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.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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>
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>
