren wenn im Snapshot vorhanden und |r| > 0.4.
 - Vergleiche avgSys30 und avgSys90 sowie allTimeAvg um langfristige Trends zu erkennen.
-- Nutze historicalComparison.systolic und historicalComparison.diastolic: Bei ≥5 mmHg systolischer bzw. ≥3 mmHg diastolischer Veränderung klinisch bewerten.`;
+- Nutze historicalComparison.systolic und historicalComparison.diastolic: Bei ≥5 mmHg systolischer bzw. ≥3 mmHg diastolischer Veränderung klinisch bewerten.
+- Morgen-Risikoleiter (J-HOP Studie):
+  * Morgen-RR 135-144: Schlaganfall-HR 2.45
+  * Morgen-RR 145-154: HR 2.80
+  * Morgen-RR 155-164: HR 3.58
+  * Morgen-RR ≥ 165: HR 6.52
+- Rate-Pressure Product: Wenn ratePressureProduct.rpp30 > 12.000: "Erhöhter kardialer Sauerstoffbedarf" mit assessment "warning" bewerten.
+- Saisonale Variation: Falls seasonalVariation vorhanden und delta > 5 mmHg: "Physiologisch normale saisonale Schwankung — kein Grund zur Sorge, ggf. Winter-Dosisanpassung besprechen."
+- Salz-Signal: Akuter Gewichtsanstieg ≥ 1 kg in 3 Tagen + systolischer Anstieg ≥ 5 mmHg = mögliche erhöhte Natriumzufuhr.`;
 }
 
 export function getBloodPressureUserPrompt(snapshotJson: string, todayKey: string): string {
diff --git a/src/lib/ai/prompts/general-status.ts b/src/lib/ai/prompts/general-status.ts
index 9ed0e8fec..663b270ed 100644
--- a/src/lib/ai/prompts/general-status.ts
+++ b/src/lib/ai/prompts/general-status.ts
@@ -13,7 +13,12 @@ FACHSPEZIFISCH — GESAMTBEWERTUNG:
 - Positive Entwicklungen explizit hervorheben — Motivation ist therapeutisch relevant.
 - Korrelationen nur erwähnen wenn der jeweilige r-Wert im Snapshot vorhanden und |r| > 0.4 ist. Falls ein Korrelationsfeld nicht im Snapshot vorhanden ist, keine Korrelation interpretieren oder erfinden. Vergleiche die aktuellen 7-Tage-Werte mit den Langzeit-Durchschnitten (avg90, allTime).
 - Nutze historicalComparison um aktuelle Veränderungen gegenüber der etablierten Baseline einzuordnen.
-- Falls Alter und Geschlecht bekannt sind, alters- und geschlechtsspezifische Risikobewertung anwenden.`;
+- Falls Alter und Geschlecht bekannt sind, alters- und geschlechtsspezifische Risikobewertung anwenden.
+- Schlaf: Falls sleep-Daten vorhanden, Schlafqualität in die Gesamtbewertung einbeziehen. < 6h/Nacht als Risikofaktor für Hypertonie und Gewichtszunahme benennen.
+- Aktivität: Falls activity-Daten vorhanden, Schrittzahl bewerten (WHO-Ziel ≥ 8.000/Tag). Zusammenhang mit Puls- und Gewichtstrend herstellen.
+- Rate-Pressure Product: Falls ratePressureProduct vorhanden, als Indikator für kardiale Belastung in die Risikostratifizierung einbeziehen. > 12.000 = erhöhter myokardialer Sauerstoffbedarf.
+- Body-Composition-Divergenz: Falls bodyCompositionDivergence.flag = true, als Frühzeichen für sarkopenische Adipositas in die Gesamtbewertung aufnehmen.
+- Saisonale Variation: Falls seasonalVariation vorhanden, saisonale Blutdruckschwankungen kontextualisieren und ggf. beruhigend einordnen.`;
 }
 
