- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
check_scenarios_solved meldet Szenarien ohne Zielwert, die nicht belegt unlösbar
sind (beobachtet: SCIP-Zeitlimit ohne Lösung als 'keine Lösung' gemeldet);
Befund löst Solver-Reparatur aus, bleibt er, reliable=False. Solver-Prompt:
timelimit ohne Lösung ist keine Unlösbarkeit, Warmstart über createSol/addSol.
Der Fachbegriff Schlupf kam aus dem Prompt selbst und ist entfernt.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
check_answer_units meldet Einheiten hinter Zahlen, die weder Aufgabentext noch
Datenprofil hergeben (nach Größenart, GE/ME neutral bei Kosten-/Mengenwörtern);
Befund löst Solver-Reparatur aus, bleibt er, Warnung. Reparaturmeldung und
Solver-Prompt nennen data_assumptions jetzt als Antwortfeld, nicht report()-Argument.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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>
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>
