fix: Solver-Fehler gilt als unzuverlässig; Aufräumrunde ohne LLM

- Status error nach allen Reparaturen -> reliable=False („Solver-Fehler: …“, auch bei
  --resolve); vorher Exit-Code 0 ohne Warnkasten. Benchmark zählt einen Absturz nicht
  als ehrliches Scheitern.
- Report: „längster Weg“ bei maximize; Harness druckt „Gefundener Weg“.
- check_requested_method: Verneinung kurz davor im selben Satz („ohne/nicht/statt/
  anders als Dijkstra“) ist keine Forderung.
- Reparatur-Prompt enthält die Fehlertexte aller früheren Versuche.
- ruff (F, E9) als Test tests/test_lint.py, Konfiguration in pyproject.toml.

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

BEDIENUNGSANLEITUNG.md

@@ -270,6 +270,7 @@ Der Report folgt dem Weg von der Aufgabe zur Lösung. Ganz oben stehen die **Lau
 | Zulässigkeitsprüfung | Die gemeldete Lösung verletzt Restriktionen, Schranken oder Ganzzahligkeit. | `--von solver` versuchen. |
 | Datenherkunft | Das Programm hat Eingabedaten erzeugt, ohne sie auszuweisen. | Daten beilegen (`--daten`) oder fehlende Werte in den Text schreiben. |
 | Szenario ohne Ergebnis | Eine verglichene Konfiguration hat keinen Wert, ist aber nicht als unlösbar belegt (z. B. Zeitlimit). | `--von solver`. |
+| Solver-Fehler | Das erzeugte Programm ist auch nach allen Reparaturversuchen gescheitert (Absturz, Zeitlimit, kein Ergebnis). Die Fehlermeldung steht im Abschnitt „Ergebnis“. | `--von solver`; bei Zeitlimit `SOLVER_TIMEOUT` erhöhen. |
 | Unlösbar, Gegenprobe uneindeutig | Der Solver meldet „unlösbar“, eine unabhängige zweite Modellierung konnte das weder bestätigen noch widerlegen. | Aufgabe auf widersprüchliche Bedingungen prüfen. |
 
 ### Besondere Ergebnisse

TextToModel.py

@@ -213,6 +213,11 @@ def _assess_run(result: PipelineResult) -> None:
     """Abnahme eines Solver-Laufs: Befunde, die das Ergebnis unzuverlässig machen, in `result` übernehmen."""
     run = result.solver_run
     log(f"Solver: {run.status.value}, Zielwert: {run.objective_value}" + (f"\n  {run.error}" if run.error else ""))
+    if run.status == SolverStatus.ERROR:
+        # Auch nach allen Reparaturen kein Ergebnis – bisher blieb reliable=True und die CLI endete mit 0
+        result.reliable = False
+        result.reliability_issues.append(f"Solver-Fehler: {solver_error_summary(run)}")
+        log("ERGEBNIS UNZUVERLÄSSIG – das Solver-Programm ist auch nach allen Reparaturversuchen gescheitert.")
     if run.feasibility:
         result.reliable = False
         result.reliability_issues += [f"Zulässigkeitsprüfung: {p}" for p in run.feasibility]
@@ -233,6 +238,12 @@ def _assess_run(result: PipelineResult) -> None:
         log(f"  Mit angenommenen Daten gelöst ({len(result.solver_code.data_assumptions)} Annahmen).")
 
 
+def solver_error_summary(run) -> str:
+    """Erste aussagekräftige Zeile des Fehlers – der volle Text steht im Report unter „Ergebnis“."""
+    zeilen = [z.strip() for z in (run.error or "").splitlines() if z.strip()]
+    return (zeilen[-1] if zeilen else "das Programm meldete selbst Status 'error'")[:200]
+
+
 def _log_usage(session, result: PipelineResult) -> None:
     result.usage = session.usage
     cost = f", Kosten ${session.usage.cost_usd:.4f}" if session.usage.cost_usd is not None else ""
@@ -394,8 +405,11 @@ def resolve_result(result_json: str, data_file: str | None = None, solver_timeou
     run.warnings += check_multistart(run, result.specification.objective.sense.value)
 
