diff --git a/src/pages/api/ai/enhance-input.ts b/src/pages/api/ai/enhance-input.ts
index 1425cd8..6de1167 100644
--- a/src/pages/api/ai/enhance-input.ts
+++ b/src/pages/api/ai/enhance-input.ts
@@ -51,7 +51,7 @@ function cleanupExpiredRateLimits(): void {
 setInterval(cleanupExpiredRateLimits, 5 * 60 * 1000);
 
 function createEnhancementPrompt(input: string): string {
-  return `Sie sind ein DFIR-Experte mit Spezialisierung auf forensische Methodik. Ein Nutzer beschreibt ein forensisches Szenario oder Problem. Analysieren Sie die Eingabe auf Vollständigkeit für eine wissenschaftlich fundierte forensische Untersuchung.
+  return `Sie sind ein DFIR-Experte mit Spezialisierung auf forensische Methodik. Ein Nutzer beschreibt ein Szenario oder Problem. Analysieren Sie die Eingabe auf Vollständigkeit für eine wissenschaftlich fundierte Untersuchung.
 
 ANALYSIEREN SIE DIESE FORENSISCHEN KATEGORIEN:
 1. **Incident Context**: Was ist passiert? Welche Angriffsvektoren oder technischen Probleme liegen vor?
@@ -64,12 +64,12 @@ ANALYSIEREN SIE DIESE FORENSISCHEN KATEGORIEN:
 
 WENN die Beschreibung alle kritischen forensischen Aspekte abdeckt: Geben Sie eine leere Liste [] zurück.
 
-WENN wichtige forensische Details fehlen: Formulieren Sie 2-3 präzise Fragen, die die kritischsten Lücken für eine wissenschaftlich fundierte forensische Analyse schließen.
+WENN wichtige Details fehlen: Formulieren Sie 2-3 präzise Fragen, die die kritischsten Lücken für eine wissenschaftlich fundierte Analyse schließen.
 
 QUALITÄTSKRITERIEN FÜR FRAGEN:
 - Forensisch spezifisch, nicht allgemein (NICHT: "Mehr Details?")
 - Methodisch relevant (NICHT: "Wann passierte das?")
-- Priorisiert nach Auswirkung auf die forensische Untersuchungsqualität
+- Priorisiert nach Auswirkung auf die Untersuchungsqualität
 - Die Frage soll maximal 20 Wörter umfassen
 
 ANTWORTFORMAT (NUR JSON, KEIN ZUSÄTZLICHER TEXT):
@@ -116,7 +116,6 @@ export const POST: APIRoute = async ({ request }) => {
     
     const aiResponse = await enqueueApiCall(() => 
       aiService.callAI(systemPrompt, { 
-        maxTokens: 300, 
         temperature: 0.7 
       }), taskId);
 
diff --git a/src/utils/aiPipeline.ts b/src/utils/aiPipeline.ts
index d11ef8a..2304838 100644
--- a/src/utils/aiPipeline.ts
+++ b/src/utils/aiPipeline.ts
@@ -107,7 +107,6 @@ class AIPipeline {
       const aiConfig = aiService.getConfig();
       const toolsDataHash = getDataVersion?.() || 'unknown';
       
-      // Record the tools.yaml version being used
       auditService.addEntry(
         'initialization',
         'tools-data-loaded',
@@ -747,7 +746,7 @@ class AIPipeline {
         prompt,
         result.content,
         confidence,
-        `Analysierte ${isWorkflow ? 'Szenario' : 'Problem'} basierend auf Nutzereingabe: "${context.userQuery.slice(0, 100)}..." - Identifizierte Kernaspekte und Herausforderungen für forensische Untersuchung`,
+        `Analysierte ${isWorkflow ? 'Szenario' : 'Problem'} basierend auf Nutzereingabe: "${context.userQuery.slice(0, 100)}..." - Identifizierte Kernaspekte und Herausforderungen für Untersuchung`,
         taskStart,
         {
           toolsDataHash: toolsDataHash,
@@ -1184,21 +1183,18 @@ class AIPipeline {
     try {
       const response = await aiService.callMicroTaskAI(contextPrompt);
       
-      // FIX: Ensure ALL AI calls generate audit entries
       const toolsDataHash = getDataVersion?.() || 'unknown';
       const aiConfig = aiService.getConfig();
       
-      // Calculate response confidence for audit trail
       const responseConfidence = auditService.calculateAIResponseConfidence(
         response.content,
         this.getExpectedLengthForTaskType(taskType),
         taskType
       );
       
-      // FIX: Always add AI decision audit entry for micro-tasks
       auditService.addAIDecision(
         this.getPhaseForTaskType(taskType),
-        prompt, // Store original prompt without context
+        prompt,
         response.content,
         responseConfidence,
         this.getReasoningForTaskType(taskType, response.content),
@@ -1224,7 +1220,6 @@ class AIPipeline {
       };
 
