Commit graph text_to_solver_program/tests
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0d9b5d718f fix: Umlaute im Code erlaubt, Lesertexte still berichtigt
Ursache der Umschreibungen ist kein Encoding-Problem: das LLM schreibt
im erzeugten Python-Code ASCII (Portfolio Nr. 2: Code-Strings 0 echte
gegen 60 umschriebene Umlaute, Spezifikation 128 echte). Die
Prompt-Regel wurde ignoriert, die Warnung stand in fast jedem Lauf.

- Solver-Prompt: Umschreibungen in Bezeichnern, DATA-Schluesseln,
  Restriktionsnamen und Kommentaren erlaubt; echte Umlaute nur in
  Lesertexten, Regel direkt bei den report()-Argumenten.
- check_text_quality meldet keine Umlaute mehr (Fachbegriffe bleiben).
- umlaut_map baut je Lauf ein Woerterbuch aus Aufgabe und Spezifikation;
  repair_texts wendet es vor UMLAUT_STEMS an. ASCII-Formen aus dem
  Aufgabentext (Namen) bleiben, Restriktions-/Variablennamen unberuehrt.

An vier gespeicherten Laeufen: alle Umschreibungen in Lesertexten
berichtigt, 11 Ersetzungen, keine falsch. Prompt-Kennung 694c3eb3d59a.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-17 13:28:43 +02:00
8697400dc2 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>
2026-09-17 12:54:54 +02:00
7459690bf5 refactor: Pipeline-Stufen in Ordner mit ihren Prompts
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.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-17 12:11:51 +02:00