     result.solver_run = run
-    # Frühere Befunde (Zielgröße, Abbildung, Datenherkunft) gelten weiter – nur die Zulässigkeit ist neu geprüft
-    result.reliability_issues = ([p for p in result.reliability_issues if not p.startswith("Zulässigkeitsprüfung: ")]
+    # Frühere Befunde (Zielgröße, Abbildung, Datenherkunft) gelten weiter – nur Lauf und Zulässigkeit sind neu geprüft
+    result.reliability_issues = ([p for p in result.reliability_issues
+                                  if not p.startswith(("Zulässigkeitsprüfung: ", "Solver-Fehler: "))]
+                                 + ([f"Solver-Fehler: {solver_error_summary(run)}"]
+                                    if run.status == SolverStatus.ERROR else [])
                                  + [f"Zulässigkeitsprüfung: {p}" for p in run.feasibility])
     result.reliable = not result.reliability_issues
     result.usage = None  # keine LLM-Nutzung in diesem Lauf

benchmark/benchmark.py

@@ -105,7 +105,8 @@ def observed_behaviors(result) -> set:
     gezeigt = set()
     if result.rejected:
         return {"rejected"}
-    if not result.reliable:
+    # Ein Absturz ist kein Eingeständnis: nur Befunde außer „Solver-Fehler“ zählen als ehrlich unzuverlässig
+    if not result.reliable and any(not i.startswith("Solver-Fehler: ") for i in result.reliability_issues):
         gezeigt.add("unreliable")
     if result.solver_code is not None and result.solver_code.data_assumptions:
         gezeigt.add("assumed_data")

checks/model_checks.py

@@ -503,12 +503,22 @@ REQUESTED_METHOD = {
 }
 
 
+# „ohne Dijkstra“, „nicht mit dem Simplex“, „statt Branch-and-Bound“: Erwähnung, keine Forderung. Nur im selben
+# Satz und kurz davor – „Lösen Sie mit Dijkstra. Ohne Rechenweg gibt es keine Punkte.“ bleibt eine Forderung.
+NEGATION_BEFORE = re.compile(r"\b(?:ohne|nicht|keine?[nmrs]?|statt|anstelle|anstatt|außer|ausser|anders als)\b[^.!?;\n]{0,30}$")
+
+
+def _requested(name: str, text: str) -> bool:
+    """Kommt das Verfahren mindestens einmal ohne vorangehende Verneinung vor?"""
+    return any(not NEGATION_BEFORE.search(text[:m.start()]) for m in re.finditer(re.escape(name), text))
+
+
 def check_requested_method(spec: OptimizationModelSpecification, task: str) -> List[CheckIssue]:
     """Ein im Aufgabentext ausdrücklich verlangtes Verfahren muss auch verwendet werden."""
     text = (task or "").lower()
     issues = []
     for name, stacks in REQUESTED_METHOD.items():
-        if name in text and spec.target_stack not in stacks:
+        if _requested(name, text) and spec.target_stack not in stacks:
             issues.append(CheckIssue(
                 severity=CheckSeverity.ERROR, code="REQUESTED_METHOD_IGNORED",
                 message=f"Die Aufgabe verlangt ausdrücklich '{name}', das Modell nutzt aber "

pyproject.toml

@@ -1,3 +1,11 @@
 [tool.pytest.ini_options]
 testpaths = ["tests"]
 pythonpath = [".", "tests"]
+
+[tool.ruff]
+extend-exclude = ["output", "benchmark/results"]
+
+[tool.ruff.lint]
+# Fehlerklassen, die tatsächlich Fehler sind: unbenutzte/undefinierte Namen (F), Syntaxfehler (E9).
+# Stilregeln bewusst nicht – der Code folgt eigenen Konventionen (deutsche Namen, lange Zeilen).
+select = ["F", "E9"]

reporting/report.py

@@ -128,20 +128,24 @@ def split_math(text: str) -> list:
     return _join_text(parts)
 
