feat: 增强 AI 视频生成错误诊断和调试功能

🔍 问题分析：
- 原始错误信息过于简单 (Unknown error)
- 缺乏详细的错误追踪和调试信息
- Python 模块相对导入问题

🛠️ 解决方案：

1. 全面错误处理增强：
   - Python 模块：添加详细错误类型、消息和堆栈跟踪
   - Rust 命令：增加执行日志和错误详情
   - 前端服务：完整的错误信息传递和显示

2. 环境诊断工具：
   - 新增 test_ai_video_environment 命令
   - 检查 Python 版本、模块导入、依赖包
   - 前端环境测试按钮和结果显示

3. 导入问题修复：
   - 修复相对导入在直接运行时的问题
   - 添加 fallback 机制支持独立脚本运行
   - 统一模块导入逻辑

4. 调试功能：
   - 详细的执行日志输出
   - 错误分类和追踪
   - 前端控制台错误详情

✅ 测试结果：
- Python 模块可正常导入 ✓
- 脚本可独立运行 ✓
- 云存储上传成功 ✓
- API 任务提交成功 ✓
- 错误信息详细可追踪 ✓

现在可以精确定位 AI 视频生成过程中的具体问题！

python_core/ai_video/api_client.py

@@ -13,8 +13,16 @@ from typing import Dict, Any, Optional, Callable
 import sys
 sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
 
-from config import settings
-from utils import setup_logger
+try:
+    from config import settings
+    from utils import setup_logger
+except ImportError:
+    # Fallback for when running as script
+    import logging
+    settings = type('Settings', (), {'LOG_LEVEL': 'INFO'})()
+    def setup_logger(name):
+        logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+        return logging.getLogger(name)
 
 logger = setup_logger(__name__)
 
@@ -124,9 +132,17 @@ class APIClient:
             logger.info(f"Task submitted successfully, job ID: {job_id}")
             
         except Exception as e:
-            logger.error(f"Failed to submit task: {str(e)}")
-            result['msg'] = str(e)
-        
+            import traceback
+            error_details = {
+                'error_type': type(e).__name__,
+                'error_message': str(e),
+                'traceback': traceback.format_exc()
+            }
+            logger.error(f"Failed to submit task: {error_details['error_type']}: {error_details['error_message']}")
+            logger.error(f"Traceback: {error_details['traceback']}")
+            result['msg'] = f"{error_details['error_type']}: {error_details['error_message']}"
+            result['error_details'] = error_details
+
         return result
     
     def query_task_status(self, job_id: str) -> Dict[str, Any]: