feat: 批量分块流水线、本地模型显存让渡与任务列表分工

批量引擎改为「分块流水线」：视频按 WOV_BATCH_STAGE_GROUP_SIZE（默认 8）分组，
组内按 DAG 拓扑序跑完全部视频（全部 extract → 全部 ASR → 全部翻译 → 全部 ASS）
再进入下一组，本地模型每组只加载一次、卸载一次，而不是每个视频来回加载卸载；
产物仍按组增量落到视频旁。调度器新增 execute_run(run_id, stop_after=节点)：
该节点完成后任务保持 RUNNING 不收尾，下一次调用从产物表跳过已完成节点继续，
用于实现阶段边界。

- nodes/llm.py：翻译节点结束释放本机 Ollama 显存（node 参数 unload_after >
  LLM_UNLOAD_AFTER > 本机 loopback 端点默认卸载，云端端点不卸载；卸载失败只告警），
  新增 keep_model.flag 语义（阶段内保持常驻）与 release_local_model()；
  新增节点内暂停（按批 20 行检查 paused.flag，抛 PauseRequested，调度器保持 PAUSED）。
- src/wov_app/batch.py：分组阶段执行与阶段末统一释放显存；失败视频只在它失败
  节点的那个阶段重试（避免 LLM 已常驻时重跑 ASR 抢显存）；任务没有明细时保持
  QUEUED 等登记完成、仍有未完成视频时置回 QUEUED 自愈（原先留 RUNNING 会卡死：
  引擎只拾取 QUEUED，任务停在“运行中但没人推进”）；无失败视频时删除任务级空目录；
  每个阶段开始前清理 paused.flag / keep_model.flag，避免强杀残留影响后续阶段。
- src/wov_app/config.py：新增 WOV_BATCH_STAGE_GROUP_SIZE（设为 1 即旧的每视频全链路）。
- 任务列表与批量页分工：GET /api/runs 默认排除 source=batch（一个批量任务会产生
  N 条单视频 run，会把 20 条窗口占满；且任务管理页的暂停/重试/删除对批量 run
  语义不成立），需要排查时用 include_batch=1；作为补偿批量页详情新增阶段列
  （阶段 i/N · 中文标签，由该视频 run 的 current_node_id 在 DAG 拓扑序中的位置
  推导，节点类型映射中文标签）。阶段只有节点边界粒度，句级进度不落库、只在日志。
- 顺带纳入此前未提交的批量僵尸状态恢复：recover_interrupted_batch_jobs 除 RUNNING
  外也把「COMPLETED 但仍含未结束视频」的任务置回 QUEUED；fix_zombie_batch_jobs.py
  改为按条件扫描并支持 --apply 预览；批量页明细只列本批真正处理过的视频。

测试新增/更新：分块流水线调用顺序（组内按节点跑完再下一组）、每组只释放一次模型、
阶段内保持常驻标志、翻译按批暂停、失败视频不跨阶段推进、任务无明细/中途登记视频时
置回 QUEUED、任务工作空间与残留信号清理、任务列表默认过滤批量 run、详情阶段字段、
前端阶段列渲染；全量 507 passed（唯一失败为既有素材缺失的 integration 用例）。

tests/scripts/test_fix_zombie_batch_jobs/test_fix_zombie_batch_jobs.py

@@ -0,0 +1,83 @@
+"""scripts/fix_zombie_batch_jobs.py 的模块级测试（数据 → 测试过程 → 验证结果）。
+
+被测模块：僵尸批量任务修复脚本（把「COMPLETED 但仍有未结束视频」的历史脏数据
+置回 QUEUED），可独立调用。用例在临时目录构造真实 SQLite 库与真实明细记录，
+调用脚本的真实函数而不是重写扫描逻辑。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from pathlib import Path
+
+from scripts.fix_zombie_batch_jobs import find_zombie_jobs, main
+from wov_app.db import Database
+
+
+def _db_with_workflow(tmp_path: Path) -> Database:
+    """建好已发布工作流（版本）的临时库：批量明细无外键约束，任务表需要它。"""
+    db = Database(tmp_path / "wov.db")
+    db.upsert_workflow({"id": "wf", "name": "流程", "description": ""})
+    db.create_workflow_version("wf", 1, {"nodes": []})
+    return db
+
+
+def _job(db: Database, job_id: str, status: str) -> None:
+    """登记一条批量任务。"""
+    db.create_batch_job({
+        "id": job_id, "folder_path": "/videos", "workflow_id": "wf", "recursive": 0,
+        "status": status, "created_at": "t1", "updated_at": "t1",
+    })
+
+
+def _video(db: Database, job_id: str, video_id: str, status: str) -> None:
+    """登记一条批量视频明细。"""
+    db.create_batch_video({
+        "id": video_id, "job_id": job_id, "video_path": f"/videos/{video_id}.mp4",
+        "work_dir": f"/tmp/{video_id}", "status": status,
+        "created_at": "t1", "updated_at": "t1",
+    })
+
+
+def test_find_zombie_jobs_selects_completed_with_unfinished_videos(tmp_path: Path) -> None:
+    """只挑出 COMPLETED 但仍有未结束视频的任务，已真正完成的跳过。"""
+    # 数据：僵尸任务（COMPLETED + PENDING）与真正完成的任务（COMPLETED + SKIPPED）。
+    db = _db_with_workflow(tmp_path)
+    _job(db, "zombie", "COMPLETED")
+    _video(db, "zombie", "z1", "PENDING")
+    _video(db, "zombie", "z2", "SKIPPED")
+    _job(db, "done", "COMPLETED")
+    _video(db, "done", "d1", "COMPLETED")
+    _video(db, "done", "d2", "SKIPPED")
+
+    # 测试过程
+    zombies = find_zombie_jobs(db)
+
+    # 验证结果：只有僵尸任务入选，且带出未结束明细。
+    assert [str(job["id"]) for job, _ in zombies] == ["zombie"]
+    assert [v["id"] for v in zombies[0][1]] == ["z1"]
+
+
+def test_main_apply_requeues_zombie_and_keeps_done(tmp_path: Path) -> None:
+    """--apply 把僵尸任务置回 QUEUED 并清 progress，正常完成的任务不动。"""
+    # 数据：僵尸任务（1 完成 + 1 PENDING）与正常完成任务。
+    db_path = tmp_path / "wov.db"
+    db = Database(db_path)
+    db.upsert_workflow({"id": "wf", "name": "流程", "description": ""})
+    db.create_workflow_version("wf", 1, {"nodes": []})
+    _job(db, "zombie", "COMPLETED")
+    db.update_batch_job("zombie", progress=1.0, total=1, done=0, updated_at="t1")
+    _video(db, "zombie", "z1", "COMPLETED")
+    _video(db, "zombie", "z2", "PENDING")
+    _job(db, "done", "COMPLETED")
+    _video(db, "done", "d1", "COMPLETED")
+
+    # 测试过程
+    main(str(db_path), apply=True)
+
+    # 验证结果：僵尸任务可被引擎拾起，completed 明细与任务保持原状。
+    zombie = db.get_batch_job("zombie")
+    assert zombie["status"] == "QUEUED"
+    assert zombie["progress"] == 0
+    assert zombie["done"] == 1
+    assert db.get_batch_job("done")["status"] == "COMPLETED"
+    assert db.next_queued_batch_job()["id"] == "zombie"