feat(N): workflow pipeline, 3D viewer, worker management, QC tests

- workflow_builder.py: fix broken stubs, add render_order_line_still_task
  (resolves step_path from DB instead of passing order_line_id as step_path)
- domains/rendering/tasks.py: add render_order_line_still_task,
  export_gltf_for_order_line_task, export_blend_for_order_line_task,
  generate_gltf_geometry_task (trimesh STL→GLB, no Blender needed)
- tasks/step_tasks.py: add generate_gltf_geometry_task for CadFile GLB export
- cad router: POST /{id}/generate-gltf-geometry endpoint (admin/PM)
- worker router: GET /celery-workers + POST /scale (docker compose subprocess)
- Dockerfile: pip install -e "[dev]" to enable pytest
- docker-compose.yml: docker socket + compose file mount on backend
- ThreeDViewer.tsx: mode toggle (geometry/production), wireframe, env presets,
  download buttons (GLB + .blend)
- CadPreview.tsx: load gltf_geometry/gltf_production/blend_production assets
  from MediaAsset table and pass URLs to ThreeDViewer
- ProductDetail.tsx: "View 3D" button → /cad/:id, "Generate GLB" button
- media router/service: cad_file_id filter on GET /api/media
- WorkerManagement.tsx: new page with worker status, queue depth, scale controls
- App.tsx + Layout.tsx: /workers route + sidebar link (admin/PM)
- tests: test_rendering_service.py, test_orders_service.py (backend)
- tests: WorkerActivity.test.tsx, WorkerManagement.test.tsx (frontend)

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

LEARNINGS.md

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+### 2026-03-06 | Celery Canvas | workflow_builder.py: order_line_id als step_path übergeben crasht Blender
+**Problem:** `_build_still` übergab `order_line_id` als ersten Positional-Arg an `render_still_task.si(order_line_id, **params)` — aber `render_still_task` erwartet `step_path: str` als ersten Arg. Blender versuchte die UUID als Pfad zu öffnen → crash.
+**Lösung:** Neue `render_order_line_still_task` die intern die DB-Abfrage macht (OrderLine → Product → CadFile → stored_path). `workflow_builder._build_still` nutzt jetzt diese neue Task.
+**Für künftige Projekte:** Workflow-Builder-Tasks dürfen nie Domain-IDs als file-path-basierte Task-Argumente verwenden. Immer separate order-line-aware Tasks erstellen die die Auflösung intern durchführen.
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+### 2026-03-06 | Docker | docker compose in Container braucht multi-stage CLI-Copy
+**Problem:** Backend-Container basiert auf `python:3.11-slim` — kein `docker` binary, kein `docker compose`. Worker-Scale-Endpoint kann `docker compose up --scale` nicht aufrufen.
+**Lösung:** Multi-Stage Dockerfile: `COPY --from=docker:cli /usr/local/bin/docker /usr/local/bin/docker` + `COPY --from=docker-cli /usr/local/lib/docker/cli-plugins /usr/local/lib/docker/cli-plugins`. Außerdem: Docker-Socket mounten (`/var/run/docker.sock`) + Compose-File als Volume (`./:/compose:ro`) + `COMPOSE_PROJECT_DIR=/compose` env var.
+**Für künftige Projekte:** Multi-Stage-Builds sind die sauberste Methode um Binaries aus anderen Images zu kopieren ohne die ganze Dependency-Chain zu installieren.
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+### 2026-03-06 | React Three Fiber | Wireframe-Toggle über Material-Clone
+**Problem:** Drei.js-Materialien sind shared objects — direkte Mutation von `child.material.wireframe = true` auf einem geparstem GLTF-Scene würde alle Instanzen dieses Materials beeinflussen.
+**Lösung:** `child.material = child.material.clone()` vor der Wireframe-Mutation in `useEffect`. So bekommt jede Mesh-Instanz ihr eigenes Material-Objekt und der Toggle hat keinen unerwünschten Side-Effect.
+**Für künftige Projekte:** GLTF-Materialien bei Runtime-Modifikationen immer zuerst clonen.
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+### 2026-03-06 | pytest | Backend ohne dev-Dependencies: pip install -e ".[dev]" nötig
+**Problem:** Backend-Dockerfile installiertete nur `pip install -e .` — keine dev-Dependencies → pytest/pytest-asyncio/httpx nicht verfügbar → `python -m pytest` schlägt mit "No module named pytest" fehl.
+**Lösung:** Dockerfile geändert auf `pip install -e ".[dev]"`. Dev-Dependencies in `pyproject.toml [project.optional-dependencies] dev = [pytest>=8.0, ...]` waren bereits definiert, nur der Install-Befehl war unvollständig.
+**Für künftige Projekte:** Immer prüfen ob `[dev]` extras installiert sind wenn Tests im Container laufen sollen.
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 ## Offene Fragen
 - [ ] Azure AI Credentials für Phase 4 (Bildvalidierung) noch nicht konfiguriert
 - [ ] pythonOCC verfügbar im render-worker (via cadquery dependency)? Deployment-Test ausstehend