chore(repo): убран посторонний app.py, идея чанкования сохранена в backlog

- Зачем:
  - в дереве с апреля лежал некоммиченный app.py (референсный Parakeet-сервер, не часть CLI) и служебный каталог .qwen/ — мусор в git status.
- Что:
  - удалён app.py; его единственная ценная идея (чанкование длинных файлов по паузам через ffmpeg silencedetect) описана в docs/backlog.md с рабочими константами.
  - .qwen/ добавлен в .gitignore (по аналогии с .codex).
- Проверка:
  - git status — дерево чистое, untracked-файлов нет.

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

.gitignore

@@ -5,4 +5,5 @@ __pycache__/
 dist/
 *.pyc
 .codex
+.qwen/
 .scratch/

docs/backlog.md

@@ -62,6 +62,18 @@
 
 ---
 
+### Интеллектуальное чанкование длинных файлов по паузам
+
+**Что:** Резать длинные файлы на чанки (~90 с) не по фиксированной сетке, а по ближайшей тишине: `ffmpeg -af silencedetect=noise=-40dB:d=0.5` → парсинг stderr → выбор точки разреза в окне ±30 с вокруг целевой границы (с минимальным зазором между разрезами, чтобы не получить нулевые чанки).
+
+**Почему:** Разрез посреди слова/фразы портит распознавание на границах чанков; разрез по паузе — нет. Потенциально смягчает класс ошибок Whisper medium на длинных файлах (потеря хвоста, блоки повторов — см. пункт выше): короткие чанки не дают декодеру «уплыть».
+
+**Источник:** референсная реализация Parakeet-сервера (Flask, OpenAI-совместимый API), лежавшая в репо как `app.py` в период эксперимента ADR-005/006 (апрель 2026); удалена при чистке 2026-07-09 — рабочие константы: порог -40dB, мин. тишина 0.5 с, окно поиска 30 с, мин. зазор 5 с.
+
+**Tradeoff:** дополнительный проход ffmpeg по всему файлу (silencedetect) перед транскрипцией; для часового файла — десятки секунд.
+
+---
+
 ### Качественный pipeline для OpenVINO (temperature fallback + фильтры)
 
 **Что:** Реализовать temperature fallback, compression_ratio и log_prob фильтры поверх OpenVINO GenAI WhisperPipeline. Эвристики — логика на Python (~50-100 строк), не зависящая от inference engine.