feat: sync full-stack Docker runtime and UI

AGENTS.md

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 - 这是一个智能 Markdown 编辑器，前端负责编辑器 UI、上传导出、补全交互和设置状态，后端负责 LLM、OCR、文件转换和 TTS 接口。
 - 前端技术栈：Vue 3 + Vite + Milkdown/Crepe + Pinia + Vue Router。
-- 后端技术栈：FastAPI + Python + Ollama-compatible LLM endpoint + Redis Streams。
+- 后端技术栈：FastAPI + Python + OpenAI-compatible LLM endpoint + Redis Streams。
 - 项目版本：v0.2.0（自 b82c6d3 之后的全栈架构升级版本）。
 
 ## 功能块系统（核心概念）
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 - OCR 文本和文档块内容会被注入补全上下文，但这些内容属于隐藏上下文，不应被直接当作用户可见文本重复输出。
 - /v1/convert 当前支持 txt、docx、pptx、pdf，非 txt 文件通过 MarkItDown 转成 Markdown，之后会清理图片标记。
 - **AI 开关是全局广播状态**：MilkdownEditor.vue 通过 `llm-in-text:copilot-toggle` 同步主编辑器、文档块嵌套编辑器、网页搜索块嵌套编辑器；修 ghost text 时要同时检查这三处。
-- **设置项已从 currency 改为 country**：前后端请求、prompt、store、设置面板统一使用 `country`；仅在读取旧 localStorage 时兼容 `currency` 作为迁移兜底。
+- **设置项统一使用 country**：前后端请求、prompt、store、设置面板只使用 `country`。
 - **DOCX/PDF 导出改为纯前端**：不再依赖 `/v1/export/pdf`。当前策略是先展开所有功能块，再从编辑器 HTML 构建导出内容；`src/utils/richExport.js` 负责 HTML -> PDF / DOCX。
 - **上传单文件限制统一为 100MB**：前端校验和后端 OCR 风控上限都按 100MB 处理。
 - **视频解析策略**：上传视频时，后端 `/v1/ocr` 接收 `media_type=video`，视频画面走 OCR 模型，音轨通过 ffmpeg 抽取后走 ASR 模型，最终合并为“视频画面 OCR + 视频音频 ASR”文本。
 - **OCR 明确关闭思考**：backend/llm.py 的 OCR payload 显式下发 `options.think = False` 与 `temperature = 0`。
-- **TTS/ASR 当前真实实现**：backend/tts_asr.py 已切到 `Qwen3TTSModel + faster-whisper` 路线；不要继续按旧的 MLX-only 文档理解当前实现。
+- **TTS/ASR 当前真实实现**：backend/tts_asr.py 统一通过 `LLM_BASE_URL` + `LLM_API_KEY` 调用 OpenAI-compatible Speech API，默认模型为 `Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign-8bit` 与 `Qwen3-ASR-0.6B-8bit`。
 
 ## 常用命令
 
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 	6. 再次用 `docker compose exec -T ...` 验证容器内文件和行为，不能只看本地文件。
 - Docker 持久化数据统一落在部署目录内的 `docker-data/`，包括 PostgreSQL、Redis 和任务共享临时目录。
 - 容器内访问宿主机模型服务时，不要继续使用 `localhost`；应改成 `host.docker.internal` 之类的容器可达地址。
-- 当前 Docker 部署的 `backend/requirements.docker.txt` 已包含 OCR、转换、队列以及 `torch` / `qwen-tts` / `faster-whisper`，并在 `backend/Dockerfile` 中额外安装 `ffmpeg` 以支持视频拆音轨。
+- 当前 Docker 部署的 `backend/requirements.docker.txt` 已包含 OCR、转换、队列和基础 API 依赖；`backend/Dockerfile` 额外安装 `ffmpeg` 以支持视频拆音轨。
 - **Worker 容器**：worker.py 作为独立服务运行，通过 Redis Streams 消费任务队列。修改 job_handlers.py 或 worker.py 后需要验证 worker 容器内的代码已更新，可通过 `docker compose exec -T worker sh -lc "python -c 'from backend.job_handlers import get_handler; print(get_handler(\"completion\").__name__)'"` 验证。
 - **Redis Streams 架构**：任务队列使用 Redis Streams，支持并发控制、速率限制和熔断器。job_system.py 定义 JOB_TYPES 和队列配置，worker.py 注册处理器并运行事件循环。
 - 修改 Docker 相关文件时，除了代码本身，还要同步检查：