 export function getGeneralStatusUserPrompt(snapshotJson: string, todayKey: string): string {
diff --git a/src/lib/ai/prompts/medication-compliance.ts b/src/lib/ai/prompts/medication-compliance.ts
index a5a0f60b1..e9e582ac5 100644
--- a/src/lib/ai/prompts/medication-compliance.ts
+++ b/src/lib/ai/prompts/medication-compliance.ts
@@ -19,7 +19,9 @@ FACHSPEZIFISCH — MEDIKAMENTEN-ADHÄRENZ:
 - Vergleiche Perioden hoher Adhärenz (>90%) mit den zugehörigen Vitalwerten. Zeige konkret: "In Wochen mit >90% Einnahmetreue war der systolische RR X mmHg niedriger."
 - Korrelationen nur erwähnen wenn der r-Wert im Snapshot vorhanden und |r| > 0.4 ist. Falls das Feld nicht im Snapshot vorhanden ist, keine Korrelation interpretieren oder erfinden.
 - Nutze historicalComparison um den Einfluss der Adhärenz auf Blutdruck und Puls zu quantifizieren, sofern die Daten im Snapshot vorhanden sind.
-- Falls Stimmungsdaten verfügbar und Korrelation |r| > 0.4: Prüfe ob niedrige Adhärenz mit schlechterer Stimmung korreliert.`;
+- Falls Stimmungsdaten verfügbar und Korrelation |r| > 0.4: Prüfe ob niedrige Adhärenz mit schlechterer Stimmung korreliert.
+- Chronotherapie-Hinweis: Falls ein Blutdruck-Medikament vorhanden ist UND Compliance > 90% ABER BP nicht im Zielbereich: "Einnahme-Zeitpunkt mit dem Arzt besprechen — abendliche Einnahme kann bei einigen Patienten die nächtliche Blutdruckkontrolle verbessern."
+- Mood-Adhärenz-Risiko: Falls moodAdherenceRisk = true: "Deine Stimmung war in den letzten Tagen niedrig. Erfahrungsgemäß kann das die Einnahmetreue in den kommenden Tagen beeinflussen. Tipp: Lege die Medikamente abends schon bereit."`;
 }
 
 export function getMedicationComplianceUserPrompt(snapshotJson: string, todayKey: string): string {
diff --git a/src/lib/ai/prompts/pulse.ts b/src/lib/ai/prompts/pulse.ts
index f55c08de5..104af9c51 100644
--- a/src/lib/ai/prompts/pulse.ts
+++ b/src/lib/ai/prompts/pulse.ts
@@ -18,7 +18,13 @@ FACHSPEZIFISCH — PULS/HERZFREQUENZ:
 - moodVsPulse-Korrelation: Nur analysieren wenn im Snapshot vorhanden und |r| > 0.4. Falls nicht vorhanden, keine Korrelation interpretieren.
 - pulseVsSystolic-Korrelation: Nur analysieren wenn im Snapshot vorhanden und |r| > 0.4. Bewertung der hämodynamischen Kopplung.
 - Vergleiche avg7 vs avg30 vs avg90 vs allTimeAvg um kurzfristige Abweichungen von der Langzeit-Baseline zu erkennen.
-- Nutze historicalComparison.pulse: Bei ≥5 bpm Veränderung gegenüber der Baseline klinisch bewerten.`;
+- Nutze historicalComparison.pulse: Bei ≥5 bpm Veränderung gegenüber der Baseline klinisch bewerten.
+- Fitness-Interpretation:
+  * slope30 < -0.2 bpm/Tag (≈ -6 bpm/Monat): Positives Fitness-Signal, kardiovaskuläre Verbesserung
+  * slope30 > +0.2 bpm/Tag (≈ +6 bpm/Monat) OHNE Stimmungsabfall: Mögliche Dekonditionierung
+  * slope30 > +0.2 bpm/Tag MIT moodVsPulse r > 0.4: Stressbedingte Pulserhöhung
+- Risikoband 80-100 bpm: Technisch "normal", aber erhöhtes CV-Risiko (+6-9% Mortalität pro 10 bpm, Meta-Analyse).
+- Resting HR > 90 bpm: Unabhängiger Mortalitätsprädiktor — als eigenes Finding mit assessment "warning" erfassen.`;
 }
 
