Aufgeraeumt: 33 PNG-Zweitfassungen, Bau-Ueberbleibsel, Ausgabepfade

Drei Aufraeumarbeiten - und zwei Funde, die dabei auffielen.

1. DIE PNG-ZWEITFASSUNGEN SIND WEG. Jedes Diagramm lag doppelt vor, als SVG
und als PNG, und kein einziges src=/href= in der Website zeigte je auf ein
PNG. Der Build kopierte sie trotzdem mit: 3,3 MB im Repository plus 3,3 MB,
die bei jeder Veroeffentlichung auf den Webserver gingen. Die 15 Generatoren
schreiben jetzt nur noch SVG, die Docstrings sind mitgezogen. Vor dem
Loeschen geprueft: Jedes PNG hatte sein gleichnamiges SVG, alle 33 waren
versioniert.

FUND 1: erzeuge_kap06_gantt.py folgte als einziger Generator nicht der
Konvention - weder svg.hashsalt noch metadata={"Date": None}. Sein SVG trug
einen echten Zeitstempel und bei jedem Lauf andere clip-path-IDs, war also
nie byteidentisch reproduzierbar, obwohl CLAUDE.md genau das fuer alle
Generatoren festhaelt. Aufgefallen nur, weil nach der PNG-Umstellung 32 von
33 SVGs bitgleich blieben und eines nicht. Jetzt byteidentisch ueber zwei
Laeufe.

FUND 2: spiegle_bilder() legte leere Verzeichnisse auf dem Webserver an. Der
Dateifilter arbeitete korrekt, aber os.walk durchlief auch __pycache__/, und
os.makedirs() erzeugte es am Ziel. Die Verzeichnisliste wird jetzt vorher
gefiltert. Gegengetestet.

2. BAU-UEBERBLEIBSEL entfernt (alle ignoriert und neu erzeugbar):
svg-inkscape/, build_v04.log, .pytest_cache/, Programme/output/, vier
__pycache__/ und die Excel-Mappen. Arbeitsbaum 36 -> 33 MB, danach null
ignorierte Ueberbleibsel.

3. Excel_Bruecke.py SCHREIBT NEBEN DAS SKRIPT statt ins
Arbeitsverzeichnis. Es benutzte blanke relative Namen; wer es aus der
Repository-Wurzel startete, verstreute dort produktionsmix.xlsx und
produktionsmix_ergebnis.xlsx. Jetzt wie die vier anderen schreibenden
Programme ueber os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)). Nachgemessen:
Lauf aus der Wurzel legt dort null Dateien ab.

Ausserdem git gc: 653 lose Objekte gepackt, .git von 71 MB auf 28 MB -
reines Repacken, kein Inhalt beruehrt.

Geprueft: alle 33 im Buch referenzierten SVGs vorhanden, in Quelle und
Website; 16 Generatoren fehlerfrei; keine fehlenden Bilder im LaTeX-Lauf;
33 pytest-Tests; PDF unveraendert 760 Seiten.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

bilder_04/erzeuge_kap06_gantt.py

@@ -5,7 +5,6 @@
 Erzeugt das Gantt-Diagramm zum Job-Shop-Beispiel aus Kapitel 6 in zwei Fassungen:
 
     bilder_04/kap06_jobshop_gantt.svg          statisch, fuer das PDF
-    bilder_04/kap06_jobshop_gantt.png          statisch, Rasterfassung
     bilder_04/plotly/kap06_jobshop_gantt.html  interaktiv, fuer die Website
 
 Die Daten sind identisch mit JobShop_Intervalle.py; geloest wird hier erneut,
@@ -27,6 +26,11 @@ import matplotlib.pyplot as plt
 import plotly.graph_objects as go
 from ortools.sat.python import cp_model
 
+# Reproduzierbare SVG-Ausgabe (siehe erzeuge_titelseite.py). Dieser Generator
+# war als einziger ohne beides - sein SVG trug deshalb einen echten
+# Zeitstempel und bei jedem Lauf andere clip-path-IDs.
+plt.rcParams["svg.hashsalt"] = "or-mit-python-v04"
+
 # Identisch zu JobShop_Intervalle.py
 AUFTRAEGE = [
     [(0, 3), (1, 2), (2, 2)],      # Auftrag 0
@@ -111,9 +115,10 @@ def zeichne_statisch(plan, makespan: int) -> None:
     figur.tight_layout()
 
     os.makedirs(BILDER, exist_ok=True)
-    for endung in ("svg", "png"):
+    for endung in ("svg",):
         pfad = os.path.join(BILDER, f"kap06_jobshop_gantt.{endung}")
-        figur.savefig(pfad, format=endung, dpi=160)
+        figur.savefig(pfad, format=endung, dpi=160,
+                      metadata={"Date": None} if endung == "svg" else None)
         print(f"geschrieben: {pfad}")
     plt.close(figur)