Implement Phase 3 Enhancements for Skill Scoring and Profiles

- Added capabilities for weighted skill profiles, allowing trainers to compare training modules, frameworks, and regression paths based on skill contributions.
- Updated the skill scoring specification to include peer context separation and list filtering, ensuring accurate comparisons among visible artifacts of the same type.
- Enhanced the API to support batch summaries for skill profiles and discovery suggestions, improving data retrieval efficiency.
- Refactored frontend components to display skill metrics, including scores and peer percentages, with improved filtering options for better user experience.
- Updated documentation to reflect the latest changes and enhancements in the skill scoring system.

.claude/docs/PROJECT_STATUS.md

@@ -104,6 +104,7 @@ Die exakten Zahlen hängen von der Umgebung ab (siehe Admin/DB). Die Skills/Übu
 **Skills-System:**
 
 - [x] Hierarchisches Schema, Fokusbereich-Zuordnung, Exercise-Skill mit Levels
+- [x] **Gewichtetes Fähigkeiten-Profil (Phase 3):** Module, Rahmenprogramme, Regressionspfade; Peer-Kontext getrennt; Listen-Filter + Discovery — **`technical/SKILL_SCORING_SPEC.md`**
 
 **Admin-UI:**
 

.claude/docs/functional/DOMAIN_MODEL.md

@@ -407,10 +407,9 @@ skill_level_definitions (
 - Reaktion (Koordination, target_level: 2, intensity: mittel)
 
 **Attribute pro Fähigkeitsbezug:**
-- is_primary (Haupt- oder Nebenfähigkeit)
-- intensity (niedrig/mittel/hoch)
-- required_level (Voraussetzung, 1-5)
-- target_level (Ziel-Level, 1-5)
+- `intensity` — Nutzeneinschätzung: **niedrig | mittel | hoch** (Standard **mittel**)
+- `required_level` / `target_level` — Stufen-Spanne (kanonische Slugs basis … optimierung)
+- `is_primary` — Legacy-Feld; **nicht mehr in der UI**, beim Speichern immer false; Scoring ignoriert es
 
 **🆕 Fokusbereich-Filterung:**
 - Bei Übungen mit Fokusbereich "Karate" sollten primär KARATE-Fähigkeiten zugeordnet werden
@@ -474,6 +473,34 @@ skill_level_definitions (
 
 **Konkretisierung (037/API):** `POST /api/training-units/from-framework-slot` legt eine geplante Einheit aus dem Slot‑Blueprint an; **`origin_framework_slot_id`** dient als Herkunftsreferenz (**Lineage light**; weiteres Feedback/Lineage‑Konzept: Konzeptpapier Schritt **E**).
 
+### Trainingsmodul (Bibliothek)
+
+**Abgrenzung:** Wiederverwendbare **Übungsfolge** (`training_modules` + `training_module_items`) — kein Kalendertermin, kein Rahmen-Slot. Übernahme in geplante Einheiten über Planung (`apply-training-module`).
+
+**Governance:** wie andere Bibliotheksartefakte (`visibility`, `club_id`, `library_content_visibility_sql`).
+
+### Gewichtetes Fähigkeiten-Profil (Planungs-Bausteine, Phase 3)
+
+**Zweck:** Aus den verknüpften Übungen eines Planungsartefakts wird ein **Fähigkeiten-Profil** berechnet (Trainingsgewicht je Fähigkeit). Trainer vergleichen Bausteine **innerhalb desselben Typs**, um z. B. das passendste Modul für eine Ziel-Fähigkeit zu finden.
+
+**Artefakttypen (getrennte Peer-Kontexte):**
+
+| Typ | Vergleich |
+|-----|-----------|
+| `training_module` | nur sichtbare **Module** |
+| `framework_program` | nur sichtbare **Rahmenprogramme** |
+| `progression_graph` | nur sichtbare **Regressionspfade** |
+
+**Metriken (Nutzer):**
+
+- **Score / Gewicht** — absolut (Dauer × Häufigkeit × Intensität × Stufen-Spanne)
+- **Prozent** — Anteil am stärksten sichtbaren Peer **desselben Typs** für diese Fähigkeit (max. 100 %)
+- **★** — stärkster Peer in diesem Kontext
+
+**UI:** Profile in Editoren; KPI-Kacheln und Filter in Listen (`/planning/framework-programs`, `/planning/training-modules`); Discovery auf der Fähigkeiten-Seite.
+
+**Technik:** `backend/skill_scoring.py`, `routers/skill_profiles.py` — Spec **`technical/SKILL_SCORING_SPEC.md`**.
+
 ### Parallele Trainingsstreams (Breakout)
 
 **Fachlich:** Eine Kalender‑**Einheit** kann aus **Phasen** bestehen — z. B. gemeinsamer Block, dann **beliebig viele parallele** „Teilstrecken“ (**Streams**) mit je eigenem Miniplan (Abschnitte/Übungen), erneut gemeinsamer Block. Das ist **nicht** dasselbe wie ein **Rahmenprogramm‑Slot** (Serien‑Session über Wochen): Slots strukturieren **mehrere Einheiten** in einem Programm; **Streams** strukturieren **gleichzeitige** Abläufe **innerhalb einer** Einheit.
@@ -648,12 +675,13 @@ skill_level_definitions (
 - [ ] Level-Definitionen aus Fähigkeitsmatrix extrahieren (optional)
 - [ ] Skills-Beschreibungen aus Wiki importieren (Migration 024)
 - [ ] Admin-UI für Fähigkeiten-Kategorien (CRUD)
-- [ ] Skill-Filter in Übungssuche integrieren
+- [x] Skill-Filter in Übungssuche (SkillTreeMultiSelect + Stufen)
+- [x] Gewichtetes Fähigkeiten-Profil für Planungs-Bausteine (Module, Rahmen, Pfade) — siehe `technical/SKILL_SCORING_SPEC.md`
 - [ ] Reifegradmodelle definieren (Kombination Fokusbereich + Stil + Zielgruppe)
 - [ ] KI-Unterstützung für Trainingsplanung (basierend auf Fähigkeiten-Level)
 
 ---
 
-**Letzte Aktualisierung:** 2026-04-27  
+**Letzte Aktualisierung:** 2026-05-20  
 **Verantwortlich:** Claude Code  
 **Review:** Pending

.claude/docs/library/FEATURES_DELIVERED_2026-Q2.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Gelieferte Features & technische Basis (Q2 2026)
 
