feat: 0.2.0 – Konsens Qwen = Gemma = GLM als Standard, Gehrke komplett verarbeitet

- Dritte Lesart (GLM-4.6V über OpenRouter, ohne Nachdenken) muss zustimmen;
  keine 2:1-Annahme; fehlender Schlusspunkt der dritten Lesart zählt nicht
- run in Paketen zu 50 mit Statuszeile, beide lokalen Modelle parallel,
  GLM nur für Einige; nur die übernommene Lesart wird gegen das Bild geprüft
- Bild-Veto: Ähnlichkeit >= 0,65, Schriftgrößen-Prüfung abgeschaltet
- Antworten auf 800 Tokens begrenzt; Prompt-Version und Nachdenk-Einstellung
  im Cache-Schlüssel; Verfahrensversion für Prüfergebnisse
- Behoben: Gleichungsnummern aus alten Lesarten ("(3.7)"), gleichzeitiges
  Speichern zweier Engines, Absturz bei Formeln ohne aktuelle Lesart
- apply: deutsches Dezimalkomma 3{,}6; Review-Galerie zeigt aktuelle Lesarten
- tools/vergleich.py auf Konsens-Ablauf umgestellt
- Doku: README, BEDIENUNGSANLEITUNG, neues CHANGELOG

Gehrke-Brückenkurs: 942 von 1505 Formelbildern automatisch ersetzt (63 %),
62 von 62 von Hand geprüften korrekt; Pandoc/MathML 945 von 945.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -3,27 +3,75 @@
 Nachbearbeitungs-Werkzeug für die Markdown-Ausgaben von
 [epub2md](https://kitux.de/forgejo/dschlueter/epub2md) und
 [pdf2md](https://kitux.de/forgejo/dschlueter/pdf2md): Formeln, die nur als Bild vorliegen, werden durch
-LaTeX ersetzt – **aber nur, wenn das gerenderte LaTeX nachweislich so aussieht wie das Original**.
-Zweifelsfälle gehen in eine Review-Galerie, alles andere bleibt Bild.
+LaTeX ersetzt – **aber nur, wenn drei unabhängige Bildmodelle dieselbe Formel lesen** und ein grober
+Bildabgleich nicht widerspricht. Alles andere geht in eine Review-Galerie oder bleibt Bild.
 
-Schritt-für-Schritt-Anleitung: [BEDIENUNGSANLEITUNG.md](BEDIENUNGSANLEITUNG.md). Hintergrund und
-ursprüngliche Planung: `Idee/`.
+Schritt-für-Schritt-Anleitung: [BEDIENUNGSANLEITUNG.md](BEDIENUNGSANLEITUNG.md). Änderungen je Version:
+[CHANGELOG.md](CHANGELOG.md). Hintergrund und ursprüngliche Planung: `Idee/`.
 
