docs(hotfixes): arctic 종단 도그푸딩 evidence (recall@10 130/132)

kebab v0.26.0 실제 파이프라인(ollama arctic)으로 namu 재색인 → 확장 골든 eval
recall@10 130/132·recall@50 132/132·fully_consistent 22/24 종단 재현. 측정→구현
→실파이프라인 삼중 확인. 릴리스 전 도그푸딩 trigger(embedder 모델 변경) 충족.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

tasks/HOTFIXES.md

@@ -57,6 +57,20 @@ candle arctic vs 우리 Ollama 어댑터로 같은 문장(설명형/약어/영
 어댑터의 L2 정규화는 idempotent no-op. 로그: `/build/dogfood/logs/arctic-parity.log`,
 요약: `/tmp/arctic-result.md`.
 
+**종단 도그푸딩** (2026-06-03, kebab **v0.26.0** 바이너리, provider=ollama
+`snowflake-arctic-embed2` @192.168.0.47). Python 하니스가 아닌 **실제 kebab
+ingest→store→search 파이프라인**으로 검증: namu 코퍼스 997 docs / 23151 chunks
+fresh 색인(`config-arctic.toml`, kb-arctic, errors=0) → 확장 골든
+(`namu_golden_expanded.yaml`, 24그룹/132변형) hybrid k=50 eval
+(run_019e8c5788a374e098d85d84eb900e23). 결과: **recall@10 130/132 (0.985)**,
+**recall@50 132/132 (완벽)**, fully_consistent **22/24**(baseline e5 19/24 대비 +3),
+MisRanked 2 / Missing 0, mean_spread@10 0.083(e5 0.208 대비 대폭 개선). 종류별
+recall@10: abbr 7/7 · en 24/24 · ko 24/24 · syn 17/17 · para 23/24 · para2 18/18 ·
+para3 17/18 = **용어 무손실 + 설명형 거의 완벽**. e5 baseline(123/132) + 측정 하니스
+arctic(130) 와 종단 일치 — 측정→구현→실파이프라인 재현 삼중 확인. 잔존 MisRanked
+2개는 D(query-side) 후속 보강 대상. 결과 `/tmp/arctic_e2e_variants.json`,
+baseline 비교 `/build/dogfood/logs/2026-06-03-new-baseline-v025.md`.
+
 **호환성.** 기본 provider=fastembed e5 동작/벡터 불변(arctic 은 opt-in). dim 1024
 동일이나 LanceDB 테이블명에 모델명 포함(`chunk_embeddings_{model}_{dim}`)이라 충돌
 없음. e5 → arctic 전환 = `embedding_version` cascade(모델별 벡터 상이) → **재색인 필요**