feat: 抓取任务队列 + 媒体机直传 + 向量回填

crawl（品牌抓取任务队列）
- /admin/internal/crawl/tasks 领取 / :id/result 回报，spider 可常驻拉任务
- 后台品牌列表支持「加入抓取队列」，队列页可看状态与重试
- 租约超时的 running 自动回收为 queued，避免 worker 崩溃后任务卡死

media（媒体机直传）
- ingest 载荷新增 main_key/detail_keys/main_size/detail_sizes：
  有 key 就直接落库，跳过下载与上传；与 URL 形态可逐图混用
- 细节图按 Details/DetailKeys 两者较长者遍历（只给 key 时不再丢图）
- 媒体机上传的 key 不进失败回滚清单（内容寻址、可能与他人共享）
- /admin/internal/upload-url 签发 S4 PUT 预签名（spider 不持有 AK/SK）

embeddings（向量回填）
- GET /admin/internal/embeddings/pending 派发缺向量的图（含可直接下载的 url）
- POST /admin/internal/embeddings 回写向量并重算近邻；失败项计入
  image_embedding_failures，连续失败到上限后退出队列（坏图不占位）
- 近邻重算改为异步串行：同步会让 100 张的批次 POST 超时（实测 >60s）
- 新增 key 分支单测：混用 key/url、细节图只给 key、字节数、回滚清单、向量占位

internal/repository/embedding_repository.go

@@ -58,7 +58,24 @@ type DupStat struct {
 //
 // 近邻结果走 image_similar_pairs 预计算表：入库时（或 dbtool similarbackfill 回填时）
 // 算一次存表，后台页面只读结果。原因见 ReplaceSimilarPairs 注释。
+// PendingEmbedding 是一张「缺向量」的图片，供回填 worker 拉取。
+// 带 Key 而不是完整 URL：worker 自己按存储基址拼（后端可能换了域名，不该把地址写死在队列里）。
+type PendingEmbedding struct {
+	Kind    string // runway | street
+	ImageID uint32
+	Key     string // 存储 key（S4）或本地相对路径（/uploads/...）
+}
+
 type EmbeddingRepository interface {
+	// ListPendingEmbeddings 取一批「还活着、没有向量、失败次数未达上限」的图片，按 id 升序。
+	//
+	// 媒体拆分后这条查询是向量回填的唯一入口：媒体机直传只写 key，后端不碰图片字节，
+	// 向量必须靠外部 worker 回传，而 worker 需要知道「还有哪些图缺向量」。
+	ListPendingEmbeddings(ctx context.Context, kind string, limit, maxAttempts int) ([]PendingEmbedding, error)
+	// CountPendingEmbeddings 统计剩余待回填数量（worker 据此决定是否继续拉）。
+	CountPendingEmbeddings(ctx context.Context, kind string, maxAttempts int) (int, error)
+	// RecordEmbeddingFailure 记一次失败（attempts+1）。达到 maxAttempts 后该图不再进队列。
+	RecordEmbeddingFailure(ctx context.Context, kind string, imageID uint32, reason string) error
 	// UpsertEmbedding 写入或更新一张图的向量（(kind, image_id) 唯一）。
 	UpsertEmbedding(ctx context.Context, kind string, imageID uint32, vec []float32) error
 	// BulkUpsertEmbedding 批量写入；vecs[i] 对应 ids[i]，vecs[i] 为 nil 则跳过该行。
@@ -175,6 +192,85 @@ func (r *embeddingRepository) UpsertEmbedding(ctx context.Context, kind string,
 	return r.BulkUpsertEmbedding(ctx, kind, []uint32{imageID}, [][]float32{vec})
 }
 
