feat: Hearo 1차 구현 — 프로그램 소리 실시간 번역 자막

프로그램별 오디오를 캡처해 로컬 GPU에서 음성인식→번역하고 화면 위
자막으로 보여주는 데스크톱 앱. 한/영/일/중 4개 언어.

구성
- audio: WASAPI 프로그램별 캡처(C++ 보조 프로그램) + 장치 루프백 폴백,
  적응형 VAD 발화 분할
- models: 속도~품질 5단계 티어, faster-whisper + CTranslate2/LLM 2백엔드,
  용어집(플레이스홀더 보호 + 프롬프트 주입)
- core: Qt 비의존 파이프라인 엔진 (캡처/분할/추론 3스레드, 큐 연결)
- ui: 사이드바 5화면 + 무테두리 항상위 자막 오버레이, 자체 다크 테마

모델 선정 근거는 docs/MODELS.md, 추가학습 가능 여부와 방법은
docs/FINETUNING.md 참고.

검증: pytest 39개 통과 (GPU·오디오 장치 없이 실행), ruff clean

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

tests/test_tiers.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+from hearo.models.tiers import DEFAULT_TIER, TIERS, MTBackend, get_tier, ordered_tiers
+
+
+def test_exactly_five_tiers_ordered_by_quality():
+    tiers = ordered_tiers()
+    assert len(tiers) == 5
+    assert [t.order for t in tiers] == [1, 2, 3, 4, 5]
+
+
+def test_latency_and_vram_increase_monotonically():
+    tiers = ordered_tiers()
+    latencies = [t.approx_latency_s for t in tiers]
+    vram = [t.min_vram_gb for t in tiers]
+    assert latencies == sorted(latencies)
+    assert vram == sorted(vram)
+
+
+def test_exactly_one_recommended_and_one_finetune_pick():
+    assert sum(t.recommended for t in TIERS.values()) == 1
+    assert sum(t.best_after_finetune for t in TIERS.values()) == 1
+
+
+def test_llm_backends_support_prompt_glossary():
+    for tier in TIERS.values():
+        if tier.mt.backend is MTBackend.TRANSFORMERS:
+            assert tier.mt.supports_prompt_glossary
+        else:
+            assert not tier.mt.supports_prompt_glossary
+
+
+def test_unknown_key_falls_back_to_default():
+    assert get_tier("does-not-exist").key == DEFAULT_TIER
+
+
+def test_default_tier_exists():
+    assert DEFAULT_TIER in TIERS