feat(v1): add demo runbook and release package

docs/demo-runbook.md

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+# Silver Pose V1 客户演示手册
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+## 启动前检查
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+1. 使用 Windows PowerShell 进入发布包根目录，运行 `./init.ps1`；依赖检查、旧基线编译和 V1 测试必须通过。
+2. 运行 `python -m v1.release verify --package .`，确认发布清单和 `v1/models/best.pt` 的 SHA-256 未被替换。
+3. 将 `v1/config.release.example.json` 复制为未跟踪的 `v1/config.local.json`，只在本机配置摄像头来源；不得将账号、密码、地址、客户录像或事件工件提交、发送或投屏。
+4. 在设置页确认摄像头连接测试可抓取预览帧；确认低延迟、确认窗口和灵敏度参数与本次现场记录一致。
+5. 确认演示区为固定俯视的单路大厅或走廊，人员头、躯干、膝盖和脚踝大部分可见；安全模拟必须由经同意成年人按现场安全措施完成。
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+## 现场演示步骤
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+1. 运行 `python -m v1.app`，在设置页确认来源已就绪后开始监控。
+2. 先演示走动、坐下、弯腰、蹲下捡物和站立停留；这些动作不应出现确认摔倒的红色状态、声音或弹窗。
+3. 由现场负责人安排安全模拟从站立或行走到持续倒地；观察同一人员的骨架、ID、疑似状态和确认后的红色画面。
+4. 确认事件发生后，向客户展示一次声音、一次弹窗、带姿态标注的截图和一条本地事件记录。
+5. 可选演示断流：停止来源后界面显示重连状态且不报警；恢复来源后继续预览与检测。
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+## 证据复查
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+1. 在演示结束后运行 `python -m v1.report artifacts/events`。
+2. 核对每个确认事件的人员 ID、确认时间、`latency_seconds` 和相对截图路径；本项目的现场目标为 1–3 秒。
+3. 每个事件仅应有一条 JSONL 记录和一张事件截图；正常活动期间不应产生新的确认事件。
+4. 截图和 JSONL 只保留在本机约定的工件目录，按客户现场的数据管理要求处理。
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+## 适用边界
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+- 本演示只覆盖固定俯视、单路、全身大部分可见的大厅或走廊。
+- `best.pt` 是人体姿态模型，不是摔倒分类器；系统结论来自姿态质量、人员连续性和时间状态机。
+- 系统不是医疗诊断产品，不承诺所有公共场所、所有视角、严重遮挡、半身人员或多人密集交叉时的可靠性。
+- 客户应以现场批准的正反例和事件记录评估本机位表现，不应将本演示结果外推为通用准确率承诺。