-**Stand:** 2026-05-12  
+**Stand:** 2026-05-20  
 **Referenz:** `backend/version.py` — aktuelle **APP_VERSION** / **DB_SCHEMA_VERSION** (Stand Code u. a. **0.8.96**)
 
 Dieses Dokument bündelt die in der Entwicklungsphase erreichten **lieferbaren** Funktionen und die zugehörigen **technischen Artefakte**. Trainingsrahmen‑Bibliothek + Slot‑Blueprint: **`technical/TRAINING_FRAMEWORK_SPEC.md`** §2. **Progressionsgraph zwischen Übungen** (Zwischenstand, Grenzen): **§§3–4**. **Medien-Archiv & Bibliothek:** Abschnitt **12** unten + **`MEDIA_ASSETS_AND_ARCHIVE_SPEC.md`**. Detail-Spezifikationen bleiben in den verlinkten Pfaden unter `.claude/docs/technical/` und `.claude/docs/functional/`.
@@ -169,11 +169,35 @@ Einzelnorm: **`technical/MEDIA_ASSETS_AND_ARCHIVE_SPEC.md`**. Kurzüberblick gel
 
 ---
 
-## 15. Verweise
+## 15. Gewichtetes Fähigkeiten-Scoring (Phase 3, Stand 2026-05-20)
+
+Norm: **`technical/SKILL_SCORING_SPEC.md`**.
+
+### 15.1 Backend
+
+- **`skill_scoring.py`:** Gewichtung (Dauer × Vorkommen × Intensität × Stufen); `compute_planning_corpus_by_type()` mit getrennten Corpora; `universal_percent` capped auf 100 %
+- **`routers/skill_profiles.py`:** Profile-GET pro Artefakt; `POST /api/skill-profiles/batch-summaries`; `GET /api/skill-discovery/suggestions`
+- Sichtbarkeit: **`library_content_visibility_sql`** (Planungs-Bibliothek, nicht „nur Verein club“)
+
+### 15.2 Frontend
+
+- **Listen:** Rahmenprogramme + Trainingsmodule — Filter-Modal (wie Übungen), Chips, `SkillTreeMultiSelect` (Portal-Dropdown)
+- **KPI:** `SkillProfileCompact` — Top je Unterkategorie, Score + Peer-%
+- **Editoren + Modal:** `SkillProfilePanel`, `SkillProfileFullModal`
+- **Discovery:** `SkillDiscoveryPanel` auf Fähigkeiten-Seite
+
+### 15.3 Offen
+
+- Corpus-Caching; pytest für Typ-Trennung; Filter-Persistenz; Skill-Filter Import-Dialog „Rahmen übernehmen“
+
+---
+
+## 16. Verweise
 
 | Thema | Dokument |
 |--------|----------|
 | Rahmenprogramm / Progressionsgraph | `technical/TRAINING_FRAMEWORK_SPEC.md` |
+| Fähigkeiten-Scoring Planung | `technical/SKILL_SCORING_SPEC.md` |
 | API Übungen | `technical/EXERCISES_API_SPEC.md` |
 | Domänenmodell | `functional/DOMAIN_MODEL.md` |
 | Datenbank Überblick | `technical/DATABASE_SCHEMA.md` |

.claude/docs/technical/SKILL_SCORING_SPEC.md

@@ -1,12 +1,33 @@
 # Gewichtetes Fähigkeiten-Scoring (Phase 3)
 
 **Stand:** 2026-05-20  
-**Status:** Variante A (regelbasiert) umgesetzt — **v1.2** (Kategorien-Gruppierung + universelle Skala)  
-**Modul:** `backend/skill_scoring.py`, Router `skill_profiles`
+**Status:** Variante A (regelbasiert) umgesetzt — **v1.3** (Peer-Kontext getrennt + Listen-Filter)  
+**Modul:** `backend/skill_scoring.py`, Router `backend/routers/skill_profiles.py`
 
 ## Ziel
 
-Trainer wählen **Schwerpunkt-Fähigkeiten** und erhalten Vorschläge für **Rahmenprogramme**, **Trainingsmodule** und **Regressionspfade** (Progressionsgraphen), deren Übungen diese Fähigkeiten stark abdecken.
+Trainer wählen **Schwerpunkt-Fähigkeiten** und finden passende **Bausteine** für die Trainingsplanung:
+
+- **Trainingsmodule** — wiederverwendbare Übungsfolgen
+- **Rahmenprogramme** — Programme mit Zielen und Session-Slots
+- **Regressionspfade** (Progressionsgraphen) — Übungsketten
+
+Das Scoring beantwortet: *Wie stark trainiert dieser Baustein eine Fähigkeit?* und *Wie stark ist er im Vergleich zu anderen **sichtbaren** Bausteinen **desselben Typs**?*
+
+## Fachliche Kernregel: Peer-Kontext (nicht vermischen)
+
+| Planungs-Artefakt | Vergleichsgruppe (`universal_percent`) |
+|-------------------|----------------------------------------|
+| Trainingsmodul | nur andere **sichtbare Module** |
+| Rahmenprogramm | nur andere **sichtbare Rahmenprogramme** |
+| Regressionspfad | nur andere **sichtbare Pfade** |
+
+**Nicht** verglichen werden:
+
+- Module vs. Rahmenprogramme vs. Pfade (kein Mix)
+- Artefakte anderer Vereine, auf die der Nutzer keinen Planungszugriff hat
+
+**Sichtbarkeit:** `library_content_visibility_sql` — private, vereinsinterne und offizielle Inhalte gemäß Mandant/Rolle, analog zu anderen Bibliothekslisten.
 
 ## Datenquellen
 
@@ -19,7 +40,7 @@ Trainer wählen **Schwerpunkt-Fähigkeiten** und erhalten Vorschläge für **Rah
 
 Fähigkeiten je Übung: `exercise_skills` → `skills` (nur `status = active`).
 
