RSS-Parser: Match-Schwelle adaptiv (Bug 1 aus Buckelwal-Diagnose)

Bisher musste eine Headline mindestens 2 der dynamisch generierten
Suchworte enthalten, um den Match-Filter zu passieren. Bei thematisch
engen Lagen (Bsp. "Buckelwal timmy") fielen damit echte Treffer wie
"Transport mit Buckelwal erreicht dänische Gewässer..." durch, weil
nur 1 Keyword (buckelwal) gematcht hat.

Neue Heuristik: enthält der Text mindestens ein spezifisches Keyword
(>=7 Zeichen, also keine kurzen Akteursnamen wie "iran" oder "trump"),
reicht 1 Treffer. Bei nur kurzen, generischen Keywords gilt weiter die
alte Schwelle (halb der Wörter, max. 2). Topic-Filter danach (Haiku)
fängt False Positives.

Damit kommen ZDF/tagesschau/n-tv-Headlines mit nur einem starken
Begriff durch — der Hauptgrund, warum Lage 8 Buckelwal mit ZDF-Quelle
am ersten Refresh 0 Artikel hatte.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

src/feeds/rss_parser.py

@@ -155,7 +155,15 @@ class RSSParser:
                 summary = entry.get("summary", "")
                 text = f"{title} {summary}".lower()
 
-                # Flexibles Keyword-Matching: mindestens die Hälfte der Suchworte muss vorkommen (aufgerundet)
+                # Adaptive Match-Schwelle:
+                # - Bei mindestens einem spezifischen Keyword (>=7 Zeichen) im Text reicht 1 Treffer.
+                #   Verhindert, dass Headlines mit nur einem starken Keyword wie "buckelwal"
+                #   rausfallen, wenn die Lage thematisch eng ist (Bug 1, vom User dokumentiert).
+                # - Sonst: alte Heuristik (mindestens halb der Wörter, max. 2).
+                specific_in_text = any(w in text for w in search_words if len(w) >= 7)
+                if specific_in_text:
+                    min_matches = 1
+                else:
                     min_matches = min(2, max(1, (len(search_words) + 1) // 2))
                 match_count = sum(1 for word in search_words if word in text)