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I
Layer 1 · Ingestion
Pärchen-Datenbank
Strukturierte Aufgabe-Lösung-Paare mit deklaratorischer Lizenz-Provenance. Strikte Trennung zwischen aufgabe_input (geht in den Generator) und loesung_ground_truth (für späteren Vergleich zurückgehalten).
§ 1.1 · Verzeichnisstruktur
Wo die Pärchen leben.
Layout
Pärchen liegen als YAML-Dateien in data/training-pairs/. Die zugehörigen PDFs liegen lokal in .scratch/pdfs_pruefung/ oder public/<Quelle>/ — beide Verzeichnisse gitignored. Im Repo wandert nur die strukturierte YAML-Daten plus eventuelle Public-Source-URLs.
Index-Datei data/training-pairs/_candidates_2026-05-05.md dokumentiert Kandidaten-Pärchen, deren Provenienz noch geklärt werden muss. Pärchen erst candidate, dann review_pending, dann muster_vollstaendig.
§ 1.2 · Detail-Aspekte
Klick auf eine Karte für Tiefe.
§ 1.3 · Code-Pointer
Wo im Repo das passiert.
Loader
Pair.load(pair_id)
scripts/_pair_pipeline_lib.py:Pair
@classmethod
def load(cls, pair_id: str) -> "Pair":
candidates = sorted(PAIRS_DIR.glob(f"{pair_id}*.yaml"))
yaml_path = candidates[0]
data = yaml.safe_load(yaml_path.read_text(...))
pages = data["aufgabe_input"]["pdf_seiten_aufgabe"] + ...
return cls(...)Schema
README.md
data/training-pairs/README.md
Pflicht-Sektionen pro YAML:
- quelle (mit lizenz_status)
- aufgabe_input (Eingabe-Block)
- loesung_ground_truth (Zurück-
gehaltene Pages + erwartete
Strategie-Beschreibung)
- pipeline (Ontologie-Konzepte)
- status (Reife-Stufe)Aktuelle Pärchen
2 vollständig + 7 candidates
data/training-pairs/*.yaml
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