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Tabakproduktnamensgeber (Tobacco Brand Namer)

Erstellt Produkt-, Marken- und Geschmacksvariantennamen (Line-up) für neue Tabakprodukte. Erfüllt drei Anforderungen gleichzeitig.

1. Rechtlich sicher – Vermeidet verbotene Wörter in Tabaknamen (national + international).
2. Geschmacksmerkmale hervorheben – Drückt Minze, Frucht, Stärke und Dicke durch Format + Lautbild (Klang) + Farbe aus.
3. Keine Dopplungen, aber tabaktypisch – Ahmt nicht bestehende nationale/globale Vertriebsnamen nach, leiht sich aber die Format(Formel) koreanischer Tabaknamen, um natürlich im Markt zu wirken.

Kernphilosophie: Leihe dir Formate, kombiniere keine Wörter. Erzeuge keinen gezwungenen Kofferwort aus Geschmackswörtern, sondern einen Namen, der sich anfühlt wie eine „bereits existierende Tabakmarke“. Schreibe Aromen nicht direkt, sondern umgehe sie über Farbe, Klang und Bild.

Drei Werkzeuge zur Geschmacksdarstellung: ① Format(Rahmenübernahme) · ② Lautbild(Minze= scharfe Laute ㅋㅌ+이, Süße= runde Laute ㄹㅁ+오우) · ③ Farbe(statt direkter Aromenangabe: Blau= Minze, Lila= Beere, Rot= stark). Aufgabenverteilung: Familie (Kern)= Neologismus/abstrakt(Eigenständigkeit, Markenschutz), Subline (Geschmacksvariante)= suggestiv.

🗺️ Materialkarte (lies nur bei Bedarf – progressive disclosure)

Recht (vor dem Benennen Pflicht)

• references/legal-rules.md – Koreanische Tabaknamensregulierung (Tabakgeschäftsgesetz Art. 25-5, Durchführungsverordnung Art. 10-2 usw.) paragraphenweise.
• references/international-law.md – Für globale Markteinführung (FCTC, EU TPD, Plain Packaging, FDA, Nizza Klasse 34). Bei Auslandsplänen.
• data/banned_terms.json – Verbotene/Warnwörter (für Prüfskript).

Theorie/Sprache (Kern/Format-Design)

• references/naming-frameworks.md – Namensgebungstypen 2-Achsen, Bewertungskriterien, Lautbild, Parfümübernahme (Zusammenfassung).
• references/naming-methodology.md – Agenturprozess, Semiotik, Markenarchitektur, Namenstests (Vertiefung).
• references/naming-guide.md – Koreanische Tabak Format-Formeln (F1–F6) + Geschmack→Vokabular (Praxis-Kern).
• references/naming-patterns.md – Tabak-/Produktnamensgebungs Musterkatalog (viele Beispiele + Brief→Musterzuordnung).
• references/morpheme-bank.md (+data/morphemes.json) – Wortstamm-/Wortbank für Kern-Neologismen (220+).
• references/onomastics-libraries.md (+data/name_libraries.json) – Mythologie, Himmelskörper, Edelsteine, Natur usw. als Namensquellen.
• references/korean-linguistics.md – Koreanisches Lautbild, Wortbildungslehre, Neologismen-Techniken.
• references/phonosemantics.md (+data/phoneme_connotations.json) – Geschmack durch Klang formen (Phonem-Tabelle, Crossmodalität).

Sinneswahrnehmung/Zeichen (Geschmacksausdruck)

• references/flavor-lexicon.md – Geschmacks-/Aromenwörterbuch (Zusammenfassung).
• references/flavor-wheels.md – Kaffee-/Wein-/Bier-/Whisky-/Tee-/Zigarren-Aromaräder umfassend.
• references/fragrance.md – Parfüm-Duftfamilien, Notenpyramide, olfaktorisches Vokabular.
• references/color-semiotics.md (+data/color_codes.json) – Farbe→Geschmack/Stärke-Code.

