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TOKEN-OPTIMIERUNG: - Inkrementelle Analyse: Folge-Refreshes senden nur noch das bisherige Lagebild + neue Artikel an Claude (statt alle Artikel erneut). Spart ~60-70% Tokens bei Lagen mit vielen Artikeln. - Inkrementeller Faktencheck: Bestehende Fakten als Zusammenfassung, nur neue Artikel werden vollstaendig geprueft. - Modell-Steuerung: Feed-Selektion nutzt jetzt Haiku (CLAUDE_MODEL_FAST) statt Opus. Spart ~50-70% bei Feed-Auswahl. - Set-basierte DB-Deduplizierung: Bestehende URLs/Headlines einmal in Sets geladen statt N*M einzelne DB-Queries pro Artikel. INHALTLICHE VERBESSERUNGEN: - Relevanz-Scoring: Artikel nach Keyword-Dichte (40%), Quellen-Reputation (30%), Inhaltstiefe (20%), RSS-Score (10%). - Flexibles RSS-Matching: min. Haelfte der Keywords statt alle. RSS-Artikel bekommen einen relevance_score. - Fuzzy Claim-Matching: SequenceMatcher (0.7) statt exakter String-Vergleich. Verhindert Duplikat-Akkumulation. - Translation-Fix: Nur gueltige DB-IDs (isinstance int). - Researcher: WebFetch fuer Top-Artikel, erweiterte Zusammenfassungen. DATEIEN: - config.py: CLAUDE_MODEL_FAST - claude_client.py: model-Parameter - researcher.py: Haiku Feed-Selektion, erweiterte Prompts - analyzer.py: Inkrementelle Analyse + analyze_incremental() - factchecker.py: Inkrementeller Check + Fuzzy-Matching - orchestrator.py: Set-Dedup, Relevanz-Scoring, inkrementeller Flow - rss_parser.py: Flexibles Keyword-Matching + relevance_score