 export function getPulseUserPrompt(snapshotJson: string, todayKey: string): string {
diff --git a/src/lib/ai/prompts/weight.ts b/src/lib/ai/prompts/weight.ts
index 890dee87e..55f425be7 100644
--- a/src/lib/ai/prompts/weight.ts
+++ b/src/lib/ai/prompts/weight.ts
@@ -14,7 +14,14 @@ FACHSPEZIFISCH — GEWICHT:
 - Tageszeit-Schwankungen: Morgen- vs. Abendmessungen differenzieren (1-2 kg normal).
 - Vergleiche das aktuelle 7-Tage-Mittel (historicalComparison.weight.current7dAvg) mit dem 30-Tage-Baseline (previous30dAvg). Bei >2 kg Differenz: klinisch bewerten und Ursachen diskutieren.
 - Plateau-Definition: <0.5 kg Veränderung über >14 Tage (prüfe ob avg7 ≈ avg30 ≈ avg90).
-- Nutze allTimeMin/allTimeMax/allTimeAvg um den aktuellen Wert historisch einzuordnen.`;
+- Nutze allTimeMin/allTimeMax/allTimeAvg um den aktuellen Wert historisch einzuordnen.
+- Gewichtsmeilensteine (klinisch signifikant):
+  * 5% Verlust vom Startgewicht (allTimeMax): Metabolischer Benefit, KV-Risikoreduktion
+  * 10% Verlust: Erheblicher klinischer Nutzen
+  * Wenn erreicht: Explizit anerkennen und klinischen Kontext geben
+- Zu schneller Verlust: > 1 kg/Woche über > 2 Wochen = Risiko für Muskelmasseverlust, nicht nachhaltig
+- Body-Composition-Divergenz: Falls bodyCompositionDivergence.flag = true: "Gewicht stabil, aber Körperfettanteil steigend — möglicher Muskelmasseverlust. Krafttraining empfehlen."
+- Schlaf-Gewicht-Verbindung: Falls sleep.avg7 < 6h UND weight.slope30 > 0: "Schlafmangel stört metabolische Regulation und kann Gewichtszunahme begünstigen."`;
 }
 
 export function getWeightUserPrompt(snapshotJson: string, todayKey: string): string {
diff --git a/src/lib/insights/features.ts b/src/lib/insights/features.ts
index ec59a367c..974875b7c 100644
--- a/src/lib/insights/features.ts
+++ b/src/lib/insights/features.ts
@@ -82,12 +82,44 @@ export interface AggregatedFeatures {
     totalEntries: number;
     coverage: DataCoverage;
   };
+  sleep?: {
+    avg7: number | null;
+    avg30: number | null;
+    latest: number | null;
+    coverage: DataCoverage;
+  };
+  activity?: {
+    avg7: number | null;
+    avg30: number | null;
+    latest: number | null;
+    coverage: DataCoverage;
+  };
+  ratePressureProduct?: {
+    rpp7: number | null;
+    rpp30: number | null;
+    risk: 'normal' | 'elevated' | null;
+  };
+  bodyCompositionDivergence?: {
+    weightStable: boolean;
+    bodyFatRising: boolean;
+    flag: boolean;
+  };
+  moodAdherenceRisk?: boolean;
+  seasonalVariation?: {
+    winterAvgSys: number | null;
+    summerAvgSys: number | null;
+    delta: number | null;
+    significance: 'normal' | 'elevated' | null;
+  };
   correlations?: {
     weightVsSystolic: CorrelationResult | null;
     weightVsDiastolic: CorrelationResult | null;
     pulseVsSystolic: CorrelationResult | null;
     moodVsPulse: CorrelationResult | null;
     moodVsSystolic: CorrelationResult | null;
+    moodVsWeight: CorrelationResult | null;
+    sleepVsPulse: CorrelationResult | null;
+    sleepVsSystolic: CorrelationResult | null;
   };
   historicalComparison?: {
     weight?: {
@@ -406,6 +438,30 @@ export async function extractFeatures(
     };
   }
 
+  // Sleep Duration
+  const sleepData = byType("SLEEP_DURATION");
+  if (sleepData.length > 0) {
+    const summary = summarize(toDataPoints(sleepData));
+    features.sleep = {
+      avg7: summary.avg7,
+      avg30: summary.avg30,
+      latest: summary.latest,
+      coverage: computeCoverage(sleepData, now),
+    };
+  }
+
+  // Activity Steps
+  const activityData = byType("ACTIVITY_STEPS");
+  if (activityData.length > 0) {
+    const summary = summarize(toDataPoints(activityData));
+    features.activity = {
+      avg7: summary.avg7,
+      avg30: summary.avg30,
+      latest: summary.latest,
+      coverage: computeCoverage(activityData, now),
+    };
+  }
+
   // Mood
   const moodEntries = await prisma.moodEntry.findMany({
     where: { userId },
@@ -491,14 +547,73 @@ export async function extractFeatures(
   const computeCorr = (a: DataPoint[], b: DataPoint[]) =>
     pearsonCorrelation(pairByTimestamp(a, b));
 
