feat: check-assets ↔ KI gekoppelt — byte-getauschte Bilder neu bewerten

Da bekannte Bilder aus Effizienzgründen nicht jeden Scan neu geladen werden
(url_hashes), prüfte die KI einen späteren Byte-Tausch eines bekannten Bildes
nicht von selbst erneut. Lücke geschlossen: Erkennt die Datei-Prüfung
(check-assets) eine geänderte Bilddatei, wird deren URL über
BaselineManager.invalidate_ai_url_hashes aus der Hash-Erinnerung entfernt →
nächster Scan lädt das Bild neu, neue Bytes = neuer Hash = Cache-Miss = die KI
bewertet den Inhalt neu.

Einhängung in cmd_scan (vor run_ai_analysis → Neubewertung noch im selben Scan)
und cmd_check_assets. Integritäts- und Inhaltsprüfung greifen so ineinander.

Tests: 260 grün (+2: invalidate entfernt nur die genannten URLs; geändertes
Bild wird nach Invalidierung neu geladen und beanstandet).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

scanner/baseline.py

@@ -292,6 +292,22 @@ class BaselineManager:
             json.dumps(state, indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
         )
 
+    def invalidate_ai_url_hashes(self, urls: list[str]) -> int:
+        """Entfernt URLs aus der url_hashes-Erinnerung. Folge: Die KI lädt diese Bilder
+        beim nächsten Lauf erneut und bewertet sie inhaltlich neu (geänderte Bytes →
+        neuer Hash → Cache-Miss → Analyse). Wird von der Datei-Prüfung (check-assets)
+        für geänderte Bild-Assets aufgerufen. Returns Anzahl entfernter Einträge."""
+        if not urls:
+            return 0
+        ledger = self.load_ai_ledger()
+        uh = ledger.get("url_hashes", {})
+        removed = [u for u in urls if u in uh]
+        for u in removed:
+            del uh[u]
+        if removed:
+            self.save_ai_ledger(ledger)
+        return len(removed)
+
     def dismiss_ai_entries(self, fingerprints: list[str] | None = None) -> int:
         """
         Mark ledger entries as dismissed (false-positive acknowledgement).