feat: 打通全栈标注闭环、异步拆帧与模型状态

后端能力：

- 新增 Celery app、worker task、ProcessingTask 模型、/api/tasks 查询接口和 media_task_runner，将 /api/media/parse 改为创建后台任务并由 worker 执行 FFmpeg/OpenCV/pydicom 拆帧。

- 新增 Redis 进度事件模块和 FastAPI Redis pub/sub 订阅，将 worker 任务进度广播到 /ws/progress；Dashboard 后端概览接口改为聚合 projects/frames/annotations/templates/processing_tasks。

- 统一项目状态为 pending/parsing/ready/error，新增共享 status 常量，并让前端兼容归一化旧状态值。

- 扩展 AI 后端：新增 SAM registry、SAM2 真实运行状态、SAM3 状态检测与文本语义推理适配入口，以及 /api/ai/models/status GPU/模型状态接口。

- 补齐标注保存/更新/删除、COCO/PNG mask 导出相关后端契约和模板 mapping_rules 打包/解包行为。

前端能力：

- 新增运行时 API/WS 地址推导配置，前端 API 封装对齐 FastAPI 路由、字段映射、任务轮询、标注归档、导出下载和 AI 预测响应转换。

- Dashboard 改为读取 /api/dashboard/overview，并订阅 WebSocket progress/complete/error/status 更新解析队列和实时流转记录。

- 项目库导入视频/DICOM 后创建项目、上传媒体、触发异步解析并刷新真实项目列表。

- 工作区加载真实帧、无帧时触发解析任务、回显已保存标注、保存未归档 mask、更新 dirty mask、清空当前帧后端标注、导出 COCO JSON。

- Canvas 支持当前帧点/框提示调用后端 AI、渲染推理/已保存 mask、应用模板分类并维护保存状态计数；时间轴按项目 fps 播放。

- AI 页面新增 SAM2/SAM3 模型选择，预测请求携带 model；侧边栏和工作区新增真实 GPU/SAM 状态徽标。

- 模板库和本体面板接入真实模板 CRUD、分类编辑、拖拽排序、JSON 导入、默认腹腔镜分类和本地自定义分类选择。

测试与文档：

- 新增 Vitest 配置、前端测试 setup、API/config/websocket/store/组件测试，覆盖登录、项目库、Dashboard、Canvas、工作区、模型状态、时间轴、本体和模板库。

- 新增 pytest 后端测试夹具和 auth/projects/templates/media/AI/export/dashboard/tasks/progress 测试，使用 SQLite、fake MinIO、fake SAM registry 和 Redis monkeypatch 隔离外部服务。

