feat(p10-r2): V007 trigram migration + design §5.5 + fts diff-check

Task A2 + A3 한 묶음.

migrations/V007__fts_trigram.sql 신규:
- chunks_fts shadow 를 DROP + 재생성 (tokenize = trigram).
- chunks_ai/ad/au trigger 재생성 (V002 와 동일).
- chunks 에서 backfill INSERT — 사용자 re-ingest 불필요, V007 자동.
- V002 는 historical cold-upgrade replay 위해 그대로 유지.

design §5.5 갱신:
- verbatim block 의 tokenize 만 trigram 으로 교체.
- §5.5 본문 상단에 한국어 채택 사유 + trade-off (영어 lexical 변경,
  BM25 분포, 디스크 ~2-10x, contentless 아님) prose 한 단락 추가.

crates/kebab-store-sqlite/tests/fts.rs:
- fts_v002_matches_design_section_5_5_verbatim →
  fts_v007_matches_design_section_5_5_verbatim 으로 rename.
- extract_migration_5_5_verbatim_block() 의 include_str! path 를
  V007__fts_trigram.sql 로 변경. 주석/assertion msg V007 로.
- V002 cold-upgrade test 들 (fts_v002_backfill_*) 은 그대로 유지.

검증: cargo test -p kebab-store-sqlite --test fts → 10/10 PASS
(`fts_v007_matches_design_section_5_5_verbatim` 포함).

Codex round 1/2 의 design §5.5 contentless 정정·trigram tokenizer
채택 사유 명시 발견 반영.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

docs/superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md

@@ -1004,6 +1004,17 @@ CREATE INDEX idx_blocks_doc_id ON blocks(doc_id);
 
 ### 5.5 Chunks + FTS5
 
+Tokenizer = `trigram` (V007, 2026-05-23). 한국어 어절(조사·어미가 붙은 단위)이
+unicode61 에서 단일 토큰화돼 lexical 부분 매칭이 불가능했던 문제를 해소
+(2자 미만 한국어 query 는 trigram 구조상 여전히 0-hit — 단일 토큰 측면에서는
+회귀 아님, multi-token query 는 `lexical.rs::build_match_string()` 가 whole-phrase
+후보 OR 결합으로 매칭). trade-off: 영어 lexical 도 substring 매칭으로 이동
+(recall↑, 단어 경계 정밀도↓), BM25 raw score 분포 변경 (RRF rank 기반 hybrid
+는 영향 미미), SQLite 파일 크기 ~2-10× 증가. 자세한 내용 = `tasks/HOTFIXES.md`
+(2026-05-22) + `docs/superpowers/specs/2026-05-22-korean-trigram-tokenizer-design.md`.
+`chunks_fts` 는 일반 FTS5 shadow table 이며 contentless 가 아님 (V002 / V007
+DDL 에 `content=''` 없음).
+
 ```sql
 CREATE TABLE chunks (
   chunk_id          TEXT PRIMARY KEY,
@@ -1026,7 +1037,7 @@ CREATE VIRTUAL TABLE chunks_fts USING fts5(
   doc_id       UNINDEXED,
   heading_path,
   text,
-  tokenize = 'unicode61 remove_diacritics 2'
+  tokenize = 'trigram'
 );
 
 CREATE TRIGGER chunks_ai AFTER INSERT ON chunks BEGIN