feat: al 4-lea tip de lecție — PDF (extract text cu pypdf)

Recon-ul pe practitioner M1 arată că unele lecții n-au nici audio nici
Vimeo iframe — doar un link "Descarcă rezumat PDF" (/resurse/*.pdf).
Scraperul vechi le clasifica drept "text" și le marca failed (HTML body
avea <50 chars).

- classify_lesson: detectează acum a[href$=".pdf"] → type="pdf".
- download_pdf_and_extract: download PDF via session autentificat
  (pypdf reader) → transcript .txt cu header + conținut pe pagini →
  șterge PDF sursă (preferință utilizator: nu păstrez sursele).
- Branch în main loop pentru type=="pdf".
- requirements.txt: + pypdf.
- transcribe.py: skip type in ("text", "pdf") — transcript e deja scris
  de download.py.

Limitări: PDF-uri cu conținut vizual (infografice, diagrame) extrag
puțin text. Titlul și textul inline sunt capturate; restul rămâne
pentru review manual.

Testat pe 4 PDF-uri M1 practitioner (Premisele NLP, Forme de Pacing,
Gesturi de calmare, Exercitiu Pacing): 3/4 extract bun (877-3068 bytes),
1/4 conținut predominant grafic (203 bytes).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

transcribe.py

@@ -211,11 +211,11 @@ def main():
         for lec in mod["lectures"]:
             total += 1
 
-            # Text lectures bypass whisper — transcript written by download.py.
-            if lec.get("type") == "text":
+            # Text and PDF lectures bypass whisper — transcript written by download.py.
+            if lec.get("type") in ("text", "pdf"):
                 lec["transcribe_status"] = "complete"
                 skipped += 1
-                log.info(f"  Skipping text: {lec['title']}")
+                log.info(f"  Skipping {lec.get('type')}: {lec['title']}")
                 continue
 
             if lec.get("download_status") != "complete":