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@@ -8,7 +8,7 @@ Anwendungsfälle, plus zwei gemeinsame Module für Extraktion und KI-Normalisier
 
 ## Dateistruktur
 
-\`\`\`
+```
 rag-ingestion/
 ├── ingest_V2.py             Vollpipeline v2: OCR + KI-Normalisierung (→ Hetzner)
 ├── ingest_anythingllm.py    Einfaches Script v1: nur MD/TXT/PDF (→ Hetzner)
@@ -24,7 +24,7 @@ rag-ingestion/
 ├── .env.ingest              Secrets für ingest_V2.py (nicht in Git)
 ├── .env.job_matching        Secrets für ingest_job_matching.py (nicht in Git)
 └── .env.example             Vorlage für .env.ingest
-\`\`\`
+```
 
 ---
 
@@ -32,26 +32,26 @@ rag-ingestion/
 
 | Tool | Zieldatenbank | Verbindung | .env-Datei | Besonderheit |
 |---|---|---|---|---|
-| \`ingest_V2.py\` | Hetzner (anythingllm) | SSH-Tunnel | \`.env.ingest\` | OCR + KI-Normalisierung |
+| `ingest_V2.py` | Hetzner (anythingllm) | SSH-Tunnel | `.env.ingest` | OCR + KI-Normalisierung |
-| \`ingest_anythingllm.py\` | Hetzner (anythingllm) | SSH-Tunnel | \`.env.ingest\` | Einfach, nur MD/TXT/PDF |
+| `ingest_anythingllm.py` | Hetzner (anythingllm) | SSH-Tunnel | `.env.ingest` | Einfach, nur MD/TXT/PDF |
-| \`ingest_job_matching.py\` | NAS 192.168.178.128 | Direkt (Port 5433) | \`.env.job_matching\` | Job-Matching-Datenbank |
+| `ingest_job_matching.py` | NAS 192.168.178.128 | Direkt (Port 5433) | `.env.job_matching` | Job-Matching-Datenbank |
 
 ---
 
-## Tool 1: \`ingest_V2.py\` — Vollpipeline mit OCR + KI-Normalisierung
+## Tool 1: `ingest_V2.py` — Vollpipeline mit OCR + KI-Normalisierung
 
 Das Haupt-Tool der neuen Generation. Verarbeitet beliebige Dokumente (inkl. Scans
 und Bilder) und normalisiert sie via Claude KI in die einheitliche Template-Struktur.
 
-**Benötigt:** \`extractor.py\` und \`normalizer.py\` im gleichen Verzeichnis.
+**Benötigt:** `extractor.py` und `normalizer.py` im gleichen Verzeichnis.
 
 ### Unterstützte Formate
 
-\`.md\` \`.txt\` \`.pdf\` \`.docx\` \`.png\` \`.jpg\` \`.jpeg\` \`.tif\` \`.tiff\` \`.bmp\` \`.webp\`
+`.md` `.txt` `.pdf` `.docx` `.png` `.jpg` `.jpeg` `.tif` `.tiff` `.bmp` `.webp`
 
 ### Voraussetzungen
 
-\`\`\`bash
+```bash
 # System-Tools (einmalig)
 brew install tesseract tesseract-lang poppler
 
@@ -61,11 +61,11 @@ pip install -r requirements.txt
 # .env.ingest konfigurieren
 cp .env.example .env.ingest
 nano .env.ingest   # ANTHROPIC_API_KEY eintragen
-\`\`\`
+```
 
 ### Verwendung
 
-\`\`\`bash
+```bash
 python ingest_V2.py file ~/Downloads/fremdes_cv.pdf
 python ingest_V2.py file ~/Desktop/scan.png --dry-run
 python ingest_V2.py file ~/templates/ausgefuellt/mein_cv.md --no-normalize
@@ -73,71 +73,71 @@ python ingest_V2.py dir ~/Dokumente/bewerbungsunterlagen/ --force
 python ingest_V2.py watch ~/Desktop/scan-eingang/
 python ingest_V2.py list
 python ingest_V2.py delete "fremdes_cv.pdf"
-\`\`\`
+```
 
 ### Flags
 
 | Flag | Beschreibung |
 |---|---|
-| \`--force\` | Bestehende Chunks überschreiben |
+| `--force` | Bestehende Chunks überschreiben |
-| \`--no-normalize\` | KI-Normalisierung überspringen |
+| `--no-normalize` | KI-Normalisierung überspringen |
-| \`--dry-run\` | Nur extrahieren + normalisieren, nicht in DB speichern |
+| `--dry-run` | Nur extrahieren + normalisieren, nicht in DB speichern |
-| \`--quality-min 0.5\` | Mindest-Qualitäts-Score (0.0–1.0, Standard: 0.0) |
+| `--quality-min 0.5` | Mindest-Qualitäts-Score (0.0–1.0, Standard: 0.0) |
 
-### KI-Normalisierung (\`normalizer.py\`)
+### KI-Normalisierung (`normalizer.py`)
 
 - **Typ-Erkennung:** Claude Haiku (günstig + schnell)
 - **Transformation:** Claude Sonnet
-- **Fehlende Felder** werden mit \`[FEHLT]\` markiert, nie halluziniert
+- **Fehlende Felder** werden mit `[FEHLT]` markiert, nie halluziniert
 - **Qualitäts-Score:** 0.0–1.0 (Anteil befüllter Pflichtfelder)
 
