feat: Symbole zentralisieren + Fragment-Ueberschriften filtern

Perceptual-Hash-basierte Symbol-/Duplikaterkennung in lib/pdf_extract.py:

- average_hash() (aHash) + Hamming-Distanz statt exaktem Byte-Hash: erkennt
  visuell gleiche Bilder trotz unterschiedlicher Skalierung/Kompression
- Symbole (klein <=260px UND mehrfach vorkommend, z.B. Warndreiecke) werden
  EINMAL zentral nach assets/shared/symbols/symbol_<hash>.png abgelegt und im
  RST als .. image:: (12mm, zentriert) auf die eine Quelle referenziert -
  dokumentuebergreifend (registry). Ein Warndreieck: 1x gespeichert statt 58x
- grossformatige Inhaltsbild-Duplikate ebenfalls ueber aHash zusammengefuehrt
- Fragment-"Ueberschriften" (POS, li., re., "bar, max. 10 bar") unterdrueckt
- Altbestand assets/shared/symbols/img_*.png (durcheinander benannt) entfernt

Wirkung: omniflo images/ 83 -> 62, 14 zentrale Symbole statt zig Duplikate.
Voller PDF-Build sauber (lualatex exit 0, 719 Seiten).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

lib/fortna_convert_chapters.py

@@ -87,7 +87,8 @@ CHAPTER_DOC_TITLE = {
 # ---------------------------------------------------------------------------
 
 def convert_manual(item: dict, source_root: Path, chapters_dir: Path,
-                   dry_run: bool) -> None:
+                   dry_run: bool, symbols_dir: Path | None = None,
+                   symbol_registry: dict | None = None) -> None:
     """Konvertiert eine Hauptanleitung nach chapters/<kapitel>/."""
     src_pdf = source_root / item["rel_path"]
     chapter_dir = chapters_dir / item["chapter"]
@@ -118,8 +119,9 @@ def convert_manual(item: dict, source_root: Path, chapters_dir: Path,
     # Text + Bilder positionsbasiert extrahieren (verwoben in Lesereihenfolge,
     # PDF-Ueberschriftennummern entfernt, Bilder als .. figure:: referenziert).
     doc_title = CHAPTER_DOC_TITLE.get(item["chapter"], slugify(item["filename"]))
-    blocks, img_count = pdf_extract.extract_manual(src_pdf, rst_path, img_dir,
-                                                   title=doc_title)
+    blocks, img_count = pdf_extract.extract_manual(
+        src_pdf, rst_path, img_dir, title=doc_title,
+        symbols_dir=symbols_dir, symbol_registry=symbol_registry)
     log.info("        %d Textbloecke, %d Bilder (referenziert) -> %s",
              blocks, img_count, rst_path.name)
 
@@ -268,8 +270,17 @@ def main() -> None:
     if args.only in (None, "convert"):
         conv = [i for i in items if i["action"] == "convert"]
         log.info("--- %d Hauptanleitungen konvertieren ---", len(conv))
+        # Symbole dokumentuebergreifend zentral in assets/shared/symbols/ ablegen
+        # und nur einmal referenzieren (Warndreiecke etc. tauchen in mehreren
+        # Anleitungen auf). Registry ueber alle Dokumente hinweg teilen.
+        symbols_dir = chapters_dir.parent / "assets" / "shared" / "symbols"
+        symbol_registry: dict = {}
         for it in conv:
-            convert_manual(it, source_root, chapters_dir, dry_run)
+            convert_manual(it, source_root, chapters_dir, dry_run,
+                           symbols_dir=symbols_dir, symbol_registry=symbol_registry)
+        if not dry_run:
+            log.info("Symbole zentral: %d eindeutige -> %s",
+                     len(symbol_registry), symbols_dir)
 
     # 2. Verzeichnislisten
     if args.only in (None, "list"):