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backend/dedup.py

@@ -4,7 +4,7 @@
 Merge NUR einstimmig; geprüfte Paare als 'verwandt'-Kante — nie zweimal Tokens."""
 from rapidfuzz import fuzz
 
-from . import config, db, engine, llm, panels, textkit
+from . import config, db, engine, graph, llm, panels, textkit
 
 
 def _aktive(topic: str) -> list[dict]:
@@ -74,11 +74,13 @@ def _kandidaten(topic: str) -> list[tuple[dict, dict, str]]:
 
 
 def _signatur(text: str) -> set:
-    """Zahlen + Eigennamen — dieselbe Studie in Paraphrase teilt sie
-    (a20≈a78: 'Biwer', '2023', '25', '35'), auch über Soll-Grenzen."""
+    """Zahlen + großgeschriebene Wörter — dieselbe Studie/Zahl in Paraphrase
+    teilt sie (a20≈a78: 'Biwer', '2023'). Unicode-Groß statt [A-ZÄÖÜ]-Klasse
+    (Lektion 106); Schriften ohne Großschreibung liefern nur Zahlen."""
     import re
     zahlen = set(re.findall(r"\b\d{2,4}\b", text))
-    namen = {w for w in re.findall(r"\b[A-ZÄÖÜ][a-zäöü]{3,}\b", text)}
+    namen = {w for w in re.findall(r"\w{4,}", text, re.UNICODE)
+             if w[0].isupper() and not w[0].isdigit()}
     return zahlen | namen
 
 
@@ -106,16 +108,16 @@ async def _chunk_urteilen(task: dict, chunk: list, tag: str) -> tuple[int, list]
     in ALLEN gültigen Stimmen vorkommen; fehlende → Rückgabe zum Nachprüfen
     (nie still als „keine Dublette" werten)."""
     topic = task["topic"]
-    liste = "\n\n".join(
-        f"PAAR {j + 1}:\nA[{a['id']}] {a['titel']}: {a['definition'][:200]}\n"
-        f"B[{b['id']}] {b['titel']}: {b['definition'][:200]}"
-        for j, (a, b, _) in enumerate(chunk))
+    liste = textkit.paar_liste(
+        [(f"[{a['id']}] {a['titel']}: {a['definition'][:200]}",
+          f"[{b['id']}] {b['titel']}: {b['definition'][:200]}")
+         for a, b, _ in chunk])
 
     async def ruf(p):
         text = await llm.call(
             run_id=task["run_id"], stufe="inventar", knoten="dedup",
             item=f"{task['item']}:{tag}:p{p}", role="judge", n=len(chunk),
-            skill_namen=["richter", "deutsch-praezise", "dedup-urteil"],
+            skill_namen=graph.skills_von(task["knoten"]),
             werte={"paare": liste})
         if text is None:
             return None