-> **Stand 0.1.0 (Prototyp).** Der Ablauf ist vollständig (scan → erkennen → prüfen → Review → apply/revert)
-> und getestet. Die Annahmeschwellen sind noch nicht endgültig kalibriert; an echten Büchern landet
-> derzeit der größte Teil im Review (siehe [Stand und Grenzen](#stand-und-grenzen)).
+## Annahmeregel
+
+> Jedes Zeichen muss stimmen und an der richtigen Stelle relativ zu den anderen stehen. Abstände,
+> Pfeil- und Bruchstrichlängen, Schriftgröße, kursiv/aufrecht und Fettdruck dürfen abweichen.
+
+Eine Formel wird automatisch ersetzt, wenn
+
+1. **Qwen3-VL-30B-A3B** (lokal, llama.cpp) und **Gemma-4-26B-A4B** (lokal) dieselbe Formel lesen,
+2. **GLM-4.6V** (Cloud über OpenRouter, andere Modellfamilie) das bestätigt – ein fehlender Schlusspunkt
+   zählt dabei nicht,
+3. Pandoc sie nach MathML umsetzen kann (sonst bliebe sie im EPUB/PDF roher TeX-Text) und
+4. das gerenderte LaTeX dem Original grob ähnelt (Bild-Veto, elastischer Vergleich, Ähnlichkeit ≥ 0,65).
+
+„Dieselbe Formel“ prüft `consensus.py`: gleiche Normalform (Abstände, `\left`/`\right`, überflüssige
+Klammern, `\vec`/`\overrightarrow`, `\frac`/`\dfrac`, `\iff`/`\Leftrightarrow`, `pmatrix`/`\left(\begin{matrix}`,
+TeX-Umlaute, `\atop`/`\substack`, kursiv/aufrecht, fett/normal …) oder – als Rückfallebene – zeichengleiches
+Rendering der beiden Lesarten (Render gegen Render, nicht gegen das verrauschte Original). Eine
+Gleichungsnummer muss in allen Lesarten übereinstimmen und wird als Text hinter die Formel gesetzt.
+
+Sind sich die Modelle uneinig oder widerspricht das Veto, entscheidet ein Mensch im Review.
+
+## Messung
+
+An Formelbildern mit bekanntem TeX (Göllmann, Springer: TeX im alt-Text), je 150 echte Bilder und 150
+Nachbildungen im Stil von Gehrke (LaTeX + dvipng mit Bitmap-Schriften, ~102 dpi, JPEG):
+
+| Regel | echt: automatisch / davon falsch | Gehrke-Stil: automatisch / davon falsch |
+| --- | --- | --- |
+| Qwen = Gemma | 73 % / 1 | 69 % / 2 |
+| Qwen = Gemma = Gemini 2.5 Flash | 67 % / 0 | 57 % / 1 |
+| **Qwen = Gemma = GLM-4.6V** ohne Nachdenken (Standard) | **68 % / 0** | **63 % / 0** |
+
+- Fehler, bei denen zwei Modelle gemeinsam irren, gibt es: `\mathcal{E}_r` statt `\varepsilon_r`, ein
+  erfundenes `\tilde{z}`, `x^{f}` statt `x'`. Die dritte Lesart aus einer **anderen Modellfamilie** fängt
+  sie ab; Gemini (mit Gemma verwandt) machte einen davon mit.
+- Selbstauskünfte der Modelle („95 % sicher“) sind wertlos. Token-Wahrscheinlichkeiten (Logprobs) werden
+  gespeichert, brachten aber neben der dritten Lesart keinen Gewinn (Schwellen bleiben einstellbar).
+- „Nachdenken“ (Reasoning) ist für alle Modelle abgeschaltet: Gemma 4 wird ~10× schneller, GLM-4.6V liest
+  ohne Nachdenken sogar besser (85 % statt 79 % allein richtig) und braucht ~25× weniger Tokens.
+- Fettdruck lesen alle Modelle schlecht (fette Vektoren werden zu normalen Buchstaben); nach Vorgabe zählt
+  er nicht. Mit `bold_relevant=1` würden diese Fälle ins Review gehen.
+- Das Bild-Veto fing den einzigen Fall ab, in dem alle drei Modelle gemeinsam irrten (Ähnlichkeit
+  0,5–0,6); richtige Lesarten lagen bei ≥ 0,66. Daher die Schwelle 0,65. Eine Prüfung der Schriftgröße
+  (Pixel pro Punkt gegen das Buchmittel) erzeugte nur Fehlalarme und ist abgeschaltet.
+- Die Messung lief **ohne** Textausschnitt um die Formel; `run` gibt den Modellen einen kurzen
+  Textausschnitt (≤ 240 Zeichen) mit. Die Stichproben am Buch (62 von 62 korrekt) sprechen nicht gegen
+  den Kontext, gemessen ist er aber nicht.
+
+Gehrke, Brückenkurs Mathematik (EPUB, 1505 Formelbilder): siehe [Stand](#stand).
 