     } catch (error) {
-      // FIX: Also audit failed AI calls for completeness
       auditService.addEntry(
         this.getPhaseForTaskType(taskType),
         'ai-decision-failed',
@@ -1237,7 +1232,7 @@ class AIPipeline {
           error: error.message,
           success: false
         },
-        0, // Zero confidence for failed calls
+        0,
         startTime,
         {
           toolsDataHash: getDataVersion?.() || 'unknown',
@@ -1299,7 +1294,7 @@ class AIPipeline {
     };
     
     const taskName = taskNames[taskType] || taskType;
-    return `KI generierte ${taskName} (${responseLength} Zeichen) - forensisch fundierte Analyse mit methodischer Begründung`;
+    return `KI generierte ${taskName} (${responseLength} Zeichen) - Analyse mit methodischer Begründung`;
   }
 
   private addToContextHistory(context: PipelineContext, newEntry: string): void {
diff --git a/src/utils/auditService.ts b/src/utils/auditService.ts
index 9cfffb6..facaba2 100644
--- a/src/utils/auditService.ts
+++ b/src/utils/auditService.ts
@@ -26,7 +26,6 @@ export interface AuditEntry {
     completionTokens?: number;
     toolsDataHash?: string;
     embeddingsUsed?: boolean;
-    //selectionMethod?: string;
     microTaskType?: string;
     confidenceFactors?: string[];
     reasoning?: string;
@@ -129,15 +128,15 @@ class AuditService {
     this.addEntry(
       phase,
       'ai-decision',
-      { prompt: this.createPromptSummary(aiPrompt) }, // Summary for display only
-      { response: aiResponse }, // STORE FULL RESPONSE - NO TRUNCATION
+      { prompt: this.createPromptSummary(aiPrompt) },
+      { response: aiResponse },
       confidence,
       startTime,
       {
         ...metadata,
         reasoning,
-        aiPrompt: aiPrompt, // Full prompt in metadata
-        aiResponse: aiResponse, // Full response in metadata
+        aiPrompt: aiPrompt,
+        aiResponse: aiResponse,
         decisionBasis: 'ai-analysis'
       }
     );
@@ -146,7 +145,6 @@ class AuditService {
   addToolSelection(
     selectedTools: string[],
     availableTools: string[],
-    //selectionMethod: string,
     confidence: number,
     startTime: number,
     metadata: Record<string, any> = {}
@@ -154,7 +152,6 @@ class AuditService {
     const calculatedConfidence = this.calculateSelectionConfidence(
       selectedTools, 
       availableTools, 
-      //selectionMethod, 
       metadata
     );
 
@@ -169,7 +166,6 @@ class AuditService {
       { 
         availableTools: availableTools.slice(0, 10),
         totalAvailable: availableTools.length,
-        //selectionMethod: selectionMethod
       },
       { 
         selectedTools: selectedTools,
@@ -179,10 +175,8 @@ class AuditService {
       startTime,
       {
         ...metadata,
-        //selectionMethod,
         availableToolsCount: availableTools.length,
         selectedToolsCount: selectedTools.length,
-        //decisionBasis: selectionMethod.includes('embeddings') ? 'semantic-search' : 'ai-analysis'
         decisionBasis
       }
     );
@@ -288,7 +282,6 @@ class AuditService {
   private calculateSelectionConfidence(
     selectedTools: string[], 
     availableTools: string[], 
-    //selectionMethod: string, 
     metadata: Record<string, any>
   ): number {
     let confidence = 50;
@@ -303,10 +296,6 @@ class AuditService {
       confidence -= 20;
     }
     
-    /*if (selectionMethod.includes('embeddings')) {
-      confidence += 15;
-    }*/
-    
     if (selectedTools.length >= 5 && selectedTools.length <= 25) {
       confidence += 10;
     }
@@ -562,9 +551,9 @@ class AuditService {
             'background-knowledge': 'Hintergrundwissen-Auswahl',
             'final-recommendations': 'Abschließende Empfehlungen'
           };
-          return `KI analysierte ${typeNames[taskType] || taskType} mit ${confidence}% Vertrauen - fundierte forensische Methodikempfehlung`;
+          return `KI analysierte ${typeNames[taskType] || taskType} mit ${confidence}% Vertrauen - fundierte Empfehlung`;
         }
-        return `KI-Entscheidung mit ${confidence}% Vertrauen basierend auf forensischer Expertenanalyse`;
+        return `KI-Entscheidung mit ${confidence}% Vertrauen basierend auf agentischer Expertenanalyse`;
       
       case 'phase-enhancement':
         const phaseData = input?.phaseName || input?.phaseId;
@@ -593,7 +582,6 @@ class AuditService {
 
