fix: Nebenpfade behalten Kontext – Gegenprobe, --von, --resolve, UNDERSTAND_RETRIES=-1

- UNDERSTAND_RETRIES=-1 (A/B-Arm der Verstehensstufe) stürzte seit dem Ablehnungstor ab
- Unlösbar-Gegenprobe bekommt Verständnis, Datenprofil und Datendateien; ihre Lösung
  durchläuft dieselbe Abnahme (_assess_run)
- --von pruefung behält Verständnis, Abbildungen und Datenprofil
- --resolve überschreibt frühere Befunde nicht mehr (nur Zulässigkeit neu)
- --daten wirkt auch mit --resolve und --von
- Prüfung und Korrektur sehen das Datenprofil
- Reparaturmeldung nennt alle Befundarten zugleich
- Test der Balkenhöhe prüft die Höhe tatsächlich; unbenutzte Imports entfernt

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

modeling/extraction.py

@@ -35,7 +35,7 @@ def text_to_model(session: LLMSession, task: str,
 
 def revise_model(
     session: LLMSession, task: str, spec: OptimizationModelSpecification, review: AssumptionReview,
-    issues: List[CheckIssue] = (),
+    issues: List[CheckIssue] = (), data_prompt: str = "",
 ) -> OptimizationModelSpecification:
     errors = [i for i in issues if i.severity == CheckSeverity.ERROR]
     check_text = "\n".join(f"- [{i.code}] {i.message}" for i in errors) or "keine"
@@ -43,6 +43,7 @@ def revise_model(
     # sollen sie mit behoben werden – sonst erreicht z. B. unerklärter Fachjargon das LLM nie.
     hinweise = [i for i in issues if i.severity == CheckSeverity.WARNING]
     hinweis_text = "\n".join(f"- [{i.code}] {i.message}" for i in hinweise) or "keine"
+    aufgabe = f"{task}\n\n{data_prompt}" if data_prompt else task   # Datenprofil wie bei der Extraktion
     return session.create(
         OptimizationModelSpecification,
         [
@@ -50,7 +51,7 @@ def revise_model(
             {
                 "role": "user",
                 "content": (
-                    f"AUFGABENTEXT:\n{task}\n\n"
+                    f"AUFGABENTEXT:\n{aufgabe}\n\n"
                     f"BISHERIGE MODELLSPEZIFIKATION:\n{spec.model_dump_json(indent=2)}\n\n"
                     f"PRÜFBERICHT:\n{review.model_dump_json(indent=2)}\n\n"
                     f"FEHLER DER AUTOMATISCHEN KONSISTENZPRÜFUNG:\n{check_text}\n\n"