Improve search quality with BM25 path_terms and word tokenizer

[soomtong]

Summary

• BM25 스키마에 path_terms 필드 + word_lower 토크나이저 추가, title은 word tokenizer로 전환 (body는 ngram_2_2 유지)
• text_prep 헬퍼로 식별자/path write-time 전처리 (camelCase split, path separator → 공백)
• WholeFile 임계값 8KB → 16KB로 상향, Rust top-level trait_item / type_item 심볼 추출 추가
• INDEX_VERSION 5 → 6으로 범프 (자동 풀 리빌드)

Results

Metric	Baseline	After	Target
MRR	0.330	0.544	≥0.65 (부분 달성, +65%)
Recall@5	0.286	0.857	≥0.65 ✅
Recall@10	0.571	1.000	≥0.85 ✅
NDCG@10	0.384	0.654	≥0.65 ✅

0-hit 3건(incremental indexing fallback, RRF reciprocal rank fusion, search modal state machine) 모두 해소되어 rank 2~5로 진입. git revwalk topological commit 1건만 7→9로 소폭 회귀.

Test Plan

• cargo test (222 passed, 0 failed)
• cargo clippy --all-targets -- -D warnings
• cargo run --release --bin glc -- index --force (407 docs)
• cargo run --release --bin glc -- report --out result.md (지표 비교)
• Reviewer 검토: MRR 미달과 git revwalk 회귀를 후속 라운드(RRF k 튜닝, embed_text path prepend, 모듈 docstring 청크)에서 처리할지 결정

Design / Plan

• Spec: docs/superpowers/specs/2026-05-26-search-quality-improvements-design.md
• Plan: docs/superpowers/plans/2026-05-26-search-quality-improvements.md