   private inferDecisionBasis(metadata: Record<string, any>): string {
     if (metadata.embeddingsUsed) return 'semantic-search';
-    //if (metadata.embeddingsUsed || metadata.selectionMethod?.includes('embeddings')) return 'semantic-search';
     if (metadata.aiPrompt || metadata.microTaskType) return 'ai-analysis';
     if (metadata.semanticQuery && metadata.aiReasoningUsed) return 'hybrid';
     return 'rule-based';
diff --git a/src/utils/embeddings.ts b/src/utils/embeddings.ts
index 46fe31d..ddbe7ad 100644
--- a/src/utils/embeddings.ts
+++ b/src/utils/embeddings.ts
@@ -31,7 +31,6 @@ interface EmbeddingsDatabase {
 }
 
 interface EmbeddingsConfig {
-  //enabled: boolean;
   endpoint?: string;
   apiKey?: string;
   model?: string;
@@ -49,14 +48,12 @@ class EmbeddingsService {
   constructor() {
     this.config = this.loadConfig();
     console.log('[EMBEDDINGS-SERVICE] Initialized:', {
-      //enabled: this.config.enabled,
       hasEndpoint: !!this.config.endpoint,
       hasModel: !!this.config.model
     });
   }
 
   private loadConfig(): EmbeddingsConfig {
-    //const enabled = process.env.AI_EMBEDDINGS_ENABLED === 'true';
     const endpoint = process.env.AI_EMBEDDINGS_ENDPOINT;
     const apiKey = process.env.AI_EMBEDDINGS_API_KEY;
     const model = process.env.AI_EMBEDDINGS_MODEL;
@@ -64,7 +61,6 @@ class EmbeddingsService {
     const batchDelay = parseInt(process.env.AI_EMBEDDINGS_BATCH_DELAY_MS || '1000', 10);
 
     return {
-      //enabled,
       endpoint,
       apiKey,
       model,
@@ -344,21 +340,8 @@ class EmbeddingsService {
     }
   }
 
-  /*isEnabled(): boolean {
-    return this.config.enabled;
-  }*/
-
-  /*getStats(): { enabled: boolean; initialized: boolean; count: number } {
-    return {
-      enabled: this.config.enabled,
-      initialized: this.isInitialized,
-      count: this.embeddings.length
-    };
-  }*/
-
   getStats(): {initialized: boolean; count: number } {
     return {
-      //enabled: this.config.enabled,
       initialized: this.isInitialized,
       count: this.embeddings.length
     };
diff --git a/src/utils/toolSelector.ts b/src/utils/toolSelector.ts
index fb34570..1d94c6f 100644
--- a/src/utils/toolSelector.ts
+++ b/src/utils/toolSelector.ts
@@ -99,7 +99,6 @@ class ToolSelector {
     
     console.log('[TOOL-SELECTOR] Using embeddings for candidate selection');
     
-    // FIX: Record the start time for audit trail
     const embeddingsSearchStart = Date.now();
     
     const similarItems = await embeddingsService.findSimilar(
@@ -110,13 +109,11 @@ class ToolSelector {
     
     console.log('[TOOL-SELECTOR] Embeddings found', similarItems.length, 'similar items');
     
-    // FIX: Import and use auditService to record this embeddings search
     const { auditService } = await import('./auditService.js');
     const { getDataVersion } = await import('./dataService.js');
     
     const toolsDataHash = getDataVersion() || 'unknown';
     
-    // FIX: Add audit entry for initial embeddings search that happens in BOTH modes
     auditService.addEmbeddingsSearch(
       userQuery,
       similarItems,
@@ -197,13 +194,11 @@ class ToolSelector {
     const softwareWithFullData = candidateSoftware.map(this.createToolData);
     const conceptsWithFullData = candidateConcepts.map(this.createConceptData);
 
-    // Unified selection limits (method-agnostic)
     const maxTools = Math.min(this.config.embeddingSelectionLimit, this.config.noEmbeddingsToolLimit);
     const maxConcepts = Math.min(this.config.embeddingConceptsLimit, this.config.noEmbeddingsConceptLimit);
     const methodLimit = Math.ceil(maxTools * this.config.methodSelectionRatio);
     const softwareLimit = Math.floor(maxTools * this.config.softwareSelectionRatio);
 
-    // Build tool list to send
     const toolsToSend: any[] = [
       ...methodsWithFullData.slice(0, methodLimit),
       ...softwareWithFullData.slice(0, softwareLimit),
@@ -211,7 +206,6 @@ class ToolSelector {
 
     const remainingCapacity = maxTools - toolsToSend.length;
     if (remainingCapacity > 0) {
-      // Fill remainder from whichever bucket still has items
       const extraMethods = methodsWithFullData.slice(methodLimit, methodLimit + remainingCapacity);
       const extraSoftware = softwareWithFullData.slice(softwareLimit, softwareLimit + (remainingCapacity - extraMethods.length));
       toolsToSend.push(...extraMethods, ...extraSoftware);