diff --git a/klausur-service/backend/cv_vocab_pipeline.py b/klausur-service/backend/cv_vocab_pipeline.py
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--- a/klausur-service/backend/cv_vocab_pipeline.py
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@@ -5390,46 +5390,61 @@ logger.info("LLM review model: %s (batch=%d)", OLLAMA_REVIEW_MODEL, _REVIEW_BATC
 # Regex: entry contains IPA phonetic brackets like "dance [dɑːns]"
 _HAS_PHONETIC_RE = _re.compile(r'\[.*?[ˈˌːʃʒθðŋɑɒɔəɜɪʊʌæ].*?\]')
 
+# Regex: digit adjacent to a letter — the hallmark of OCR digit↔letter confusion.
+# Matches digits 0,1,5,6,8 (common OCR confusions: 0→O, 1→l/I, 5→S, 6→G, 8→B)
+# when they appear inside or next to a word character.
+_OCR_DIGIT_IN_WORD_RE = _re.compile(r'(?<=[A-Za-zÄÖÜäöüß])[01568]|[01568](?=[A-Za-zÄÖÜäöüß])')
+
 
 def _entry_needs_review(entry: Dict) -> bool:
     """Check if an entry should be sent to the LLM for review.
 
-    Skip entries that are empty or contain IPA phonetic transcriptions
-    (those were already corrected by the word dictionary lookup).
+    Only sends entries that actually contain OCR digit↔letter confusion
+    patterns (e.g. "8en" instead of "Ben", "L0ndon" instead of "London").
+    This prevents the LLM from touching correct entries.
     """
     en = entry.get("english", "") or ""
     de = entry.get("german", "") or ""
+    ex = entry.get("example", "") or ""
+
     # Skip completely empty entries
     if not en.strip() and not de.strip():
         return False
-    # Skip entries with phonetic/IPA brackets — these are dictionary-corrected
-    if _HAS_PHONETIC_RE.search(en):
+    # Skip entries with IPA/phonetic brackets — dictionary-corrected, no OCR digits expected
+    if _HAS_PHONETIC_RE.search(en) or _HAS_PHONETIC_RE.search(de):
         return False
-    return True
+    # Only review if at least one field has a digit-in-word pattern
+    combined = f"{en} {de} {ex}"
+    return bool(_OCR_DIGIT_IN_WORD_RE.search(combined))
 
 
 def _build_llm_prompt(table_lines: List[Dict]) -> str:
     """Build the LLM correction prompt for a batch of entries."""
-    return f"""Du bist ein Korrekturleser fuer OCR-erkannte Vokabeltabellen (Englisch-Deutsch).
-Die Tabelle wurde per OCR aus einem Schulbuch-Scan extrahiert. Korrigiere NUR offensichtliche OCR-Fehler.
+    return f"""Du bist ein OCR-Zeichenkorrektur-Werkzeug fuer Vokabeltabellen (Englisch-Deutsch).
 
-Haeufige OCR-Fehler die du korrigieren sollst:
-- Ziffern statt Buchstaben: 8→B, 0→O, 1→l/I, 5→S, 6→G
-- Fehlende oder falsche Satzzeichen
-- Offensichtliche Tippfehler die durch OCR entstanden sind
+DEINE EINZIGE AUFGABE: Einzelne Zeichen korrigieren, die vom OCR-Scanner als Ziffer statt als Buchstabe erkannt wurden.
 
-WICHTIG — Aendere NICHTS in diesen Faellen:
-- Woerter die korrekt geschrieben sind (auch wenn sie ungewoehnlich aussehen)
-- Eigennamen, Laendernamen, Staedtenamen (z.B. China, Japan, London, Africa)
-- Abkuerzungen wie sth., sb., etc., e.g., i.e.
-- Lautschrift und phonetische Zeichen in eckigen Klammern [...]
-- Fachbegriffe und Fremdwoerter die korrekt sind
-- Im Zweifel: NICHT aendern!
+NUR diese Korrekturen sind erlaubt:
+- Ziffer 8 statt B: "8en" → "Ben", "8uch" → "Buch", "8all" → "Ball"
+- Ziffer 0 statt O oder o: "L0ndon" → "London", "0ld" → "Old"
+- Ziffer 1 statt l oder I: "1ong" → "long", "Ber1in" → "Berlin"
+- Ziffer 5 statt S oder s: "5tadt" → "Stadt", "5ee" → "See"
+- Ziffer 6 statt G oder g: "6eld" → "Geld"
 
