feat: UI 时间轴重构 + 关键帧图片全链路持久化

界面重做(深色监控面板主题):
- 事件时间轴页: 左侧事件列表卡片 + 右侧关键帧时间轴
  (时间点 + 视频帧 + 人物/动作/衣着摘要 + 关注标记)
- 全局 CSS: 深色主题、卡片化按钮、统计卡、对话气泡、成员卡片
- 侧边栏任务队列状态徽章; 历史帧无图时优雅降级占位

关键帧持久化链路:
- Edge orchestrator: process_push_task 成功后把 keyframes
  base64 注入 frame_details[i].frame_image (位置对齐视觉输入帧)
- NAS event_receiver: 落库前 base64 解码写盘到
  fam-ui/static/frames/event_{id}/frame_{idx}.jpg
- payload 增量 ~300KB/事件 (6帧 jpeg q80), 队列/拉取均无压力

配置: fam-core/fam-ui 新增 storage.frame_image_dir

fam-core/config/config.yaml

@@ -47,3 +47,7 @@ chat_handler:
   # 智能问答统一走 FAM-Edge 编排端点（Gemini → NVIDIA → 本地 Ollama 兜底）
   qa_url: "http://129.146.203.203:5000/api/edge/chat/ask"
   timeout: 120
+
+storage:
+  # 关键帧落盘目录（event_receiver 写入，fam-ui 读取展示时间轴）
+  frame_image_dir: "/volume1/web/sentinel-home-ai/fam-ui/static/frames"

fam-core/config/config.yaml.example

@@ -36,3 +36,7 @@ chat_handler:
   ollama_url: "http://100.x.x.20:11434/api/generate"
   model_name: "llava-phi3"
   timeout: 120
+
+storage:
+  # 关键帧落盘目录（event_receiver 写入，fam-ui 读取展示时间轴）
+  frame_image_dir: "/volume1/web/sentinel-home-ai/fam-ui/static/frames"

fam-core/src/fam_core/event_receiver/event_receiver.py

@@ -3,21 +3,31 @@ Event-Receiver - Flask 蓝图，接收 Edge 回调，写库
 
 处理逻辑:
 1. 成功回调: 插入 monitor_events 1 条 + 遍历 frame_details 逐条插入 event_details
-2. 对未命名的 abstract_label 自动 upsert 到 family_members
-3. 更新 process_tasks 状态为 SUCCESS
-4. 失败回调: 更新任务状态为 FAILED，记录 failure_stage
+2. frame_details 携带的关键帧 base64 落盘到 fam-ui 静态目录（供时间轴展示）
+3. 对未命名的 abstract_label 自动 upsert 到 family_members
+4. 更新 process_tasks 状态为 SUCCESS
+5. 失败回调: 更新任务状态为 FAILED，记录 failure_stage
 """
+import os
 import re
 import json
+import base64
 from flask import Blueprint, request, jsonify
 
 from ..logger import setup_logger
+from ..config_loader import load_config
 from .. import db_layer
 
 logger = setup_logger('fam-core.event_receiver')
 
 event_bp = Blueprint('event_receiver', __name__)
 
+# 关键帧落盘目录（fam-ui 读取展示；fam-core 与 fam-ui 同机部署）
+_cfg = load_config()
+FRAME_IMAGE_DIR = _cfg.get('storage', {}).get(
+    'frame_image_dir',
+    '/volume1/web/sentinel-home-ai/fam-ui/static/frames')
+
 # 匹配 "人物A" / "人物B" 等 abstract_label
 _ABSTRACT_LABEL_PATTERN = re.compile(r'^人物[A-Z]$')
 
@@ -27,6 +37,28 @@ def _is_abstract_label(person: str) -> bool:
     return bool(_ABSTRACT_LABEL_PATTERN.match(person))
 
 
+def _save_frame_images(event_id: int, frame_details: list) -> int:
+    """把 frame_details 中的 base64 关键帧落盘，返回成功张数"""
+    saved = 0
+    for frame in frame_details:
+        img_b64 = frame.pop('frame_image', None)
+        if not img_b64:
+            continue
+        idx = frame.get('frame_index', 0)
+        try:
+            out_dir = os.path.join(FRAME_IMAGE_DIR, f'event_{event_id}')
+            os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
+            out_path = os.path.join(out_dir, f'frame_{idx}.jpg')
+            with open(out_path, 'wb') as f:
+                f.write(base64.b64decode(img_b64))
+            saved += 1
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"[event_id={event_id}] 关键帧落盘失败 frame_{idx}: {e}")
+    if saved:
+        logger.info(f"[event_id={event_id}] 关键帧落盘 {saved} 张 -> {FRAME_IMAGE_DIR}")
+    return saved
+
+
 def _upsert_abstract_members(frame_details: list):
     """对未命名的 abstract_label 自动 upsert 到 family_members"""
     seen = {}
@@ -63,8 +95,14 @@ def apply_success_event(task_id, data: dict) -> int:
         compute_provider=data.get('compute_provider', [])
     )
 
-    # 2. 遍历 frame_details 逐条插入
+    # 2. 关键帧图片落盘（先落盘再入库：pop 掉 base64 后 insert，避免大字段进 DB）
     frame_details = data.get('frame_details', [])
+    try:
+        _save_frame_images(event_id, frame_details)
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"[event_id={event_id}] 关键帧落盘异常（不影响入库）: {e}")
+
+    # 3. 遍历 frame_details 逐条插入
     for frame in frame_details:
         db_layer.insert_event_detail(
             event_id=event_id,