feat: Gold-Menge und Auswertungs-Werkzeug für die Sprach-Auswertung (T7 L4 Task 16)

30 erfundene Durchsicht-Transkripte mit erwarteten Vorschlägen (Fallen:
Korrekturen, Dezimalzahl, Wetter, Füllwörter, Prompt-Injection, sehr
lange Notiz, ungültige Funde). npm run eval:voice prüft offline mit
FakeStructuredModel (Präzision/Trefferquote je Feld, Schwellen 98/85 %);
--live --yes ruft das echte Modell nur ausdrücklich (≈ 0,21 $ mit
Sonnet). Preistabelle Backend und Frontend per Test gleich.

Refs #27

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 (1M context) <[email protected]>

ApiCore-Backend/package.json

@@ -23,7 +23,8 @@
     "test:e2e": "jest --config ./test/jest-e2e.json",
     "migrate:deploy": "prisma migrate deploy",
     "seed": "node dist/seed.js",
-    "export:voice-vocabulary": "ts-node scripts/export-voice-vocabulary.ts"
+    "export:voice-vocabulary": "ts-node scripts/export-voice-vocabulary.ts",
+    "eval:voice": "ts-node scripts/eval-voice.ts"
   },
   "dependencies": {
     "@anthropic-ai/sdk": "0.131.0",