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

Drop the stale snapshot vocabulary (avg7/30/90, historicalComparison,
slope30, rate-pressure product) and the chart-token instruction the
status path strips out. Describe the graded pulse series and target
band, compare the recent days to the person's own weekly/monthly
baseline at a ~5 bpm significance threshold, and frame a rising or
falling resting pulse as a possible explanation rather than a diagnosis.

src/lib/ai/prompts/pulse.ts

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 import type { Locale } from "@/lib/i18n/config";
 import { getBaseSystemPrompt } from "./base-system";
 
-const PULSE_SECTION_DE = `FACHSPEZIFISCH — PULS/HERZFREQUENZ:
-- Ruhepuls-Zonen:
-  * Bradykardie: < 50 bpm (bei Sportlern normal, sonst abklärungsbedürftig)
-  * Athletisch: 50-60 bpm
-  * Normal: 60-100 bpm
-  * Tachykardie: > 100 bpm (abklärungsbedürftig)
-- Trend-Stabilität: Ruhepuls-Variabilität < 5 bpm über 7 Tage ist normal.
-- Stress-Indikatoren: Steigende Ruheherzfrequenz kann auf Stress, Schlafmangel oder Übertraining hinweisen.
-- Erholung: Sinkender Ruhepuls über Wochen deutet auf verbesserte kardiovaskuläre Fitness hin.
-- Medikamenten-Einfluss: Betablocker senken die Herzfrequenz — Compliance-Korrelation prüfen.
-- Blutdruck-Korrelation: Puls × systolischen Druck = Doppelprodukt als Herzbelastungsindikator.
-- Stimmungs-Korrelation: Chronischer Stress kann Ruhepuls erhöhen. Nur erwähnen wenn moodVsPulse-Korrelation im Snapshot vorhanden und |r| > 0.4.
-- 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.
-- 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.
-- Inline-Chart: Wenn die summary oder ein finding den Ruhepulsverlauf in den Mittelpunkt stellt, kannst du genau einen Token metric:PULSE im Text einbetten, um das Pulsdiagramm darunter einzublenden.`;
+const PULSE_SECTION_DE = `METRIK — PULS / HERZFREQUENZ:
+- Der Snapshot trägt pulse.summary + pulse.series (graded) und pulse.target (greenMin/greenMax/orangeMin/orangeMax, inTargetPctLast30DailyPoints). pulse.latestDayFocus zeigt den jüngsten Tageswert und den Schritt zum Vortag.
+- Tendenz über Wochen: Vergleiche das recent-Mittel mit dem weekly/monthly-Mittel der Person. Eine Abweichung ab ~5 bpm gegenüber der eigenen Baseline ist signifikant; eine Variabilität < 5 bpm über die letzten Tage ist normal und kein Befund.
+- Richtung: Ein über Wochen sinkender Ruhepuls deutet auf bessere kardiovaskuläre Fitness; ein steigender kann auf Stress, Schlafmangel oder Übertraining hinweisen — als mögliche Erklärung, nie als Diagnose.
+- Einordnungs-Anker (Ruhepuls): athletisch 50-60, normal 60-100. Werte im Band 80-100 sind technisch normal, langfristig aber günstiger niedriger. < 50 oder > 100 über mehrere Tage ist erwähnenswert, ohne zu alarmieren.
+- Medikamenten-Bezug: Betablocker senken die Herzfrequenz. moodContext.moodVsPulseCorrelation und ein pulseVsSystolic-Zusammenhang nur erwähnen, wenn vorhanden und |r| > 0.4 — als Zusammenhang, nie als Ursache.
+- Eine Botschaft: Liegt der Ruhepuls über der eigenen Baseline, schließe mit EINEM machbaren Schritt (z.B. ein paar Tage morgens vor dem Aufstehen messen, um eine saubere Ruhe-Baseline zu bekommen). Verbessert er sich, erkenne das ehrlich an.`;
 
