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>

benchmark/cases/unloesbar_mischung/expected.json

@@ -0,0 +1,9 @@
+{
+  "problem_class": "Linear Programming (LP)",
+  "status": "infeasible",
+  "sense": "minimize",
+  "objective_value": null,
+  "tolerance": 1e-6,
+  "min_sub_questions": 1,
+  "source": "Die Aufgabe ist unlösbar, und zwar beweisbar: der Proteingehalt jeder Mischung aus A (25 %) und B (20 %) liegt zwischen 20 % und 25 %, kann also die geforderten 30 % nie erreichen. Bestmöglich sind 100 kg A mit 25 kg Protein gegen 30 kg gefordert. Mit scipy linprog bestätigt (HiGHS model_status Infeasible). Erwartet wird der Status infeasible; ein gemeldeter Zielwert wäre ein Fehler."
+}

benchmark/cases/unloesbar_mischung/task.txt

@@ -0,0 +1,7 @@
+Ein Futtermittelhersteller soll 100 kg einer Mischung herstellen, die mindestens 30 Prozent Protein enthält.
+
+Zur Verfügung stehen zwei Rohstoffe: Rohstoff A mit einem Proteingehalt von 25 Prozent und Rohstoff B mit einem Proteingehalt von 20 Prozent. Von jedem Rohstoff sind bis zu 100 kg lieferbar. Rohstoff A kostet 4 Euro je kg, Rohstoff B kostet 3 Euro je kg.
+
+Die Mischung soll aus genau diesen beiden Rohstoffen bestehen und genau 100 kg wiegen.
+
+Bestimmen Sie die kostenminimale Mischung, die alle Anforderungen erfüllt.