+  const sleepPoints = toDataPoints(sleepData);
+
   features.correlations = {
     weightVsSystolic: computeCorr(weightPoints, sysPoints),
     weightVsDiastolic: computeCorr(weightPoints, diaPoints),
     pulseVsSystolic: computeCorr(pulsePoints, sysPoints),
     moodVsPulse: computeCorr(moodPoints, pulsePoints),
     moodVsSystolic: computeCorr(moodPoints, sysPoints),
+    moodVsWeight: computeCorr(moodPoints, weightPoints),
+    sleepVsPulse: sleepData.length > 0 ? computeCorr(sleepPoints, pulsePoints) : null,
+    sleepVsSystolic: sleepData.length > 0 ? computeCorr(sleepPoints, sysPoints) : null,
   };
 
+  // Rate-Pressure Product (RPP) — myocardial oxygen demand indicator
+  if (features.pulse && features.bloodPressure) {
+    const rpp7 =
+      features.pulse.avg7 !== null && features.bloodPressure.avgSys30 !== null
+        ? Math.round(features.pulse.avg7 * (avgInWindow(sysData, now, 7) ?? features.bloodPressure.avgSys30))
+        : null;
+    const rpp30 =
+      features.pulse.avg30 !== null && features.bloodPressure.avgSys30 !== null
+        ? Math.round(features.pulse.avg30 * features.bloodPressure.avgSys30)
+        : null;
+    const rppRef = rpp30 ?? rpp7;
+    features.ratePressureProduct = {
+      rpp7,
+      rpp30,
+      risk: rppRef !== null ? (rppRef > 12000 ? 'elevated' : 'normal') : null,
+    };
+  }
+
+  // Body Composition Divergence
+  if (features.weight && features.bodyFat) {
+    const weightStable = features.weight.slope30 !== null && Math.abs(features.weight.slope30) < 0.01;
+    const bodyFatRising = features.bodyFat.slope30 !== null && features.bodyFat.slope30 > 0;
+    features.bodyCompositionDivergence = {
+      weightStable,
+      bodyFatRising,
+      flag: weightStable && bodyFatRising,
+    };
+  }
+
+  // Mood-Adherence Risk Flag
+  if (features.mood && features.medications && features.medications.length > 0) {
+    features.moodAdherenceRisk =
+      features.mood.avg7 !== null &&
+      features.mood.avg7 <= 2.5 &&
+      features.mood.trend30 === 'declining';
+  }
+
+  // Seasonal BP Variation (only if > 180 days of data)
+  if (features.context.dataSpanDays > 180 && sysData.length > 0) {
+    const winterMonths = [11, 0, 1]; // Dec, Jan, Feb (0-indexed)
+    const summerMonths = [5, 6, 7]; // Jun, Jul, Aug
+    const winterVals = sysData.filter(m => winterMonths.includes(m.measuredAt.getMonth())).map(m => m.value);
+    const summerVals = sysData.filter(m => summerMonths.includes(m.measuredAt.getMonth())).map(m => m.value);
+    const winterAvg = winterVals.length > 0 ? Math.round((winterVals.reduce((s, v) => s + v, 0) / winterVals.length) * 10) / 10 : null;
+    const summerAvg = summerVals.length > 0 ? Math.round((summerVals.reduce((s, v) => s + v, 0) / summerVals.length) * 10) / 10 : null;
+    const delta = winterAvg !== null && summerAvg !== null ? Math.round((winterAvg - summerAvg) * 10) / 10 : null;
+    features.seasonalVariation = {
+      winterAvgSys: winterAvg,
+      summerAvgSys: summerAvg,
+      delta,
+      significance: delta !== null ? (Math.abs(delta) > 5 ? 'elevated' : 'normal') : null,
+    };
+  }
+
   // Historical comparison: current 7d avg vs previous 30d avg (days 7-37)
   features.historicalComparison = {};
   if (weightData.length > 0) {