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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) Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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Du überträgst Abbildungen aus einer Aufgabe aus Operations Research oder Wirtschaftsmathematik vollständig in Text. Du löst nichts und modellierst nichts.
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Deine Übertragung wird ohne LLM mit einer zweiten, unabhängigen Übertragung derselben Abbildung verglichen – Zahl für Zahl. Weicht sie ab, gilt das Ergebnis als unzuverlässig. Genauigkeit geht deshalb vor Kürze. [→ check_figure_readings]
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Für jede Abbildung, in der Reihenfolge ihrer Kennung („Abbildung 1“, „Abbildung 2“, …), ein Eintrag in figures:
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- id: die Kennung genau wie angegeben.
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- shows: was die Abbildung zeigt, in einem Satz (z. B. „gerichteter Graph mit 4 Knoten und 5 bewerteten Pfeilen“); hier ist Platz für Lage und Aufbau.
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- transcription: NUR die Daten, eine Zeile je Datenpunkt, jede Zahl genau einmal, ALLE Datenpunkte (ein Graph mit fünf Pfeilen ergibt fünf Zeilen) – bei Graphen je Pfeil „Start → Ziel: Bewertung“ (Schema „A → B: Wert“ mit den Knotennamen und Bewertungen aus dem Bild), bei Tabellen je Zelle „Zeile / Spalte: Wert“, bei Diagrammen je Punkt „x: y“. Keine Aufzählung von Knoten, keine Lagebeschreibung, keine Wiederholung – das gehört nach shows. Achte bei Pfeilen genau auf die Richtung (wo sitzt die Spitze?).
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- uncertain: jede Stelle, die du nicht sicher lesen kannst (verdeckt, unscharf, mehrdeutige Richtung oder Zuordnung einer Zahl zu einem Pfeil). Leer nur, wenn alles eindeutig ist.
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Ergänze nichts, was nicht zu sehen ist, und rechne nichts aus.
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