feat(quality): предупреждения о возможной потере содержания транскрипта

- Зачем:
  - транскрипция может тихо терять содержание: блоки галлюцинированных повторов и обрыв распознавания до конца файла выглядят как законченный транскрипт (класс ошибок из ADR-006), и читатель об этом не узнаёт.
- Что:
  - новый модуль quality.py: детектор разрыва в хвосте (строго >120 с) и детектор блоков повторяющихся сегментов (серия >=4 для длинного текста, >=10 для короткого вроде «ага»).
  - предупреждения жёлтым в консоли (single и batch) и строками «Внимание» в шапке markdown-транскрипта; _format_duration переименована в публичную format_duration.
  - 27 новых тестов: границы порогов, нормализация текста, шапка formatter, точные строки CLI-сообщений с обрезкой «(+ ещё N)».
- Проверка:
  - uv run pytest — 218 passed, 1 skipped.
  - ручной прогон записи 23:01 (gigaam-v3/onnx) — транскрипт полный, предупреждений нет.

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

src/local_transcriber/quality.py

@@ -0,0 +1,78 @@
+"""Эвристики качества транскрипта."""
+
+from dataclasses import dataclass
+
+from .types import Segment, TranscribeResult
+
+TAIL_GAP_WARN_S = 120.0
+REPETITION_MIN_RUN = 4
+REPETITION_MIN_RUN_SHORT = 10
+REPETITION_MIN_LEN = 6
+
+_PUNCTUATION_TO_REMOVE = ".,!?…:;—–-\"'«»()[]<>"
+_REMOVE_PUNCTUATION = str.maketrans("", "", _PUNCTUATION_TO_REMOVE)
+
+
+@dataclass
+class RepetitionBlock:
+    start: float
+    end: float
+    count: int
+    text: str
+
+
+def tail_gap(result: TranscribeResult) -> float:
+    """Возвращает непокрытый хвост записи в секундах."""
+    if not result.segments:
+        return 0.0
+    return max(0.0, result.duration - result.segments[-1].end)
+
+
+def _normalize(text: str) -> str:
+    """Нормализует текст сегмента для поиска межсегментных повторов."""
+    text = text.casefold()
+    text = text.translate(_REMOVE_PUNCTUATION)
+    return " ".join(text.split())
+
+
+def find_repetition_blocks(segments: list[Segment]) -> list[RepetitionBlock]:
+    """Находит серии подряд идущих одинаковых сегментов."""
+    blocks: list[RepetitionBlock] = []
+    run_start = 0
+    run_norm = ""
+
+    def append_run(run_end: int) -> None:
+        count = run_end - run_start
+        if not run_norm:
+            return
+        min_run = (
+            REPETITION_MIN_RUN
+            if len(run_norm) >= REPETITION_MIN_LEN
+            else REPETITION_MIN_RUN_SHORT
+        )
+        if count >= min_run:
+            blocks.append(
+                RepetitionBlock(
+                    start=segments[run_start].start,
+                    end=segments[run_end - 1].end,
+                    count=count,
+                    text=segments[run_start].text,
+                )
+            )
+
+    for index, segment in enumerate(segments):
+        norm = _normalize(segment.text)
+        if index == 0:
+            run_start = 0
+            run_norm = norm
+            continue
+        if norm == run_norm:
+            continue
+        append_run(index)
+        run_start = index
+        run_norm = norm
+
+    if segments:
+        append_run(len(segments))
+
+    return blocks