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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- 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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- 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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- 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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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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- 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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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.
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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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