Reihenfolge (Nutzerentscheidung): Titel → Laufdaten → Warnkasten → klickbares
Inhaltsverzeichnis (HTML, H2+H3) → Aufgabe → beigelegte Daten → Was in der Aufgabe
steht → Einordnung → „Wie das Modell die Aufgabe sieht“ (eigene H2) → Mathematisches
Modell → Ergebnis → Prüfbericht → Solver-Programm.
- Aufgabe als Markdown mit gerenderten Formeln (markdown-it-py, html=False,
breaks=True; Formeln vorher durch Platzhalter geschützt); Formelsatz in reinem Text
(nur_formeln.md) bleibt <pre>.
- „$0$“ gilt als Formel, „$5 und $7“ weiter als Geldbetrag (_is_money).
- markdown-it-py ausdrücklich in requirements.txt.
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- discarded_completions: an LLM_MAX_TOKENS abgeschnittene oder am Schema gescheiterte
Antworten sind bezahlt und zählen jetzt als Stufe „<Stufe> (verworfen)“ in Kosten,
Tokens und Aufrufen (wagner_whitin_dijkstra: ~32.000 Tokens fehlten).
- OPENROUTER_SWITCH_BELOW (Default = OPENROUTER_MIN_THROUGHPUT, 75): liefert ein Aufruf
ab 1000 Tokens weniger Tokens/s, wird der Anbieter per provider.ignore für den Rest
des Laufs gemieden (höchstens 3) und eine neue session_id vergeben; „No endpoints
found“ hebt die Sperrliste auf. Anlass: Sticky Routing hielt einen Lauf 1575 s bei
~65 Tokens/s (Median über 1012 Aufrufe: 156). provider.ignore mit echtem Aufruf geprüft.
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expected.json kann statt objective_value eine Liste "behavior" nennen
(rejected | unreliable | assumed_data), eines genügt. Treffer = Verhalten gezeigt,
erfüllt = zusätzlich alle Teilfragen beantwortet (außer bei Ablehnung). Bei erwarteter
Ablehnung wird kein Routing bewertet.
Vier Fälle: reine Gleichung, reine Rechenaufgabe (-> abgelehnt), fehlende Kursdaten,
fehlender Kundenbedarf (-> Annahme ausgewiesen oder unzuverlässig). Erste Messung
20260918-134339: 3/4; der fehlende Bedarf wird im Text parametrisch richtig behandelt,
maschinell aber als „optimal 270, zuverlässig“ ohne ausgewiesene Annahme gemeldet.
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- check_objective_decomposition: bei LP/MILP/CP muss eine objective_column den Zielwert
belegen, eine abweichende Beitragsspalte ist überall ein Befund -> Solver-Reparatur,
bleibt es: Warnung. 90 von 90 linearen Läufen seit 17.09. hätten bestanden.
- Summenzeilen: „Gesamt…“/„Nutzen…“ nur noch in der letzten Zeile, einzelne Zeile nie,
Zwischensummen nicht gegen die Gesamtsumme. Vorher 15 Rucksack-Läufe mit falschem
„Summe (0) weicht vom Zielwert (51) ab“; von 17 Abweichungen bleibt 1 echte.
- SOLVER_TIMEOUT (Default 60) für alle Programmläufe und als {ZEITLIMIT} im Solver-Prompt
- Benchmark: dirty zählt nur versionierte Dateien; SOLVER_TIMEOUT in der Konfiguration
Ändert die Prompt-Kennung (Solver-Prompt.txt).
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Erzeugter Code las über pandas.io.common.os – ohne import os, an validate_imports
vorbei – den OPENROUTER_API_KEY und das gesamte Home-Verzeichnis (nachgewiesen).
Kein Netz, aber alles Gedruckte landet in Ergebnis-JSON und Report. In gespeicherten
Ergebnissen fand sich kein Schlüssel.
- Umgebung des Programms ist eine Positivliste (solver_env), auch bei SOLVER_SANDBOX=aus
- bubblewrap verdeckt das Home per --tmpfs; nur sys.prefix/sys.base_prefix wieder lesbar
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- UNDERSTAND_RETRIES=-1 (A/B-Arm der Verstehensstufe) stürzte seit dem Ablehnungstor ab
- Unlösbar-Gegenprobe bekommt Verständnis, Datenprofil und Datendateien; ihre Lösung
durchläuft dieselbe Abnahme (_assess_run)
- --von pruefung behält Verständnis, Abbildungen und Datenprofil
- --resolve überschreibt frühere Befunde nicht mehr (nur Zulässigkeit neu)
- --daten wirkt auch mit --resolve und --von
- Prüfung und Korrektur sehen das Datenprofil
- Reparaturmeldung nennt alle Befundarten zugleich
- Test der Balkenhöhe prüft die Höhe tatsächlich; unbenutzte Imports entfernt
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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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