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。

src/components/ModelStatusBadge.test.tsx

@@ -0,0 +1,45 @@
+import { render, screen, waitFor } from '@testing-library/react';
+import { beforeEach, describe, expect, it, vi } from 'vitest';
+import { resetStore } from '../test/storeTestUtils';
+import { useStore } from '../store/useStore';
+import { ModelStatusBadge } from './ModelStatusBadge';
+
+const apiMock = vi.hoisted(() => ({
+  getAiModelStatus: vi.fn(),
+}));
+
+vi.mock('../lib/api', () => ({
+  getAiModelStatus: apiMock.getAiModelStatus,
+}));
+
+describe('ModelStatusBadge', () => {
+  beforeEach(() => {
+    resetStore();
+    vi.clearAllMocks();
+    apiMock.getAiModelStatus.mockResolvedValue({
+      selected_model: 'sam2',
+      gpu: { available: true, device: 'cuda', name: 'RTX 4090', torch_available: true },
+      models: [
+        { id: 'sam2', label: 'SAM 2', available: true, loaded: false, device: 'cuda', supports: ['point', 'box'], message: 'SAM 2 ready', package_available: true, checkpoint_exists: true, python_ok: true, torch_ok: true, cuda_required: false },
+        { id: 'sam3', label: 'SAM 3', available: false, loaded: false, device: 'cuda', supports: ['semantic'], message: 'SAM 3 missing runtime', package_available: false, checkpoint_exists: false, python_ok: false, torch_ok: true, cuda_required: true },
+      ],
+    });
+  });
+
+  it('loads real model status for the selected model', async () => {
+    render(<ModelStatusBadge />);
+
+    expect(await screen.findByText('SAM 2 可用')).toBeInTheDocument();
+    expect(apiMock.getAiModelStatus).toHaveBeenCalledWith('sam2');
+  });
+
+  it('shows unavailable state when SAM3 is selected but not runnable', async () => {
+    useStore.getState().setAiModel('sam3');
+
+    render(<ModelStatusBadge />);
+
+    await waitFor(() => expect(apiMock.getAiModelStatus).toHaveBeenCalledWith('sam3'));
+    expect(await screen.findByText('SAM 3 不可用')).toBeInTheDocument();
+    expect(screen.getByTitle('SAM 3 missing runtime')).toBeInTheDocument();
+  });
+});