Glossar: Sprungleiste, Abkürzungen ausschreiben, CLAUDE.md-Regel
Sprungleiste (A B C ... Z) im Glossar — wie im Stichwortverzeichnis:
ein Klick je Buchstabe springt zur '## <Buchstabe>'-Überschrift.
Eingebaut in erzeuge_glossar_04.py als {=html}-Rohblock (nur HTML,
im PDF bedeutungslos).
Abkürzungen beim ersten Mal ausschreiben: 'VaR' → 'VaR (Value at Risk)',
'EVPI' → 'EVPI (Expected Value of Perfect Information)' als Link-Text
bei der ersten Nennung je Datei; danach nur die Abkürzung. 19 Abkürzungen
erfasst (VaR, CVaR, KKT, NLP, MILP, EVPI, LP, QP, ...).
CLAUDE.md: Regel 'Glossar-Links: Fachbegriffe im Fließtext automatisch
verlinkt' dokumentiert — resolve_glossar(), LINK_TEXTE,
ABBREV_ERSTE_NENNUNG, _NICHT_AUTO_LINKEN, _ZU_KURZ_ABK, .glossar-link,
{gl:}-Marke, Sprungleiste, {#gloss:<slug>}-Anchor.
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@ -5,6 +5,11 @@ Jeder Eintrag nennt am Ende den Abschnitt, in dem der Begriff eingeführt wird
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dorthin führt in der Online-Fassung direkt zur Erklärung im Zusammenhang. Wer einen Begriff an
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*allen* Fundstellen sucht, benutzt das Stichwortverzeichnis.
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```{=html}
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<nav class="register-sprungleiste"><a href="#a">A</a> <a href="#b">B</a> <a href="#c">C</a> <a href="#d">D</a> <a href="#e">E</a> <a href="#f">F</a> <a href="#g">G</a> <a href="#h">H</a> <a href="#i">I</a> <a href="#j">J</a> <a href="#k">K</a> <a href="#l">L</a> <a href="#m">M</a> <a href="#n">N</a> <a href="#o">O</a> <a href="#p">P</a> <a href="#q">Q</a> <a href="#r">R</a> <a href="#s">S</a> <a href="#t">T</a> <a href="#u">U</a> <a href="#v">V</a> <a href="#w">W</a> <a href="#y">Y</a> <a href="#z">Z</a></nav>
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```
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## A
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::: {#gloss:absolutbetrag}
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@ -157,4 +157,4 @@ Details zu den Lernpfaden stehen in [`00_Vorwort_und_Lesehilfe.md`](00_Vorwort_u
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*Autor / Herausgeber: Dieter Schlüter · Stand: 10. September 2026 v17.38*
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*Autor / Herausgeber: Dieter Schlüter · Stand: 10. September 2026 v17.51*
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@ -1114,7 +1114,7 @@ _GLOSSAR_GL_RE = re.compile(r'\{gl:([^}]+)\}')
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def resolve_glossar(text: str, fuer_seite: bool = False) -> str:
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"""Verlinkt Glossar-Begriffe im Fließtext automatisch (erste Nennung je
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Begriff im uebergebenen Text) und loest {gl:}-Marken auf."""
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from glossar_eintraege_04 import LINK_TEXTE
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from glossar_eintraege_04 import LINK_TEXTE, ABBREV_ERSTE_NENNUNG
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# {gl:Begriff}-Marken zuerst: erzwingen einen Link auch fuer Begriffe,
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# die nicht auto-linkbar sind. 'Begriff' ist der Anzeigetext im Link;
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@ -1165,13 +1165,15 @@ def resolve_glossar(text: str, fuer_seite: bool = False) -> str:
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last = 0
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for m in _GLOSSAR_TOKEN_RE.finditer(line):
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seg = line[last:m.start()]
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seg, t = _glossar_in_segment(seg, texte, seen, fuer_seite)
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seg, t = _glossar_in_segment(seg, texte, seen, fuer_seite,
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ABBREV_ERSTE_NENNUNG)
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treffer += t
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new_parts.append(seg)
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new_parts.append(m.group(0)) # Token unverändert
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last = m.end()
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rest = line[last:]
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||||
rest, t = _glossar_in_segment(rest, texte, seen, fuer_seite)
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||||
rest, t = _glossar_in_segment(rest, texte, seen, fuer_seite,
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||||
ABBREV_ERSTE_NENNUNG)
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||||
treffer += t
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||||
new_parts.append(rest)
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||||
lines[i] = ''.join(new_parts)
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@ -1188,17 +1190,22 @@ def _glossar_slug_fuer(begriff: str) -> str:
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def _glossar_in_segment(segment: str, texte: list[tuple[str, str]],
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seen: set[str], fuer_seite: bool) -> tuple[str, int]:
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||||
seen: set[str], fuer_seite: bool,
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||||
abbrev_erste: dict[str, str] | None = None
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||||
) -> tuple[str, int]:
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||||
"""Sucht im Fließtext-Segment nach Glossar-Begriffen und ersetzt das
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erste Vorkommen je Begriff durch einen Link.
