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。

scripts/bench_translate_models.py

@@ -42,7 +42,7 @@ from contextlib import contextmanager
 from pathlib import Path
 
 PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
-# 所有评测产物落在 data/experiments（gitignored），不污染 testdata。
+# 所有评测产物落在 data/experiments（gitignored），不污染测试数据。
 OUT_ROOT = PROJECT_ROOT / "data/experiments/translate_models"
 
 # 评测输入：run_d386ccf124f7 的日语 ASR（与 run_479b411f299d 同音轨，已核对
@@ -226,7 +226,7 @@ def _window_rows(tags: list[str], limit: int, only: str | None, emit: str | None
                  eval_set: str | None = None) -> None:
     """打印/写出评测窗口的多模型译文对照表（人工 review 用）。
 
-    默认使用人工确认的评测集 testdata/translate_eval/eval_set.jsonl（124 个窗口，
+    默认使用人工确认的评测集 scripts/data/translate_eval/eval_set.jsonl（124 个窗口，
     按时间分层抽样）；未提供时回退到候选池 windows.jsonl。
 
     stdout 与 markdown 文件**共用同一批文本行**（单一出口）：此前两套格式
@@ -235,9 +235,9 @@ def _window_rows(tags: list[str], limit: int, only: str | None, emit: str | None
     """
     from nodes.srt import parse_srt
 
-    source = Path(eval_set) if eval_set else PROJECT_ROOT / "testdata/translate_eval/eval_set.jsonl"
+    source = Path(eval_set) if eval_set else PROJECT_ROOT / "scripts/data/translate_eval/eval_set.jsonl"
     if not source.is_file():
-        source = PROJECT_ROOT / "testdata/translate_eval/windows.jsonl"
+        source = PROJECT_ROOT / "scripts/data/translate_eval/windows.jsonl"
     windows = [json.loads(line) for line in source.read_text(encoding="utf-8").splitlines()]
     ja_cues = parse_srt(DEFAULT_INPUT.read_text(encoding="utf-8"))
     # 每个 tag 读 cn.srt，按"时间戳 -> 译文"建索引（翻译不改变时间戳；被幻觉