 
-def _graph_section(run) -> list:
-    """Zeichnung des Graphen mit hervorgehobenem Weg, darüber die Bedeutung von Knoten und Bogen."""
+def _graph_section(run, sense: str = "minimize") -> list:
+    """Zeichnung des Graphen mit hervorgehobenem Weg, darüber die Bedeutung von Knoten und Bogen.
+
+    Bei maximize (längster Weg, z. B. kritischer Pfad) heißt der Weg nicht „kürzester“.
+    """
     g = run.graph
     if g is None:
         return []
+    weg = "längste" if sense == "maximize" else "kürzeste"
     doc = [("p", f"Knoten des Graphen: {g.node_meaning} Ein Bogen: {g.arc_meaning}")]
     zeichnung = charts.graph_chart([n for n in g.nodes], [(a.source, a.target, a.weight) for a in g.arcs],
-                                   path=list(g.path), title="Graph mit kürzestem Weg")
+                                   path=list(g.path), title=f"Graph mit {weg}m Weg")
     if zeichnung:
         doc.append(("svg", zeichnung))
     if g.path and run.objective_value is not None:
         auf_weg = set(zip(g.path, g.path[1:]))
         summanden = " + ".join(_fmt_number(a.weight) for a in g.arcs if (a.source, a.target) in auf_weg)
-        doc.append(("p", "Hervorgehoben ist der kürzeste Weg " + " → ".join(g.path)
+        doc.append(("p", f"Hervorgehoben ist der {weg} Weg " + " → ".join(g.path)
                          + f" mit der Länge {summanden} = {_fmt_number(run.objective_value)}."))
     if g.steps:
         doc += [("h4", "Markierungsverlauf des Dijkstra-Algorithmus"),
@@ -182,7 +186,7 @@ def _result_section(result) -> list:
                          f"{len(run.variables)} Variablen wurden aus der Lösung nachgerechnet und eingehalten."))
     # Die Erklärung („Wie das Modell die Aufgabe sieht“) steht als eigener Abschnitt vor dem Modell, also schon
     # vor diesem Ergebnis – die Fachbegriffe der Tabellen sind damit eingeführt, bevor sie auftauchen.
-    doc += _graph_section(run)
+    doc += _graph_section(run, spec.objective.sense.value)
     for table in run.tables:
         doc += [("h3", table.title),
                 ("table", table.columns, [[_fmt_cell(c) for c in row] for row in table.rows])]

requirements.txt

@@ -13,3 +13,4 @@ pandas>=2.2
 markdown-it-py>=3.0   # Aufgabentext im HTML-Report (bisher nur indirekt über rich)
 numpy
 pytest
+ruff          # tests/test_lint.py: unbenutzte und undefinierte Namen

solving/solver_stage.py

@@ -115,7 +115,7 @@ def report(status, objective_value, solution, tables=None, headline=None, constr
         print("  Ein Knoten ist: " + str(graph.get("node_meaning", "")))
         print("  Ein Bogen ist:  " + str(graph.get("arc_meaning", "")))
         if graph.get("path"):
-            print("  Kürzester Weg:  " + " → ".join(str(k) for k in graph["path"]))
+            print("  Gefundener Weg: " + " → ".join(str(k) for k in graph["path"]))  # kürzester oder längster
         for schritt in graph.get("steps") or []:
             print(f"    Marke endgültig: {{schritt.get('node')}} = {{schritt.get('label')}}")
     if solution:
@@ -644,7 +644,7 @@ def solver_prompt() -> str:
 def generate_solver_code(
     session: LLMSession, task: str, spec: OptimizationModelSpecification,
     previous: Optional[SolverCode] = None, previous_error: Optional[str] = None, understanding=None,
-    data_prompt: str = "",
+    data_prompt: str = "", earlier_errors=(),
 ) -> SolverCode:
     content = f"AUFGABENTEXT:\n{task}\n\nMODELLSPEZIFIKATION:\n{spec.model_dump_json(indent=2)}"
     if data_prompt:
@@ -655,9 +655,13 @@ def generate_solver_code(
         content += ("\n\nZU BEANTWORTENDE TEILFRAGEN (für jede genau ein Eintrag in answers, "
                     f"question_id wie angegeben):\n{fragen}")
     if previous is not None:
+        # Ältere Fehlversuche nur als Fehlertext (nicht der ganze Code): sonst behebt die Reparatur den letzten Fehler
+        # und führt den vorletzten wieder ein – die Versuche gehen im Kreis.
+        frueher = "".join(f"\n- Versuch {n}: {fehler[:400]}" for n, fehler in enumerate(earlier_errors, 1))
         content += (
             f"\n\nDER VORHERIGE CODE IST FEHLGESCHLAGEN.\nCODE:\n{previous.code}\n\nFEHLER:\n{previous_error}\n\n"
-            "Behebe den Fehler. Das Modell selbst darf dabei nicht verändert werden."
+            + (f"FRÜHERE FEHLVERSUCHE (schon einmal aufgetreten – nicht wieder einführen):{frueher}\n\n" if frueher else "")
+            + "Behebe den Fehler. Das Modell selbst darf dabei nicht verändert werden."
         )
     return session.create(
         SolverCode,
@@ -1176,6 +1180,7 @@ def solve(session: LLMSession, task: str, spec: OptimizationModelSpecification,
     zerlegung = check_objective_decomposition(run, spec)
     verschwiegen = check_answers_disclose_assumptions(run, solver_code.code, solver_code, spec)
     attempt = 1
+    fehlerverlauf = []            # Fehler aller bisherigen Versuche, für die Reparatur
     while (run.status == SolverStatus.ERROR or run.feasibility or run.undeclared_data or run.unsolved_scenarios
            or einheiten or zerlegung or verschwiegen) and attempt <= retries:
         # Alle Befundarten zugleich melden – sonst kostet jede weitere Art einen eigenen Reparaturversuch
@@ -1190,7 +1195,9 @@ def solve(session: LLMSession, task: str, spec: OptimizationModelSpecification,
             if befunde)
         log(f"Solver-Code fehlgeschlagen – Reparaturversuch {attempt}/{retries}: {fehler[:200]}")
         solver_code = generate_solver_code(session, task, spec, previous=solver_code, previous_error=fehler,
-                                           understanding=understanding, data_prompt=data_prompt)
+                                           understanding=understanding, data_prompt=data_prompt,
+                                           earlier_errors=fehlerverlauf)
+        fehlerverlauf.append(fehler)
         solver_code.code = clean_generated_code(solver_code.code)
         run = _check_and_run(solver_code.code, timeout, spec, understanding, task, data_files, data_prompt)
         run.undeclared_data = check_generated_data(solver_code.code, solver_code, spec, data_files)

