Kann ich Clearscope vibecoden?

Baue mir einen Generator für Content-Briefings aus bereitgestellten Suchergebnissen, den Kern von Clearscope. Anforderungen:

- Ein Python-Prozess mit Typer, SQLite, trafilatura und scikit-learn. Genau ein Modellanbieter für die Zusammenfassung, Schlüssel aus .env.
- Eingang ist eine Datei mit einem Suchbegriff und den URLs der zehn Ergebnisse, die du auswerten willst. Du lieferst die URLs, das Werkzeug sucht nicht selbst.
- Für jede URL wird der Haupttext mit trafilatura extrahiert. Seiten hinter Bezahlschranken oder Zustimmungsbannern werden übersprungen und gezählt, nie halb ausgewertet.
- Aus den Texten werden die Begriffe gezogen, die überdurchschnittlich oft vorkommen, über TF-IDF gegen die Sammlung. Je Begriff: in wie vielen der zehn Texte er vorkommt und wie oft im Schnitt. Diese beiden Zahlen sind das Briefing, nicht ein Punktwert.
- Zusätzlich eine Gliederung: alle H2 und H3 der zehn Seiten, gruppiert nach Ähnlichkeit, mit der Anzahl der Seiten, die das Thema behandeln. Was neun von zehn behandeln, gehört in deinen Text.
- Eine Längenempfehlung als Median der Wortzahlen, nicht als Mittelwert, damit ein einzelner sehr langer Text sie nicht verzerrt.
- Ausgabe als Markdown-Briefing: Suchbegriff, empfohlene Länge, Pflichtthemen, häufige Begriffe mit ihren Zahlen, Quellenliste mit URLs.
- Ein Hinweis am Ende jedes Briefings: diese Zahlen beschreiben, was rankt, nicht was gut ist.
- Deutsch sind Briefing, Ausgaben, Kommentare und README. Alle Bezeichner bleiben englisch: Befehle, Optionen, Tabellen, Spalten.

Bewusst weglassen:

- Eigene Suchdaten und Suchvolumen.
- Einen proprietären Inhaltspunktwert. Ohne offengelegte Formel ist er eine Behauptung.
- Automatisches Schreiben des Textes.