- 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.
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- CallRecord.responded_model / LLMUsage.responded_models: tatsächlich antwortendes
Modell (beim Alias ~deepseek/deepseek-flash-latest) in Log, Report und Benchmark
- normalize_number: führende Null ist nie Tausender (0.040 wurde als 40 gelesen)
- numbers_in: LaTeX-Dezimalkomma 0{,}08 als eine Zahl
- question_ids_in: '### Teil N' als Teilfrage; ausdrückliche Marker haben Vorrang
vor nummerierten Listen
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Text sprachlich neu gefasst (gleiche Werte, gleiche Teilfragen), eingebettetes Bild
byte-identisch; Rest einer Punktzahl hinter Teil b) entfernt.
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- Prompt-Beispiel '1 → 2: 3' durch Schema 'A → B: Wert' ersetzt: eine Lesung hatte
nur die Beispielzeile übernommen statt aller fünf Pfeile; alle Datenpunkte verlangt
- canonical_figure_id: '1' und 'Abbildung 1' gelten als dieselbe Abbildung – beim
Vergleich, in der Pipeline und im Report (Formfehler im zweiten Testlauf)
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- check_figure_readings vergleicht Zahlentupel je Datenzeile statt aller Zahlen des
Freitexts (Fehlalarm im ersten echten Lauf: zusätzliche Knotenaufzählung); fängt
falsch zugeordnete Bewertungen und vertauschte Pfeilrichtungen
- feste Form 'Start → Ziel: Bewertung' in Verstehen- und Abbildungs-Prompt;
abweichende Lesungen stehen im Log
- Standardmodell ist der Alias ~deepseek/deepseek-flash-latest (derzeit V4.1 Flash);
Benchmarks weiter mit festen IDs
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Eingebettete Base64-Bilder und Bilddateien werden aus dem Aufgabentext gelöst und nur
der Verstehensstufe als Bild übergeben; sie überträgt jede Abbildung in Text. Eine
zweite, unabhängige Lesung wird Zahl für Zahl verglichen (bei Abweichung entscheidet
eine dritte, sonst reliable=False). Alle weiteren Stufen rechnen mit der Übertragung,
der Report zeigt Original und Übertragung nebeneinander. LLM_MODEL_UNDERSTANDING
wählt das Bildmodell.
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- Routing-Prompt: Restriktionsnamen als Muster beschrieben statt kopierbarer Beispiele,
kein Indexbuchstabe im identifier (Weiter_ab_Woche_k löste in 3/3 Läufen eine
unnötige Solver-Reparatur aus)
- check_constraint_coverage: identifier …_k passt zu …_2, nur ohne direkten Treffer
(nonneg_x/nonneg_y bleiben getrennt)
- check_answer_units: englische Einheitenwörter (tons, hours, euros …); vorher strich
eine Reparatur die richtige Einheit aus einer Antwort auf eine englische Aufgabe
- QUESTION_PATTERN erkennt **Teil 1:** Text
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- Routing-Prompt verlangt bei Dijkstra Restriktionsnamen in der Sprache der Aufgabe
statt Flusserhaltung; Solver-Prompt ohne Fachwort (löste Korrekturrunden aus)
- JARGON_EVERYDAY: beeinflusst/Einfluss/Überfluss zählen weder als Vorkommen noch als
Erklärung eines Fachbegriffs
- normalize_number liest eindeutige englische Zahlen (1,234.56; 12,345,678) richtig
- QUESTION_PATTERN erkennt Part/Question/Task N
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- sandbox_warning: fehlt bubblewrap oder ist SOLVER_SANDBOX=aus, steht das im Log
und in SolverRun.warnings (vorher lief der Code stillschweigend ungeschützt)
- Dijkstra-Markierung: der Report erklärt den Begriff selbst (DIJKSTRA_EXPLANATION),
check_text_quality zählt das als Erklärung; Stamm 'markier' -> 'markierung'
- Pruef-Prompt Regel 7: entscheidungsunabhängige Terme ohne Zahlenwert dürfen
weggelassen oder symbolisch mitgeführt werden (wagner_whitin_dijkstra: 1+1 statt
2+1 Korrekturrunden, n=2)
- revision_reasons: jede Korrekturrunde nennt ihren Auslöser im Log
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Im Wurzelverzeichnis liegt nur noch TextToModel.py (Ablauf und CLI).
Jede Stufe liegt mit Code und Prompt in einem eigenen Ordner: core,
understanding, modeling, checks, solving, reporting, data, benchmark;
Tests unter tests/, Aufgaben unter tasks/. understand_task,
text_to_model/revise_model und review_assumptions/needs_work/select_best
sind aus TextToModel.py zu ihren Prompts gewandert, inhaltlich
unveraendert. Prompt-Kennung des Benchmarks bleibt 93744636095a.
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