 ## Ablauf
 
 ```text
 scan        Bildverweise in chapters/*.md (bzw. pdf2md-Markdown) finden, Formel/Abbildung vorklassifizieren
-recognize   LaTeX-Kandidaten von einem Vision-Modell holen: lokal (llama.cpp) zuerst, Cloud (OpenRouter) nur für Ungelöste
-verify      Kandidat rendern (pdflatex), mit dem Original vergleichen, Verwechslungsvarianten prüfen, entscheiden
+run         in Paketen zu 50: Qwen + Gemma lesen (parallel), prüfen, GLM nur für Einige, prüfen;
+            nach jedem Paket eine Statuszeile
 review      Zweifelsfälle im Browser: Original / Render / Overlay / Diff, LaTeX korrigieren und neu prüfen
 apply       angenommene Formeln ins Markdown schreiben (aus einer Sicherung, idempotent)
 revert      Markdown-Dateien auf den Stand vor apply zurücksetzen
-run         scan + recognize lokal + verify + recognize Cloud (nur Ungelöste) + verify
-calibrate   Messung an Formelbildern mit bekanntem TeX (Springer-EPUBs: TeX im alt-Text)
+recognize   einzelne Engine (local, local2, cloud) laufen lassen
+verify      prüfen und entscheiden (ohne neue Modellabfragen)
+status      Zählung je Status
+calibrate   Messung an Formelbildern mit bekanntem TeX (--consensus: Konsensregel)
 ```
 
 ```bash
@@ -33,104 +81,121 @@ python3 formula_img2latex.py apply  output/buch
 python3 epub2md_merge.py output/buch --force          # Gesamtdatei danach neu bauen
 ```
 
-## Wie geprüft wird
-
-Die OCR liefert nur einen **Kandidaten**. Entschieden wird über das Bild:
-
-1. **Rendern** mit pdflatex (Paket `preview`, viele Formeln je Lauf, `-no-shell-escape`,
-   `openout_any=p`). Unsichere Befehle (`\input`, `\write`, `\def`, `\catcode`, …) werden vorher abgelehnt.
-   Die Schrift wird je Buch automatisch gewählt: `cm`, `times`, `txfonts`, `palatino`, `stix`, `euler`.
-2. **Vergleichen** in der Auflösung des Originals: Tinte normalisieren (Transparenz, JPEG-Rauschen,
-   getönter Hintergrund), gleichmäßig skalieren (nie strecken), auf ¼ Pixel ausrichten.
-   Kennzahlen: Korrelation (NCC), SSIM, Abweichungsflecken, Größenabweichung, **Pixel pro Punkt**.
-   Pixel pro Punkt ist innerhalb eines Buches konstant; Abweichungen verraten falsche Stile
-   (`\frac` statt `\tfrac`, `\displaystyle`).
-3. **Kontrasttest gegen Verwechslungsvarianten** (`confusables.py`). Erzeugt werden ~50–160 Varianten,
-   die sich durch je einen typischen Erkennungsfehler unterscheiden: andere Ziffer, hoch statt tief,
-   `,`/`;`, `-`/`+`/`=`, ähnliche Buchstaben, Groß/klein, `\mathcal`/`\mathbb`/…, fehlendes Vorzeichen, Strich
-   oder Akzent. Varianten werden **layouttreu** gerendert (`\mathrlap{neu}\mathbin{\phantom{alt}}`), damit
-   sich nur das eine Zeichen ändert. Verglichen wird nur dort, wo sich Kandidat und Variante unterscheiden
-   (Likelihood-Test). Der Kandidat muss **jede** unterscheidbare Variante mit Abstand schlagen.
-4. **Selbstkorrektur:** Erklärt eine Variante das Bild deutlich besser, wird sie neuer Kandidat
-   (höchstens 3 Schritte). So werden einzelne OCR-Fehler ohne erneute Modellanfrage repariert.
-5. **Pandoc-Prüfung:** Jede angenommene Formel muss mit `pandoc --mathml` umsetzbar sein, sonst
-   bliebe sie im späteren EPUB/PDF roher TeX-Text.
-
 Status je Formel: `auto_accepted`, `needs_review`, `rejected_keep_image`, `render_failed`, `no_candidate`,
 `not_formula`, nach Review `accepted_by_human`, `corrected_by_human`, `kept_by_human`.
 
