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>

apps/worker/worker/main.py

@@ -4,6 +4,7 @@ from . import db
 from .chat_capture import start_chat_capture
 from .signal_detection import start_signal_detection_worker
 from .stt_scoring import start_stt_scoring_worker
+from .video_render import start_video_render_worker
 
 SESSION_WATCH_INTERVAL_SEC = 10
 
@@ -22,13 +23,15 @@ async def watch_sessions_for_chat_capture():
 async def main():
     signal_worker = start_signal_detection_worker()
     stt_worker = start_stt_scoring_worker()
-    print("[main] worker started: signal-detection + stt-scoring queues")
+    render_worker = start_video_render_worker()
+    print("[main] worker started: signal-detection + stt-scoring + video-render queues")
 
     try:
         await watch_sessions_for_chat_capture()
     finally:
         await signal_worker.close()
         await stt_worker.close()
+        await render_worker.close()
 
 
 if __name__ == "__main__":