feat: Audio-Streaming (chunked TTS) über WebSocket (#4 Ausbau)

- SentenceChunker (pipeline/sentence_chunker.py): inkrementelle Satzsegmentierung
- Orchestrator.chat_stream(on_audio): satzweise TTS, Audio-Chunk pro fertigem Satz;
  Gesamtaudio zusaetzlich an den Output-Endpunkt
- WS /ws/chat {"audio_stream":true}: audio-Events (json seq + binaerer Frame) live,
  kein finales Vollaudio; mit stream kombinierbar
- Tests: 45 gruen (+2: Sentence-Chunker, Audio-Streaming)
- Doku aktualisiert (README, BEDIENUNGSANLEITUNG, Architektur)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

app/pipeline/sentence_chunker.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+import re
+
+# Satzende: . ! ? … gefolgt von Whitespace (oder Stringende beim flush).
+_SENTENCE_END = re.compile(r"[.!?…]+(?=\s)")
+
+
+class SentenceChunker:
+    """Inkrementelle Satzsegmentierung fuer gestreamte LLM-Token.
+
+    `feed(delta)` liefert die seit dem letzten Aufruf fertig gewordenen Saetze,
+    `flush()` den verbleibenden Rest (z. B. der letzte Satz ohne abschliessendes
+    Leerzeichen). Damit kann pro Satz schon TTS erzeugt werden, waehrend das LLM
+    noch weiterschreibt.
+    """
+
+    def __init__(self):
+        self._buffer = ""
+
+    def feed(self, text: str) -> list[str]:
+        self._buffer += text
+        sentences: list[str] = []
+        while True:
+            match = _SENTENCE_END.search(self._buffer)
+            if not match:
+                break
+            end = match.end()
+            sentence = self._buffer[:end].strip()
+            self._buffer = self._buffer[end:]
+            if sentence:
+                sentences.append(sentence)
+        return sentences
+
+    def flush(self) -> str:
+        rest = self._buffer.strip()
+        self._buffer = ""
+        return rest