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Bei Abkürzungen (abbrev_erste) wird die ERSTE Nennung ausgeschrieben:
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'VaR' -> 'VaR (Value at Risk)' als Link-Text. Danach nur noch 'VaR'.
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Alle Link-Texte werden im Original-Segment gesucht (mit finditer, also
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alle Vorkommen), dann nach Position sortiert und nicht-ueberlappend
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ersetzt — laengste zuerst bei gleicher Position. So wird 'CP-SAT' als
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Ganzes erkannt, bevor 'CP' (als Teilstring darin) ein eigenes Match
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erzeugt. Wird ein Match wegen Ueberlappung übersprungen, wird das
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naechste Vorkommen desselben Begriffs genommen (falls nicht ueberlappend).
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erzeugt.
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"""
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if abbrev_erste is None:
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abbrev_erste = {}
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matches: list[tuple[int, int, str, str]] = []
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||||
for link_text, slug in texte:
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if link_text in seen:
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@ -1229,7 +1236,9 @@ def _glossar_in_segment(segment: str, texte: list[tuple[str, str]],
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|||
result.append(segment[last_end:start])
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||||
ziel = (f'anhang-glossar.md#gloss:{slug}' if fuer_seite
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else f'#gloss:{slug}')
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||||
result.append(f'[{link_text}]({ziel}){{.glossar-link}}')
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||||
# Erste Nennung einer Abkürzung: ausgeschrieben als Link-Text.
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anzeige = abbrev_erste.get(link_text, link_text)
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||||
result.append(f'[{anzeige}]({ziel}){{.glossar-link}}')
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seen.add(link_text)
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||||
treffer += 1
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last_end = end
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@ -180,7 +180,16 @@ def baue() -> str:
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break_long_words=False,
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break_on_hyphens=False))
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zeilen = [KOPFZEILE, "", absatz(EINLEITUNG), ""]
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# Sprungleiste A B C ... — wie im Stichwortverzeichnis: ein Klick je
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# Buchstabe springt zur Ueberschrift '## <Buchstabe>' (Pandoc erzeugt daraus
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# id="a", id="b", ...). Nur im HTML (roh-Block); im PDF meaningless.
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buchstaben = sorted({anfangsbuchstabe(n) for n, _, _, _ in EINTRAEGE})
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sprungleiste = ("```{=html}\n"
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'<nav class="register-sprungleiste">'
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+ " ".join(f'<a href="#{b.lower()}">{b}</a>' for b in buchstaben)
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+ "</nav>\n```\n")
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zeilen = [KOPFZEILE, "", absatz(EINLEITUNG), "", sprungleiste, ""]
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letzter = None
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for name, idx, text, ziel in sorted(EINTRAEGE,
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||||
key=lambda e: sortierschluessel(e[0])):
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@ -1535,6 +1535,31 @@ _NICHT_AUTO_LINKEN = frozenset({
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_ZU_KURZ_ABK = frozenset({"OR"})
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# ABBREV_ERSTE_NENNUNG: Abkürzung -> Anzeige-Text für die erste Nennung.
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# 'VaR' -> 'VaR (Value at Risk)', 'EVPI' -> 'EVPI (Expected Value ...)'.
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||||
# Wird beim ersten Vorkommen der Abkürzung im Fließtext als Link-Text
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# verwendet; danach nur noch die Abkürzung. Siehe resolve_glossar().
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ABBREV_ERSTE_NENNUNG: dict[str, str] = {}
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def _erste_nennung(name: str, abk: str) -> str:
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"""Baut die erste-Nennung-Anzeige aus dem Glossar-Namen.
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'Value at Risk (VaR)' + 'VaR' -> 'VaR (Value at Risk)'
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'EVPI (Expected Value ...)' + 'EVPI' -> 'EVPI (Expected Value ...)' (=name)
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"""
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m = _re.search(r"\(([^)]+)\)\s*$", name)
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if not m:
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return name
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in_paren = m.group(1).strip()
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before = name[: m.start()].strip()
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# Fall 1: Abkürzung in der Klammer -> 'Abk (Voller Name)'.
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if in_paren == abk:
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return f"{abk} ({before})"
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# Fall 2: Abkürzung vor der Klammer -> Name ist schon 'Abk (Voller Name)'.
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return name
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||||
LINK_TEXTE: dict[str, str] = {}
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for _name, _idx, _text, _ziel in EINTRAEGE:
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if _name in _NICHT_AUTO_LINKEN:
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@ -1546,3 +1571,5 @@ for _name, _idx, _text, _ziel in EINTRAEGE:
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_abk = _abkuerzung_aus_name(_name)
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if _abk and _abk not in _ZU_KURZ_ABK:
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LINK_TEXTE[_abk] = _slug
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# Erste Nennung: ausgeschrieben ('VaR (Value at Risk)').
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ABBREV_ERSTE_NENNUNG[_abk] = _erste_nennung(_name, _abk)
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