-## Gewichtungsformel (v1.1)
+## Gewichtungsformel (v1.1 / v1.2)
 
 Pro **Übungsvorkommen** (eine Zeile im Ablauf / Modul / Kanten-Endpunkt):
 
@@ -44,8 +65,6 @@ Kanonische Slugs: basis … optimierung (1–5). Fehlen beide: Faktor 1,0.
 - **Mittelpunkt** = durchschnittliche Stufe
 - Faktor ≈ `(0,92 + 0,04 × Spanne) × (0,95 + 0,025 × Mittelpunkt)` → typisch 0,96–1,20
 
-Beispiel: von Grundlagen bis Aufbau (Spanne 2) > nur Basis (Spanne 1).
-
 ### Bewusst nicht im Scoring
 
 | Feld | Grund |
@@ -53,44 +72,113 @@ Beispiel: von Grundlagen bis Aufbau (Spanne 2) > nur Basis (Spanne 1).
 | `is_primary` | Perspektivabhängig; bleibt in Übungs-UI, fließt nicht ins Profil ein |
 | `development_contribution` | Legacy-DB-Feld, in UI nicht gepflegt |
 
-Aggregation:
+## Aggregierte Metriken
 
-- Summe pro `skill_id` → `weight` / `score` (Trainingsgewicht in gewichteten Minuten — **absolut, über Programme vergleichbar**)
-- `artifact_share_percent` / `share_percent` = Anteil an `total_weight` **innerhalb dieses Artefakts** (summiert 100 % — nur noch sekundär)
-- `by_main_category[]` → je Unterkategorie `top_skill` (stärkste Fähigkeit nach absolutem Gewicht)
-- `universal_percent` = `weight / max_weight_in_corpus(skill_id) × 100` — Referenz aus **Vereins-Artefakten** (`visibility=club`, aktiver Verein): Rahmenprogramme, Module, Regressionspfade
-- `club_best` / `club_best_by_skill`: stärkstes Vereins-Element je Fähigkeit (Titel, Typ, Gewicht)
-- Listen: `POST /api/skill-profiles/batch-summaries` — ein Corpus-Durchlauf, kompakte Profile für viele IDs
+| Feld | Bedeutung |
+|------|-----------|
+| `weight` / `score` | Absolutes **Trainingsgewicht** (gewichtete Minuten) — über alle Fähigkeiten eines Artefakts vergleichbar |
+| `share_percent` | Anteil am `total_weight` **innerhalb dieses Artefakts** (summiert 100 %) — sekundär |
+| `by_main_category[]` | Je Unterkategorie `top_skill` (stärkste Fähigkeit nach Gewicht) |
+| `universal_percent` | Anteil am **Maximum derselben Fähigkeit im Peer-Kontext** (max. 100 %) |
+| `is_club_best_for_skill` | Stärkster sichtbarer Peer für diese Fähigkeit (★ in UI) |
+| `club_best` | Referenz-Peer (Titel, Typ, Gewicht) — **Legacy-Name**, fachlich Peer-Best |
 
-Discovery-Sortierung und Vorschläge nutzen **`match_score`** (= Summe absoluter Gewichte der gewählten Fähigkeiten), nicht den Plan-internen Anteil.
+### Berechnung `universal_percent`
+
+```
+effective_ref = max(max_weight_in_peer_corpus(skill_id), eigenes_gewicht)
+universal_percent = min(100, weight / effective_ref × 100)
+```
+
+Corpus je Typ: `compute_planning_corpus_by_type()` scannt sichtbare Artefakte getrennt nach `framework_program`, `training_module`, `progression_graph`.
+
+Discovery-Sortierung nutzt **`match_score`** (= Summe absoluter Gewichte der gewählten Fähigkeiten), nicht den Plan-internen Anteil. Discovery verwendet typ-getrennte Referenz (`fw_ref`, `mod_ref`, `graph_ref`).
 
 ## API
 
 | Methode | Pfad | Beschreibung |
 |---------|------|--------------|
-| GET | `/api/training-framework-programs/{id}/skill-profile` | `overall` + `slots[]` mit je `profile` |
-| GET | `/api/training-modules/{id}/skill-profile` | `overall` |
-| GET | `/api/exercise-progression-graphs/{id}/skill-profile` | `overall` |
+| GET | `/api/training-framework-programs/{id}/skill-profile` | `overall` + `slots[]` mit je `profile`; `reference_scale` (Peer-Kontext Rahmenprogramme) |
+| GET | `/api/training-modules/{id}/skill-profile` | `overall`; `reference_scale` (Peer-Kontext Module) |
+| GET | `/api/exercise-progression-graphs/{id}/skill-profile` | `overall`; `reference_scale` (Peer-Kontext Pfade) |
+| POST | `/api/skill-profiles/batch-summaries` | Kompakte Profile für Listen; Body: `frameworkProgramIds`, `trainingModuleIds`, …; Response: `summaries`, `reference_scale_by_type`, `club_best_by_skill` |
 | GET | `/api/skill-discovery/suggestions?skill_ids=1,2,3` | Ranking sichtbarer Artefakte; Query `types`, `limit` |
 
-Zugriff: `get_tenant_context` + gleiche Sichtbarkeit wie Parent-Artefakt (`library_content_visibility_sql`).
+Zugriff: `get_tenant_context` + `library_content_visibility_sql` wie Parent-Artefakt.
+
+### `reference_scale` / `reference_scale_by_type`
+
+```json
+{
+  "scope": "planning_peer",
+  "artifact_type": "training_module",
+  "artifacts_scanned": 12,
+  "skills_in_corpus": 34,
+  "description": "Prozent = Anteil am stärksten sichtbaren Eintrag unter Trainingsmodulen …"
+}
+```
 
 ## UI
 
-- **Rahmenprogramm bearbeiten:** Panel „Fähigkeiten-Schwerpunkte“, inkl. Aufklapp pro Session
-- **Trainingsmodul bearbeiten:** Panel „Fähigkeiten im Modul“
-- **Progressionsgraph:** Panel „Fähigkeiten entlang des Pfads“
-- **Fähigkeiten-Seite → Planungs-Vorschläge:** Multi-Select + Bibliothekssuche
+### Bearbeitung (Vollprofil)
 
