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

templates/Referenzen_TEMPLATE.md

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+# Referenzen
+
+## Referenz 1
+- **Name:** [Vor- und Nachname]
+- **Position:** [z.B. Teamleiter Softwareentwicklung]
+- **Unternehmen:** [Name]
+- **Verhältnis:** [z.B. Direkter Vorgesetzter, 2021–2026]
+- **Kontakt:** [auf Anfrage / E-Mail / Telefon]
+- **Kontext:** [z.B. "Hat meine Arbeit als Fullstack-Entwickler im Banking-Projekt begleitet"]
+
+## Referenz 2
+- **Name:** [Vor- und Nachname]
+- **Position:** [z.B. Projektmanager]
+- **Unternehmen:** [Name]
+- **Verhältnis:** [z.B. Projektleiter im gemeinsamen Kundenprojekt]
+- **Kontakt:** [auf Anfrage / E-Mail / Telefon]
+- **Kontext:** [z.B. "Zusammenarbeit im Bereich Mobile App Entwicklung"]
+
+## Referenz 3
+- **Name:** [Vor- und Nachname]
+- **Position:** [Position]
+- **Unternehmen:** [Name]
+- **Verhältnis:** [Beziehung]
+- **Kontakt:** [auf Anfrage]
+- **Kontext:** [Kurzbeschreibung der Zusammenarbeit]