text_to_solver_program/requirements.txt

instructor[google-genai]>=1.17
openai>=3.3
google-genai>=1.66
pydantic>=2.12
highspy>=1.15
ortools>=9.15
cvxpy>=1.9
scipy>=1.18
pyscipopt>=6.2
cyipopt>=1.7
networkx>=3.6
pandas>=2.2
markdown-it-py>=3.0   # Aufgabentext im HTML-Report (bisher nur indirekt über rich)
numpy
pytest
Erste öffentliche Fassung: Math Model Generator & Solver Übersetzt natürlichsprachige Optimierungsaufgaben (Deutsch) per LLM in eine geprüfte Modellspezifikation, erzeugt Solver-Code und führt ihn in einer bubblewrap-Sandbox aus. Deterministische Prüfungen ohne LLM, Report als Markdown/HTML, Benchmark mit 19 verifizierten Fällen. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com> 2026-09-17 11:42:58 +02:00			`instructor[google-genai]>=1.17`
			`openai>=3.3`
			`google-genai>=1.66`
			`pydantic>=2.12`
			`highspy>=1.15`
			`ortools>=9.15`
			`cvxpy>=1.9`
			`scipy>=1.18`
			`pyscipopt>=6.2`
			`cyipopt>=1.7`
			`networkx>=3.6`
			`pandas>=2.2`
feat: Report-Aufbau neu – Inhaltsverzeichnis, Aufgabe gerendert, Ergebnis nach dem Modell Reihenfolge (Nutzerentscheidung): Titel → Laufdaten → Warnkasten → klickbares Inhaltsverzeichnis (HTML, H2+H3) → Aufgabe → beigelegte Daten → Was in der Aufgabe steht → Einordnung → „Wie das Modell die Aufgabe sieht“ (eigene H2) → Mathematisches Modell → Ergebnis → Prüfbericht → Solver-Programm. - Aufgabe als Markdown mit gerenderten Formeln (markdown-it-py, html=False, breaks=True; Formeln vorher durch Platzhalter geschützt); Formelsatz in reinem Text (nur_formeln.md) bleibt <pre>. - „$0$“ gilt als Formel, „$5 und $7“ weiter als Geldbetrag (_is_money). - markdown-it-py ausdrücklich in requirements.txt. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com> 2026-09-18 17:44:26 +02:00			`markdown-it-py>=3.0 # Aufgabentext im HTML-Report (bisher nur indirekt über rich)`
Erste öffentliche Fassung: Math Model Generator & Solver Übersetzt natürlichsprachige Optimierungsaufgaben (Deutsch) per LLM in eine geprüfte Modellspezifikation, erzeugt Solver-Code und führt ihn in einer bubblewrap-Sandbox aus. Deterministische Prüfungen ohne LLM, Report als Markdown/HTML, Benchmark mit 19 verifizierten Fällen. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com> 2026-09-17 11:42:58 +02:00			`numpy`
			`pytest`