-Profil wird nach **Speichern** neu geladen (`skillProfileTick`).
+| Ort | Panel | `artifactType` |
+|-----|-------|----------------|
+| Rahmenprogramm bearbeiten | Fähigkeiten-Schwerpunkte (+ Sessions) | `framework_program` |
+| Trainingsmodul bearbeiten | Fähigkeiten im Modul | `training_module` |
+| Progressionsgraph | Fähigkeiten entlang des Pfads | `progression_graph` |
+
+Anzeige: Top je Kategorie (Editor) oder alle Fähigkeiten (Modal). Hinweise nennen Peer-Kontext explizit (z. B. „72 % Rahmenpr.“).
+
+### Listen & Filter (UX wie Übungsliste)
+
+| Liste | Filter |
+|-------|--------|
+| Rahmenprogramme (`/planning/framework-programs`) | Suche, Katalog (Fokus/Trainingsart/Zielgruppe), Session-Dauer, **Fähigkeiten** (`SkillTreeMultiSelect`), Mindest-% im Peer-Kontext, Sortierung nach Stärke |
+| Trainingsmodule (`/planning/training-modules`) | Suche, **Fähigkeiten** (+ Min-%, Sortierung) |
+
+- **Filter-Button** mit Badge, entfernbare **Chips**, Einstellungen im **Modal** (`PlanningArtifactFilterModal`)
+- KPI-Kacheln: Top-Fähigkeit **je Unterkategorie** mit Score + Peer-%
+- Vollprofil-Modal: `SkillProfileFullModal` mit `displayMode=full`
+
+Profil wird nach Speichern neu geladen (`skillProfileTick` in Editoren).
+
+### Discovery
+
+**Fähigkeiten-Seite → Planungs-Vorschläge:** Multi-Select + API `/api/skill-discovery/suggestions` (optional Filter `types`).
+
+## Frontend-Module (Auswahl)
+
+| Pfad | Rolle |
+|------|--------|
+| `frontend/src/components/planning/PlanningArtifactFilterModal.jsx` | Filter-Modal |
+| `frontend/src/components/planning/PlanningSkillFilterSection.jsx` | Fähigkeiten-Block im Modal |
+| `frontend/src/utils/planningArtifactFilterChips.js` | Chip-Labels + Entfernen |
+| `frontend/src/utils/frameworkProgramListHelpers.js` | Client-Filter Rahmenprogramme |
+| `frontend/src/utils/trainingModuleListHelpers.js` | Client-Filter Module |
+| `frontend/src/components/skills/SkillProfileCompact.jsx` | KPI-Kacheln in Listen |
+| `frontend/src/components/SkillTreeMultiSelect.jsx` | Baumauswahl (Portal-Dropdown in Modals) |
 
 ## Grenzen / später
 
-- Kein Cache in DB (`skill_profile_json`) — on-the-fly; bei Performance >50 Artefakte serverseitiger Index
+- Kein DB-Cache (`skill_profile_json`) — on-the-fly; bei >50 Artefakten pro Typ serverseitiger Index/Caching
 - Entwicklungsziele am Rahmenkopf bleiben Freitext (kein Scoring)
-- KI-Zusammenfassung (Variante B Roadmap) nicht Teil von v1.0
+- KI-Zusammenfassung (Variante B) nicht Teil von v1.0
 - Trainings**einheiten** (Kalender) optional als nächste Erweiterung
+- Filter-Persistenz („Als Standard speichern“) wie bei Übungen — noch nicht für Planungslisten
+- Fähigkeiten-Filter im Dialog **Planung → Rahmen übernehmen** — Katalog ja, Skill-Filter optional nachziehen
+- API-Feldnamen `club_*` / `skillMinClubPercent` — technische Altlast, semantisch Peer-Kontext
 
 ## Tests
 
-- `backend/tests/test_skill_scoring.py` — Multiplikator, Aggregation, Match-Score
+- `backend/tests/test_skill_scoring.py` — Multiplikator, Aggregation, Match-Score, Cap 100 %
+- **Offen:** dedizierte Tests für `compute_planning_corpus_by_type` (Typ-Trennung)
+
+## Verweise
+
+| Dokument | Inhalt |
+|----------|--------|
+| `functional/DOMAIN_MODEL.md` | Domänenabschnitt Planungs-Fähigkeiten-Profil |
+| `docs/FACHLICHE_NUTZERFUNKTIONEN.md` | Nutzerüberblick Listen/Filter |
+| `docs/HANDOVER.md` | Handover-Abschnitt Phase 3 |
+| `technical/ACCESS_LAYER_AND_GOVERNANCE_PLAN.md` | Sichtbarkeit / Mandant |

.claude/docs/technical/TRAINING_FRAMEWORK_SPEC.md

@@ -16,6 +16,7 @@
 | `functional/DOMAIN_MODEL.md` | Fachliche Begriffe; Kurzverweis auf Progressionsgraph ergänzt. |
 | `TRAINING_CURRICULUM_AND_GOVERNANCE_CONCEPT.md` | **Was** und **warum** (Bibliothek vs. Instanz, Governance, CURR‑Tabelle). |
 | `functional/PARALLEL_TRAINING_STREAMS_CONCEPT.md`, `technical/PARALLEL_TRAINING_STREAMS_SPEC.md` | **Parallele Streams / Breakout innerhalb einer Einheit** — orthogonale Domäne zu **Rahmen‑Slots** (Serien‑Sessions). |
+| `technical/SKILL_SCORING_SPEC.md` | **Fähigkeiten-Profil** der Rahmen‑Slots / Module / Pfade; Listen-Filter und Peer‑Vergleich (nur gleicher Artefakttyp). |
 
 **Konsequenz:** Diese Datei bleibt der **technische Arbeitspool** für Rahmenprogramm Stufe 1–2. Abschnitt **§4** beschreibt explizit den **aktuellen Produktfreigabe-Umfang** und **bekannte Lücken** (damit Trainingsplanung weiter gebaut werden kann ohne falscher Erwartung an „Alternative‑Pakete“ in der UI).
 

.claude/docs/working/TRAINING_MODULES_IMPLEMENTATION_PLAN.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 **Bezug:** `functional/Shinkan Trainingsmodule Kombinationsuebungen Spezifikation V2.md` (Kopf „V3“, inkl. **§ 10.2.1**, **§ 10.4 Coaching-Stufen**, **Anhang A** Implementierungsabgleich — Drift-Schutz)  
 **Technische Entwurfsspezifikation:** `technical/TRAINING_MODULES_AND_COMBINATION_EXERCISES_SPEC.md`  
-**Stand dieses Dokuments:** 2026-05-12 (Abgleich mit Code App **0.8.110**, siehe `backend/version.py`)
+**Stand dieses Dokuments:** 2026-05-20 (Abgleich mit Code, siehe `backend/version.py`)
 