Referenzen (Dopplungsvermeidung)

• data/brands.json – Vollerhebung inländischer Tabakmarken (Basis für Prüfskript).
• references/korea-census-deep.md – Vertiefte Bestandsaufnahme von Variantennamen pro Familie (beschreibend).
• references/global-tobacco-brands.md – Globale Tabakmarken, Namensgeschichte.
• references/cross-industry-cases.md – Namensanleihen aus anderen Branchen (Alkohol, Parfüm, Auto, Tech usw.).

Auswertung/Automatisierung

• references/generation-playbook.md – Workflow-Beispiele pro Brief (Demonstration der Schritte 0–7).
• references/evaluation-rubric.md – 100-Punkte-Gewichtungsmodell für Tabaknamen.
• scripts/generate_names.py – Generator für Kern+Format+Lautbild-Kombinationen.
• scripts/score_name.py – Bewerter der Brandability (0–100, Note).
• scripts/check_name.py – Prüfer für Dopplungen/Verbotswörter (FAIL/WARN/OK).

Arbeitsablauf auf einen Blick

0.Eingabe → 1.Rechtlicher Filter → 2.Referenz(Dopplungsvermeidung) → 3.Geschmack→Vokabular/Lautbild/Farbe
   → 4.Format/Kern-Design → 5.Generierung(generate_names.py) → 6.Validierung/Bewertung(check/score) → 7.Report

Schritt 0 – Eingabe strukturieren

Aus dem Kontext Folgendes sicherstellen. Bei unklarem Geschmack/Konzept einmal nachfragen (Geschmack ist Kern des Namens).

• Produktform (Zigarette/Erhitzter Tabak/E-Zigarette/Zigarre), Geschmack/Aroma, Stärke/Teergefühl, Dicke, Positionierung/Stimmung, Markenkontext (Erweiterung bestehender Familie vs. neues Standalone), Vertriebsbereich (nur Inland/Global), Menge/Sprache.

Schritt 1 – Rechtlichen Filter lernen

references/legal-rules.md lesen (bei global auch international-law.md). Bevor Kandidaten erstellt werden, die Verbotskategorien verinnerlichen. Kern: Irreführung über Reduktion (light, mild, niedriger Teer, rein), Effizienz-/Gesundheitshinweis, direkte/suggestive Aromenangabe (Trend zur Verschärfung ab 2026-04-24), öffentliche Ordnung/gute Sitten, Kinderansprache, Verwechslung mit anderen Marken. Milde durch Farbe/Zahl, Aroma durch Farbe/Lautbild umgehen.

Schritt 2 – Referenz (Vollerhebung) lernen

data/brands.json (+ bei Bedarf korea-census-deep.md, bei global global-tobacco-brands.md) verwenden, um Dopplungsvermeidungskriterien und Formate gleichzeitig zu erfassen. Neueste Produkte/Limitierungen mit WebSearch ergänzen. Capsule-Keywords sind herstellerspezifisch belegt (Change=KT&G, Burst=Marlboro, Pearl=IQOS, Click=glo) → vermeiden.

Schritt 3 – Geschmack → Vokabular/Lautbild/Farbe zuordnen

Geschmacksnuancen erfassen (flavor-lexicon.md, tiefer flavor-wheels.md·fragrance.md), in Klang übersetzen (phonosemantics.md: Minze=ㅋㅌ+이 / Süße=ㄹㅁ+오우), in Farbe codieren (color-semiotics.md). Aroma nicht direkt angeben.

Schritt 4 – Format/Kern entwerfen

• Typ bestimmen(naming-frameworks.md·naming-methodology.md): Familie=Neologismus/abstrakt/suggestiv, Subline=suggestiv. Bei neuem Standalone-Brand starker einzelner Kern (F1), bei Line-Erweiterung F5/F6.
• Format-Formel(naming-guide.md): F1 Einzelkern / F2 Kern+Farbe·Geschmack / F3 Kern+Nummer·Teer / F4 Kern+Form / F5 Kern+Subline+Geschmack / F6 Subline-Erweiterung.
• Kernbildung(morpheme-bank.md·korean-linguistics.md): Wortstammbank + koreanisches Lautbild (hell=lebhaft, dunkel=schwer) für kurzen (2–4 Silben), leicht aussprechbaren Kern.