-const PULSE_SECTION_EN = `DOMAIN — PULSE / HEART RATE:
-- Resting-pulse zones:
-  * Bradycardia: < 50 bpm (normal in athletes, otherwise needs evaluation)
-  * Athletic: 50-60 bpm
-  * Normal: 60-100 bpm
-  * Tachycardia: > 100 bpm (needs evaluation)
-- Trend stability: Resting-pulse variability < 5 bpm over 7 days is normal.
-- Stress indicators: A rising resting heart rate can point to stress, sleep loss or overtraining.
-- Recovery: A falling resting pulse over weeks suggests improved cardiovascular fitness.
-- Medication influence: Beta-blockers lower heart rate — check the compliance correlation.
-- BP correlation: Pulse × systolic = rate-pressure product as a cardiac-load indicator.
-- Mood correlation: Chronic stress can elevate resting pulse. Mention only if moodVsPulse correlation is present and |r| > 0.4.
-- moodVsPulse correlation: Analyse only if present and |r| > 0.4. Otherwise do not interpret.
-- pulseVsSystolic correlation: Analyse only if present and |r| > 0.4. Score haemodynamic coupling.
-- Compare avg7 vs avg30 vs avg90 vs allTimeAvg to detect short-term deviations from the long-term baseline.
-- Use historicalComparison.pulse: Score deltas ≥ 5 bpm against the baseline clinically.
-- Fitness interpretation:
-  * slope30 < -0.2 bpm/day (≈ -6 bpm/month): positive fitness signal, cardiovascular improvement
-  * slope30 > +0.2 bpm/day (≈ +6 bpm/month) WITHOUT mood drop: possible deconditioning
-  * slope30 > +0.2 bpm/day WITH moodVsPulse r > 0.4: stress-driven pulse rise
-- Risk band 80-100 bpm: Technically "normal", but elevated CV risk (+6-9% mortality per 10 bpm, meta-analysis).
-- Resting HR > 90 bpm: Independent mortality predictor — capture as its own finding with assessment "warning".
-- Inline chart: When a summary or finding centres on the resting-pulse trajectory, embed exactly one metric:PULSE token in the text to inline the pulse chart beneath it.`;
+const PULSE_SECTION_EN = `METRIC — PULSE / HEART RATE:
+- The snapshot carries pulse.summary + pulse.series (graded) and pulse.target (greenMin/greenMax/orangeMin/orangeMax, inTargetPctLast30DailyPoints). pulse.latestDayFocus shows the latest daily value and the step from the prior day.
+- Trend over weeks: compare the recent mean with the person's weekly/monthly mean. A shift of ~5 bpm against their own baseline is significant; variability < 5 bpm across the recent days is normal and not a finding.
+- Direction: a resting pulse falling over weeks suggests improving cardiovascular fitness; a rising one can point to stress, sleep loss or overtraining — as a possible explanation, never a diagnosis.
+- Placement anchors (resting pulse): athletic 50-60, normal 60-100. Values in the 80-100 band are technically normal but tend to be more favourable lower over the long run. < 50 or > 100 across several days is worth noting without alarm.
+- Medication link: beta-blockers lower heart rate. Mention moodContext.moodVsPulseCorrelation and any pulse-vs-systolic association only when present and |r| > 0.4 — as an association, never a cause.
+- One message: if the resting pulse sits above the person's baseline, close with ONE doable step (e.g. take readings on waking for a few days to get a clean resting baseline). If it is improving, acknowledge that honestly.`;
 
 export function getPulseSystemPrompt(locale: Locale): string {
   const section = locale === "en" ? PULSE_SECTION_EN : PULSE_SECTION_DE;
@@ -68,14 +36,12 @@ export function getPulseUserPrompt(
       : "";
   if (locale === "en") {
     return `Date: ${todayKey} (Europe/Berlin)
-Analyse the pulse / heart-rate data with focus on resting-pulse trend, variability and links to medication and mood.
-Use the precomputed correlations and historical comparison for a sound analysis.${ctxBlock}
+Write one short assessment of this person's resting pulse: name the current level, place the recent days against their own weekly/monthly baseline, and close with one doable step. Judge confidence from the measurement count and recency.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
   }
   return `Datum: ${todayKey} (Europe/Berlin)
-Analysiere die Puls-/Herzfrequenzdaten mit Fokus auf Ruhepulstrend, Variabilität und Zusammenhänge mit Medikation und Stimmung.
-Nutze die vorberechneten Korrelationen und den historischen Vergleich für eine fundierte Analyse.${ctxBlock}
+Schreibe eine kurze Einschätzung zum Ruhepuls dieser Person: benenne das aktuelle Niveau, ordne die jüngsten Tage gegen die eigene Wochen-/Monats-Baseline ein und schließe mit einem machbaren Schritt. Konfidenz aus Messanzahl und Aktualität ableiten.${ctxBlock}
 
 ${snapshotJson}`;
 }