 ## Ziele
 
@@ -12,7 +12,7 @@ Umsetzung der MVP-Punkte aus der Fachspezifikation ohne die bestehende Planung z
 
 | Phase | Inhalt | Status |
 |-------|--------|--------|
-| **1** | **Trainingsmodule (Bibliothek):** Tabellen `training_modules`, `training_module_items`; REST CRUD mit Governance wie andere Bibliotheken; Übernahme in eine bestehende Einheit per `POST /api/training-units/{id}/apply-training-module` (Anfügen ans Ende eines Abschnitts via `section_order_index`); optionale Lineage-Spalte `source_training_module_id` auf Planungsitems; UI: Liste/Editor unter `/planning/training-modules`, Link von der Planung, Modal „Modul übernehmen“ | **umgesetzt (MVP Schritt 1)** |
+| **1** | **Trainingsmodule (Bibliothek):** Tabellen `training_modules`, `training_module_items`; REST CRUD mit Governance wie andere Bibliotheken; Übernahme in eine bestehende Einheit per `POST /api/training-units/{id}/apply-training-module` (Anfügen ans Ende eines Abschnitts via `section_order_index`); optionale Lineage-Spalte `source_training_module_id` auf Planungsitems; UI: Liste/Editor unter `/planning/training-modules`, Link von der Planung, Modal „Modul übernehmen“; **Ergänzung 2026-05-20:** Fähigkeiten-Profil + Listen-Filter (Peer-Vergleich nur unter Modulen) — `technical/SKILL_SCORING_SPEC.md` | **umgesetzt (MVP Schritt 1)** |
 | **2** | Kombinationsübungen: `exercise_kind`/`combination_*`, Slots, Pools, `method_archetype`, `method_profile` (JSON) | **teilweise** — wie links; zusätzlich **057** `planning_method_profile`; Planungs-Merge Client (`effectiveComboMethodProfile`); Archetypen weiterhin **nur Code-Konstanten** (kein Admin) | **Offen:** Archetyp-Admin-UI; Profil↔Archetyp-Validierung Backend; „alle Slots vorbelegen“ / Presets (siehe Fachspez **§ 10.6**); Haupt-/Nebenmethoden an Kombi wo Spec es verlangt |
 | **3** | Planungsblöcke: Gruppierung, Auflösen, „als Modul speichern“, erweiterter Übernahmemodus (Zwischenposition) | geplant |
 | **4** | Coaching: Archetyp-Support | **teilweise:** **Stufe A** — Merge Katalog+Planung; `CombinationPlanBracket` in Peek/Run; globale Profilzahlen mit Labels (`describeGlobalComboProfile`); Stations-/Timing-Zusammenfassung inkl. Wdh.-Hinweise. **Stufe B/C** — **offen** (§ 10.6, Anhang A) |

CLAUDE.md

@@ -12,6 +12,7 @@
 > | Setup-Dokument     | `.claude/docs/working/SHINKAN_PROJECT_SETUP.md` |
 > | Anforderungen      | `.claude/docs/functional/SHINKAN_REQUIREMENTS.md` |
 > | Medien-Archiv, Lifecycle, Inline (Plan §11) | `.claude/docs/technical/MEDIA_ASSETS_AND_ARCHIVE_SPEC.md` |
+> | Fähigkeiten-Scoring (Planungs-Bausteine) | `.claude/docs/technical/SKILL_SCORING_SPEC.md` |
 > | Handover / nächste Session | **`docs/HANDOVER.md`** |
 > | Fachlicher Nutzerüberblick (Design/Product) | **`docs/FACHLICHE_NUTZERFUNKTIONEN.md`** |
 > | Architektur-Zielbild, Refaktor-Roadmap, verbindliche Shinkan-Regeln | **`docs/architecture/README.md`** |
@@ -90,6 +91,7 @@ Kurz (Stand 2026-05-14): App- und DB-Version siehe **`backend/version.py`**; Ker
 
 ### Log (Auszug)
 
+- 2026-05-20: **Fähigkeiten-Scoring Phase 3** — gewichtete Profile für Module/Rahmen/Pfade; Peer-Vergleich getrennt nach Artefakttyp; Listen-Filter + Discovery — siehe `SKILL_SCORING_SPEC.md`, `docs/HANDOVER.md` §2.6, `FEATURES_DELIVERED_2026-Q2.md` §15.
 - 2026-05-07: **Medien** — zentrales Archiv (`media_assets`), Bibliothek-UI, Lifecycle/Papierkorb, `from-asset`, Speicherpfade `library/…`, Governance `official`/Copyright; **0.8.59** aktiver Verein UI/API-Sync — siehe `.claude/docs/library/FEATURES_DELIVERED_2026-Q2.md` §12, `docs/HANDOVER.md`.
 - 2026-05-05: Rahmen nur Bibliothek (**036**), Slot‑Ablauf = `training_units` + Sektionen (**037**), `POST /api/training-units/from-framework-slot`, keine `training_framework_slot_exercises` mehr — siehe `DATABASE_SCHEMA.md` / `FEATURES_DELIVERED_2026-Q2.md`.
 - 2026-04-27: Übungsvarianten API/UI, Migration 030, Listen-UX-Suche, Admin-Upload-Limits — siehe `PROJECT_STATUS.md` und `docs/library/FEATURES_DELIVERED_2026-Q2.md`.

backend/routers/exercises.py

@@ -113,6 +113,25 @@ def normalize_exercise_skill_level(value) -> Optional[str]:
         return s
     return _LEGACY_SKILL_LEVEL_SLUG.get(s)
 
+
+_ALLOWED_SKILL_INTENSITY = frozenset({"niedrig", "mittel", "hoch"})
+
+
+def normalize_exercise_skill_intensity(value) -> str:
+    """Kanonische Nutzeneinschätzung; leer/ungültig → mittel (kein leerer Wert)."""
+    if value is None:
+        return "mittel"
+    key = str(value).strip().lower()
+    if key in ("low",):
+        return "niedrig"
+    if key in ("medium",):
+        return "mittel"
+    if key in ("high",):
+        return "hoch"
+    if key in _ALLOWED_SKILL_INTENSITY:
+        return key
+    return "mittel"
+
 MEDIA_ROOT = Path(os.getenv("MEDIA_ROOT", str(Path(__file__).resolve().parent.parent / "media")))
 MAX_EXERCISE_MEDIA = 10
 # Upload-Limits (Übungs-Medien): Trainer wie bisher kleiner; Admin/Superadmin höheres Limit für große Videos
@@ -1102,13 +1121,15 @@ def enrich_exercise_detail(exercise_id: int, cur) -> dict:
            FROM exercise_skills es
            JOIN skills s ON es.skill_id = s.id
            WHERE es.exercise_id = %s
-           ORDER BY es.is_primary DESC, s.name""",
+           ORDER BY s.name""",
         (exercise_id,)
     )
     exercise["skills"] = [r2d(r) for r in cur.fetchall()]
     for sk in exercise["skills"]:
         sk["required_level"] = normalize_exercise_skill_level(sk.get("required_level"))
         sk["target_level"] = normalize_exercise_skill_level(sk.get("target_level"))
+        sk["intensity"] = normalize_exercise_skill_intensity(sk.get("intensity"))
+        sk["is_primary"] = False
 
