[BUG] suggest が日本語入力でフォールバック出力になる

[Kewton]

再現手順

commandindexdev index --path .

# 日本語
commandindexdev suggest --for "iPad横置きでターミナルを全画面表示したい"

# 英語（比較用）
commandindexdev suggest --for "add fullscreen feature to terminal display"

期待される動作

日本語のタスク記述に対しても、関連ファイルに基づく具体的な検索戦略が提案される。

実際の動作

日本語:

Suggested search strategy:
1. commandindexdev status --detail (Check index status and coverage)
2. commandindexdev search "<your keywords>" --format json (Try a broader keyword search)

英語: 具体的なファイルを含む戦略が返される（精度は別として）。

原因

suggestコマンドは search_entry_files() で reader.search() を直接呼び出しており、BM25全文検索のみを使用している。一方、searchコマンドには try_hybrid_search() によるハイブリッド検索（BM25+セマンティック RRF統合）が実装済み。

英語コードベースに対して日本語クエリを投げると、linderaトークナイザーは正しく日本語を形態素分解するが、日本語形態素と英語トークンの語彙が異なるためBM25でマッチしない。結果0件 → フォールバック出力となる。

suggestがハイブリッド検索を使用していないため、embeddings DBが存在してもセマンティック検索が活用されない。

データソースに関する注意

現行の try_hybrid_search() は symbols.db の SymbolStore::search_similar() を使用するが、embed コマンドおよび index --with-embedding は embeddings.db の EmbeddingStore に書き込む。このデータソース不整合のため、try_hybrid_search() をそのまま呼ぶだけでは動作しない。 suggestでは embeddings.db の EmbeddingStore を直接使用してセマンティック検索を行う方針とする。

改善方針

このIssueのスコープ: suggestコマンドでセマンティック検索フォールバックを実装する

実装ポイント

1. BM25検索が0件の場合にセマンティック検索フォールバック: search_entry_files() で BM25が0件なら、EmbeddingStore（embeddings.db）を使ってセマンティック類似検索を試みる
2. SearchContext の活用: suggest側で SearchContext を search_entry_files() まで渡し、既存の ctx.config を再利用してembedding providerを生成
3. エラーハンドリング: embedding 関連エラーは graceful degradation（eprintln + BM25フォールバック）で処理。SuggestError に新バリアント追加不要
4. BM25ヒット時はそのまま: BM25で結果がある場合は従来通り。セマンティック検索はBM25 0件時のフォールバックのみ
5. has_embeddings 判定の統一: SuggestResult.has_embeddings の判定元を embeddings.db の EmbeddingStore に統一し、既存JSON出力契約との整合性を維持

スコープ外（将来Issue）

• try_hybrid_search() のデータソース整合性修正（symbols.db vs embeddings.db）
• 日本語キーワードからの英語キーワード推定（LLM依存の大きな機能追加）
• フォールバックメッセージの多言語対応
• --no-semantic オプションの追加（パフォーマンス考慮）
• クエリembeddingキャッシュやタイムアウト制御

受け入れ基準

• 日本語クエリでBM25が0件の場合、embeddings DB（embeddings.db）が存在すればセマンティック検索にフォールバックし、関連ファイルに基づく具体的な戦略が生成されること
• セマンティック検索でも0件の場合、従来のフォールバック戦略が返ること
• 既存の英語クエリの動作に退行がないこと
• embeddings DB未構築の環境で既存動作に退行がないこと
• embedding provider / ネットワーク / 類似検索で失敗しても suggest がエラー終了せず、BM25または従来フォールバックを返すこと（graceful degradation）
• suggest --format json の has_embeddings フィールドが embeddings.db ベースの判定に統一され、既存JSON契約を維持すること

テスト計画

単体テスト（suggest.rs）

• BM25 hit → 従来通りの戦略生成（退行なし）
• BM25 miss + embeddings hit → セマンティック検索経由で具体的戦略が返る
• BM25 miss + embeddings missing → 従来のフォールバック戦略
• BM25 miss + semantic error → graceful degradation でフォールバック戦略

E2Eテスト

• クロスリンガルE2E: 英語コンテンツのみのテストリポジトリをindex/embedし、日本語クエリではBM25が0件だがセマンティック経由で具体的戦略が返ること
• 英語クエリの既存動作に退行がないこと（同一データで比較）

テストデータ準備

• CIでは EmbeddingStore へテストデータを直接投入する統合テスト方式（実provider不要で安定・高速）
• 実provider E2Eは最小限に分離

影響範囲

既存機能への影響

• 出力変化: BM25 0件時のsuggest出力が汎用フォールバックから具体戦略へ変わりうる（CLI互換性の観点では非破壊だが挙動変更）
• JSON契約: has_embeddings の判定元が SymbolStore から EmbeddingStore に変更。値の意味は「セマンティック検索が利用可能か」で統一

コード変更

• 主な変更: src/cli/suggest.rs（セマンティック検索フォールバック追加、has_embeddings判定変更）
• 影響なし: src/cli/search.rs、src/search/hybrid.rs、他コマンド

依存関係

• 新規ライブラリ依存なし
• ただし suggest が既存の embedding provider 設定・API接続性に条件付き依存する（BM25 0件時のみ）

パフォーマンス

• BM25ヒット時: 変化なし
• BM25 0件時: 既存の高速失敗ケースがネットワーク待ち付きに変わる（embedding provider へのHTTPリクエスト、数百ms〜数秒）

注意事項

• 現時点では suggest のセマンティックフォールバックと search --semantic / hybrid の内部実装は別経路（データソースが異なる）

環境

• commandindex 0.1.0
• 対象リポジトリ: 英語コードベース（TypeScript/Next.js）

深刻度

中（日本語ユーザーがsuggestコマンドを使用する場合に100%再現。ワークアラウンドとして search --semantic が利用可能な環境では代替手段あり）