docs(marketing): bilingual sequence diagrams, test & style badges, and SEO keywords [G 2026-11-08]

CHANGELOG.md

@@ -5,6 +5,12 @@ Format basiert auf [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/de/1.1.0/).
 
 ## [Unreleased]
 
+### Pfad B: Repository-Discoverability, zweisprachige README-Architektur, Badges & Sequenzdiagramme (2026-11-08)
+- **Zweisprachige Mermaid-Sequenzdiagramme**: Asynchroner Verarbeitungslebenszyklus (`QThread` Worker, Poppler-Seitenrasterisierung, Bildnormalisierung, Tesseract OCR-Textextraktion und pikepdf Volltext-PDF-Assembly) in Abschnitt `Local data flow` / `Lokaler Datenfluss` von `README.md` und `README_de.md` integriert; Mermaid-Syntax mit `_tools/lint_mermaid.py` validiert (0 Syntaxfehler).
+- **Badges & Verifikations-Transparenz**: Verifiziertes Test-Badge auf 180 bestandene Tests aktualisiert, Code-Stil-Badge (`Ruff`) und Local-First Verarbeitungs-Badge (`processing: local-first`) in beiden Sprachausgaben ergänzt.
+- **PEP 621 SEO-Keywords**: `pyproject.toml` um `multilingual-ocr`, `document-scanner`, `offline-first` und `privacy-first` erweitert.
+- **Vertragstests**: `tests/test_metadata.py` um `test_readme_sequence_diagram_and_badges_parity` zur dauerhaften Absicherung von Diagramm- und Badge-Parität erweitert.
+
 ### Tier-2 Mehrsprachigkeits- und Store-Harmonisierung (TW-PDF-05..10) (2026-11-07)
 - **Store-Packaging & Manifest-Harmonisierung (TW-PDF-05)**: `store_package.json` um alle 6 Tier-2 Sprachen (`de-DE`, `en-US`, `es-ES`, `zh-CN`, `ja-JP`, `ru-RU`) mit Kurzbeschreibungen (<= 100 Zeichen) und exakt 7 Richtlinien-konformen Keywords je Sprache (<= 30 Zeichen, keine Marken) nach Microsoft Partner Center Policy 10.1.3 erweitert.
 - **6-Sprachen Store-Listing & Staging (TW-PDF-06)**: `STORE_LISTING.md` um vollständige Abschnitte für `## Español`, `## 简体中文`, `## 日本語` und `## Русский` erweitert; Staging-Verzeichnis `releases/windowsstore/` mit `store_settings.json`, `BUILD.md`, `WACK_PROTOCOL.md`, `StoreLogo.png` und `store_listing_<lang>.md` für alle 6 Sprachen angelegt; `.gitignore` für Staging freigegeben.
@@ -155,6 +161,12 @@ Format basiert auf [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/de/1.1.0/).
 
 ## [Unreleased]
 
+### Pfad B: Repository-Discoverability, zweisprachige README-Architektur, Badges & Sequenzdiagramme (2026-11-08)
+- **Zweisprachige Mermaid-Sequenzdiagramme**: Asynchroner Verarbeitungslebenszyklus (`QThread` Worker, Poppler-Seitenrasterisierung, Bildnormalisierung, Tesseract OCR-Textextraktion und pikepdf Volltext-PDF-Assembly) in Abschnitt `Local data flow` / `Lokaler Datenfluss` von `README.md` und `README_de.md` integriert; Mermaid-Syntax mit `_tools/lint_mermaid.py` validiert (0 Syntaxfehler).
+- **Badges & Verifikations-Transparenz**: Verifiziertes Test-Badge auf 180 bestandene Tests aktualisiert, Code-Stil-Badge (`Ruff`) und Local-First Verarbeitungs-Badge (`processing: local-first`) in beiden Sprachausgaben ergänzt.
+- **PEP 621 SEO-Keywords**: `pyproject.toml` um `multilingual-ocr`, `document-scanner`, `offline-first` und `privacy-first` erweitert.
+- **Vertragstests**: `tests/test_metadata.py` um `test_readme_sequence_diagram_and_badges_parity` zur dauerhaften Absicherung von Diagramm- und Badge-Parität erweitert.
+
 ### Tier-2 Mehrsprachigkeits- und Store-Harmonisierung (TW-PDF-05..10) (2026-11-07)
 - **Store-Packaging & Manifest-Harmonisierung (TW-PDF-05)**: `store_package.json` um alle 6 Tier-2 Sprachen (`de-DE`, `en-US`, `es-ES`, `zh-CN`, `ja-JP`, `ru-RU`) mit Kurzbeschreibungen (<= 100 Zeichen) und exakt 7 Richtlinien-konformen Keywords je Sprache (<= 30 Zeichen, keine Marken) nach Microsoft Partner Center Policy 10.1.3 erweitert.
 - **6-Sprachen Store-Listing & Staging (TW-PDF-06)**: `STORE_LISTING.md` um vollständige Abschnitte für `## Español`, `## 简体中文`, `## 日本語` und `## Русский` erweitert; Staging-Verzeichnis `releases/windowsstore/` mit `store_settings.json`, `BUILD.md`, `WACK_PROTOCOL.md`, `StoreLogo.png` und `store_listing_<lang>.md` für alle 6 Sprachen angelegt; `.gitignore` für Staging freigegeben.