     # Variants (1:N) - mit Progression (Reihenfolge: sequence_order, dann progression_level)
     cur.execute(
@@ -1223,8 +1244,8 @@ def assign_exercise_relations(
                 (
                     exercise_id,
                     skill["skill_id"],
-                    skill.get("is_primary", False),
-                    skill.get("intensity"),
+                    False,
+                    normalize_exercise_skill_intensity(skill.get("intensity")),
                     normalize_exercise_skill_level(skill.get("required_level")),
                     normalize_exercise_skill_level(skill.get("target_level")),
                     skill.get("ai_suggested", False),

backend/routers/import_wiki.py

@@ -18,6 +18,7 @@ from db import get_db, get_cursor, r2d
 from auth import require_auth
 from smw_client import SmwClient, SmwClientError
 from smw_mapper import map_wiki_to_exercise, map_wiki_to_skill, map_wiki_to_method, build_skill_assignments
+from routers.exercises import normalize_exercise_skill_intensity
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -615,14 +616,16 @@ def _assign_exercise_skills(cur, conn, exercise_id: int, skill_assignments: list
                VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)
                ON CONFLICT (exercise_id, skill_id) DO UPDATE SET
                    target_level = EXCLUDED.target_level,
-                   is_primary = EXCLUDED.is_primary""",
+                   required_level = EXCLUDED.required_level,
+                   intensity = EXCLUDED.intensity,
+                   is_primary = false""",
             (
                 exercise_id,
                 sid,
                 assignment.get("target_level"),
                 assignment.get("required_level"),
-                assignment.get("intensity"),
-                assignment.get("is_primary", False),
+                normalize_exercise_skill_intensity(assignment.get("intensity")),
+                False,
             )
         )
     conn.commit()

backend/smw_mapper.py

@@ -377,8 +377,8 @@ def build_skill_assignments(mapped: dict) -> list[dict]:
             "skill_name":     skill_name,
             "target_level":   target_slug,
             "required_level": None,
-            "intensity":      None,
-            "is_primary":     idx == 0,
+            "intensity":      "mittel",
+            "is_primary":     False,
         })
     return assignments
 

backend/tests/test_exercise_skill_intensity.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+"""Normalisierung Übung ↔ Fähigkeit Intensität."""
+from routers.exercises import normalize_exercise_skill_intensity
+
+
+def test_normalize_exercise_skill_intensity_defaults_to_mittel():
+    assert normalize_exercise_skill_intensity(None) == "mittel"
+    assert normalize_exercise_skill_intensity("") == "mittel"
+    assert normalize_exercise_skill_intensity("—") == "mittel"
+
+
+def test_normalize_exercise_skill_intensity_canonical():
+    assert normalize_exercise_skill_intensity("niedrig") == "niedrig"
+    assert normalize_exercise_skill_intensity("mittel") == "mittel"
+    assert normalize_exercise_skill_intensity("hoch") == "hoch"
+
+
+def test_normalize_exercise_skill_intensity_legacy_aliases():
+    assert normalize_exercise_skill_intensity("low") == "niedrig"
+    assert normalize_exercise_skill_intensity("medium") == "mittel"
+    assert normalize_exercise_skill_intensity("high") == "hoch"

docs/FACHLICHE_NUTZERFUNKTIONEN.md

@@ -66,6 +66,8 @@ Die sichtbaren Funktionen hängen von **Rolle** und **Kontext** ab (eingeloggter
 - **Globaler Fähigkeitskatalog** mit hierarchischer Struktur (Kategorien, Stufen); Zuordnung zu Übungen.
 - **Trainingsmethoden-Katalog** (bestehende Domäne).
 - **Admin/Katalog-Pflege** für Fokusbereiche, Stile, Zielgruppen und Zusammenhänge (Plattform-Admin-Bereich).
+- **Planungs-Vorschläge (Phase 3):** Auf der Fähigkeiten-Seite können Schwerpunkte gewählt werden; Shinkan schlägt passende **Rahmenprogramme**, **Trainingsmodule** und **Regressionspfade** vor (Sortierung nach Trainingsgewicht).
+- **Fähigkeiten-Profile an Planungs-Bausteinen:** Listen zeigen pro Modul/Rahmenprogramm KPI-Kacheln (Top je Kategorie) mit **Score** und **Peer-Prozent** — Vergleich nur unter sichtbaren Bausteinen **desselben Typs** (Modul vs. Modul, nicht Modul vs. Plan). Filter analog zur Übungsliste (Modal, Chips, Baumauswahl).
 
 ### 4.3 Reifegradmodelle (Fähigkeitsmatrix)
 
@@ -78,6 +80,8 @@ Die sichtbaren Funktionen hängen von **Rolle** und **Kontext** ab (eingeloggter
 - **Phasen & parallele Streams (Breakout):** Eine Einheit kann aus abwechselnden **Ganzgruppenphasen** und **Parallelphasen** bestehen; in einer Parallelphase führen **mehrere Streams** (Teilstrecken) je eigene Abschnitte/Übungen. Planung über Breakout-UI; API liefert **`phases`** und flache **`sections`** (Migration **063**, siehe **`docs/HANDOVER.md`**). Technische Details: `.claude/docs/technical/PARALLEL_TRAINING_STREAMS_SPEC.md`.
 - **Trainingsvorlagen / Mikrovorlagen** (wo eingerichtet): Struktur wiederverwenden (Phasen in Vorlagen: Ausbau siehe Handover „offen“).
 - **Trainingsrahmenprogramm (Bibliothek):** übergeordnete Programme mit **Zielen** und **Slots**; Slot-Inhalt technisch als **Blueprint-Trainingsunit** abgebildet.
+- **Trainingsmodule (Bibliothek):** wiederverwendbare Übungsfolgen; Übernahme in geplante Einheiten; **Fähigkeiten-Profil** und **Filter** in der Modul-Liste (Peer-Vergleich nur unter Modulen).
+- **Rahmenprogramm-Liste:** Suche und Filter (Katalog, Dauer, Fähigkeiten) — Peer-Vergleich nur unter Rahmenprogrammen.
 - **Materialisierung:** aus einem Rahmen-Slot kann eine **konkrete Kalender-Einheit** für eine Gruppe erzeugt werden (API vorhanden; UI-Anbindung kann erweitert werden).
 - **Durchführung („Plan & Ablauf“):** Ablauf anhand Phasen/Streams darstellen und abarbeiten (inkl. Split-Logik in der Anzeige).
 - **Coaching-Modus:** eigener Ablauf mit Schritt-für-Schritt-Timeline, Stream-Wahl pro Parallelphase, Hinweis **„Parallelphase · Abschluss“** (Gruppen zusammenführen) vor der nächsten Ganzgruppenphase oder vor dem nächsten Split; **Nachbereitung** mit Ist-Minuten und Speichern wie in der Planung (inkl. **`phases`**). Nach erfolgreichem Speichern Wechsel zur **Plan- und Ablaufsicht** derselben Einheit. Bei **Kombinationsübungen** zusätzlich **Stations-/Kandidaten-Schicht und Archetyp-Hinweise** (Fachspez **Anhang A**; Ausbauschritte B/C).
@@ -129,6 +133,7 @@ Nicht als „broken“ gemeint, sondern als **typische nächste Ausbaustellen**
 
