refactor(stt): pivot client-serveur — STT-server in-cluster + client pipx

Sépare STT en deux :
- stt/client/ : commande `stt` (pipx), voix locale (Whisper/Piper) + HUD ; envoie
  le texte au serveur via api.py (ServerClient → POST /v1/ask). URL serveur paramétrable,
  pas de cerveau local (suppression du routeur 3 modes).
- stt/server/ : STT-server FastAPI (conteneur), /healthz + /v1/ask → LiteLLM (Qwen3/Claude).

Déploiement cluster :
- k8s/apps/stt/ : Deployment, Service, IngressRoute (stt.lab.local), litellm-ext
  (Service + Endpoints → 192.168.10.1:4000 pour joindre LiteLLM hors cluster)
- k8s/apps-of-apps/apps/stt.yaml : Application ArgoCD (depuis main)
- .github/workflows/build-stt-server.yml : build/push image → ghcr.io/alkatrazz24/funk-stt-server

Inférence/chat seulement (outils Hermes 'agir sur Funk' = phase ultérieure, API :8080 à spécifier).
Vérifié : py_compile client+serveur, YAML manifests, ServerClient.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT

k8s/apps/stt/litellm-external.yaml

@@ -0,0 +1,22 @@
+# LiteLLM tourne sur storage-01 (HORS cluster) — on l'expose comme un Service interne
+# via un Service sans sélecteur + Endpoints manuel pointant vers l'IP LAN cluster de s01.
+apiVersion: v1
+kind: Service
+metadata:
+  name: litellm-ext
+  namespace: ai
+spec:
+  ports:
+    - port: 4000
+      targetPort: 4000
+---
+apiVersion: v1
+kind: Endpoints
+metadata:
+  name: litellm-ext
+  namespace: ai
+subsets:
+  - addresses:
+      - ip: 192.168.10.1   # storage-01, IP LAN cluster (cf. CLAUDE.md)
+    ports:
+      - port: 4000