feat: v2 pipeline mit OCR + KI-Normalisierung

- extractor.py: Text-Extraktion für MD/TXT/PDF/DOCX/Bilder inkl. OCR (Tesseract)
- normalizer.py: KI-Normalisierung via Claude Haiku (Typ-Erkennung) + Sonnet (Transformation)
- ingest.py: Vollpipeline v2 mit watch, delete, dry-run, quality-min Flags
- ingest_anythingllm.py: Einfaches Script v1 (nur MD/TXT/PDF, kein OCR)
- README.md: Alle drei Tools dokumentiert

.gitignore

@@ -1,5 +1,16 @@
+# Umgebung
 .env
+.env.job_matching
 venv/
 __pycache__/
 *.pyc
+*.pyo
+
+# macOS
 .DS_Store
+
+# Embedding-Modell Cache (wird automatisch heruntergeladen)
+.cache/
+
+# Ausgefüllte persönliche Dokumente nicht ins Repo
+templates/ausgefuellt/