feat: frame-based positioning and mark system foundation

Core Changes:
- Fix SearchView to use start_frame/end_frame directly (no time*fps conversion)
- Add hard_delete support to delete_trace API
- VideoPlayer: Main timeline + Mark system foundation
- Proxy: Add local routes for auth, media, identity-matches, cluster-results
- Add .gitignore to exclude build artifacts and dependencies

Design Documents:
- Multi-track Mark system design (.opencode/plans/)
- Video editing positioning standards research

Files Modified:
- src/views/SearchView.vue: Frame positioning, ensureMinDuration (240 frames)
- src/views/PeopleView.vue: batchDeleteGroups with hard_delete
- src/api/index.ts: delete_trace with hard_delete body
- src/components/VideoPlayer.vue: Timeline + Mark UI
- src-tauri/src/proxy.rs: New local routes
- AGENTS.md: Update documentation

docs/FACE_CLUSTERING_AGENT_REQUEST.md

@@ -0,0 +1,68 @@
+# Face Clustering Agent Endpoint Request
+
+## 需求
+新增一個 on-demand face clustering endpoint，讓前端可以手動觸發 face trace 分組。
+
+## 背景
+Momentry Studio 的 People 頁面有「Face Deduplication」按鈕，目的是讓使用者可以對已處理 face 的影片執行 face 分組（clustering）。目前這個功能無法使用，因為對應的 API endpoint 不存在。
+
+## 需要的 Endpoint
+
+### `POST /api/v1/file/:file_uuid/cluster-agent`
+
+**用途**：對指定檔案觸發 face clustering，將相似的 face traces 分組。
+
+#### Request
+```
+POST /api/v1/file/{file_uuid}/cluster-agent
+Content-Type: application/json
+X-API-Key: {key}
+
+{}
+```
+
+| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
+|------|------|------|------|
+| `file_uuid` | string | ✅ (URL path) | 檔案 UUID |
+
+#### Response (200)
+```json
+{
+  "success": true,
+  "file_uuid": "477b24d3...",
+  "message": "Clustering started for file",
+  "clusters": 0,
+  "total_traces": 2
+}
+```
+
+| 欄位 | 類型 | 說明 |
+|------|------|------|
+| `success` | boolean | 是否成功觸發 |
+| `file_uuid` | string | 檔案 UUID |
+| `message` | string | 狀態訊息 |
+| `clusters` | integer | 已分組數量（剛觸發時為 0） |
+| `total_traces` | integer | 該檔案總 face trace 數 |
+
+#### 實作邏輯（建議）
+1. 檢查檔案是否存在且 face 已處理完成
+2. 讀取 face detections / face embeddings
+3. 執行 face clustering（可參考 pipeline 中的 clustering 邏輯）
+4. 將分組結果寫入 TKG（更新 `face_trace` node 的 `label`）
+5. 回傳觸發結果（clustering 可非同步執行）
+
+### 前端消費流程
+```
+1. POST /api/v1/file/{uuid}/cluster-agent   → 觸發 clustering
+2. GET  /api/v1/file/{uuid}/face-groups      → 輪詢直到 face_groups 有資料
+3. 顯示 face groups 在 People 頁面
+```
+
+## 相關檔案
+- **前端按鈕**: `src/views/PeopleView.vue` line 14-18 (`runClusterAgent()`)
+- **API 映射**: `src/api/index.ts` line 369-371 (`run_cluster_agent`)
+- **現有 face-groups**: `GET /api/v1/file/:file_uuid/face-groups` (已存在，用於讀取結果)
+- **Pipeline 處理**: `docs_v1.0/doc_wasm/modules/05_process.md` (face 處理流程)
+
+## 優先級
+中優先級 — 目前有 2 個 unassigned traces 但無法分組，使用者無法有效的進行 face deduplication。