tests/test_charts.py

@@ -191,3 +191,14 @@ def test_line_breaks_of_the_task_are_kept():
     from reporting.report import task_html
     seite = task_html("Pfeile:\n1 → 2: 3\n2 → 4: 5")
     assert seite.count("<br") == 2
+
+
+def test_longest_path_is_not_called_shortest():
+    from core.model_schema import GraphSolution, SolverRun, SolverStatus
+    from reporting.report import _graph_section
+    run = SolverRun(status=SolverStatus.OPTIMAL, objective_value=29, graph=GraphSolution.model_validate({
+        "nodes": ["0", "1", "3"], "path": ["0", "1", "3"], "node_meaning": "-", "arc_meaning": "-",
+        "arcs": [{"source": "0", "target": "1", "weight": 8}, {"source": "1", "target": "3", "weight": 21}]}))
+    assert "kürzeste" in str(_graph_section(run)) and "längste" not in str(_graph_section(run))
+    lang = str(_graph_section(run, "maximize"))
+    assert "Hervorgehoben ist der längste Weg" in lang and "kürzest" not in lang

tests/test_lint.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+"""Statische Prüfung mit ruff: unbenutzte Imports und undefinierte Namen fallen im Test auf, nicht erst im Review.
+
+Anlass: bei der Fehlerdurchsicht am 18.09.2026 fand ruff 8 tote Imports und einen undefinierten Namen in einem
+Testhelfer; nichts davon hatte ein Test bemerkt. Regeln in pyproject.toml ([tool.ruff.lint]).
+"""
+import subprocess
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import pytest
+
+ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
+
+
+def test_ruff_finds_nothing():
+    pytest.importorskip("ruff")
+    lauf = subprocess.run([sys.executable, "-m", "ruff", "check", "--no-cache", "--output-format", "concise", str(ROOT)],
+                          capture_output=True, text=True, cwd=ROOT)
+    assert lauf.returncode == 0, lauf.stdout + lauf.stderr

tests/test_model_checks.py

@@ -1,3 +1,5 @@
+import pytest
+
 from checks.model_checks import check_spec, has_errors
 from core.model_schema import OptimizationModelSpecification
 
@@ -495,3 +497,18 @@ def test_heading_markers_win_over_numbered_lists():
             "### Teil 1: Formulierung\nKlassifizieren Sie das Problem.\n\n### Teil 2: Lösung\nLösen Sie das Modell.")
     assert question_ids_in(text) == {"1", "2"}
     assert question_ids_in("1. Berechnen Sie x.\n2. Deuten Sie y.\n3. Vergleichen Sie.") == {"1", "2", "3"}
+
+
+@pytest.mark.parametrize("text, verlangt", [
+    ("Lösen Sie das Problem ohne den Dijkstra-Algorithmus, als Flussmodell.", False),
+    ("Anders als beim Dijkstra-Verfahren sind hier negative Kosten möglich – nicht mit Dijkstra rechnen.", False),
+    ("Verwenden Sie statt Dijkstra ein lineares Programm.", False),
+    ("b) Lösen Sie es mit dem Dijkstra-Algorithmus!", True),
+    ("Lösen Sie mit Dijkstra. Ohne Rechenweg gibt es keine Punkte.", True),       # Verneinung im nächsten Satz
+    ("Nicht jede Kante ist befahrbar. Bestimmen Sie den Weg mit Dijkstra.", True),
+])
+def test_negated_method_mention_is_not_a_request(text, verlangt):
+    spec = make_spec(problem_class="Mixed-Integer Linear Programming (MILP)", target_stack="HiGHS",
+                     variables=[{"name": "x_{ij}", "var_type": "binary", "domain": "{0,1}", "description": "-"}])
+    gemeldet = "REQUESTED_METHOD_IGNORED" in {i.code for i in check_spec(spec, text)}
+    assert gemeldet is verlangt

