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>

README.md

@@ -1,11 +1,14 @@
-# StreamClipper AI — Faz 1
+# StreamClipper AI — Faz 1 + Faz 2 (render)
 
-`prd.md` içindeki tam kapsamlı otonom pipeline'ın ilk fazı: ingestion (yt-dlp
-headless capture + 15dk segmentleme), sinyal analizi (ses peak + chat
-velocity), Whisper STT (OpenAI API, kelime zaman damgalı), BullMQ/Redis/
-Postgres altyapısı ve durum/transkript gösteren bir Next.js panel. LLM
-virality skorlama, render/crop/altyazı ve multi-platform dağıtım bu fazda
-**yok** — bkz. `prd.md` Modül 3 (skorlama kısmı), 4 ve 5.
+`prd.md` içindeki tam kapsamlı otonom pipeline'ın Faz 1+2'si: ingestion
+(yt-dlp headless capture + 15dk segmentleme), sinyal analizi (ses peak +
+chat velocity), Whisper STT (OpenAI API, kelime zaman damgalı), BullMQ/
+Redis/Postgres altyapısı, auth korumalı bir Next.js panel — ve Faz 2 olarak
+transkribe edilen her aday klibi otomatik yüz-takipli 9:16'ya crop'layıp
+dinamik altyazı basan bir render motoru (`apps/worker/worker/video_render.py`).
+LLM virality skorlama, çoklu-konuşmacı/split-screen şablonu ve
+multi-platform dağıtım hâlâ **yok** — bkz. `prd.md` Modül 3 (skorlama
+kısmı) ve Modül 5.
 
 ## Klasör Yapısı
 
@@ -77,8 +80,8 @@ Panel: http://localhost:3000 · API daemon health: http://localhost:4001/health
 Panelin tüm sayfaları giriş gerektirir (middleware ile korunuyor). İlk açılışta
 henüz hiç kullanıcı yoksa `/login` otomatik olarak "İlk Yönetici Hesabını
 Oluştur" formunu gösterir — kullanıcı adı/şifre girip ilk admin hesabını
-oradan oluşturursun. Sonraki kullanıcılar için ayrı bir "kullanıcı ekle"
-arayüzü henüz yok (Faz 2).
+oradan oluşturursun. `/users` sayfasından ek kullanıcı ekleyip silebilirsin
+(kendi hesabını veya son kalan tek kullanıcıyı silmek engellenir).
 
 `SESSION_SECRET` production'da zorunlu (`openssl rand -base64 32` ile
 üretilebilir) — local dev'de boş bırakılırsa güvensiz bir varsayılan
@@ -94,15 +97,21 @@ kullanılır, sadece test için.
    kuyruğundan alıp ses peak + (varsa) chat velocity analiziyle
    `candidate_segments` üretir.
 4. Her aday, `stt-scoring` kuyruğunda OpenAI Whisper API ile transkribe edilir;
-   sonuç `candidate_segments.transcript_json` alanına yazılır ve Telegram'a
-   bildirim gider.
-5. Panelde (`/` ve `/segments`) kanal durumu ve üretilen transkriptleri
-   kontrol et.
+   sonuç `candidate_segments.transcript_json` alanına yazılır, Telegram'a
+   bildirim gider ve `video-render` kuyruğuna otomatik iş eklenir.
+5. `video-render` (Python, `video_render.py`) yüz tespiti + yumuşatılmış
+   dinamik crop ile 9:16'ya çevirir, transkriptten `.ass` altyazı üretip
+   yakar, `/shared-media/shorts/<candidate_id>.mp4`'e yazar;
+   `short_videos.status` `READY`/`FAILED` olur, Telegram'a bildirim gider.
+6. Panelde (`/`, `/segments`, kanal detay sayfaları) kanal durumu, ham
+   segment/transkript ve render edilen 9:16 kısa videoları izle/indir.
 
 ## Bilinen Sınırlamalar (bu faz kapsamı dışı)
 
-- LLM virality skorlama, metadata üretimi, telif/görüntü filtresi yok.
-- 9:16 crop/altyazı render motoru yok.
+- LLM virality skorlama, metadata üretimi, telif/görüntü filtresi yok —
+  transkribe edilen her aday otomatik render edilir, eşik/filtre yok.
+- Çoklu konuşmacı / split-screen şablonu yok — sadece tekil konuşmacı
+  (yüz-merkezli dinamik crop).
 - YouTube/Instagram/TikTok'a otomatik yayınlama yok (bu API'ler ayrı onay
   süreçleri gerektiriyor — `prd.md` tartışmasına bkz.).
 - Aday pencere çıkarımı her zaman tek bir 15dk'lık segment dosyasıyla sınırlı;