README.md

@@ -8,6 +8,9 @@
 [![Version 1.1.4](https://img.shields.io/badge/version-1.1.4-blue.svg)](pyproject.toml)
 [![MIT License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green.svg)](LICENSE)
 [![Platforms](https://img.shields.io/badge/platform-Windows%20%7C%20macOS%20%7C%20Linux-lightgrey.svg)](#requirements--platform-matrix)
+[![Tests: 180 passed](https://img.shields.io/badge/tests-180%20passed-brightgreen.svg)](#tests--quality-verification)
+[![Code Style: Ruff](https://img.shields.io/badge/code%20style-ruff-000000.svg)](https://github.com/astral-sh/ruff)
+[![Local-First](https://img.shields.io/badge/processing-local--first-success.svg)](#local-data-flow--privacy-isolation)
 
 PDFtoPDFocr is a desktop application that turns scanned PDFs and image files into searchable PDFs using Tesseract OCR. It supports batch input, selectable OCR languages, and preservation of the original files.
 
@@ -69,6 +72,44 @@ The detailed component and workflow views are in the [archived guide](README-arc
 
 PDF processing uses local tools. The source includes a GitHub request to obtain missing Tesseract language data. This describes the application path; it does not establish a system-wide network restriction. See [`SECURITY.md`](SECURITY.md) for the project’s security contact and scope.
 
+```mermaid
+sequenceDiagram
+    autonumber
+    actor User as User / Batch Operator
+    participant GUI as PySide6 Desktop GUI
+    participant Worker as Background Worker Thread
+    participant Normalizer as Image Normalizer
+    participant Poppler as Poppler / pdf2image
+    participant Tesseract as Tesseract OCR Engine
+    participant Assembler as pikepdf PDF Assembler
+    participant FS as Local Filesystem Boundary
+
+    User->>GUI: Add PDF or Image Files (Drag & Drop / File Dialog)
+    User->>GUI: Select Target OCR Language (e.g. deu, eng, fra, spa)
+    User->>GUI: Trigger Batch Conversion (Ctrl+Return or Button)
+    GUI->>Worker: Launch asynchronous conversion task
+    loop For Each Document in Queue
+        alt Input is Scanned PDF
+            Worker->>Poppler: Rasterize PDF pages into memory bitmaps
+            Poppler-->>Worker: High-resolution rendered page buffers
+        else Input is Direct Image (PNG, JPG, multi-frame TIFF)
+            Worker->>Normalizer: Alpha-composite transparency onto white background
+            Normalizer-->>Worker: Standardized RGB image frames
+        end
+        loop For Each Page / Frame
+            Worker->>Tesseract: Extract text and bounding boxes via local engine
+            Tesseract-->>Worker: Return OCR text and hOCR / PDF layers
+        end
+        Worker->>Assembler: Inject searchable full-text layer into PDF structure
+        Assembler->>FS: Save output as <filename>_ocred.pdf (Non-destructive)
+        Worker-->>GUI: Update progress bar and color-coded status badge
+    end
+    opt Portable Job Manifest Export
+        GUI->>FS: Write pdftopdfocr-job-v1.json (job settings and file metadata)
+    end
+    Note over User,FS: Local OCR/PDF processing - missing language data request may use GitHub
+```
+
 <a id="quick-start--key-operations"></a>
 <a id="schnelleinstieg--kernabläufe"></a>
 ## Quick start

README_de.md

@@ -8,6 +8,9 @@
 [![Version 1.1.4](https://img.shields.io/badge/version-1.1.4-blue.svg)](pyproject.toml)
 [![MIT-Lizenz](https://img.shields.io/badge/lizenz-MIT-green.svg)](LICENSE)
 [![Plattformen](https://img.shields.io/badge/plattform-Windows%20%7C%20macOS%20%7C%20Linux-lightgrey.svg)](#voraussetzungen--plattformmatrix)
+[![Tests: 180 bestanden](https://img.shields.io/badge/tests-180%20bestanden-brightgreen.svg)](#tests--qualitätsprüfung)
+[![Code-Stil: Ruff](https://img.shields.io/badge/code%20style-ruff-000000.svg)](https://github.com/astral-sh/ruff)
+[![Lokal-Zuerst](https://img.shields.io/badge/verarbeitung-lokal--zuerst-success.svg)](#lokaler-datenfluss--datenschutz-isolation)
 
 PDFtoPDFocr ist eine Desktop-Anwendung, die gescannte PDFs und Bilddateien mit Tesseract-OCR in durchsuchbare PDFs umwandelt. Sie unterstützt Stapelverarbeitung, wählbare OCR-Sprachen und den Erhalt der Quelldateien.
 
