initial commit: design specification + repo scaffolding

cuframes — open-source FFmpeg-плагин и runtime library для zero-copy
sharing декодированных видеокадров между процессами через CUDA IPC.

Содержимое initial commit:
- docs/architecture.md — полная design-spec (418 строк) с prior art,
  protocol design, API draft, phase plan, acceptance criteria
- README.md — landing с описанием идеи, состава, quickstart-tease,
  roadmap, ссылки на community-discussions подтверждающие спрос
- CONTRIBUTING.md — guidelines, code style, commit message convention
- CHANGELOG.md — Keep a Changelog format, Unreleased / 0.0.1
- LICENSE — LGPL-2.1+ (compatibility с FFmpeg)
- .gitignore — build/CMake/Docker/Python/CUDA-specific

Следующие шаги (отдельные коммиты):
- docker/Dockerfile.dev (CUDA 12.x dev environment)
- tools/spike/ (Phase 0 PoC код для measurement CUDA IPC latency)

README.md

@@ -0,0 +1,88 @@
+# cuframes
+
+Zero-copy sharing декодированных видеокадров между процессами через CUDA IPC.
+
+**Статус:** ⚠️ Design phase. Дизайн-спецификация готова, реализация в процессе.
+**Лицензия:** LGPL-2.1+
+**Платформы:** Linux, NVIDIA CUDA ≥ 12.0
+
+## Идея в одну минуту
+
+Типичный setup с несколькими сервисами видеоаналитики:
+
+```
+Camera ─► ffmpeg #1 (NVR, decode + record)
+       ─► ffmpeg #2 (AI-detector, decode + inference)
+       ─► ffmpeg #3 (custom analytics, decode + ...)
+```
+
+Каждый сервис делает **свой** decode на GPU. На 16 cameras × 25 fps × 3 consumers
+это сотни лишних NVDEC operations и GB/s VRAM-bandwidth впустую.
+
+`cuframes` устраняет дублирование:
+
+```
+Camera ─► ffmpeg + cuframes filter ─► VRAM ─┬─► consumer 1 (NVR)
+                                             ├─► consumer 2 (AI)
+                                             └─► consumer 3 (analytics)
+```
+
+Один decode, frame остаётся в VRAM, любое количество consumers читают
+**zero-copy** через CUDA IPC.
+
+## 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)
+
+## 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
+
+# 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);
+}
+```
+
+## Документация
+
+- [docs/architecture.md](docs/architecture.md) — полный design document
+- [docs/protocol.md](docs/protocol.md) — wire protocol *(в разработке)*
+- [docs/quickstart.md](docs/quickstart.md) — *(в разработке)*
+
+## Why
+
+Подтверждённый спрос в Frigate community ([#17033](https://github.com/blakeblackshear/frigate/discussions/17033),
+[#20191](https://github.com/blakeblackshear/frigate/discussions/20191), [#21559](https://github.com/blakeblackshear/frigate/discussions/21559))
+— люди тычатся в NVDEC saturation при многокамерных setup'ах. Решения уровня
+NVIDIA DeepStream закрытые / vendor-locked. Open source FFmpeg-plugin для этой
+ниши **не существует**. См. подробный prior-art analysis в `docs/architecture.md`.
+
+## Roadmap
+
+| Phase | Что | Срок |
+|---|---|---|
+| 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 |
+
+## Contributing
+
+Проект на ранней стадии. Перед PR сверьтесь с [docs/architecture.md](docs/architecture.md)
+и [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md).