fix(pack): 编码取整与参考实现对齐 + 产物不再夹带测试夹具（v0.2.4）

两个缺陷，都由上一轮的验收机制暴露：

1) 编码取整与契约参考实现不一致（T-WIN-022）
   KeypointFrame.encode() 用 GDScript 的 roundi（半数远离零），而契约参考实现
   （Web 的 keypoint-codec.ts）与**生产发送方 Android**（Kotlin Math.round）都是
   「半数朝 +∞」：-2.5 分别是 -3 与 -2。实测在 12 个跨实现向量里 1 例 33 字节不同。
   本端是接收方、encode() 只用于自测与协议回归，对产品无影响；但它让「跨实现一致性」
   只能停留在宽松口径（"差异仅限 .5 取整边界"），而宽松口径会退化成没人看的已知差异。
   修复：新增 _round_like_js(v) = floor(v + 0.5)，用于 4 处取整（坐标 ×3 + 置信度）；
   夹紧顺序对任意实数与参考实现等价。
   收紧：accept-frame-vectors.sh 的编码口径改为「必须为 0 项差异」。
   新增单测（+11 断言）：_round_like_js 的 5 个取值、端到端 -0.5/32767 → 0（roundi
   会给 -1，是有效判别用例），以及 test_reference_vectors_decode_and_encode_exactly
   —— 直接读锁定的参考向量逐值解码 + 用 f32InputPoints 重编码与 f32Hex 逐字节比对，
   让 verify.sh（只跑源码、无需 pck）也覆盖「Web ↔ Windows」这条边。

2) 产物里夹带开发/验收工具（T-WIN-023）
   export_filter="all_resources" 且 exclude_filter 没有 build/*，于是每次新增
   构建/验收脚本都被编译进 pck —— 包括**故意不合规**的坏服务端夹具 probe-ws-bad.gd
   与 frame-vectors.json。实测 OpenDance.pck 315,464 B →（排除后）145,400 B，
   即 54% 的 pck 是测试夹具。已发布的 v0.2.3 同样带着这些残留。
   修复：exclude_filter 增加 build/*；
   新增产物级防线 build/integration/list-pck.gd（遍历包内条目、标出
   res://build/ tests/ _scratch/ dist-release/ 与 *.md 残留，有残留即退出码 1），
   并接进 accept-release.sh（打印条目总数并断言「无开发残留」）——否则下次加个新
   工具目录又会重演。顺带确认 pck 没有把上一次导出的 pck 自嵌套进去。

实测（v0.2.4 发布包，三条产物级验收全绿）：
  * accept-release.sh：pck 58 项无开发残留 / PE 版本资源 0.2.4 / pck 启动 180 帧无错 /
    运行时探针（包内版本号 0.2.4、AboutScreen 显示值、15 项关键资源、契约表比对）
  * accept-ws.sh：客户端 30 通过 / 0 失败 + 服务端侧 16 项事实
  * accept-frame-vectors.sh：解码 12/12、396 点 0 差异，
    **编码器字节与参考实现完全一致（0 项差异）**
  * verify.sh：785 通过 / 0 失败（原 774）

踩坑：给 -0.5/32767 这类值写断言时，第一版按"理想有理数"期望（2.5/32767 → 3）而
失败 —— PackedVector3Array 存的是 float32，乘回 32767 后略小于半整数，与 JS 对同一
float32 输入的行为其实完全一致。断言必须基于实际存储精度，或改用有效判别用例。

tests/test_keypoint_frame.gd

@@ -159,3 +159,97 @@ func test_json_debug_frame() -> void:
 