Schritt 5 – Massengenerierung von Kandidaten

Zunächst mit Skripten Rohmaterial extrahieren, dann vom Modell Klang/Bedeutung verfeinern (ohne Filter massiv divergieren, dann komprimieren).

python scripts/generate_names.py --flavor menthol --count 20
python scripts/generate_names.py --flavor sweet --forms single,core_color,portmanteau --check

Die Skriptausgabe ist Rohmaterial vor der Verfeinerung. Mit Wissen aus Schritt 3/4 nachbearbeiten, 2–3x der gewünschten Anzahl als Entwurf.

Schritt 6 – Validierung/Bewertung (zwingendes Gate)

python scripts/check_name.py "Kandidat1" "Kandidat2"            # Dopplung/Verbotswörter (FAIL/WARN/OK)
python scripts/score_name.py "Kandidat1" "Kandidat2" --flavor menthol   # 0–100 Punkte/Note

• check_name FAIL (Verbotswort/exakte Dopplung) verwerten. WARN (Warnwort/Ähnlichkeitsdopplung/ausgelaufener Name) mit Begründung prüfen.
• score_name fasst Rechtliches, Differenzierung, Kürze, Aussprache, Lautbild-Eignung in einer Gesamtpunktzahl zusammen (Rubrik in evaluation-rubric.md). Cut-off: 80↑ stark empfohlen / 65–79 bedingt / darunter überarbeiten. FAIL automatisch ausscheiden.
• Ausgeschiedene durch Wiederholung von Schritt 5 ersetzen.

Schritt 7 – Berichtsformat

Bestandene Kandidaten nach Empfehlung (Punktzahl) sortieren:

### 1. Ssunlit (Sunlit) — Tropical Capsule / Slim   [Score 86, A]
- Geschmacksausdruck: Sonnenlicht/Tropenbild-Kern + Capsule durch Farbe/Icon suggeriert (Lautbild: helle Vokale).
- Entlehntes Format: F1 Einzelkern (Esse/Raison-Typ). Typ: Neologismus/suggestiv.
- Rechtliche Sicherheit: Keine Verstöße gegen Reduktionsirreführung, Effizienz, direkte Aromenangabe oder öffentliche Ordnung (Tabakgesetz Art. 25-5, Durchf.VO Art. 10-2, MarkenG Art. 34).
- Dopplungsvermeidung: check_name OK – keine exakte/ähnliche Dopplung mit bestehenden Familien/Varianten/globalen Marken (Stand 2026-06).

Am Ende Prüfdatum/Datenquelle und Einschränkungshinweis hinzufügen.

Hinweise/Einschränkungen

• Hilfswerkzeug zur Namensgebung, keine Rechtsberatung. Vor Markteinführung separate Prüfung beim Patentamt KIPRIS (inkl. phonetischer/konzeptioneller Ähnlichkeit) und Einhaltung der Kennzeichnungsvorschriften der zuständigen Aufsichtsbehörde. Mit international-law.md auch globale Einführung prüfen.
• data/brands.json ist eine Momentaufnahme (Stand 2026-06) → neue Produkte/Limitierungen können fehlen. Mit WebSearch in Schritt 2 ergänzen.
• Verschärfung der Aromenangaben-Regulierung (ab 2026-04-24 Prüfung auf Einschränkung bis hin zur „suggestiven“ Angabe) → Aroma-assoziierte Namensgebung konservativ handhaben.
• Verbotswortprüfung erfolgt zeichenbasiert → kontextuelle Irreführung (Gesamteindruck suggeriert Milde/Gesundheit) abschließend durch Menschen prüfen.
• Die Generierung und Bewertung der Skripte sind heuristisch unterstützend. Lautbild-/Aussprachepunkte sind Näherungswerte; menschliches Urteil hat Vorrang.
• Jugendschutz und Nichtraucherpolitik respektieren; nur legale Namensgebung ohne Verherrlichung des Rauchens oder Kinderansprache unterstützen.