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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README: Ordner je Pipeline-Stufe im Diagramm, Eingangstor ehrlich
beschrieben (nur Hinweis), fehlende Umgebungsvariablen
(UNDERSTAND_RETRIES, LLM_REASONING_EFFORT), DATA-Woerterbuch,
aktuelle Report-Reihenfolge, Regel gegen erfundene Bedeutungen,
Benchmark-Ergebnisdateien, neuer Abschnitt "Erweitern".
Ausgabeordner ausgabe/ -> output/ in .gitignore und allen Kommandos.
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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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Übersetzt natürlichsprachige Optimierungsaufgaben (Deutsch) per LLM in
eine geprüfte Modellspezifikation, erzeugt Solver-Code und führt ihn in
einer bubblewrap-Sandbox aus. Deterministische Prüfungen ohne LLM,
Report als Markdown/HTML, Benchmark mit 19 verifizierten Fällen.
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