docs+docker: integration guide и runtime image для Frigate/cctv stack

docs/integration.md — детальный guide для интеграции в существующий CCTV
docker-compose: критичные требования (ipc=shareable/container, общий
shared volume для socket), пример CuframesSource для cctv-processor,
verification checklist, troubleshooting (timeout, ipc namespace mismatch,
high latency). Зафиксировано: v0.1 frigate-decode не убирается без
patch'а FFmpeg — это v0.2 scope.

docker/Dockerfile.runtime — multi-stage build (devel → runtime), копирует
libcuframes.so + cuframes-rtsp-source + sub_count в /usr/local. Образ
~700 MB (vs ~7 GB у dev'а). Smoke-test: бинарки запускаются, ldd видит
все нужные libs.

docker-compose.example.yml — reference docker-compose с правильным ipc
mode и volume mounts для копирования в свои проекты.

.dockerignore — исключает build/ и build-*/ из COPY context.

README обновлён: статус v0.1 done, quickstart с реальным docker run,
ссылка на integration guide.

README.md

@@ -2,7 +2,8 @@
 
 Zero-copy sharing декодированных видеокадров между процессами через CUDA IPC.
 
-**Статус:** ⚠️ Design phase. Дизайн-спецификация готова, реализация в процессе.
+**Статус:** v0.1 — libcuframes готов, cuframes-rtsp-source готов, e2e-pipeline
+протестирован (4×subscriber × 2000 frames, 0 torn). FFmpeg filter — v0.2.
 **Лицензия:** LGPL-2.1+
 
 ## Минимальные требования
@@ -46,37 +47,51 @@ Camera ─► ffmpeg + cuframes filter ─► VRAM ─┬─► consumer 1 (NVR)
 
 ## Состав
 
-- **FFmpeg filter `cuda_ipc_export`** — добавляется в любой ffmpeg-pipeline
-- **`libcuframes`** — C library + C++/Python bindings для consumers
-- **Docker images** — drop-in replacement для существующих setups (включая Frigate)
+- **`libcuframes`** — C library + C++ RAII wrapper (header-only) для producer/consumer
+- **`cuframes-rtsp-source`** — standalone bridge RTSP → cuframes IPC (используется
+  как input для AI/mosaic consumer'ов; альтернатива FFmpeg-filter'а до v0.2)
+- **`sub_count`** (examples/) — reference subscriber + smoke-test tool
+- **Docker images** — runtime для drop-in deployment (см. docker/Dockerfile.runtime)
+- **FFmpeg filter `cuda_ipc_export`** — *planned для v0.2*
 
 ## Quickstart
 
-> 🚧 в разработке
-
 ```bash
-# Producer (после v0.1)
-docker run --gpus all -v /run/cuframes:/run/cuframes ghcr.io/<org>/cuframes-ffmpeg:N \
-  ffmpeg -hwaccel cuda -i rtsp://camera/stream \
-         -vf "scale_cuda=1920:1080,cuda_ipc_export=key=cam1" \
-         -c:v copy -f segment recording.mp4
+# Publisher: декодирует RTSP в CUDA, публикует через cuframes IPC
+docker run -d --name cuframes-cam --runtime=nvidia --ipc=shareable \
+  -v /run/cuframes:/run/cuframes \
+  gx/cuframes:0.1 \
+  /usr/local/bin/cuframes-rtsp-source \
+    --rtsp 'rtsp://user:pass@cam/stream' --key cam1 --ring 6
 
-# Consumer (C++)
-#include <cuframes.hpp>
-cuframes::Subscriber sub("cam1");
-while (auto frame = sub.next()) {
-    // frame->cuda_ptr — device pointer, zero-copy
-    process_on_cuda(frame->cuda_ptr, frame->width, frame->height);
+# Subscriber: получает декодированные frames zero-copy
+docker run --rm --runtime=nvidia --ipc=container:cuframes-cam \
+  -v /run/cuframes:/run/cuframes:ro \
+  gx/cuframes:0.1 \
+  /usr/local/bin/sub_count --key cam1 --max-frames 100
+
+# Или C++ кодом:
+#include <cuframes/cuframes.hpp>
+cuframes::SubscriberOptions opt;
+opt.key = "cam1";
+cuframes::Subscriber sub(opt);
+cudaStream_t s; cudaStreamCreate(&s);
+while (auto frame = sub.next(s, 1000)) {  // 1s timeout
+    cudaStreamSynchronize(s);
+    process_on_cuda(frame->cuda_ptr(), frame->width(), frame->height());
 }
 ```
 
+**Полный integration guide** (docker-compose, cctv-processor, troubleshooting):
+[docs/integration.md](docs/integration.md).
+
 ## Документация
 
 - [docs/architecture.md](docs/architecture.md) — полный design document
 - [docs/protocol.md](docs/protocol.md) — bit-exact wire protocol spec
 - [docs/requirements.md](docs/requirements.md) — system requirements (hardware, software, build, Docker, k8s)
+- [docs/integration.md](docs/integration.md) — **integration guide** для CCTV-стека (cuframes-rtsp-source + cctv-processor + Frigate)
 - [docs/benchmarks-phase0.md](docs/benchmarks-phase0.md) — Phase 0 latency/throughput measurements
-- [docs/quickstart.md](docs/quickstart.md) — *(в разработке)*
 
 ## Why
 
@@ -88,15 +103,16 @@ NVIDIA DeepStream закрытые / vendor-locked. Open source FFmpeg-plugin д
 
 ## Roadmap
 
-| Phase | Что | Срок |
+| Phase | Что | Статус |
 |---|---|---|
-| 0 | PoC spike, CUDA IPC latency measurements | 3 дня |
-| 1 | `libcuframes` (producer/consumer ring buffer + handshake protocol) | 1 неделя |
-| 2 | FFmpeg filter `vf_cuda_ipc_export` + patched FFmpeg build | 1-2 недели |
-| 3 | C++ / Python bindings | 1 неделя |
-| 4 | Docker packaging + Frigate drop-in image | 3-5 дней |
-| 5 | Reference consumer: 16-камерный mosaic compositor | 1 неделя |
-| 6 | OSS launch (HN, reddit, FFmpeg upstream PR) | 3-5 дней |
+| 0 | PoC spike, CUDA IPC latency measurements | ✅ done |
+| 1 | `libcuframes` (producer/consumer ring buffer + handshake protocol) | ✅ done |
+| 1.5 | C++ RAII wrapper, cuframes-rtsp-source, integration docs | ✅ done |
+| 2 | FFmpeg filter `vf_cuda_ipc_input` + patched FFmpeg build | planned |
+| 3 | Python bindings (pybind11) | planned |
+| 4 | Docker runtime-images в реестре, Frigate plugin POC | planned |
+| 5 | Reference: 16-камерный mosaic consumer | planned |
+| 6 | OSS launch (HN, reddit, FFmpeg upstream PR) | planned |
 
 ## Contributing