fix(p10-1a-2): PR review round 1 — doc inconsistencies + observable backfill error path

PR #140 회차 1 actionable 7건 반영:
- docs/SMOKE.md: parser_version "code-rust-ast-v1" → "code-rust-v1" (chunker_version 과 혼동); jq path .citation.code_lang → .citation.lang (wire 의 code_lang 은 SearchHit top-level)
- docs/ARCHITECTURE.md: Mermaid pcode→ptypes 잘못된 edge → pcode→core 로 정정 (kebab-parse-code Cargo.toml 실제 dep 와 일치); 디렉토리 트리에서 code-rust-ast-v1 chunker 표기 위치 kebab-parse-code → kebab-chunk 로 정정
- crates/kebab-app/src/app.rs: backfill_repo 의 .ok().flatten() 실패 silent swallow → tracing::warn 로 관측 가능, 비-abort 의도 보존
- crates/kebab-parse-code/src/rust.rs: impl_item arm 의 "function_item 만 unit 생성" 1A scope 한정 주석을 외부에서도 보이도록 arm 상단에 한 줄 추가 (내부 주석은 유지)

verify: kebab-parse-code 7/7 / kebab-app --lib 51/51 / code_ingest_smoke 3/3 green; touched-crate clippy clean (재부팅 전 검증).

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

docs/SMOKE.md

@@ -313,11 +313,11 @@ cp -r crates/kebab-parse-code /tmp/kebab-smoke/workspace/kebab-parse-code
 # 2) ingest — .rs 가 code-rust-ast-v1 로 처리됨
 KB ingest
 
-# 3) 결과 검증 — IngestReport.items 에 .rs 자산이 "new" 로 분류, parser_version = "code-rust-ast-v1"
+# 3) 결과 검증 — IngestReport.items 에 .rs 자산이 "new" 로 분류, parser_version = "code-rust-v1" (chunker_version = "code-rust-ast-v1")
 KB --json ingest | jq '[.items[] | select(.doc_path | endswith(".rs"))]'
 
-# 4) 코드 검색 — code_lang 필터
-KB search --mode hybrid "RustAstExtractor" --code-lang rust --json | jq '{hits: [.hits[] | {symbol: .citation.symbol, code_lang: .citation.code_lang, repo: .repo}]}'
+# 4) 코드 검색 — code_lang 필터 (wire: lang 은 citation.lang, code_lang 은 SearchHit top-level)
+KB search --mode hybrid "RustAstExtractor" --code-lang rust --json | jq '{hits: [.hits[] | {symbol: .citation.symbol, code_lang: .citation.lang, repo: .repo}]}'
 
 # 5) citation 확인 — kind="code", symbol 이 함수명 / 타입명, line range 가 포함
 KB search --mode lexical "pub fn extract" --code-lang rust --json | jq '.hits[0].citation'
@@ -369,7 +369,7 @@ rm -rf /tmp/kebab-smoke              # 통째로 정리
 - (P6-4) `image.ocr.enabled = true` + `image.caption.enabled = true` 인 워크스페이스에 PNG 가 N장 있으면 ingest 시간 ≈ markdown_time + N × (OCR + Caption latency). `gemma4:e4b` + 192.168.0.47 로 자산당 ~5-10초. 다수의 책 페이지를 이미지로 넣지 말 것 — 책은 P7 PDF 라인 사용 권장.
 - (P7-3) `config.chunking.chunker_version` 는 markdown 만 represent — PDF 자산은 `pdf-page-v1` 하드코딩. `config.toml` 의 `chunker_version = "md-heading-v1"` 을 봐도 PDF 는 영향 안 받음. HOTFIXES `2026-05-02 P7-3` entry 참조 (P+ chunker registry task 까지 유지).
 - (P7-3) 한 PDF 가 N 페이지면 `kebab ingest` 가 N 개 (또는 그 이상의, 페이지 길면 multi-chunk) 의 chunk 를 한 transaction 안에서 commit. 500 페이지 책 → 500+ chunk 한 번에 → embedding throughput 가 bottleneck. 임베딩 활성 워크스페이스에서 큰 PDF 를 처음 ingest 하면 분-단위 시간 + WAL 크기 증가 가능 — P+ 스케일 hardening task 까지 정상 동작이지만 비용은 측정 가능.
-- (P10-1A-2) `.rs` 파일을 워크스페이스에 두면 `kebab ingest` 결과에 `new` 카운터에 포함. `kebab search --mode hybrid "<함수명>" --code-lang rust --json` 가 `citation.kind = "code"`, `citation.code_lang = "rust"`, `citation.symbol` (함수/타입 이름), `citation.line_start` / `citation.line_end` 를 반환하면 wiring 정상. `kebab schema --json | jq .stats.code_lang_breakdown` 에 `"rust": N` 이 나오면 chunk 가 색인됨.
+- (P10-1A-2) `.rs` 파일을 워크스페이스에 두면 `kebab ingest` 결과에 `new` 카운터에 포함. `kebab search --mode hybrid "<함수명>" --code-lang rust --json` 가 `citation.kind = "code"`, `citation.lang = "rust"` (SearchHit top-level `code_lang` 도 동일), `citation.symbol` (함수/타입 이름), `citation.line_start` / `citation.line_end` 를 반환하면 wiring 정상. `kebab schema --json | jq .stats.code_lang_breakdown` 에 `"rust": N` 이 나오면 chunk 가 색인됨.
 - (P7-3 + follow-up) 동일 path 에 byte 가 다른 PDF 를 두 번째 ingest 하면 `purge_vector_orphans_for_workspace_path` 가 옛 chunk_id 를 LanceDB 에서 먼저 삭제, 이어서 `purge_orphan_at_workspace_path` 가 옛 doc / chunks / embedding_records 를 SQLite 에서 sweep. 새 byte 가 새 `doc_id` 로 색인됨. `IngestReport` 에 그 자산만 `new+=1` (다른 자산은 `updated`). 두 store 모두 정합 — 옛 본문 검색 시 옛 chunks 가 더 이상 surface 되지 않음.
 
 ### Embedding upgrade (fb-39b)