build: local stack, container images and the end-to-end smoke script

docker-compose brings up PostgreSQL 16 with pgvector and Redis 7 on
non-standard host ports so it never collides with an existing local database.
scripts/smoke.sh is the proof: compose, migrate, boot the API, issue a token,
call the real DeepSeek API and print the resulting ob_ai_call and bl_ledger
rows. services/vision and services/matting are placeholders noting that the
local RTX 5090 makes BiRefNet and RTMPose developable without cloud GPU.

services/matting/README.md

@@ -0,0 +1,17 @@
+# `services/matting/` — 抠图批处理（占位）
+
+架构 §4.3。离线批处理，GPU 按需。
+
+- **BiRefNet**（TD-07 / ADR-08）。**禁用 RMBG-2.0**（许可证原因）。
+- 输出白底标准化图 + 规格校验，写 `kb_asset.tryon_ready`
+
+## 本地有 RTX 5090（32GB VRAM）
+
+**BiRefNet 抠图可以完全在本地开发、调参和跑批，不需要租云 GPU。**
+素材生产期（TD-26：300 件 `tryon_ready` 是关键路径）先在本地测出每周产能，
+再决定要不要上云扩产能。
+
+## 验收
+
+FR-KB-08：10 件样本走通全流程；`tryon_ready` 标志准确；
+抠图人工质检通过率 ≥ 90%。

services/matting/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+"""抠图批处理（占位）：BiRefNet 抠图 + 白底标准化 + 规格校验。"""