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Birchville Scholarly Synthesis
Kanonische Editionen klassischer philologischer Referenzwerke

📖 Sanskritkurs Payer — Dokumentation & Projektarchitektur

Wissenschaftliche Digitalisierung, Modernisierung und KI-gestützte Übersetzung des Sanskritkurses von Prof. Dr. Alois Payer in über 38 Zielsprachen.

⚡ Schnellzugriff & Applikationen

🌐 Interaktiver Kurs (PWA)
Vollständiges Lehrbuch mit über 60 Lektionen, Übungen und Devanāgarī-Schriftkurs in einer modernen, offlinefähigen Web-App.
➔ Kurs starten (PWA)
🏛️ Systemarchitektur
Verteilte 3-Node-Topologie mit Workstation (`nike`), LLM-Server (`nyx`) und Staging/Runner (`nataraja`).
➔ Architektur ansehen
🤖 KI-Translations-Pipeline
Weg-B-Übersetzungskonzept mit Translation Memory, Devanāgarī-Schutzfiltern und 3-Stufen-Modell.
➔ Pipeline ansehen
💻 Quellcode & Pipeline
Open-Source-Code, Markdown-Parser (`markdown-it-extensible`), Service Worker und Docker-Konfiguration auf GitHub.
➔ GitHub Repository

🌟 Über das Projekt

Der von Prof. Dr. Alois Payer verfasste Sanskritkurs gehört zu den fundiertesten und didaktisch anspruchsvollsten deutschsprachigen Lehrwerken für das klassische Sanskrit. Er zeichnet sich durch außergewöhnliche grammatikalische Präzision, ausführliche Übungen und reichhaltige philologische Erläuterungen aus.

Das Projekt Sanskritkurs Payer überführt dieses historische Werk aus dem statischen HTML-Zustand der 1990er Jahre in ein modernes, hochperformantes digitales Ökosystem: - Algorithmisches Bereinigen & Standardisieren: Konvertierung alter HTML-Seiten in valides, strukturiertes Markdown mit typografischen Erweiterungen (markdown-it-extensible). - Modernes Frontend: Eine blitzschnelle VitePress Progressive Web App (PWA), die komplett offline nutzbar ist. - Autonome KI-Übersetzungspipeline: Mehrsprachige Ausrollung in über 38 Zielsprachen bei vollständiger Wahrung von Devanāgarī-Schriftzeichen, IAST-Transliteration und Tabellenstrukturen.

🏛️ Kernartefakte & Projektergebnisse

🗺️ Dokumentationsübersicht

  1. Systemarchitektur:
    Die verteilte 3-Node-Topologie (Workstation nike.local, LLM-Server nyx.local, Staging/Runner nataraja.local), Mermaid-Systemdiagramm und Concurrency-Modell.
  2. KI-Translations-Pipeline:
    Das Weg-B-Übersetzungskonzept, Translation Memory (TM) mit MD5-Hashing, Devanāgarī-Schutzfilter und 3-Stufen-Modell (Lokal, Sonnet, Gemini).
  3. Sprachauswahl & Kriterien:
    Quantitative Erkenntnisse aus dem 248,3-Stunden-Benchmark, das 3-Stufen-Ausschlussframework und die 38+ Zielsprachen.
  4. PWA & Infrastruktur:
    Service Worker Caching-Strategie, VitePress-Konfiguration, Docker Staging und Release-Workflows.
  5. Entwickler-Richtlinien:
    Devanāgarī/IAST-Satzregeln, grammatikalische Box-Hierarchien (grammar-box), QA-Gates und Code-Governance.
  6. Wiki-Übersicht:
    Direkter Zugriff auf das offizielle GitHub-Wiki des Projekts.

📜 Lizenz & Urheberschaft

  • Originalwerk: Prof. Dr. Alois Payer (Tübingen).
  • Digitale Neufassung, KI-Pipeline & Web-App: MIT License (Copyright (c) 2026 Marco Demarmels / Birchville Foundation).
  • Referenzprojekte:
  • AlexandriaSandwich — Hybrid-OCR und Buchdigitalisierung
  • macdonell — A Vedic Grammar for Students (1916) 1:1 Neusatz
  • boethlingk — Pāṇinis Grammatik (1887) Editions-Pipeline