fix(detection): пофрагментная локализация уровня 1 + полное хранение отпечатков

Две связанные проблемы, ломавшие качество детекции:

1. Уровень 1 (Winnowing) репортил весь документ одним совпадением на позиции
   0..длина — в отчёте нельзя было понять, ГДЕ плагиат. Теперь winnow'им
   каждый фрагмент и находим источник + позицию для каждого, так отчёт
   показывает "символы A-B скопированы из источника X".

2. MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC=500 обрезал отпечатки статьи (у типичной статьи
   их ~3600), причём произвольную выборку. Из-за этого скопированный фрагмент
   почти не разделял отпечатки с источником (проверено: хранилось ~14%,
   фрагмент находил 17% своих хэшей → не срабатывало). Winnowing рассчитан на
   ПОЛНОЕ хранение; поднял лимит до 20000.

Также overall_similarity считается по числу уникальных помеченных позиций,
а не совпадений — фрагмент, совпавший с несколькими источниками, больше не
раздувает процент выше 100.

Проверено end-to-end: документ с дословной вставкой из статьи корпуса →
вставка локализована (chars 1027-2385 = 100%, источник атрибутирован);
чисто оригинальный текст → 0% (нет ложных срабатываний).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

services/worker-gpu/app/tasks/plagiarism.py

@@ -152,10 +152,14 @@ def check_plagiarism(
                 seen_sources.add(key)
                 unique_matches.append(m)
 
-        # Вычислить общий процент схожести
+        # Вычислить общий процент схожести по ДОЛЕ помеченных фрагментов документа.
+        # Считаем уникальные позиции (фрагмент, совпавший с несколькими источниками,
+        # не должен раздувать процент выше 100).
         total_frags = len(fragments)
-        flagged_frags = len(unique_matches)
+        flagged_positions = {m.get("position_start") for m in unique_matches}
+        flagged_frags = len(flagged_positions)
         overall_similarity = (flagged_frags / total_frags * 100) if total_frags > 0 else 0.0
+        overall_similarity = min(overall_similarity, 100.0)
 
         result = {
             "overall_similarity": round(overall_similarity, 2),