+## Modelle und Server
+
+| Engine | Standard | Konfiguration |
+| --- | --- | --- |
+| `local` | llama.cpp `http://127.0.0.1:8011/v1` (Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct Q4_K_M + mmproj) | `FORMULA_LOCAL_URL`, `FORMULA_LOCAL_MODEL` |
+| `local2` | llama.cpp `http://127.0.0.1:8012/v1` (Gemma-4-26B-A4B-it Q4_0 + mmproj) | `FORMULA_LOCAL2_URL`, `FORMULA_LOCAL2_MODEL` |
+| `cloud` | OpenRouter, `z-ai/glm-4.6v` | `OPENROUTER_API_KEY`, `FORMULA_CLOUD_MODEL` |
+
+`FORMULA_<ENGINE>_THINKING=1` schaltet das Nachdenken wieder ein. Antworten sind auf 800 Tokens begrenzt
+(lange mehrzeilige Formeln brauchen ~400; einzelne Antworten von Gemma liefen sonst in
+Wiederholungsschleifen bis 165 s). Jede Lesart wird mit Modell, Prompt-Version und Nachdenk-Einstellung
+gespeichert; dieselbe Frage wird nie zweimal gestellt, ein abgebrochener Lauf setzt dort fort.
+
+Kosten der Cloud-Stufe: GLM liest nur Formeln, bei denen Qwen und Gemma einig sind. Gehrke: 967
+Anfragen, Ø 2,6 s, zusammen rund 0,15–0,20 $.
+
+## Bildvergleich (Veto)
+
+`compare.py` rendert die Lesart mit pdflatex (Schrift je Buch automatisch: `cm`, `times`, `txfonts`,
+`palatino`, `stix`, `euler`), richtet sie auf das Original aus und verzerrt sie **elastisch**
+(dynamische Zeitverzerrung über Spalten und Zeilen; Dehnen kostet proportional zur Tinte), damit
+Abstände und Längen keine Rolle spielen. Die Ähnlichkeit danach ist das Veto. Geprüft wird nur die
+Lesart, die übernommen würde (die von Qwen; im Konsens ist sie gleichwertig zu den anderen) – eine
+später eintreffende dritte Lesart löst keine neue Prüfung aus. Die Prüfergebnisse tragen eine
+Versionsnummer des Verfahrens und werden nach Änderungen neu berechnet. Der alte Pixel-Entscheider mit
+Verwechslungsvarianten und Kontrasttest bleibt als Modus `decide=pixel` erhalten.
+
+Sicherheit: Kandidaten kommen von Modellen und gelten als unsicher. Vor pdflatex werden Befehle wie
+`\input`, `\write`, `\def`, `\catcode` abgelehnt; pdflatex läuft mit `-no-shell-escape`,
+`openout_any=p`, Zeitlimit.
+
 ## Arbeitsordner
 
 ```text
 <ausgabe>.formulas/          # neben der Ausgabe, weil epub2md --force die Ausgabe ersetzt
-├── workspace.json           # Quelle, Schrift, Pixel/Punkt, Schwellen, apply-Zustand
-├── formulas/f-<sha12>-<d|i>.json   # je Bild und Darstellung: Kandidaten, Prüfung, Entscheidung
-├── review/<id>-{orig,render,diff}.png
+├── workspace.json           # Quelle, Schrift, Einstellungen, apply-Zustand
+├── formulas/f-<sha12>-<d|i>.json   # je Bild und Darstellung: Lesarten, Prüfung, Entscheidung
+├── review/<id>-{orig,render,rigid,diff}.png
 └── backup/                  # Markdown-Dateien vor dem ersten apply
 ```
 
