update

backend/bausteine.py

@@ -47,15 +47,12 @@ STUFE_CHUNK = 100
 RECHERCHE_BATCH = 20        # Crawl-Seiten je Batch
 RECHERCHE_READERS = 2       # Reader-Agenten je Batch (Konsens ≥2 innerhalb des Batches)
 RECHERCHE_THEMA_AGENTEN = 5  # Web-Modus (Quelle „thema", kein Crawl-Ordner)
-RECHERCHE_KAPPE = 1800      # Sicherheits-Deckel je Batch-Agent
 # uni/projekt: Skript-Text in Abschnitte ~dieser Größe chunken (gegen Lost-in-the-Middle bei
 # großen Dokumenten). ~12k Zeichen ≈ 3k Token → sicher unter der Recall-Abfall-Schwelle.
 RECHERCHE_ABSCHNITT_ZEICHEN = 12000
 # Sichtung (Content/Noise) ist jetzt ein deterministischer Regel-Filter (config.CRAWL_*).
 SUBBAUSTEIN_KAPPE = 900     # Subbaustein-Finde-Loop je Chunk (15 min)
 KONSOLIDIERUNG_CHUNK = 600  # bis hierher EIN globaler Judge (dedupt alles); darüber chunked + Merge-Pass — nur Fallback-Pfad
-DEDUP_MAX_RUNDEN = 3        # finaler Dedup-Pass: max. Iterationen (die kleinere Liste blockt je Runde neu)
-DEDUP_MIN_DELTA = 3         # Abbruch, wenn eine Runde weniger als dieses % der Liste entfernt (konvergiert)
 DEDUP_PAAR_FLOOR = 0.6      # Mindest-Cosine fürs Kandidaten-Paar (Complete-Link aggregiert → kein Chaining)
 DEDUP_PAARE_CHUNK = 40      # Paare je Judge-Paket (Pairwise-Verifikation statt Block-Mischer)
 FILTER_CHUNK = 35           # zu beurteilende Bausteine je Judge im Degradier-Pass (volle Liste als Kontext)
@@ -74,16 +71,6 @@ _bausteine_errors: dict[str, str] = {}
 _bausteine_cancelled: set[str] = set()
 _bausteine_step: dict[str, int] = {}
 
-BAUSTEINE_STEPS = (
-    "Recherche", "Konsolidierung", "Klärung", "Dedup", "Bausteine-Filter",
-    "Subbausteine finden", "Subbausteine wählen", "Subbausteine klären",
-    "Fakten finden", "Fakten prüfen", "Fakten fix",
-    "Stufen finden", "Stufen wählen", "Stufen klären",
-    "Relevanz finden", "Relevanz wählen", "Relevanz klären",
-    "Gliederung",
-    "Fragen finden", "Fragen wählen", "Fragen klären", "Fragen prüfen",
-    "Karteikarten", "Beispiele",
-)
 ARTEFAKT_TYPEN = ("karteikarte", "beispiel")
 
 
@@ -1361,7 +1348,6 @@ async def _fakten_block(ctx, set_p, files: dict, roh: dict, q: dict, ordner, ins
                 return
             idxs = chunks[ci]
             rel_by = {bausteine[i][0]: bausteine[i][1] for i in idxs}
-            # nur die korrigierbaren Subs als Block
             ziel = []
             for bt, subs in rel_by.items():
                 betroffen = [s for s in subs if _norm_titel(s) in subs_norm]
@@ -1510,10 +1496,6 @@ async def _relevanz_block(ctx: GenContext, set_p, files: dict, sidecar: dict, in
     return relevanz_by_id
 
 
-def _norm_frage(t: str) -> str:
-    return " ".join(str(t or "").lower().split())
-
-
 def _match_sub(agent_sub: str, rel: list[str]) -> str:
     """Subbaustein-Titel des Agenten auf den passenden relevanten Titel mappen — exakt,
     dann normalisiert, dann Teilstring (der Agent lässt z. B. das Präfix „Frage: " weg).