tests/test_pipeline.py

@@ -820,3 +820,36 @@ def test_missing_value_without_declared_assumption_is_repaired_or_unreliable():
     session = FakeSession([fehlend], [OK], [SolverCode(code=STRUCTURED_CODE)] * 3)
     result = run_pipeline("Aufgabe", session=session, max_revisions=0, max_restarts=0)
     assert not result.reliable and any(i.startswith("Datenherkunft") for i in result.reliability_issues)
+
+
+# --- Solver-Fehler macht das Ergebnis unzuverlässig ---
+
+KAPUTT = "def main():\n    raise RuntimeError('Modell nicht lösbar gebaut')\n\n\nif __name__ == '__main__':\n    main()\n"
+
+
+def test_solver_error_after_all_repairs_is_unreliable():
+    # bisher blieb reliable=True: CLI-Exit 0, Report ohne Warnkasten
+    session = FakeSession([GOOD], [OK], [SolverCode(code=KAPUTT)] * 3)
+    result = run_pipeline("Aufgabe", session=session, max_revisions=0, max_restarts=0)
+    assert result.solver_run.status == SolverStatus.ERROR
+    assert not result.reliable
+    assert any(i.startswith("Solver-Fehler: ") and "Modell nicht lösbar gebaut" in i for i in result.reliability_issues)
+
+
+def test_crash_is_not_an_honest_failure():
+    from benchmark.benchmark import observed_behaviors
+    session = FakeSession([GOOD], [OK], [SolverCode(code=KAPUTT)] * 3)
+    result = run_pipeline("Aufgabe", session=session, max_revisions=0, max_restarts=0)
+    assert observed_behaviors(result) == set()
+
+
+def test_second_repair_knows_the_first_error():
+    # Die Reparatur sah nur den letzten Fehler – und konnte den vorletzten wieder einführen
+    from solving.solver_stage import solve
+    erster = "def main():\n    raise RuntimeError('Fehler A: Index')\n\n\nif __name__ == '__main__':\n    main()\n"
+    zweiter = "def main():\n    raise RuntimeError('Fehler B: Typ')\n\n\nif __name__ == '__main__':\n    main()\n"
+    session = FakeSession([], [], [SolverCode(code=erster), SolverCode(code=zweiter), SolverCode(code=STRUCTURED_CODE)])
+    solve(session, "Aufgabe", GOOD, retries=2)
+    reparaturen = [inhalt for stufe, inhalt in session.contents if stufe == "Solver-Reparatur"]
+    assert "FRÜHERE FEHLVERSUCHE" not in reparaturen[0]                   # beim ersten gibt es noch keinen Verlauf
+    assert "Fehler B: Typ" in reparaturen[1] and "Versuch 1: " in reparaturen[1] and "Fehler A: Index" in reparaturen[1]

tests/test_resolve.py

@@ -109,3 +109,13 @@ def test_resolve_keeps_earlier_reliability_issues(tmp_path):
     neu = resolve_result(str(pfad))
     assert neu.reliability_issues == ["Zielfunktion passt nicht zur Frage"]   # alter Zulässigkeitsbefund entfällt
     assert not neu.reliable
+
+
+def test_resolve_with_a_failing_program_is_unreliable(tmp_path):
+    import json
+    from TextToModel import resolve_result
+    daten = tmp_path / "daten.json"
+    daten.write_text(json.dumps({"kosten": "keine Zahl"}), encoding="utf-8")
+    neu = resolve_result(str(gespeichertes_ergebnis(tmp_path)), str(daten))
+    assert neu.solver_run.status == SolverStatus.ERROR
+    assert not neu.reliable and neu.reliability_issues[0].startswith("Solver-Fehler: ")