 	var bad := KeypointFrame.from_json_dict({"frameId": 1, "points": []})
 	is_null(bad, "点数不足的 JSON 帧被拒绝")
+
+
+## T-WIN-021：编码/解码必须与契约参考实现（JS）**逐位一致**
+##
+## JS 的 `Math.round` 对「恰好 .5」朝 +∞ 取整（`Math.round(-2.5) === -2`），
+## 而 GDScript 的 `roundi` 是半数远离零（`roundi(-2.5) == -3`）——
+## 两者在 `-X.5` 上差 1 个 LSB。Android 的 Kotlin 实现用的正是 `Math.round`，
+## 所以本端必须显式实现同一规则（`_round_like_js` = `floor(x + 0.5)`）。
+func test_rounding_rule_matches_js_math_round() -> void:
+	eq(KeypointFrame._round_like_js(-2.5), -2, "取整 -2.5 → -2（半数朝 +∞，与 JS 一致）")
+	eq(KeypointFrame._round_like_js(2.5), 3, "取整 2.5 → 3")
+	eq(KeypointFrame._round_like_js(-0.5), 0, "取整 -0.5 → 0（roundi 会给 -1）")
+	eq(KeypointFrame._round_like_js(0.5), 1, "取整 0.5 → 1")
+	eq(KeypointFrame._round_like_js(-1.5), -1, "取整 -1.5 → -1")
+	# 端到端：-0.5/32767 经 float32 后在量化前恰好落在 -.5 上
+	var points := PackedVector3Array()
+	var conf := PackedFloat32Array()
+	points.resize(33)
+	conf.resize(33)
+	for i in 33:
+		points[i] = Vector3(-0.5 / 32767.0, 0.0, 0.0)
+		conf[i] = 128.0 / 255.0
+	var buf := KeypointFrame.encode(0, points, conf, 0)
+	eq(buf.decode_s16(8), 0, "坐标 -0.5/32767 编码为 0（roundi 会给 -1）")
+	eq(buf.decode_u8(14), 128, "置信度 128/255 编码为 128")
+
+
+## 用 Web 参考实现（opendance-web 的 keypoint-codec.ts）生成的**锁定向量**做逐值比对。
+## 这一步让 `verify.sh`（只跑源码，不需要 pck）也能覆盖「Web ↔ Windows」这条边；
+## 发布包层面的同一比对由 build/accept-frame-vectors.sh 负责。
+func test_reference_vectors_decode_and_encode_exactly() -> void:
+	var path := "res://build/integration/frame-vectors.json"
+	if not FileAccess.file_exists(path):
+		skip("参考向量", "找不到 %s" % path)
+		return
+	var file := FileAccess.open(path, FileAccess.READ)
+	var parsed: Variant = JSON.parse_string(file.get_as_text())
+	file.close()
+	not_null(parsed, "参考向量可解析")
+	var cases: Array = parsed.get("cases", [])
+	eq(cases.size(), 12, "参考向量用例数")
+
+	var mismatches: Array = []
+	var points_compared := 0
+	for c in cases:
+		var name := str(c.get("name", "?"))
+		var bytes := PackedByteArray()
+		var hex := str(c.get("hex", ""))
+		bytes.resize(hex.length() / 2)
+		for i in bytes.size():
+			bytes[i] = hex.substr(i * 2, 2).hex_to_int()
+		if KeypointFrame.validate(bytes) != "":
+			mismatches.append("%s: validate 失败" % name)
+			continue
+		var frame = KeypointFrame.decode(bytes)
+		if frame == null:
+			mismatches.append("%s: decode 为 null" % name)
+			continue
+		if int(frame.frame_id) != int(c.get("frameId", 0)):
+			mismatches.append("%s: frame_id" % name)
+		if int(frame.flags) != int(c.get("flags", 0)):
+			mismatches.append("%s: flags" % name)
+
+		var expect_points: Array = c.get("points", [])
+		for i in expect_points.size():
+			points_compared += 1
+			var e: Array = expect_points[i]
+			# 本端点存 PackedVector3Array（float32），参考实现是 float64：
+			# 先把期望值收敛到 float32（Vector3 的分量天然是 float32）再比精确相等
+			var want := Vector3(float(e[0]), float(e[1]), float(e[2]))
+			var want_conf := PackedFloat32Array([float(e[3])])[0]
+			if frame.points[i] != want:
+				mismatches.append("%s: 点 %d 坐标 %s != %s" % [name, i, str(frame.points[i]), str(want)])
+			elif frame.confidence[i] != want_conf:
+				mismatches.append("%s: 点 %d 置信度" % [name, i])
+
+		# 编码：用同输入基准 f32InputPoints，与 f32Hex 逐字节比对
+		var f32_pts: Array = c.get("f32InputPoints", [])
+		var f32_hex := str(c.get("f32Hex", ""))
+		if f32_pts.size() == 33 and f32_hex != "":
+			var pts := PackedVector3Array()
+			var cfs := PackedFloat32Array()
+			pts.resize(33)
+			cfs.resize(33)
+			for i in 33:
+				var p: Array = f32_pts[i]
+				pts[i] = Vector3(float(p[0]), float(p[1]), float(p[2]))
+				cfs[i] = float(p[3])
+			var encoded := KeypointFrame.encode(int(c.get("frameId", 0)), pts, cfs, int(c.get("flags", 0)))
+			if encoded.hex_encode() != f32_hex:
+				mismatches.append("%s: 编码字节与参考不一致" % name)
+
+	eq(points_compared, cases.size() * 33, "逐点比对数量")
+	eq(mismatches.slice(0, 5), [], "参考向量逐值/逐字节一致（差异 %d 项）" % mismatches.size())