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。

doc/05-implementation-plan.md

@@ -16,7 +16,7 @@
 
 剩余边界：
 
-1. SAM 3 已完成独立 Python 3.12 环境安装脚本、外部 worker 桥接和状态检查；真实推理还需要 Hugging Face `facebook/sam3` gated 权重授权通过后执行 smoke test。
+1. SAM 3 已完成独立 Python 3.12 环境安装脚本、外部 worker 桥接、本地 `sam3权重/sam3.pt` checkpoint 状态检查、本地 checkpoint 加载参数接入、单帧文本/框提示和 video tracker API 入口；下一步需要基于真实业务帧验证语义召回质量和视频 tracker 稳定性。
 2. 标注删除/更新接口已打通基础能力；逐点几何编辑器已支持顶点拖动/删除、边中点插入和多 polygon 子区域选择编辑，复杂洞结构仍待增强。
 
 ## 阶段 2：打通标注保存（已完成基础闭环）
@@ -127,6 +127,24 @@ Word 方案中的完整版本包含距离变换、骨架提取和聚类。当前
 1. 在前端预览重叠裁决结果。
 2. 对多帧多类导出增加颜色 palette PNG 或可视化 legend。
 
+## 阶段 7.5：视频片段传播（已完成基础闭环）
+
+当前工作区“传播片段”会使用当前选中 mask 或当前帧第一个 mask 作为 seed，默认向后传播 30 帧并把结果写入后端标注表。
+
+已完成：
+
+1. 前端 `propagateMasks()` 已接入 `POST /api/ai/propagate`。
+2. 工作区按钮会把 seed mask 的 normalized polygon、bbox、label、color 和 class 元数据传给后端。
+3. SAM 2 路径使用官方 `SAM2VideoPredictor.add_new_mask()` 和 `propagate_in_video()`。
+4. SAM 3 路径通过 `sam3_external_worker.py` 调用独立 Python 3.12 环境中的官方 `build_sam3_video_predictor()`。
+5. 后端会跳过源帧，把传播结果保存到后续帧 `annotations`，并在完成后由前端刷新回显。
+
+剩余建议：
+
+1. 把传播任务改为异步任务，接入 Dashboard 和 WebSocket 进度。
+2. 前端增加传播方向、帧数和覆盖已有标注策略设置。
+3. 用真实长视频分别做 SAM 2 / SAM 3 tracker smoke test 和质量评估。
+
 ## 阶段 8：清理 UI 文案与 Mock
 
 建议统一这些文案和真实能力：