+// ListPendingEmbeddings 取缺失向量的图片。
+//
+// 三个 LEFT JOIN 各有明确目的：
+//   - e 判「已有没有向量」；
+//   - f 判「失败次数是否已到上限」——没有它，一张永远编不出来的坏图会让每轮回填都空转；
+//   - i.is_deleted = 0 跳过软删图，避免为已删内容白算向量。
+//
+// 表名/列名来自 ownerOf 常量，kind 走参数绑定，无注入面。
+func (r *embeddingRepository) ListPendingEmbeddings(ctx context.Context, kind string, limit, maxAttempts int) ([]PendingEmbedding, error) {
+	owner, ok := ownerOf(kind)
+	if !ok {
+		return nil, nil
+	}
+	if limit <= 0 {
+		limit = 50
+	}
+	if maxAttempts <= 0 {
+		maxAttempts = 5
+	}
+	var rows []struct {
+		ImageID uint32 `gorm:"column:image_id"`
+		Image   string `gorm:"column:image"`
+	}
+	if err := r.db.WithContext(ctx).Raw(
+		"SELECT i.id AS image_id, i.image AS image "+
+			"FROM "+owner.table+" AS i "+
+			"LEFT JOIN image_embeddings AS e ON e.kind = ? AND e.image_id = i.id "+
+			"LEFT JOIN image_embedding_failures AS f ON f.kind = ? AND f.image_id = i.id "+
+			"WHERE i.is_deleted = 0 AND i.image <> '' AND e.image_id IS NULL "+
+			"  AND coalesce(f.attempts, 0) < ? "+
+			"ORDER BY i.id LIMIT ?",
+		kind, kind, maxAttempts, limit).Scan(&rows).Error; err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	out := make([]PendingEmbedding, 0, len(rows))
+	for _, row := range rows {
+		out = append(out, PendingEmbedding{Kind: kind, ImageID: row.ImageID, Key: row.Image})
+	}
+	return out, nil
+}
+
+// CountPendingEmbeddings 统计剩余量（与 ListPendingEmbeddings 同口径，避免两边不一致）。
+func (r *embeddingRepository) CountPendingEmbeddings(ctx context.Context, kind string, maxAttempts int) (int, error) {
+	owner, ok := ownerOf(kind)
+	if !ok {
+		return 0, nil
+	}
+	if maxAttempts <= 0 {
+		maxAttempts = 5
+	}
+	var n int
+	if err := r.db.WithContext(ctx).Raw(
+		"SELECT count(*) FROM "+owner.table+" AS i "+
+			"LEFT JOIN image_embeddings AS e ON e.kind = ? AND e.image_id = i.id "+
+			"LEFT JOIN image_embedding_failures AS f ON f.kind = ? AND f.image_id = i.id "+
+			"WHERE i.is_deleted = 0 AND i.image <> '' AND e.image_id IS NULL "+
+			"  AND coalesce(f.attempts, 0) < ?",
+		kind, kind, maxAttempts).Scan(&n).Error; err != nil {
+		return 0, err
+	}
+	return n, nil
+}
+
+// RecordEmbeddingFailure 累加失败次数。
+// 用 upsert 而不是先查后写：worker 可能并发回传，两步写法会丢计数。
+func (r *embeddingRepository) RecordEmbeddingFailure(ctx context.Context, kind string, imageID uint32, reason string) error {
+	if len(reason) > 300 {
+		reason = reason[:300]
+	}
+	return r.db.WithContext(ctx).Exec(`
+		INSERT INTO image_embedding_failures (kind, image_id, attempts, last_error, updated_at)
+		VALUES (?, ?, 1, ?, ?)
+		ON CONFLICT (kind, image_id) DO UPDATE
+		SET attempts = image_embedding_failures.attempts + 1,
+		    last_error = EXCLUDED.last_error,
+		    updated_at = EXCLUDED.updated_at`,
+		kind, imageID, reason, uint32(time.Now().Unix())).Error
+}
+
 // BulkUpsertEmbedding 逐行写入而非 unnest 批量：日入库仅几百张，量级极小，
 // 换来的是可读性与低出错概率。ON CONFLICT 保证同一图重复入库不会写出多行。
 func (r *embeddingRepository) BulkUpsertEmbedding(ctx context.Context, kind string, ids []uint32, vecs [][]float32) error {