feat: 9:16 crop + dinamik altyazı render motoru (Faz 2, Modül 4)

Her aday klip transkribe olduktan hemen sonra otomatik olarak
video-render kuyruğuna giriyor. Yeni Python worker (video_render.py):

- Klibi ffmpeg ile keser
- OpenCV + MediaPipe Face Detector (Tasks API — yeni mediapipe
  sürümlerinde eski solutions API'si kalktı, .tflite model dosyası
  Docker build'de indiriliyor) ile örneklenmiş karelerde yüz merkezi
  tespit eder, yumuşatır (moving average); hiç yüz bulunamazsa sabit
  merkez crop'a düşer, hata saymaz
- Kırpılmış kareleri OpenCV'den ffmpeg'e pipe'layıp tek geçişte orijinal
  sesi map'ler ve transcript_json'dan ürettiği .ass altyazıyı yakar
- Sonucu /shared-media/shorts/<candidate_id>.mp4'e yazar

Yeni ShortVideo modeli (PENDING/RENDERING/READY/FAILED). Panelde
(segments + kanal detay sayfaları) render durumu + READY olunca video
önizleme/indirme. VIDEO_RENDER_CONCURRENCY ayrı ve düşük (varsayılan 2)
— bu iş diğerlerinden çok daha ağır.

Kapsam: sadece tekil konuşmacı şablonu (çoklu konuşmacı/split-screen
sonraki bir iterasyona bırakıldı — aktif-konuşmacı tespiti gerektiriyor).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

.env.example

@@ -50,3 +50,8 @@ PROXY_URL=
 # (DB row + file) — PRD's auto-purge lifecycle. Only segments already fully
 # analyzed (no candidate still waiting on STT) are eligible.
 RAW_SEGMENT_TTL_HOURS=24
+
+# Video render (yüz takibi + 9:16 crop + altyazı) her segment/stt-scoring
+# işinden çok daha ağır — düşük tutulur ki aynı anda birden fazla render
+# worker container'ını boğmasın.
+VIDEO_RENDER_CONCURRENCY=2