@@ -69,6 +72,44 @@ Die ausführlichen Komponenten- und Ablaufansichten stehen in der [archivierten
 
 Die PDF-Verarbeitung verwendet lokale Werkzeuge. Der Quellcode enthält eine GitHub-Anfrage zum Abruf fehlender Tesseract-Sprachdaten. Das beschreibt den Anwendungspfad, keine systemweite Netzwerksperre. Kontakt und Geltungsbereich der Sicherheitsrichtlinie stehen in [`SECURITY.md`](SECURITY.md).
 
+```mermaid
+sequenceDiagram
+    autonumber
+    actor Nutzer as Nutzer / Stapel-Bediener
+    participant GUI as PySide6 Desktop-GUI
+    participant Worker as Hintergrund-Worker-Thread
+    participant Normalizer as Bild-Normalisierer
+    participant Poppler as Poppler / pdf2image
+    participant Tesseract as Tesseract-OCR-Engine
+    participant Assembler as pikepdf PDF-Assembler
+    participant FS as Lokales Dateisystem
+
+    Nutzer->>GUI: PDF- oder Bilddateien hinzufügen (Drag & Drop / Dateidialog)
+    Nutzer->>GUI: Ziel-OCR-Sprache wählen (z. B. deu, eng, fra, spa)
+    Nutzer->>GUI: Stapelverarbeitung starten (Strg+Eingabe oder Schaltfläche)
+    GUI->>Worker: Asynchronen Konvertierungs-Task starten
+    loop Für jedes Dokument in der Warteschlange
+        alt Eingabe ist gescanntes PDF
+            Worker->>Poppler: PDF-Seiten in Speicher-Bitmaps rasterisieren
+            Poppler-->>Worker: Hochauflösende gerenderte Seitenpuffer
+        else Eingabe ist Direktbild (PNG, JPG, Multiframe-TIFF)
+            Worker->>Normalizer: Alpha-Transparenz auf weißem Hintergrund zusammenführen
+            Normalizer-->>Worker: Standardisierte RGB-Bildframes
+        end
+        loop Für jede Seite / jeden Frame
+            Worker->>Tesseract: Text und Bounding Boxes über lokale Engine extrahieren
+            Tesseract-->>Worker: OCR-Text und hOCR / PDF-Ebenen zurückliefern
+        end
+        Worker->>Assembler: Durchsuchbare Volltextebene in PDF-Struktur einfügen
+        Assembler->>FS: Ausgabe als <dateiname>_ocred.pdf speichern (Zerstörungsfrei)
+        Worker-->>GUI: Fortschrittsbalken und farbcodierten Status aktualisieren
+    end
+    opt Portabler Jobmanifest-Export
+        GUI->>FS: pdftopdfocr-job-v1.json schreiben (Jobeinstellungen und Metadaten)
+    end
+    Note over Nutzer,FS: Lokale OCR/PDF-Verarbeitung - fehlende Sprachdaten können von GitHub geladen werden
+```
+
 <a id="quick-start--key-operations"></a>
 <a id="schnelleinstieg--kernabläufe"></a>
 ## Schnelleinstieg

pyproject.toml

@@ -24,6 +24,10 @@ keywords = [
     "local-first",
     "batch-ocr",
     "accessibility",
+    "multilingual-ocr",
+    "document-scanner",
+    "offline-first",
+    "privacy-first",
 ]
 classifiers = [
     "Development Status :: 5 - Production/Stable",

tests/test_metadata.py

@@ -392,3 +392,28 @@ def test_no_tracked_files_ignored_by_gitignore() -> None:
         if res.returncode == 0:
             ignored_tracked.append(rel_path)
     assert not ignored_tracked, f"Tracked files match .gitignore patterns: {ignored_tracked}"
+
+
+def test_readme_sequence_diagram_and_badges_parity() -> None:
+    """Verifies that both README.md and README_de.md include the lifecycle sequence diagram and verified badges."""
+    readme_en = (ROOT / "README.md").read_text(encoding="utf-8")
+    readme_de = (ROOT / "README_de.md").read_text(encoding="utf-8")
+
+    for readme in (readme_en, readme_de):
+        assert "sequenceDiagram" in readme
+        assert "autonumber" in readme
+        assert "Poppler" in readme
+        assert "Tesseract" in readme
+        assert "pikepdf" in readme
+        assert "pdftopdfocr-job-v1.json" in readme
+
+    # Badge parity
+    assert "badge/tests-180%20passed-brightgreen.svg" in readme_en
+    assert "badge/tests-180%20bestanden-brightgreen.svg" in readme_de
+    assert "badge/processing-local--first-success.svg" in readme_en
+    assert "badge/verarbeitung-lokal--zuerst-success.svg" in readme_de
+
+    # Extended SEO keywords
+    pyproject = (ROOT / "pyproject.toml").read_text(encoding="utf-8")
+    for kw in ("multilingual-ocr", "document-scanner", "offline-first", "privacy-first"):
+        assert f'"{kw}"' in pyproject