docs(readme): редизайн README и удаление зависимости от ffmpeg

- Зачем:
  - README перегружен деталями GPU/бенчмарков, нет Quick Start, macOS/Windows — второй класс.
  - системный ffmpeg не нужен — PyAV (зависимость faster-whisper) включает FFmpeg в wheels.
- Что:
  - переписан README: Quick Start в первых строках, установка без клонирования через uv tool install, паритет платформ, progressive disclosure через <details>.
  - удалена функция check_ffmpeg() из utils.py, убраны импорт и вызовы из cli.py.
  - убраны моки check_ffmpeg и тест ffmpeg-ошибки из test_cli.py.
  - GPU-контент вынесен в docs/gpu.md, добавлен CONTRIBUTING.md.
- Проверка:
  - uv run pytest — 97 passed, 1 skipped.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

docs/gpu.md

@@ -0,0 +1,90 @@
+# GPU и CUDA
+
+## Режимы `--device`
+
+- `auto` (по умолчанию) — выберет GPU если `nvidia-smi` доступен, иначе CPU
+- `cuda` — строго GPU, ошибка если недоступен (без silent fallback)
+- `cpu` — строго CPU
+
+## Настройка по платформам
+
+### Linux / WSL2 (x86_64)
+
+Библиотека cuBLAS ставится автоматически (зависимость `nvidia-cublas-cu12` подтягивается при установке).
+Дополнительных шагов не требуется.
+
+> На ARM (aarch64) cuBLAS через pip недоступен — нужен системный CUDA toolkit.
+
+### Windows
+
+Нужен системный CUDA toolkit:
+
+```bash
+choco install cuda
+# или
+winget install -e --id Nvidia.CUDA   # требует запуска от имени администратора
+```
+
+После установки перезапустите терминал.
+
+## Совместимость GPU
+
+| GPU | VRAM | medium float16 | large-v3 float16 | Рекомендация |
+|-----|------|---------------|-----------------|--------------|
+| RTX 3060 | 6 GB | ✅ | ✅ | medium float16 (дефолт) |
+| RTX 4050 | 6 GB | ✅ | ✅ | medium float16 |
+| Quadro M3000M | 4 GB | ✅ | ⚠️ tight | medium float16 или int8 |
+
+## Ожидаемая скорость
+
+Замеры на RTX 3060 Laptop (6 GB) и Intel CPU (WSL2):
+
+| Конфигурация | 16 мин файл | 42 мин файл | Отн. скорость |
+|-------------|-------------|-------------|---------------|
+| GPU + medium float16 | ~35с | ~133с | ~19x реалтайм |
+| GPU + large-v3 float16 | ~90с | ~350с | ~7x реалтайм |
+| CPU + medium float32 | 613с (10 мин) | ~26 мин* | ~1.5x реалтайм |
+| CPU + large-v3 int8 | 839с (14 мин) | ~37 мин* | ~1:1 реалтайм |
+
+*Оценка на основе пропорции.
+
+## Результаты тестирования качества
+
+Тесты проведены на реальных записях рабочих созвонов (русский язык, технические термины:
+SQL, PostgreSQL, Greenplum, Airflow, ClickHouse, Docker, CDR, GTP, MAP).
+
+| Конфигурация | Качество (длинная запись, 42 мин) | Проблемы |
+|---|---|---|
+| large-v3 int8 GPU | Плохо | Галлюцинации (фразы ×25), потеря контента |
+| large-v3 float16 GPU | Отлично | — |
+| medium float16 GPU | Хорошо | Редкие мелкие ляпы в терминах |
+| medium float32 CPU | Хорошо | Сопоставимо с large-v3 int8, без галлюцинаций |
+| large-v3 int8 CPU | Хорошо | Без галлюцинаций (на коротких файлах) |
+
+### Ключевые выводы
+
+1. **Указание языка (`--language ru`) критично** — auto-detect может ошибиться и выдать мусор
+2. **float16/float32 стабильнее int8** — особенно на записях >20 минут
+3. **medium + float16 на GPU — лучший баланс** скорости и качества для повседневного использования
+4. **large-v3 + float16 на GPU** — для максимального качества важных записей
+
+## Troubleshooting
+
+### CUDA не обнаружен
+
+Убедитесь, что `nvidia-smi` возвращает информацию о GPU. Драйвер NVIDIA предоставляет `libcuda.so.1`,
+без которого CUDA не работает — его нельзя поставить через pip.
+
+### Windows: ошибка при загрузке модели на GPU
+
+GPU на Windows требует CUDA toolkit (включает cuBLAS). Установите:
+```bash
+choco install cuda
+# или
+winget install -e --id Nvidia.CUDA
+```
+После установки перезапустите терминал.
+
+### ARM (aarch64)
+
+cuBLAS через pip недоступен на ARM — нужен системный CUDA toolkit.