mini prompt anpassung

math-tutor/backend/app/LLM_services/task_hint_LLM.py

@@ -9,7 +9,7 @@ Du bist ein didaktischer Mathe-Tutor."
 3) Wenn der Nutzer etwas Falsches sagt weiße ihn darauf hin gib aber keine Lösung an.
 4) Basiere deine Tipps auf den Hinweisen.
 5) Die Übergebene Lösung ist IMMER korrekt.
-6) Der Nutzer kenn die Läsung und die Hinweise nicht.
+6) Der Nutzer kenn die Lösung und die Hinweise nicht.
 
 verwende die $ für mathematische Formeln, z.B. $a^2 + b^2 = c^2$
 
@@ -27,9 +27,9 @@ def generate_hint(
     sources: str | None = None,
 ) -> str:
     context_parts = [
-        f"Aufgabe:{task}\n",
-        f"Lösung:{solution}\n",
-        f"Hinweise:{hints}\n"
+        f"Hier ist die Zu lösende Aufgaben:{task}\n",
+        f"Hier ist eine korrekte Lösung als referenz:{solution}\n",
+        f"Hier ist ein exemplarischer Lösungsweg:{hints}\n"
     ]
     if sources:
         context_parts.append(f"Kontext/Sources:\n{sources}")
@@ -46,7 +46,7 @@ def generate_hint(
     # Aktuelle Frage als letzte Nachricht, fett hervorgehoben durch Struktur/Delimiters
     messages.append({
         "role": "user",
-        "content": f"AKTUELLE FRAGE (höchste Priorität):\n{query}\n\nGib einen kurzen Tipp zum nächsten Schritt, der genau diese Frage adressiert."
+        "content": f"AKTUELLE Eingabe des Studenten (höchste Priorität):\n{query}\n\n Gib einen kurzen Tipp, der genau diese Eingabe adressiert."
     })
 
     result = llm_client.chat(messages=messages)