feat(workflow): action 'pause_for_human' — pause supervisée scriptée dans VWB

Nouvelle action native VWB qui force le replay à basculer en paused_need_help
avec un message custom. Quand Léa atteint cette étape, elle ne tente pas
d'exécuter — elle pose immédiatement le state, ce qui déclenche la bulle
interactive ChatWindow (J3.5) avec boutons Continuer / Annuler.

Asset démo majeur GHT Sud 95 : permet de scénariser le moment "Léa doute"
au bon endroit dans le workflow, sans dépendre d'un échec aléatoire.

Chaîne complète :
- VWB UI (types.ts) : nouvelle entrée ACTIONS catégorie 'logic', icône ⏸,
  paramètre 'message' éditable (textarea).
- Bridge VWB → core (learned_workflow_bridge.py) : passthrough du type +
  préservation du message dans parameters.
- Pipeline replay (replay_engine.py) : type ajouté à _ALLOWED_ACTION_TYPES,
  conversion edge → action normalisée préserve le message.
- Streaming server (api_stream.py /replay/next) : interception avant envoi
  à l'Agent V1 → bascule state en paused_need_help avec pause_message,
  retourne {action: None, replay_paused: True}.
- L'action n'est jamais transmise à l'Agent V1 — pure logique serveur.

10 nouveaux tests pytest. Total branche : 57/57 verts.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

visual_workflow_builder/backend/services/learned_workflow_bridge.py

@@ -58,6 +58,7 @@ VWB_ACTION_TO_CORE = {
     "visual_condition": "evaluate_condition",
     "screenshot_evidence": "screenshot",
     "extract_text": "extract_data",
+    "pause_for_human": "pause_for_human",  # passthrough — intercepté par api_stream /replay/next
 }
 
 
@@ -660,6 +661,9 @@ def _vwb_params_to_core(action_type: str, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, A
     elif action_type == "wait_for_anchor":
         core_params["duration_ms"] = params.get("duration_ms", 2000)
 
+    elif action_type == "pause_for_human":
+        core_params["message"] = params.get("message", "Validation requise")
+
     return core_params