feat: две доработки в духе коммерческих систем — цитаты и авто-корпус

Ответ на "неужели больше нет" / "мы ведь можем это исправить": закрывает
две дыры относительно Антиплагиат.ру/Turnitin, о которых договорились.

1. Различение цитаты и голого плагиата (app.scoring.is_cited, worker-gpu):
   эвристика — фрагмент считается процитированным, если обрамлён кавычками
   («…», "…") либо сразу за ним (в пределах ~150 симв.) идёт скобочная ссылка
   с годом: [Иванов, 2023], (Smith, 2020) — совпадает и с нашим же форматом
   ГОСТ 7.0.5. aggregate_results теперь принимает full_text, размечает
   match["cited"] и считает uncited_similarity (доля БЕЗ похожих на цитаты —
   ближе к тому, что коммерческие системы называют "% некорректных
   заимствований") отдельно от overall_similarity (как было, для совместимости).
   Фронтенд: бейдж "Цитата" на совпадении + строка с разбивкой в отчёте
   (аддитивные опциональные поля в типах — старые задачи не ломаются).

2. Автопополнение корпуса проверенными работами (как у коммерческих систем —
   так ловится списывание у предыдущих потоков). Раньше загруженная на проверку
   работа складывалась в StagedWork и ждала РУЧНОГО одобрения админом — де-факто
   не пополняла базу для сравнения. Теперь index.auto_approve_submission
   (диспатчится из gpu.check_plagiarism ПОСЛЕ сохранения результата — чтобы
   работа не сматчилась сама с собой) добавляет её в documents автоматически,
   под настройкой AUTO_APPROVE_SUBMISSIONS (default True). Ручное
   approve/reject в админке остаётся рабочим (идемпотентно — auto-approve
   пропускает уже не-pending записи), пригодится при AUTO_APPROVE=False.
   Конвертация StagedWork→doc_data вынесена в чистый app/staging.py (без
   Celery/SQLAlchemy/MinIO) — тестируется изолированно, идентична ручному
   пути в admin.py (POST /admin/staging/{id}/approve).

Тестов добавлено 16 (scoring 8→18, новый staging.py — 6). Оба mypy-гейта
расширены (scoring.py, staging.py). Тестов всего: 112 (было 82 в последнем
подсчёте README — таблица давно отставала, заодно поправил на актуальные цифры
по всем сервисам, включая забытый в прошлый раз Qdrant).

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

README.md

@@ -208,8 +208,9 @@ docker compose -f docker-compose.prod.yml --profile observability up -d promethe
 
 1. **Линт** — `ruff` (весь Python) + `mypy` (чистая доменная логика).
    Конфиги: [`ruff.toml`](ruff.toml), [`mypy.ini`](mypy.ini).
-2. **Юнит-тесты** — `pytest` по сервисам: 73 теста на ядро детекции и форматирования,
-   без внешней инфры (БД/Redis/GPU/Ollama замоканы либо не нужны).
+2. **Юнит-тесты** — `pytest` по сервисам: 112 тестов на ядро детекции, скоринга,
+   парсеров и форматирования, без внешней инфры (БД/Redis/GPU/Ollama замоканы
+   либо не нужны).
 
 ```bash
 make lint                        # ruff + mypy в изолированном контейнере
@@ -229,11 +230,14 @@ make test-one SVC=worker-gost    # тесты одного сервиса
 | L1 — точные совпадения | `worker-indexer/app/algorithms/winnowing.py` | 13 |
 | L2 — нечёткие (MinHash LSH) | `worker-indexer/app/algorithms/minhash.py` | 6 |
 | Разбиение на фрагменты | `worker-indexer/app/fragments.py` | 5 |
-| L3 — семантический индекс | `worker-gpu/app/faiss_manager.py` | 5 |
+| Автопополнение корпуса | `worker-indexer/app/staging.py` | 6 |
+| L3 — семантический индекс (FAISS) | `worker-gpu/app/faiss_manager.py` | 5 |
+| L3 — векторный бэкенд (Qdrant + выбор) | `worker-gpu/app/qdrant_manager.py`, `vector_store.py` | 9 |
 | L4 — LLM-парафраз | `worker-gpu/app/ollama_client.py` | 12 |
-| Итоговый % плагиата | `worker-gpu/app/scoring.py` | 8 |
+| Итоговый % плагиата + цитаты | `worker-gpu/app/scoring.py` | 18 |
 | ГОСТ 7.1 / 7.0.5 | `worker-gost/app/formatters/` | 17 |
 | Список литературы | `worker-gost/app/bibliography.py` | 7 |
+| Парсеры источников (CyberLeninka, PMC) | `scripts/parsers/` | 14 |
 
 ## Лицензия