-Die Datensätze sind über den SHA-256 des Bildes verknüpft. Ein erneuter epub2md-Lauf mit `--force` verliert
-deshalb keine Entscheidungen. `scan` und `apply` spielen sie ohne neue OCR wieder ein. Modellantworten
-werden je Modell gespeichert; dasselbe Modell wird nie zweimal nach demselben Bild gefragt.
+Die Datensätze hängen am SHA-256 des Bildes: Ein erneuter epub2md-Lauf verliert keine Entscheidungen.
+
+Einstellungen in `workspace.json` → `settings.consensus_thresholds`: `require_third` (1),
+`bold_relevant` (0), `veto_ncc` (0,65), `veto_scale_dev` (0 = aus), `min_p_mean`/`min_p_min` (0).
 
 ## Quellen
 
 | Quelle | Erkennung | Begrenzer |
 | --- | --- | --- |
-| epub2md-Ordner | `conversion-report.json` (`tool: epub2md`); Warnungen `formula-image` markieren sichere Formeln | `--math auto`: `$…$`/`$$…$$`, `--math tex`: `\(…\)`/`\[…\]` |
-| pdf2md-Datei `<name>.md` + `<name>_images/` oder `--split`-Ordner | Bildname `<pdf>-<seite>-<box>`; mit `--pdf` wird jede Formel per Template-Matching auf der Seite gefunden, mit 600 dpi aus dem Vektor-PDF neu ausgeschnitten und an Mathe-Schriften (CMMI, EURM, …) als Formel erkannt | `$…$`/`$$…$$` |
+| epub2md-Ordner | `conversion-report.json`; Warnungen `formula-image` markieren sichere Formeln | `--math auto`: `$…$`/`$$…$$`, `--math tex`: `\(…\)`/`\[…\]`; deutsche Bücher: `3{,}6` |
+| pdf2md (`<name>.md` + `<name>_images/` oder `--split`-Ordner) | Bildname `<pdf>-<seite>-<box>`; mit `--pdf` per Template-Matching auf der Seite gefunden und mit 600 dpi aus dem Vektor-PDF neu ausgeschnitten | `$…$`/`$$…$$` |
 
-Abgesetzte Bildformeln gelten als Display-Mathematik, Bilder im Fließtext als Inline-Mathematik.
 Codeblöcke werden nie verändert. Inline-Formeln, die pdf2md als Glyphensalat im Fließtext ausgibt,
 sind nicht Teil dieser Version.
 
-## Engines
+## Werkzeuge zum Einstellen
 
-Jede Engine spricht die OpenAI-Chat-API mit Bildteil:
+- `tools/vergleich.py AUSGABE` – feste Stichprobe (50 Formeln), verarbeitet wie `run`, schreibt
+  `vergleich/<name>/index.html` mit Original, gerenderten Lesarten, Entscheidung und Veto-Overlay.
+- `tools/konsens_bericht.py BERICHT.json EPUB` – Übersichtsseite zu `calibrate --consensus --report`.
+- `vergleich/` ist nicht versioniert (Ausschnitte aus Büchern).
 
-| `--engine` | Standard | Konfiguration |
-| --- | --- | --- |
-| `local` | llama.cpp-Server `http://127.0.0.1:8011/v1`, Modell vom Server | `FORMULA_LOCAL_URL`, `FORMULA_LOCAL_MODEL`, `FORMULA_LOCAL_API_KEY` |
-| `cloud` | OpenRouter, `google/gemini-2.5-flash` | `OPENROUTER_API_KEY`, `FORMULA_CLOUD_MODEL`, `FORMULA_CLOUD_URL` |
+## Stand
 
-Getestet: **Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct** (Q4_K_M + mmproj) auf einer RTX 3090 mit 0,2–0,5 s je Formel;
-Gehrke Brückenkurs (1329 Bilder) in 9 Minuten.
+Version 0.2.0 (Konsens), getestet am Gehrke, Brückenkurs Mathematik (EPUB, CM-Formeln als kleine JPGs):
 
