feat(Phase 18): PM-Prompt verschaerft + Auto-Re-Generate bei zu kurzem Output

- SYSTEM_PROMPT mit explizitem 'Mindestens 320 Worte, < 280 ist
  Verstoss' + Hinweis 'wenn Substanz ausgeht: Lebenslage vertiefen
  statt abbrechen'.
- Output-Format-Beispiel mit MINDESTENS-Hinweis.
- generate_draft prüft nach LLM-Call die Wortzahl. Bei <280 Worten:
  ein einzelner Re-Prompt mit höherer Temperatur (0.5) und Hint zur
  ersten zu-kurzen Wortzahl. Wenn der zweite Versuch laenger ist,
  wird er übernommen — sonst bleibt der erste.
- max_retries=1 fuer den zweiten Call (nicht endlos).

Audit-Hauptbefund war 15/19 PMs unter Soll 320–380 Worten.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

app/presse_generator.py

@@ -95,7 +95,10 @@ Drücke das aus über:
 
 ## Stil
 
-- 320–380 Worte (länger als bisher — konkrete Beispiele brauchen Platz)
+- **Mindestens 320 Worte, höchstens 400.** Outputs unter 280 Worten
+  sind Verstoß gegen die Vorgabe — wenn dir die Substanz ausgeht,
+  vertiefe eine der drei Lebenslagen mit konkreten Zahlen statt
+  einfach abzubrechen.
 - Aktive Verben, kurze Sätze (max 22 Worte)
 - Drucksachen-Nummer einmal im Lead nennen ("Drucksache 21/4757")
 - Bezug zur News-Lage in 1 Satz, ohne den Medienanbieter zu nennen
@@ -159,7 +162,7 @@ Niemals ganze Sätze fett, niemals Zwischenüberschriften.
 Antworte NUR mit gültigem JSON:
 {
   "titel": "<thesenstark, max 100 Zeichen, NENNT die Bürger:innengruppe oder den konkreten Effekt — nicht den GWÖ-Score>",
-  "body": "<320–380 Worte. Mindestens 3 Lebenslagen mit konkretem Effekt. Keine GWÖ-Werte-Aufzählung. Kein Score.>"
+  "body": "<MINDESTENS 320 Worte (≥ 280 Worte hartes Minimum), höchstens 400. Mindestens 3 Lebenslagen mit konkretem Effekt. Pro Lebenslage: konkrete Zahlen / Personen / Beträge. Keine GWÖ-Werte-Aufzählung. Kein Score.>"
 }"""
 
 
@@ -444,6 +447,41 @@ async def generate_draft(
         if needs_split:
             body = _split_into_thread_posts(body)
 
+    # PM-Wortzahl-Re-Generate: wenn deutlich unter Mindestwortzahl,
+    # ein Re-Prompt mit höherer Temperatur. Nur ein Versuch — sonst
+    # endlose LLM-Calls bei zähen Anträgen.
+    if style == "pm":
+        word_count = len(body.split())
+        if word_count < 280:
+            logger.info(
+                "PM-Wortzahl %s zu niedrig (Soll ≥320), re-generate mit Hint",
+                word_count,
+            )
+            req2 = LlmRequest(
+                system_prompt=system_prompt_active,
+                user_prompt=user_prompt + (
+                    f"\n\nWICHTIG: Der erste Versuch hatte nur {word_count} Worte "
+                    "und ist zu kurz. Liefere jetzt mindestens 320 Worte mit "
+                    "konkreten Zahlen/Personen/Beträgen pro Lebenslage."
+                ),
+                model=model,
+                base_temperature=0.5,
+                max_tokens=1800,
+                max_retries=1,
+                json_object_mode=True,
+            )
+            try:
+                result2 = await bewerter.bewerte(req2)
+                titel2 = (result2.get("titel") or "").strip()[:200]
+                body2 = (result2.get("body") or "").strip()
+                body2 = body2.replace("\\n", "\n").replace("\\r", "\r").replace("\\t", "\t")
+                body2 = _re.sub(r'([.!?])"([A-ZÄÖÜ])', r'\1\n\n\2', body2)
+                if len(body2.split()) > word_count and titel2 and body2:
+                    titel = titel2
+                    body = body2
+            except Exception:
+                logger.exception("PM-Wortzahl-Re-Generate fehlgeschlagen")
+
     if not titel or not body:
         raise ValueError("LLM-Response unvollständig (titel oder body leer)")