Dockerize: one-command stack with auto Ollama model pull

`docker compose up -d --build` now brings up the whole thing automatically —
no host setup needed:

- All-in-one javis image: TigerVNC+XFCE desktop, Chrome, Python brain bridge,
  Node/bun bot, managed by supervisord (verified: all 6 programs RUNNING).
- ollama service + one-shot ollama-init that auto-pulls chat+embed models
  (verified end-to-end; `ollama list` shows pulled models).
- Discord token deferred: without DISCORD_BOT_TOKEN the desktop, bridge,
  Ollama and models all run; only the bot waits (no crash loop).
- Slim container deps (bridge/requirements-bridge.txt) drop the unused
  PyQt6/torch/chatterbox/sounddevice stack. Piper voice + Whisper models
  auto-download into named volumes.
- Configurable host ports (VNC_PORT/NOVNC_PORT/BRIDGE_PORT) to avoid clashing
  with a host VNC already on 5901. Bridge binds 0.0.0.0 in-container.

Verified: image builds; brain imports; bridge /health 200; noVNC 200;
X display :1 @1920x1080; auto-pull completes; supervisorctl status all RUNNING.

README.md

@@ -47,7 +47,41 @@ Discord  ──voice / video / slash──▶  bot/      (Node + bun, discord.js
 
 ---
 
-## 설치 & 실행
+## 실행 — Docker (권장)
+
+환경 설정 없이 통째로 컨테이너에서 돌립니다. VNC 데스크톱 + 크롬 + Python 브릿지 + Node 봇이 한 컨테이너(`javis`)에, LLM 백엔드(Ollama)가 별도 컨테이너에 뜹니다. **올리기만 하면 Ollama 모델까지 자동으로** 받아집니다.
+
+```bash
+# 빌드 & 기동 — 이게 전부입니다.
+docker compose up -d --build
+```
+
+`docker compose up` 한 번이면 자동으로:
+- Ollama 서버가 뜨고, `ollama-init`이 채팅/임베딩 모델을 **자동 pull**
+- VNC+XFCE 데스크톱 + 크롬 + Python 브릿지가 기동
+- Whisper STT 모델 / Piper TTS 음성 자동 다운로드(볼륨에 캐시)
+
+화면 보기: VNC 뷰어 → `localhost:5901` (비밀번호 = `.env`의 `VNC_PASSWORD`, 기본 `javis123`) 또는 브라우저 → `http://localhost:6080/vnc.html`.
+로그: `docker compose logs -f javis`.
+
+### 디스코드 토큰은 마지막에
+
+토큰 없이도 위의 모든 게 정상 동작합니다(봇만 대기). 준비되면:
+
+```bash
+cp .env.example .env          # DISCORD_BOT_TOKEN / DISCORD_APP_ID / DISCORD_GUILD_ID 채우기
+docker compose up -d          # 봇이 시작되고 /자비스 명령 등록
+```
+
+디스코드에서 `/자비스 join` 으로 호출하세요. (`OLLAMA_CHAT_MODEL` 등 모델을 바꾸려면 `.env`에서 지정 후 `docker compose up -d`.)
+
+- GPU(RTX 5050) 가속: 호스트에 nvidia-container-toolkit 설치 후 `docker-compose.yml`의 GPU 블록 주석 해제, `.env`에서 `WHISPER_DEVICE=cuda` / `WHISPER_COMPUTE_TYPE=float16`.
+- 데이터(메모리 DB), Whisper 캐시, Piper 음성은 named volume에 영속됩니다.
+- 셀프봇 영상 송출 의존성은 이미지에 기본 포함하지 않습니다. 쓰려면 컨테이너에서 `cd /app/bot && bun add discord.js-selfbot-v13 @dank074/discord-video-stream` 후 재시작(또는 Dockerfile에 추가).
+
+---
+
+## 실행 — 수동(도커 없이)
 
 ```bash
 # 1) 환경 변수