-## Stand und Grenzen
+| | Anzahl |
+| --- | --- |
+| Formelbilder verarbeitet (sicher oder unklar klassifiziert) | 1505 |
+| **automatisch ersetzt** | **942 (63 %)** |
+| Review: Qwen und Gemma uneinig | 410 |
+| Review: GLM weicht ab | 65 |
+| Review: Bild-Veto / Pandoc | 2 / 1 |
+| keine Formel (laut Modellen) | 85 |
+| nicht geprüft (Abbildungen, Symbole) | 539 |
 
-Messungen vom 07.10.2026 (Details: `calibrate`):
+- **Von Hand geprüft:** die 42 automatisch ersetzten Formeln der festen 50er-Stichprobe und 20 zufällig
+  gezogene weitere – **62 von 62 Zeichen für Zeichen korrekt** (Brüche, Wurzeln mit Index, `cases`,
+  Grenzwerte, Integrale, Vektorpfeile, Überstriche über mehreren Buchstaben).
+- **apply** an einer Kopie: 946 Ersetzungen in 258 Kapiteldateien (manche Formeln kommen mehrfach vor).
+  `epub2md_merge.py` → 945 Formeln in der Gesamtdatei (eine stand in einer doppelten Fußnote, die das
+  Zusammenfügen entfernt). Pandoc `--mathml`: **945 von 945** als MathML, keine „Could not convert TeX
+  math“-Meldung. EPUB daraus in 10 s gebaut.
+- **Laufzeit** mit beiden lokalen Modellen parallel (zwei RTX 3090) und GLM: ~5 Minuten je 50 Formeln,
+  das Buch also rund 2,5 Stunden.
 
-- **Synthetisch** (Computer Modern, ~1,4 px/pt, JPEG – wie Gehrke): Die korrekte Formel schlägt in
-  98 % der Fälle alle Verwechslungsvarianten; ein einzelner falscher Startkandidat wird meist repariert.
-- **Gehrke Brückenkurs** (EPUB, ~1400 Formel-JPGs, CM): Die OCR ist gut. Abgelehnt oder ins Review
-  geschickt wird überwiegend wegen **typografischer** Abweichungen der OCR, z. B.
-  `\xrightarrow{…}` statt `\stackrel{…}{\longrightarrow}`, `\vec` statt `\overrightarrow`, Text neben statt
-  über `=`. Bei einer Pfeillänge verrutscht alles dahinter. Abhilfe in Arbeit: Korrekturrunde, in der das
-  Modell Original und eigenes Render nebeneinander sieht.
-- **Springer-Bücher** (Liesen, Göllmann): Was im alt-Text kein TeX hat, sind meist komplexe mehrzeilige
-  Formeln eines fremden Satzsystems. Abstände und Klammergrößen weichen ab, der starre Vergleich bestätigt
-  sie nicht → Review.
-- **PDF** (Hefferon, Euler-Schrift): Einfache Formeln passen mit `euler` sehr gut (NCC 0,96). Wo Ziffern
-  oder Operatornamen in anderen Schnitten gesetzt sind (serifenloses `sgn`), wird der Kontrasttest
-  unzuverlässig → Review.
+Grenzen und offene Punkte:
+
+- Mehrzeilige Rechnungen mit Ausrichtung, `\underbrace` oder Zeilenumbrüchen schreiben die Modelle
+  unterschiedlich – sie bilden den Großteil des Reviews.
 - Formeln auf farbig hinterlegten Kästen verlieren beim Ersetzen die Hinterlegung.
-
-Nächste Schritte: Schwellen mit `calibrate` an den layouttreuen Varianten neu festlegen; Korrekturrunde
-mit Diff-Bild; abschnittsweiser Vergleich (Zeilen/Spalten getrennt ausrichten) für mehrzeilige Formeln
-fremder Satzsysteme; Inline-Formeln in PDFs.
+- Fettdruck wird nicht geprüft (Vorgabe).
+- Die Messung umfasst 2 × 150 Formeln eines Buches ohne Textausschnitt; „0 Fehler“ bedeutet eine
+  Fehlerquote sehr wahrscheinlich unter ~2 %.
+- pdf2md-Bücher: der Ablauf ist umgesetzt (600-dpi-Neuausschnitt, Euler-Schrift für Hefferon), aber im
+  Konsens-Modus noch nicht an einem ganzen Buch getestet.
 