 | Datum | Änderung |
 |-------|----------|
+| 2026-05-20 | Fähigkeiten-Scoring Phase 3: Peer-Kontext, Listen-Filter Module/Rahmen, Planungs-Vorschläge. |
 | 2026-05-14 | Trainingsplanung: Phasen/parallele Streams, Coaching (Rejoin, Nachbereitung → Planansicht); Lücken §5 ergänzt. Verweis `HANDOVER.md`. |
 | 2026-05-12 | Erstfassung für Übergabe an fachliches Design; Abgleich mit Code-Navigation, `version.py`, `HANDOVER.md`, `FEATURES_DELIVERED`, `DOMAIN_MODEL`. |
 | 2026-05-12 | Kombinationsübungen + Coaching Stufe A; Verweise auf Fachspezifikation (`…Kombinationsuebungen…` V3 Anhang A) und `TRAINING_MODULES_IMPLEMENTATION_PLAN.md`. |

docs/HANDOVER.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Shinkan Jinkendo – Entwicklungsstand & Handover
 
-**Stand:** 2026-05-19  
+**Stand:** 2026-05-20  
 **App-Version / DB-Schema:** App **`0.8.149`** (Einheiten-Editor Vollseite), DB-Schema **`20260515063`** — maßgeblich **`backend/version.py`**: `APP_VERSION`, `DB_SCHEMA_VERSION`
 
 Diese Datei ist die **Einstiegs-Doku für neue Chat-Sessions**: Anforderungen im Detail stehen in `.claude/docs/` (siehe unten); hier der **implementierte Stand**, **Medien-Meilenstein** und **sinnvolle nächste Schritte**.
@@ -35,6 +35,7 @@ Das Schema ist gegenüber dem Code zurück: Migration **`022_skills_schema_compl
 | **Umsetzungsplan** (Module/Kombination/Coach) | `.claude/docs/working/TRAINING_MODULES_IMPLEMENTATION_PLAN.md` |
 | Überblick DB | `.claude/docs/technical/DATABASE_SCHEMA.md` |
 | Domäne | `.claude/docs/functional/DOMAIN_MODEL.md` |
+| **Gewichtetes Fähigkeiten-Scoring (Phase 3)** | `.claude/docs/technical/SKILL_SCORING_SPEC.md` |
 | **Lieferliste inkl. Medien** | `.claude/docs/library/FEATURES_DELIVERED_2026-Q2.md` §12 |
 | **Fachlicher Nutzerüberblick (Design/Product)** | **`docs/FACHLICHE_NUTZERFUNKTIONEN.md`** |
 
@@ -69,6 +70,15 @@ Das Schema ist gegenüber dem Code zurück: Migration **`022_skills_schema_compl
 
 - **`AdminMaturityModelsPage.jsx`**, **`MaturityModelBindingsAdmin.jsx`**, **`MaturityMatrixToolsAdmin.jsx`**; APIs in `api.js`.
 
+### 2.6 Gewichtetes Fähigkeiten-Scoring (Phase 3, Stand 2026-05-20)
+
+- **Spec:** `.claude/docs/technical/SKILL_SCORING_SPEC.md`
+- **Backend:** `skill_scoring.py`, `routers/skill_profiles.py` — Profile on-the-fly aus Übungsvorkommen + `exercise_skills`; **Peer-Kontext getrennt** (`framework_program` | `training_module` | `progression_graph`) über `library_content_visibility_sql`
+- **Metriken:** Trainingsgewicht (`weight`); **Peer-%** (`universal_percent`, max. 100 %) nur unter sichtbaren Bausteinen **desselben Typs**; ★ = stärkster Peer je Fähigkeit
+- **API:** Skill-Profile pro Artefakt; `POST /api/skill-profiles/batch-summaries` für Listen; `GET /api/skill-discovery/suggestions`
+- **Frontend:** KPI-Kacheln + Filter-Modal (UX wie Übungsliste) auf **`/planning/framework-programs`** und **`/planning/training-modules`**; Panels in Editoren; Discovery auf Fähigkeiten-Seite; `SkillTreeMultiSelect` mit Portal-Dropdown in Modals
+- **Offen (Backlog):** Corpus-Caching bei großen Bibliotheken; Tests für Typ-Trennung; Filter-Persistenz; Skill-Filter im Dialog „Rahmen übernehmen“; API-Umbenennung `club_*` → Peer-Namen
+
 ---
 
 ## 3. Trainingsrahmenprogramm & Planungs‑Blueprint (kurz)

frontend/src/api/exercises.js

@@ -4,6 +4,7 @@
 
 import { stripHtmlToText } from '../utils/htmlUtils'
 import { normalizeAdvanceMode, parseComboRepSeriesCountUi } from '../utils/combinationMethodProfileUi'
+import { normalizeExerciseSkillIntensity } from '../constants/exerciseSkillIntensity'
 import { request, API_URL, ACTIVE_CLUB_STORAGE_KEY } from './client.js'
 
