feat: 完善视频传播、标注编辑和拆帧闭环

- 接入 SAM2 视频传播能力：新增 /api/ai/propagate，支持用当前帧 mask/polygon/bbox 作为 seed，通过 SAM2 video predictor 向前、向后或双向传播，并可保存为真实 annotation。
- 接入 SAM3 video tracker：通过独立 Python 3.12 external worker 调用 SAM3 video predictor/tracker，使用本地 checkpoint 与 bbox seed 执行视频级跟踪，并在模型状态中标记 video_track 能力。
- 完善 SAM 模型分发：sam_registry 按 model_id 明确区分 sam2 propagation 与 sam3 video_track，避免两个模型链路混用。
- 打通前端“传播片段”：VideoWorkspace 使用当前选中 mask 和当前 AI 模型调用后端传播接口，传播结果回写并刷新工作区已保存标注。
- 增强 SAM3 本地 checkpoint 配置：新增 sam3_checkpoint_path 配置和 .env.example 示例，状态检查改为基于本地 checkpoint/独立环境/模型包可用性。
- 完善视频拆帧参数：/api/media/parse 支持 parse_fps、max_frames、target_width，后端任务保存帧时间戳、源帧号和 frame_sequence 元数据。
- 增加运行时 schema 兼容处理：启动时为旧 frames 表补充 timestamp_ms 和 source_frame_number 列，避免旧库升级后缺字段。
- 强化 Canvas 标注编辑：补齐多边形闭合、点工具、顶点拖拽、边中点插入、Delete/Backspace 删除、区域合并和重叠去除等交互。
- 增强语义分类联动：选中 mask 后可通过右侧语义分类树更新标签、颜色和 class metadata，并同步到保存/导出链路。
- 增加关键帧时间轴体验：FrameTimeline 显示具体时间信息，并支持键盘左右方向键切换关键帧。
- 完善 AI 交互分割参数：前端保留正向点、反向点、框选和 interactive prompt 的调用状态，支持 SAM2 细化候选区域与 SAM3 bbox 入口。
- 扩展后端/前端 API 类型：新增 propagateMasks、传播请求/响应 schema，并补齐 annotation、导出、模型状态和任务接口的测试覆盖。
- 更新项目文档：同步 README、AGENTS、接口契约、需求冻结、设计冻结、前端元素审计、实施计划和测试计划，标明真实功能边界与剩余风险。
- 增加测试覆盖：补充 SAM2/SAM3 传播、SAM3 状态、媒体拆帧参数、Canvas 编辑、语义标签切换、时间轴、工作区传播和 API 合约测试。
- 加强仓库安全边界：将 sam3权重/ 加入 .gitignore，避免本地模型权重被误提交。

验证：npm run test:run；pytest backend/tests；npm run lint；npm run build；python -m py_compile；git diff --check。

backend/routers/media.py

@@ -4,7 +4,7 @@ import logging
 from pathlib import Path
 from typing import List, Optional
 
-from fastapi import APIRouter, Depends, File, Form, HTTPException, UploadFile, status
+from fastapi import APIRouter, Depends, File, Form, HTTPException, Query, UploadFile, status
 from sqlalchemy.orm import Session
 
 from database import get_db
@@ -169,6 +169,9 @@ async def upload_dicom_batch(
 def parse_media(
     project_id: int,
     source_type: Optional[str] = None,
+    parse_fps: Optional[float] = Query(None, gt=0, le=120),
+    max_frames: Optional[int] = Query(None, gt=0),
+    target_width: int = Query(640, ge=64, le=4096),
     db: Session = Depends(get_db),
 ) -> ProcessingTask:
     """Create a background task for media frame extraction.
@@ -184,14 +187,21 @@ def parse_media(
         raise HTTPException(status_code=400, detail="Project has no media uploaded")
 
     effective_source = source_type or project.source_type or "video"
+    effective_parse_fps = parse_fps or project.parse_fps or 30.0
     task = ProcessingTask(
         task_type=f"parse_{effective_source}",
         status=TASK_STATUS_QUEUED,
         progress=0,
         message="解析任务已入队",
         project_id=project_id,
-        payload={"source_type": effective_source},
+        payload={
+            "source_type": effective_source,
+            "parse_fps": effective_parse_fps,
+            "max_frames": max_frames,
+            "target_width": target_width,
+        },
     )
+    project.parse_fps = effective_parse_fps
     project.status = PROJECT_STATUS_PARSING
     db.add(task)
     db.commit()