feat(grounding): pipeline centralisé + serveur UI-TARS transformers + nettoyage code mort

Architecture grounding complète :
- core/grounding/server.py : serveur FastAPI (port 8200) avec UI-TARS-1.5-7B en 4-bit NF4
  Process séparé avec son propre contexte CUDA (résout le crash Flask/CUDA)
- core/grounding/pipeline.py : orchestrateur cascade template→OCR→UI-TARS→static
- core/grounding/template_matcher.py : TemplateMatcher centralisé (remplace 5 copies)
- core/grounding/ui_tars_grounder.py : client HTTP vers le serveur de grounding
- core/grounding/target.py : GroundingTarget + GroundingResult

ORA modifié :
- _act_click() : capture unique de l'écran envoyée au serveur de grounding
- Pre-check VLM skippé pour ui_tars (redondant, et Ollama n'a plus de VRAM)
- verify_level='none' par défaut (vérification titre OCR prévue en Phase 2)
- Détection réponses négatives UI-TARS ("I don't see it" → fallback OCR)

Nettoyage :
- 9 fichiers morts archivés dans _archive/ (~6300 lignes supprimées)
- 21 tests ajoutés pour TemplateMatcher

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

visual_workflow_builder/backend/api_v3/execute.py

@@ -1431,7 +1431,7 @@ def run_workflow_verified(execution_id: str, workflow_id: str, app):
             from core.execution.observe_reason_act import ORALoop
 
             ora = ORALoop(
-                max_retries=2, max_steps=50, verify_level='auto',
+                max_retries=2, max_steps=50, verify_level='none',
                 should_continue=lambda: not _execution_state.get('should_stop', False)
             )
             ora._variables = _execution_state.get('variables', {})