 /** Wie `mergeActiveClubHeader` in client.js — lokal, damit Raw-`fetch`-Pfade nicht von einem Namensimport abhängen. */
@@ -89,8 +90,7 @@ export function buildExerciseApiPayload(formData, extras = {}) {
     age_groups: [],
     skills: (formData.skills || []).map((s) => ({
       skill_id: s.skill_id,
-      is_primary: !!s.is_primary,
-      intensity: s.intensity || null,
+      intensity: normalizeExerciseSkillIntensity(s.intensity),
       required_level: s.required_level || null,
       target_level: s.target_level || null,
     })),

frontend/src/components/exercises/ExerciseFormPageRoot.jsx

@@ -39,14 +39,11 @@ import {
 } from '../../utils/navReturnContext'
 import { useBeforeUnloadWhen, useUnsavedChangesBlocker } from '../../hooks/useUnsavedChangesBlocker'
 
-const INTENSITY_OPTIONS = [
-  { value: '', label: '—' },
-  { value: 'niedrig', label: 'niedrig' },
-  { value: 'mittel', label: 'mittel' },
-  { value: 'hoch', label: 'hoch' },
-]
-
-const VARIANT_DIFFICULTY = [
+import {
+  EXERCISE_SKILL_INTENSITY_DEFAULT,
+  EXERCISE_SKILL_INTENSITY_OPTIONS,
+  normalizeExerciseSkillIntensity,
+} from '../../constants/exerciseSkillIntensity' = [
   { value: '', label: '—' },
   { value: 'easier', label: 'Einfacher' },
   { value: 'same', label: 'Gleich' },
@@ -391,8 +388,7 @@ function detailToForm(exercise) {
     skills:
       exercise.skills?.map((s) => ({
         skill_id: s.skill_id,
-        is_primary: s.is_primary || false,
-        intensity: s.intensity || '',
+        intensity: normalizeExerciseSkillIntensity(s.intensity),
         required_level: normalizeSkillLevelSlug(s.required_level),
         target_level: normalizeSkillLevelSlug(s.target_level),
       })) || [],
@@ -820,8 +816,7 @@ function ExerciseFormPageRoot() {
       ...formData.skills,
       {
         skill_id: id,
-        is_primary: formData.skills.length === 0,
-        intensity: '',
+        intensity: EXERCISE_SKILL_INTENSITY_DEFAULT,
         required_level: '',
         target_level: '',
       },
@@ -829,10 +824,10 @@ function ExerciseFormPageRoot() {
     setSkillPick('')
   }
 
-  const setSkillPrimary = (idx) => {
+  const removeSkillRow = (idx) => {
     updateFormField(
       'skills',
-      formData.skills.map((s, i) => ({ ...s, is_primary: i === idx })),
+      formData.skills.filter((_, i) => i !== idx),
     )
   }
 
@@ -843,12 +838,6 @@ function ExerciseFormPageRoot() {
     )
   }
 
-  const removeSkillRow = (idx) => {
-    const next = formData.skills.filter((_, i) => i !== idx)
-    if (next.length && !next.some((s) => s.is_primary)) next[0].is_primary = true
-    updateFormField('skills', next)
-  }
-
   const performSaveAttempt = useCallback(
     async ({ fromUnsavedDialog = false, closeAfter = false } = {}) => {
       if (!formData.title || formData.title.trim().length < 3) {
@@ -1880,26 +1869,20 @@ function ExerciseFormPageRoot() {
                       </span>
                     ) : null}
                   </div>
-                  <label style={{ fontSize: '12px', display: 'flex', alignItems: 'center', gap: '4px' }}>
-                    <input
-                      type="radio"
-                      name="skill-primary"
-                      checked={row.is_primary}
-                      onChange={() => setSkillPrimary(idx)}
-                    />
-                    primär
-                  </label>
+                  <label className="exercise-filter-skill-level-field">
+                    <span className="exercise-filter-skill-level-caption">Intensität</span>
                     <select
                       className="form-input"
-                    value={row.intensity || ''}
+                      value={normalizeExerciseSkillIntensity(row.intensity)}
                       onChange={(e) => updateSkillField(idx, 'intensity', e.target.value)}
                     >
-                    {INTENSITY_OPTIONS.map((o) => (
-                      <option key={o.value || 'i'} value={o.value}>
+                      {EXERCISE_SKILL_INTENSITY_OPTIONS.map((o) => (
+                        <option key={o.value} value={o.value}>
                           {o.label}
                         </option>
                       ))}
                     </select>
+                  </label>
                   <select
                     className="form-input"
                     value={row.required_level || ''}

frontend/src/constants/exerciseSkillIntensity.js

@@ -0,0 +1,21 @@
+/** Kanonische Intensität Übung ↔ Fähigkeit (Scoring + Formular). */
+
+export const EXERCISE_SKILL_INTENSITY_DEFAULT = 'mittel'
+
+export const EXERCISE_SKILL_INTENSITY_OPTIONS = [
+  { value: 'niedrig', label: 'niedrig' },
+  { value: 'mittel', label: 'mittel' },
+  { value: 'hoch', label: 'hoch' },
+]
+
+export function normalizeExerciseSkillIntensity(value) {
+  const key = String(value ?? '').trim().toLowerCase()
+  if (key === 'niedrig' || key === 'low') return 'niedrig'
+  if (key === 'hoch' || key === 'high') return 'hoch'
+  return 'mittel'
+}
+
+export function formatExerciseSkillIntensityLabel(value) {
+  const n = normalizeExerciseSkillIntensity(value)
+  return EXERCISE_SKILL_INTENSITY_OPTIONS.find((o) => o.value === n)?.label || n
+}

frontend/src/pages/ExerciseDetailPage.jsx

@@ -12,6 +12,7 @@ import ExerciseAttachmentMediaStrip from '../components/ExerciseAttachmentMediaS
 import CombinationPlanBracket from '../components/CombinationPlanBracket'
 import ExercisePeekModal from '../components/ExercisePeekModal'
 import { formatSkillLevelSlug } from '../constants/skillLevels'
+import { formatExerciseSkillIntensityLabel } from '../constants/exerciseSkillIntensity'
 
 function TagRow({ exercise }) {
   const tags = []
@@ -244,9 +245,9 @@ function ExerciseDetailPage() {
               const lvl =
                 rl || tl ? ` (${[rl, tl].filter(Boolean).join(' → ')})` : ''
               return (
-                <span key={s.id} className={`exercise-tag${s.is_primary ? ' exercise-tag--accent' : ''}`}>
+                <span key={s.id} className="exercise-tag">
                   {s.skill_name}
-                  {s.intensity ? ` · ${s.intensity}` : ''}
+                  {` · ${formatExerciseSkillIntensityLabel(s.intensity)}`}
                   {lvl}
                 </span>
               )