chore(tasks): start T-303 Go event regression

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 ## 当前快照
 
 - 日期：2026-07-22
-- 阶段：V1 客户演示闭环、T-301 模型导出一致性与 T-302 Go 技术 Spike 已验收；下一个任务是 T-303（复现 V1 事件引擎并做录像回归）。判定灵敏度默认已放宽（低位俯视：持续水平即可疑，膝踝可缺，水平阈值 45°），确认窗为主防误报闸。
+- 阶段：V1 客户演示闭环、T-301 模型导出一致性与 T-302 Go 技术 Spike 已验收；T-303 正在复现 V1 事件引擎并做录像回归。判定灵敏度默认已放宽（低位俯视：持续水平即可疑，膝踝可缺，水平阈值 45°），确认窗为主防误报闸。
 - 已验证环境：Windows PowerShell；Python 3.8.10；Ultralytics 8.3.205；PyQt5 可导入。注意：当前 WSL/Linux 环境未安装 PyQt5，且其 ultralytics/torch 版本与该基线不兼容（模型前向不可用），故 GUI 可视化与真实模型端到端渲染只在 Windows 验证；本环境用 Qt-free 的 `view_model.py` 单元测试与假适配器管线冒烟覆盖视图逻辑。
 - 旧生产基线：`demo/main.py`、`demo/fall_detection_gui.py`、`demo/detect_fall.py`、`demo/best.pt`。
 - V1 代码：已建立安全配置、显式 Replay/Stream 视频源、Pose、轻量跟踪、质量/几何证据、倒地领域规则、按 ID 四态事件机及 `v1/pipeline.py` 事件管线；运行事件带非敏感 `config_version`，缺帧/低质量/断流会中断证据确认。新增 `v1/view_model.py`（Qt-free 监控视图状态与设置草稿三份隔离）、`v1/gui.py` 薄 PyQt5 双 Tab 外壳与 `v1/app.py` 装配（`FrameWorker` 只发出已判定的 `FrameAnalysis`，窗口只渲染）。新增 `v1/alerts.py`：按 `event_id` 去重，对首次 CONFIRMED 保存带标注截图、追加 JSONL 事件行，并经可注入 `AlertSink`（Windows 侧 `QtAlertSink` 提供声音与一次性弹窗）触发一次声音/弹窗。新增 `v1/camera.py`（RTSP URL 构建 + 有界连接测试抓帧）与 `config.py` 的结构化来源（host/端口/通道/账号/密码，凭证百分号编码）、`write_local_camera_source`；设置页新增摄像头连接分组、测试连接与预览，以及传输协议/连接超时/低延迟三项抓流调优（由 `config` 存值、`app` 开流前写入 `OPENCV_FFMPEG_CAPTURE_OPTIONS`）。真实海康流已用 `VideoSource(STREAM)` 连通（1920×1080）。
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 - 已完成：T-000、T-101~T-106（V1 地基与事件管线）、T-201（PyQt 双 Tab）、T-202（本地报警/截图/JSONL）、T-203（海康 RTSP 与断流恢复）、T-204（正反例录像与现场验收）、T-205（客户演示脚本与发布包）、T-206（结构化摄像头配置与连接测试）、T-207（抓流低延迟参数）、T-208（每帧诊断叠加）、T-209（放宽俯视灵敏度）、T-210（截图 ASCII 标注）、T-211（灵敏度设置页）、T-212（实时流最新帧）、T-213（截图中文标注）、T-301（ONNX 一致性）、T-302（Go 推理、视频/UI Spike）。
 - 正在进行：无。
-- 下一个可领取：T-303（实现 Go 事件引擎与 V1 回归对比）。
+- 正在进行：T-303（实现 Go 事件引擎与 V1 回归对比）。
 
 ## 当前可运行内容