Notebook-Tests: nbmake + Subprocess-Zellen + inkrementeller Test

Alle 25 Notebooks sind nun fehlerfrei testbar (25 passed). Dafür drei
Änderungen im Build und eine neue Test-Infrastruktur:

1. pyproject.toml: nbmake>=1.5 in der dev-Gruppe.

2. build_version_04.py: Notebooks bekommen zwei Setup-Zellen und
   Subprocess-Zellen für Programme, die nicht direkt im Kernel laufen:
   - NOTEBOOK_SETUP_2: __file__ definieren, sys.path für or_kern,
     multiprocessing auf fork (Spawn findet Kernel-Funktionen nicht).
   - _braucht_subprocess: erkennt highspy (Solver-Konflikt), pytest
     (SystemExit), get_context('spawn'), subprocess+__file__ (sucht
     .py-Dateien), sys.exit (SystemExit). Diese Programme erscheinen
     als Markdown-Codeblock (sichtbar, nicht ausführbar) plus einer
     Subprocess-Zelle mit NO_COLOR=1 (verhindert ANSI-Codes, die der
     Parser von Mutationstest.py nicht verarbeitet).
   - Solver-Konflikt-Erkennung: wenn ein Kapitel sowohl ortools als
     auch highspy importiert, laufen auch reine ortools-Programme als
     Subprocess (highspy schon im Kernel).

3. teste_code_04.py: inkrementeller Test — nur geänderte/neue Programme
   und Notebooks (via git status). Netzabhängige Dateien (yfinance)
   werden automatisch erkannt und nur getestet, wenn Internet verfügbar.

4. PLAN.md Abschnitt 10: neuer Verifikationsschritt 4 (pytest --nbmake).
   PROGRESS.md und CLAUDE.md aktualisiert.

Gefundene und behobene Probleme:
- or_kern-Import: sys.path im Notebook erweitert.
- __file__ nicht definiert: zweite Setup-Zelle setzt es.
- multiprocessing spawn: fork erzwungen (Ein_System_Vier_Ansaetze.py).
- ortools/highspy-Konflikt: Subprocess für beide Solver.
- pytest SystemExit: Subprocess für test_or_kern.py und Mutationstest.py.
- sys.exit(0): Subprocess für Installationstest.py.
- ANSI-Codes in pytest-Ausgabe: NO_COLOR=1 in Subprocess-Zelle.

Notebooks_04/unsicherheit.ipynb

@@ -12,7 +12,11 @@
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "tags": [
+     "nbmake-skip"
+    ]
+   },
    "outputs": [],
    "source": [
     "# Einmalig ausfuehren: installiert alle im Buch verwendeten Pakete.\n",
@@ -21,6 +25,36 @@
     "    scikit-learn matplotlib plotly pyomo linopy pymoo pydantic openpyxl"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Notebook-spezifisches Setup: __file__ definieren (Programme nutzen es\n",
+    "# fuer OUTPUT_DIR), Programmverzeichnis in den Suchpfad aufnehmen (or_kern)\n",
+    "# und multiprocessing auf 'fork' stellen (Spawn findet Kernel-Funktionen nicht).\n",
+    "import os, sys\n",
+    "__file__ = os.path.join(os.getcwd(), '_notebook.py')\n",
+    "for _p in [os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()),\n",
+    "                       'Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme'),\n",
+    "            os.path.dirname(os.getcwd()), os.getcwd()]:\n",
+    "    if os.path.isfile(os.path.join(_p, 'or_kern.py')):\n",
+    "        sys.path.insert(0, _p); break\n",
+    "import multiprocessing as _mp\n",
+    "try: _mp.set_start_method('fork', force=True)\n",
+    "except (RuntimeError, ValueError): pass"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Der Fluch des Durchschnitts\n",
+    "\n",
+    "`Fluch_des_Durchschnitts.py`\n"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
@@ -100,6 +134,15 @@
     "`Monte_Carlo.py`\n"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Monte-Carlo-Simulation{idx:Monte-Carlo-Simulation}\n",
+    "\n",
+    "`Monte_Carlo.py`\n"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
@@ -209,6 +252,15 @@
     "`Stochastische_Optimierung.py`\n"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Zweistufige stochastische Programmierung\n",
+    "\n",
+    "`Stochastische_Optimierung.py`\n"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
@@ -345,6 +397,15 @@
     "`Robuste_Optimierung.py`\n"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Robuste Optimierung{idx:Robuste Optimierung}: gegen den Worst Case absichern\n",
+    "\n",
+    "`Robuste_Optimierung.py`\n"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
@@ -461,6 +522,15 @@
     "`Chance_Constraints.py`\n"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Der Fall: ein Kraftwerkspark mit 500 MW Zusage\n",
+    "\n",
+    "`Chance_Constraints.py`\n"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,