-Antworte NUR mit dem korrigierten JSON-Array. Kein erklaerener Text.
-Fuer jeden Eintrag den du aenderst, setze "corrected": true.
-Fuer unveraenderte Eintraege setze "corrected": false.
-Behalte die exakte Struktur (gleiche Anzahl Eintraege).
+ABSOLUT VERBOTEN — aendere NIEMALS:
+- Woerter die korrekt geschrieben sind — auch wenn du eine andere Schreibweise kennst
+- Uebersetzungen — du uebersetzt NICHTS, weder EN→DE noch DE→EN
+- Korrekte englische Woerter (en-Spalte) — auch wenn du eine Bedeutung kennst
+- Korrekte deutsche Woerter (de-Spalte) — auch wenn du sie anders sagen wuerdest
+- Eigennamen: Ben, London, China, Africa, Shakespeare usw.
+- Abkuerzungen: sth., sb., etc., e.g., i.e., v.t., smb. usw.
+- Lautschrift in eckigen Klammern [...] — diese NIEMALS beruehren
+- Beispielsaetze in der ex-Spalte — NIEMALS aendern
+
+Wenn ein Wort keinen Ziffer-Buchstaben-Fehler enthaelt: gib es UNVERAENDERT zurueck und setze "corrected": false.
+
+Antworte NUR mit dem JSON-Array. Kein Text davor oder danach.
+Behalte die exakte Struktur (gleiche Anzahl Eintraege, gleiche Reihenfolge).
 
 /no_think
 
@@ -5440,31 +5455,54 @@ Eingabe:
 def _is_spurious_change(old_val: str, new_val: str) -> bool:
     """Detect LLM changes that are likely wrong and should be discarded.
 
+    Only digit↔letter substitutions (0→O, 1→l, 5→S, 6→G, 8→B) are
+    legitimate OCR corrections. Everything else is rejected.
+
     Filters out:
-    - Case-only changes (OCR doesn't typically swap case)
-    - Completely different words (LLM hallucinating a replacement)
-    - Changes where the old value is a valid proper noun / place name
+    - Case-only changes
+    - Changes that don't contain any digit→letter fix
+    - Completely different words (LLM translating or hallucinating)
+    - Additions or removals of whole words (count changed)
     """
     if not old_val or not new_val:
         return False
 
-    # Case-only change — almost never a real OCR error
+    # Case-only change — never a real OCR error
     if old_val.lower() == new_val.lower():
         return True
 
-    # If old value starts with uppercase and new is totally different word,
-    # it's likely a proper noun the LLM "corrected"
+    # If the word count changed significantly, the LLM rewrote rather than fixed
     old_words = old_val.split()
     new_words = new_val.split()
-    if len(old_words) == 1 and len(new_words) == 1:
-        ow, nw = old_words[0], new_words[0]
-        # Both are single words but share very few characters — likely hallucination
-        if len(ow) > 2 and len(nw) > 2:
-            # Levenshtein-like quick check: if < 50% chars overlap, reject
-            common = sum(1 for c in ow.lower() if c in nw.lower())
-            max_len = max(len(ow), len(nw))
-            if common / max_len < 0.5:
-                return True
+    if abs(len(old_words) - len(new_words)) > 1:
+        return True
+
+    # Core rule: a legitimate correction replaces a digit with the corresponding
+    # letter. If the change doesn't include such a substitution, reject it.
+    # Build a set of (old_char, new_char) pairs that differ between old and new.
+    # Use character-level diff heuristic: if lengths are close, zip and compare.
+    _DIGIT_TO_LETTER = {
+        '0': set('oOgG'),
+        '1': set('lLiI'),
+        '5': set('sS'),
+        '6': set('gG'),
+        '8': set('bB'),
+    }
+    has_valid_digit_fix = False
+    if len(old_val) == len(new_val):
+        for oc, nc in zip(old_val, new_val):
+            if oc != nc:
+                if oc in _DIGIT_TO_LETTER and nc in _DIGIT_TO_LETTER[oc]:
+                    has_valid_digit_fix = True
+                # Any other single-char change is suspicious (could be translation)
+    else:
+        # Length changed: only accept if the difference is one char and
+        # the old contained a digit where new has a letter
+        if abs(len(old_val) - len(new_val)) <= 1 and _OCR_DIGIT_IN_WORD_RE.search(old_val):
+            has_valid_digit_fix = True
+
+    if not has_valid_digit_fix:
+        return True  # Reject — looks like translation or hallucination
 
     return False