- 新增 doc/ 文档结构，冻结当前需求、设计、接口契约、测试计划、前端逐元素审计、实现地图和后续实施计划，并同步更新 README 与 AGENTS。

验证：

- conda run -n seg_server pytest backend/tests：27 passed。

- npm run test:run：54 passed。

- npm run lint、npm run build、compileall、git diff --check 均通过；Vite 仅提示大 chunk 警告。

doc/01-purpose-and-word-summary.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+# 目的与 Word 方案摘要
+
+## 为什么要做这个系统
+
+Word 文档《语义分割系统构建方案.docx》的核心目标是建设一个面向视频和连续帧的智能语义分割标注系统，解决传统标注工具在以下场景中的痛点：
+
+- 视频或连续帧数量大，逐帧人工画 mask 成本高。
+- 高分辨率图像上同时存在底图、点、框、多边形和遮罩，DOM 渲染难以支撑重交互。
+- AI 分割需要低延迟点选/框选反馈，普通 REST 往返在密集交互场景下体验较差。
+- 语义分割要求一个像素只能归属一个类别，因此需要模板、颜色、z-index 和类别优先级来解决遮罩重叠。
+- 历史 GT mask 如果只是作为静态像素图层叠加，后续修改不灵活；Word 方案希望把 mask 降维成可编辑的点区域。
+
+所以这个系统的业务目的不是单纯播放视频，而是把“视频/DICOM 数据接入、拆帧、AI 辅助分割、语义分类、标注导出”串成一个工作台。
+
+## Word 中的目标架构
+
+Word 方案描述的理想系统包含：
+
+- React/Vue + Konva 的高性能 Canvas 工作台。
+- FastAPI 后端，使用 WebSocket 处理实时交互与任务进度。
+- Celery + Redis 处理视频拆帧等长任务。
+- FFmpeg/OpenCV 解析视频，pydicom 解析医学影像。
+- 本地 CUDA 上的 SAM 3 推理。
+- GT mask 导入后通过距离变换、骨架提取、聚类等算法降维为点区域。
+- 模板库管理分类、颜色和 z-index，用于语义分割遮罩重叠裁决。
+- PostgreSQL 存储项目、帧、模板和点区域数据。
+
+## 当前代码已落地的部分
+
+| 目标 | 当前代码状态 | 依据 |
+|------|--------------|------|
+| React 前端工作台 | 已落地 | `src/App.tsx`、`src/components/*.tsx` |
+| Konva Canvas | 已落地 | `CanvasArea.tsx`、`AISegmentation.tsx` 使用 `react-konva` |
+| FastAPI 后端 | 已落地 | `backend/main.py` |
+| PostgreSQL ORM | 已落地 | `backend/database.py`、`backend/models.py` |
+| MinIO 对象存储 | 已落地 | `backend/minio_client.py` |
+| Redis 连接 | 已落地 | 用于 Celery broker/result backend，并通过 `seg:progress` pub/sub 转发任务进度 |
+| 视频拆帧 | 已落地 | `backend/services/frame_parser.py`、`backend/routers/media.py` |
+| DICOM 批量导入 | 部分落地 | 上传和解析存在，项目级体验还需完善 |
+| WebSocket 进度 | 已落地 | 拆帧进度写入任务表后发布到 Redis `seg:progress`，FastAPI 广播到 `/ws/progress` |
+| SAM 推理 | 部分落地 | 后端已有 SAM 2 / SAM 3 选择和真实模型状态接口；SAM 3 依赖官方运行环境，当前环境不满足时会标为不可用 |
+| 模板库 | 部分落地 | 分类、颜色、z-index 能存储和编辑；重叠裁决算法未落地 |
+| 标注持久化 | 部分落地 | 后端有 `Annotation` 表，前端已接入新增、回显、分类更新和当前帧删除；逐点几何编辑未落地 |
+| COCO / Mask 导出 | 部分落地 | `backend/routers/export.py`；COCO JSON 前端按钮已接入，PNG mask ZIP 尚未提供前端按钮 |
+
+## 当前代码尚未落地的目标
+
+- SAM 3：当前已提供 `sam3_engine.py` 适配入口和状态检测；要实际运行仍需安装官方 `facebookresearch/sam3` 依赖并满足 Python 3.12+、PyTorch 2.7+、CUDA 12.6+。
+- Celery 异步任务队列：已注册 Celery app 和拆帧 worker task，`/api/media/parse` 会创建任务表记录并入队。
+- GT mask 导入：当前前端没有 GT Label 导入入口，后端也没有对应路由。
+- Mask 到点区域的拓扑降维：当前没有距离变换、骨架提取、HDBSCAN 等实现。
+- 类别优先级融合：模板有 z-index，但没有后端融合算法。
+- 撤销/重做：工具栏有按钮，但没有历史栈。
+- 结构化归档保存：工作区按钮已调用 `POST /api/ai/annotate` 保存当前未归档 mask，并通过 `PATCH /api/ai/annotations/{id}` 更新 dirty mask。
+
+## 结论
+
+当前项目已经从 UI 原型推进到“可上传、可异步拆帧、可实时查看任务进度、可浏览项目帧、可维护模板、可点/框 AI 推理、可保存标注、可导出 COCO、可查看 Dashboard 后端概览”的全栈雏形，但离 Word 中描述的完整智能标注系统还有明显差距。下一阶段最重要的是继续补齐手工绘制、撤销重做和真实语义文本分割。