feat: 全系统统一 Whisper V2 权重并移除 demo 工作流

确认所有运行时引用均使用 V2（V3 已停用），并修复一处真实不一致：

- 工作流数据文件：learn-translate 用 faster-whisper-large-v2、
  zh-direct 用 whisper-large-v2-translate-zh-v0.2-st-ct2（原本即 V2）；
- 本地库的 demo 最新版本仍指向 large-v3：workflows/demo.json 早已改为 V2，
  但 seed 对已存在工作流刻意跳过，导致旧库停留在历史上用 V3 保存的定义，
  即本机跑 demo 实际加载 V3 权重。按用户决定移除 demo 工作流及其关联的
  6 个 run、1 个批量任务与 431 条明细（媒体库中已放置的 6 个字幕成品保留）；
- nodes/whisper.py 候选与远端兜底本就是 large-v2；
- V3 权重目录保留在盘上仅作对照实验，文档标注为废弃；
  scripts/compare_whisper_v2_vs_v3.py 保留用于对照。

顺带修复与清理：
- src/wov_app/scheduler.py：_file_size 补捕 ValueError（见上一条提交说明
  的真实缺陷，此处为同一批改动）；
- .gitignore：data/ 改为 /data/，避免连带忽略 tests/**/data/；
- scripts/*：评测集路径改到 scripts/data/translate_eval/；
- 代码注释与文档同步移除 demo 引用（历史调研文档保留说明性引用）。

验证：全量 477 passed；新库 seed 只创建 3 个 V2 工作流。

nodes/whisper.py

@@ -311,7 +311,7 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
         # 救回，其中混有大量**纯语气词碎片**（あ…/ん?/はぁ…/あ!あ!/んふふ 等），
         # 这类噪声影响字幕观感；在此按'全部字符∈纯呻吟集合 且 有效假名≤max_chars'
         # 判据**整条删除**（remove_short_moan_entries），真实短对话（そこ/やばい/
-        # ねえ/やだ）天然不命中。仅 decode_full 生效，demo 等 VAD 链路不受影响；
+        # ねえ/やだ）天然不命中。仅 decode_full 生效，learn-translate 等 VAD 链路不受影响；
         # 参数 short_moan_max_chars 可调（默认 3，设 0 关闭）。
         if decode_full:
             from nodes.subtitle_cleanup import (