-Erkannte Typen: \`arbeitszeugnis\`, \`cv\`, \`lebenslauf\`, \`anschreiben\`,
+Erkannte Typen: `arbeitszeugnis`, `cv`, `lebenslauf`, `anschreiben`,
-\`projektbeschreibung\`, \`karriereziele\`, \`technologie\`, \`zertifikate\`,
+`projektbeschreibung`, `karriereziele`, `technologie`, `zertifikate`,
-\`referenzen\`, \`elevatorpitch\`, \`rahmenbedingungen\`, \`zielstellen\`
+`referenzen`, `elevatorpitch`, `rahmenbedingungen`, `zielstellen`
 
-### OCR-Pipeline (\`extractor.py\`)
+### OCR-Pipeline (`extractor.py`)
 
-1. \`pypdf\` versucht Text zu extrahieren
+1. `pypdf` versucht Text zu extrahieren
 2. Weniger als 150 Zeichen → OCR-Fallback via Tesseract (300 DPI)
 3. Bilder (PNG, JPG etc.) → direkt OCR
 
 ---
 
-## Tool 2: \`ingest_anythingllm.py\` — Einfaches Ingestion-Script (v1)
+## Tool 2: `ingest_anythingllm.py` — Einfaches Ingestion-Script (v1)
 
 Schlankes Tool ohne OCR und ohne KI-Normalisierung. Geeignet für eigene,
 bereits fertig strukturierte Dokumente (z.B. ausgefüllte Templates).
 
 ### Unterstützte Formate
 
-\`.md\` \`.txt\` \`.pdf\`
+`.md` `.txt` `.pdf`
 
 ### Verwendung
 
-\`\`\`bash
+```bash
 python ingest_anythingllm.py file ~/Dokumente/Lebenslauf.md
 python ingest_anythingllm.py file ~/Dokumente/Lebenslauf.md --force
 python ingest_anythingllm.py dir ~/Dokumente/bewerbung/
 python ingest_anythingllm.py list
-\`\`\`
+```
 
 ---
 
-## Tool 3: \`ingest_job_matching.py\` — Job-Matching-Datenbank (NAS)
+## Tool 3: `ingest_job_matching.py` — Job-Matching-Datenbank (NAS)
 
-Importiert Dokumente direkt in die \`job_matching\`-Datenbank auf dem lokalen NAS
+Importiert Dokumente direkt in die `job_matching`-Datenbank auf dem lokalen NAS
 (192.168.178.128, Port 5433). Kein SSH-Tunnel erforderlich.
 
-Embeddings via OpenAI \`text-embedding-3-small\` (kostenpflichtig).
+Embeddings via OpenAI `text-embedding-3-small` (kostenpflichtig).
 
 ### Verwendung
 
-\`\`\`bash
+```bash
 python ingest_job_matching.py file ~/Dokumente/stellenanzeige.pdf
 python ingest_job_matching.py dir ~/Dokumente/stellen/
 python ingest_job_matching.py list
 python ingest_job_matching.py clear "stellenanzeige.pdf"
-\`\`\`
+```
 
 ---
 
@@ -147,22 +147,22 @@ python ingest_job_matching.py clear "stellenanzeige.pdf"
 
 | Tool | Modell | Dimensionen | Kosten |
 |---|---|---|---|
-| \`ingest_V2.py\` | multilingual-e5-small (lokal) | 384 | kostenlos |
+| `ingest_V2.py` | multilingual-e5-small (lokal) | 384 | kostenlos |
-| \`ingest_anythingllm.py\` | multilingual-e5-small (lokal) | 384 | kostenlos |
+| `ingest_anythingllm.py` | multilingual-e5-small (lokal) | 384 | kostenlos |
-| \`ingest_job_matching.py\` | OpenAI text-embedding-3-small | 1536 | kostenpflichtig |
+| `ingest_job_matching.py` | OpenAI text-embedding-3-small | 1536 | kostenpflichtig |
 
 ### Umgebungsvariablen
 
 | Datei | Verwendet von | Inhalt |
 |---|---|---|
-| \`.env.ingest\` | \`ingest_V2.py\`, \`ingest_anythingllm.py\` | ANTHROPIC_API_KEY, SSH, DB |
+| `.env.ingest` | `ingest_V2.py`, `ingest_anythingllm.py` | ANTHROPIC_API_KEY, SSH, DB |
-| \`.env.job_matching\` | \`ingest_job_matching.py\` | OPENAI_API_KEY, NAS-DB |
+| `.env.job_matching` | `ingest_job_matching.py` | OPENAI_API_KEY, NAS-DB |
 
 ---
 
 ## Setup (komplett, einmalig)
 
-\`\`\`bash
+```bash
 cd ~/Projekte/rag-ingestion
 python3 -m venv venv
 source venv/bin/activate
@@ -170,4 +170,4 @@ pip install -r requirements.txt
 brew install tesseract tesseract-lang poppler   # nur für ingest_V2.py
 cp .env.example .env.ingest
 nano .env.ingest   # ANTHROPIC_API_KEY + SSH + DB-Zugangsdaten eintragen
-\`\`\`
+```