 ## Installation
 
 ```bash
-sudo apt install texlive-latex-extra texlive-fonts-extra texlive-science pandoc   # pdflatex, Schriften, Pandoc
+sudo apt install texlive-latex-extra texlive-fonts-extra texlive-science pandoc dvipng
 pip install -r requirements.txt     # pymupdf, numpy, scipy, scikit-image, opencv, Pillow, lxml, requests
 pip install -r requirements-dev.txt # pytest
 ```
 
+Modelle: siehe BEDIENUNGSANLEITUNG (llama-server starten).
+
 ## Tests
 
 ```bash
-python3 -m pytest -q     # ca. 30 s; synthetische Bilder, kein Modellserver, keine Buchinhalte
+python3 -m pytest -q     # ca. 45 s; synthetische Bilder, kein Modellserver, keine Buchinhalte
 ```
 
 Rückgabecodes: `0` Erfolg, `1` Bedienfehler, `2` Eingabe ist keine epub2md-/pdf2md-Ausgabe,
@@ -141,17 +206,18 @@ Rückgabecodes: `0` Erfolg, `1` Bedienfehler, `2` Eingabe ist keine epub2md-/pdf
 ```text
 formula_img2latex/
 ├── cli.py          Unterbefehle, Exit-Codes
-├── pipeline.py     scan, recognize, verify (Prozess-Pool), Entscheidung, apply/revert
-├── sources/        epub2md.py, pdf2md.py, base.py (Markdown-Scan, Begrenzer)
-├── pdfcrop.py      Formelbild auf der PDF-Seite finden, 600-dpi-Neuausschnitt, Mathe-Schrift-Erkennung
-├── classify.py     Formel / unklar / Abbildung (Farbe der Tinte, Graustufen, Größe, Kontext)
-├── engines/        Vision-Modelle über die OpenAI-API (llama.cpp, OpenRouter)
+├── pipeline.py     scan, recognize, verify, Entscheidung (Konsens/Pixel), run in Paketen, apply/revert
+├── consensus.py    Normalform, Render-Gleichheit: sagen zwei Lesarten dasselbe?
+├── decide.py       Annahmeregeln und Schwellen (Konsens- und Pixel-Modus)
+├── engines/        Vision-Modelle über die OpenAI-API (llama.cpp, OpenRouter), Logprobs, Prompt-Version
+├── compare.py      Ausrichtung, elastische Verzerrung, Kennzahlen, Kontrasttest, Diff-Bilder
+├── confusables.py  Verwechslungsvarianten (Pixel-Modus)
+├── verify.py       Bildprüfung einer Lesart (Veto bzw. Pixel-Entscheider)
 ├── render.py       pdflatex-Batch, Schrift-Presets, Rasterung
 ├── imageio.py      Originale laden (PNG/GIF/JPG/SVG, Transparenz, Tönung)
-├── compare.py      Ausrichtung, Kennzahlen, Kontrasttest, Diff-Bilder
-├── confusables.py  Verwechslungsvarianten, layouttreue Prüfvarianten
-├── verify.py       Prüfung + Selbstkorrektur
-├── decide.py       Schwellen und Status
+├── sources/        epub2md.py, pdf2md.py, base.py (Markdown-Scan, Begrenzer, Dezimalkomma)
+├── pdfcrop.py      Formelbild auf der PDF-Seite finden, 600-dpi-Neuausschnitt
+├── classify.py     Formel / unklar / Abbildung
 ├── checks.py       Pandoc/MathML-Prüfung
 ├── calibrate.py    Messung an Formelbildern mit bekanntem TeX
 ├── store.py        Arbeitsordner, Datensätze