Universal-Sprint: Wizard, UI-Mounts, Encoder-Erkennung, Task-Split, README

Commander-Ziel: All-in-one, universell, weitergebbar.

- First-Run-Wizard: startet automatisch bei neuer Installation (Keys,
  Verarbeitung, erkannte Hardware); /setup + /setup/complete
- Data-Mounts via UI: Einstellungen -> Speicherziele haengt NFS/SMB direkt
  ein (mounts.py, CAP_SYS_ADMIN + rshared-Propagation, Auto-Remount beim
  Start, CIFS-Creds via Datei statt Kommandozeile); nfs-common/cifs-utils
  im api-Image
- Encoder-Erkennung: jeder Worker meldet beim Start ehrlich seine
  Faehigkeiten (caps.py -> workers-Tabelle), GET /capabilities, Anzeige
  in Wizard + Verarbeitung-Tab
- Task-Split: transcode_files als eigener Task auf Queue "transcode"
  (Basis fuer optionale Remote-GPU-Worker, deploy/remote-transcode-worker.yml
  EXPERIMENTELL) + POST /jobs/{id}/retry-transcode + UI-Knopf
  "Neu komprimieren" bei fehlgeschlagenen Jobs
- API-Keys aus der DB: Settings-UI/Wizard ueberstimmen Env — vorher waren
  die Key-Felder im UI reine Dekoration (Clients lasen nur Env)
- README komplett neu: generischer Schnellstart, Laufwerk-Override via
  docker-compose.override.yml, Architektur, Env-Tabelle

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

deploy/remote-transcode-worker.yml

@@ -0,0 +1,35 @@
+# Optionaler Remote-Transcode-Worker — für eine GPU-Maschine im Netz.
+# (EXPERIMENTELL, 23.07.2026: VAAPI/NVENC-Presets folgen; aktuell nutzt der
+#  Worker dieselben HandBrake-CPU-Presets, bringt also v.a. stärkere CPUs.)
+#
+# Auf der GPU-Maschine:
+#   1. Dieses Repo klonen (oder nur dieses File + Zugriff aufs Registry-Image)
+#   2. Rohdaten-Freigabe der Rippy-Maschine mounten, z. B.:
+#      mount -t nfs <rippy-host>:/srv/rippy /mnt/rippy
+#      (die Rippy-VM muss /srv/rippy + das temp-Volume exportieren)
+#   3. RIPPY_HOST unten setzen und starten:
+#      docker compose -f deploy/remote-transcode-worker.yml up -d --build
+#
+# Der Worker meldet seine Encoder-Fähigkeiten automatisch — er taucht danach
+# unter Einstellungen → Verarbeitung auf. Er bedient NUR die transcode-Queue;
+# gerippt wird weiterhin dort, wo das Laufwerk hängt.
+
+services:
+  transcode-worker:
+    build:
+      context: ..
+      dockerfile: docker/worker/Dockerfile
+    command: ["celery", "-A", "celery_app", "worker", "--loglevel=info", "-Q", "transcode", "-n", "gpu-worker@%h"]
+    environment:
+      - REDIS_URL=redis://${RIPPY_HOST:?RIPPY_HOST setzen}:6379/0
+      - DATABASE_URL=postgresql://rippy:rippy@${RIPPY_HOST}:5432/rippy
+      - RIP_OUTPUT_DIR=/app/media
+      - RAW_DIR=/app/temp/raw
+    volumes:
+      # Freigabe der Rippy-Maschine (siehe Kopf-Kommentar)
+      - /mnt/rippy/media:/app/media
+      - /mnt/rippy/temp:/app/temp
+    devices:
+      # GPU für Hardware-Encoding (AMD/Intel: /dev/dri; NVIDIA: nvidia-runtime)
+      - /dev/dri:/dev/dri
+    restart: unless-stopped