feat: Nicht-Optimierungsaufgaben ablehnen statt modellieren

Bisher erzeugte is_optimization_task=False nur eine Log-Warnung; eine
reine Gleichung wurde trotzdem in ein Optimierungsmodell gepresst.
Jetzt bricht run_pipeline direkt nach dem Verstehen ab: kein
Nachfassen, keine Extraktion, kein Solver. PipelineResult.rejected,
reliable=False, specification/review optional; Report "Aufgabe
abgelehnt", CLI-Exit-Code 3, Benchmark-Status "abgelehnt" (auch die
Ergebnistabelle verkraftet die Zeile), --von verweigert.

Der Verstehens-Prompt nennt reine Gleichungen/Rechenaufgaben als
Nicht-Aufgaben und Zulaessigkeitsfragen sowie moeglicherweise
unloesbare Planungen ausdruecklich als Aufgaben. Unvermessen;
Prompt-Kennung jetzt 0333bfd5f9fe.

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

tests/test_pipeline.py

@@ -543,3 +543,42 @@ def test_persistently_undeclared_data_is_unreliable():
     result = run_pipeline("Aufgabe", session=session, max_revisions=0, max_restarts=0, solver_retries=1)
     assert not result.reliable
     assert any(p.startswith("Datenherkunft") for p in result.reliability_issues)
+
+
+# Beobachtet: eine reine Gleichung (x! - 2x^2 + 1337 = 3629937) wurde nur mit Log-Warnung weiter modelliert
+KEINE_AUFGABE = TaskUnderstanding(
+    is_optimization_task=False, reason="Eine Gleichung soll gelöst werden; es gibt nichts zu entscheiden.",
+    facts=[], ignored_numbers=[],
+    sub_questions=[SubQuestion(id="1", quote="x! - 2x**2 + 1337 = 3629937", kind="rechnen", needs_solver=True)])
+
+
+def test_non_optimization_task_is_rejected_without_modeling(tmp_path):
+    from reporting.report import write_report
+    session = FakeSession(specs=[], reviews=[], understandings=[KEINE_AUFGABE])
+    result = run_pipeline("x! - 2x**2 + 1337 = 3629937", session=session)
+    assert result.rejected and not result.reliable
+    assert result.specification is None and result.solver_run is None
+    assert session.steps == ["Verstehen"]            # kein Nachfassen, keine Extraktion, kein Solver
+    assert "Keine Optimierungsaufgabe" in result.reliability_issues[0]
+    for endung in ("md", "html"):
+        ziel = tmp_path / f"abgelehnt.{endung}"
+        write_report(result, str(ziel))
+        text = ziel.read_text(encoding="utf-8")
+        assert "Aufgabe abgelehnt" in text and "nichts zu entscheiden" in text
+
+
+def test_rejected_result_cannot_be_continued_and_counts_as_failure(tmp_path, monkeypatch):
+    import pytest
+    from benchmark import benchmark
+    from TextToModel import continue_pipeline
+    session = FakeSession(specs=[], reviews=[], understandings=[KEINE_AUFGABE])
+    result = run_pipeline("x! = 120", session=session)
+    gespeichert = tmp_path / "abgelehnt.json"
+    gespeichert.write_text(result.model_dump_json())
+    with pytest.raises(ValueError, match="abgelehnt"):
+        continue_pipeline(str(gespeichert), "solver", session=session)
+
+    monkeypatch.setattr(benchmark, "run_pipeline", lambda *a, **k: result)
+    zeile = benchmark.run_case({"name": "gleichung", "task": "x! = 120", "expected": {}}, "fake", 1)
+    assert zeile["solver_status"] == "abgelehnt" and zeile["task_ok"] is False
+    benchmark.print_table([zeile])                   # die Ergebnistabelle verkraftet die Zeile