fix: 调试执行移入子进程并加上资源限制

pg_logger 原来直接在 API 进程内跑用户代码，有三个问题：

- /debug 是 async def 却做同步的 CPU 密集跟踪，单个请求会堵死事件循环
- exec_script_str_local 传了 disable_security_checks=True，setrlimit 被跳过，
  MAX_EXECUTED_LINES 只能限制行事件数，挡不住 sum(range(10**9)) 这类单行重计算
- input_string_queue 和 sys.stdout 都是模块级全局，并发请求会互相干扰

改成在子进程里执行：子进程内设 CPU 5s / 内存 512MB（软硬限留差值，
让 SIGXCPU 先于 SIGKILL 到达以便区分原因），父进程再加 15s 墙钟超时兜住
time.sleep 这类不耗 CPU 的挂起。端点改同步 def 走线程池，异常统一转成
400 + 中文 detail。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_019QGZaLUWzGPEMTk6A5RShC

main.py

@@ -13,7 +13,7 @@ from schemas import (
     FormatResponse,
 )
 from database import DatabaseService
-from pg_logger import exec_script_str_local
+from debug_runner import DebugError, run_debug
 from formatter import format_code, FormatError
 from dotenv import load_dotenv
 
@@ -132,17 +132,16 @@ async def ai_analysis(request: AIAnalysisRequest):
 
 
 @app.post("/debug")
-async def debug(request: DebugRequest):
-    """调试端点"""
-    code = request.code
-    inputs = request.inputs
+def debug(request: DebugRequest) -> dict:
+    """调试端点
 
-    data = {}
-
-    def dump(input_code, output_trace):
-        data.update(dict(code=input_code, trace=output_trace))
-
-    exec_script_str_local(code, inputs, False, False, dump)
+    用同步 def 而不是 async def：跟踪执行是 CPU 密集的阻塞调用，
+    交给 FastAPI 的线程池，避免堵死事件循环。
+    """
+    try:
+        data = run_debug(request.code, request.inputs)
+    except DebugError as e:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))
     return {"data": data}