feat(V2-5차): pgvector 시맨틱 검색 + chat 스트리밍 + doc 편집 + VoiceAction + Realtime + storage + 메모

묶음 Q — pgvector + 시맨틱 검색:
- migrations/20260410000004_pgvector_knowledge.sql
  - vector extension, embedding vector(1536) 컬럼
  - ivfflat cosine 인덱스
  - match_knowledge_chunks(query_embedding, match_count, similarity_threshold) RPC
  - RLS: user_id 또는 소속 팀 기준
- functions/embed-chunks: 문서 소유권 확인 후 OpenAI text-embedding-3-small 배치 호출 → knowledge_chunks.embedding 업데이트
- functions/search-knowledge: 쿼리 텍스트 → OpenAI 임베딩 → user 권한 RPC 호출 → 상위 청크 반환
- config.toml에 embed-chunks/search-knowledge 등록
- components/knowledge/knowledge-search.tsx: 검색창 + 결과 카드(유사도 %)
- /knowledge 페이지에 검색 UI 추가

묶음 R — /chat SSE 스트리밍:
- functions/llm-proxy: Anthropic Messages API stream 지원
  - ANTHROPIC_API_KEY 없으면 SSE placeholder 스트림
  - stream=true일 때 response.body 그대로 프록시 (text/event-stream)
  - stream=false는 JSON 응답
- components/chat/chat-panel.tsx:
  - stream=true로 요청
  - ReadableStream 파싱 (SSE: data: {type:content_block_delta, delta:{text_delta}})
  - assistantId 메시지를 progressive 업데이트, scrollToBottom
  - 불필요한 LlmResponse 인터페이스 제거

묶음 S — DocumentEditor:
- components/meetings/document-editor.tsx
  - 문서 박스 클릭 → MUI Dialog (fullWidth, maxWidth md)
  - TextField multiline 20~40 rows, monospace
  - 제목 편집 + 저장/삭제 버튼
- meetings/[id] 페이지 Documents 섹션을 DocumentEditor로 교체 (+ typoSx 미사용 import 제거)

묶음 T — /actions (VoiceAction 이식):
- components/actions/action-runner.tsx
  - SYSTEM_PROMPT로 JSON 스키마 강제 (create_meeting/search_knowledge/create_memo/send_team_invite/unknown)
  - LLM 응답에서 JSON 추출 → 파싱 → 확인 후 실행
  - 각 type별 실행 로직 (meetings/memos INSERT, 검색은 안내만)
- app/(app)/actions/page.tsx + Sidebar Actions 메뉴 + AutoAwesomeIcon

묶음 U — Realtime + Storage + 메모 UI:
- CloudSyncService:
  - RealtimeChannel import 추가
  - startRealtime(): meetings/history/dictionary 변경 구독, debounce 후 pullAll 자동 트리거
  - stopRealtime(), signIn 직후/세션 복원 시 자동 시작, signOut 시 종료
- apps/web/components/meetings/memo-form.tsx
  - TextField + 저장 버튼, 회의 시작 기준 경과 ms 자동 계산
  - Realtime 구독자에게 자동 전파
- meetings/[id] MEMOS 섹션에 MemoForm 렌더
- apps/web/components/record/mic-recorder.tsx
  - STT 성공 후 Supabase Storage 'audio' 버킷에 {user_id}/{ts}.webm 업로드
  - meetings 테이블에 INSERT (raw_transcript, audio_storage_key, duration_ms, ended_at)
  - Storage/meetings 실패는 전사 결과는 유지하며 경고

묶음 V — 11개 locale nav 키:
- en/ja/zh/zh-TW/es/fr/de/pt/ru/vi/th 에 nav.chat/nav.knowledge/nav.actions 추가
- ko.json에 nav.actions 추가
- Sidebar에 Actions 메뉴(AutoAwesomeIcon) 등록

검증:
- desktop typecheck + build OK
- web typecheck + build OK (15 라우트: 기존 14 + /actions)
- api-client test 19 passed
- 회귀 없음

통계:
- 총 Edge Functions 12개 (embed-chunks/search-knowledge 추가)
- 총 SQL 마이그레이션 8개
- 웹 라우트 15개 (accept-invite/actions/billing/chat/dashboard/knowledge/login/meetings/meetings[id]/record/teams/teams[id]/auth-callback/root/_not-found)

apps/web/src/components/chat/chat-panel.tsx

@@ -18,15 +18,6 @@ interface Message {
   content: string
 }
 
-interface LlmResponse {
-  id: string
-  model: string
-  role: string
-  content: Array<{ type: string; text: string }>
-  stop_reason: string
-  usage: { input_tokens: number; output_tokens: number }
-}
-
 export function ChatPanel(): React.ReactElement {
   const [messages, setMessages] = useState<Message[]>([])
   const [input, setInput] = useState('')
@@ -70,7 +61,8 @@ export function ChatPanel(): React.ReactElement {
 
       const payload = {
         messages: nextMessages.map((m) => ({ role: m.role, content: m.content })),
-        max_tokens: 1024
+        max_tokens: 1024,
+        stream: true
       }
 
       const response = await fetch(
@@ -90,15 +82,54 @@ export function ChatPanel(): React.ReactElement {
         throw new Error(`LLM 호출 실패: ${response.status} ${errTxt}`)
       }
 
-      const data = (await response.json()) as LlmResponse
-      const assistantText = data.content?.[0]?.text ?? '[응답 없음]'
-      const assistantMsg: Message = {
-        id: data.id,
-        role: 'assistant',
-        content: assistantText
+      if (!response.body) {
+        throw new Error('응답 body가 없습니다')
+      }
+
+      // SSE 스트림 파싱 — Anthropic content_block_delta 이벤트의 text_delta 누적
+      const assistantId = `a_${Date.now()}`
+      setMessages((prev) => [...prev, { id: assistantId, role: 'assistant', content: '' }])
+
+      const reader = response.body.getReader()
+      const decoder = new TextDecoder()
+      let buffer = ''
+      let accumulated = ''
+      let streamDone = false
+
+      while (!streamDone) {
+        const { done, value } = await reader.read()
+        if (done) {
+          streamDone = true
+          break
+        }
+
+        buffer += decoder.decode(value, { stream: true })
+        const lines = buffer.split('\n')
+        buffer = lines.pop() ?? ''
+
+        for (const line of lines) {
+          const trimmed = line.trim()
+          if (!trimmed.startsWith('data:')) continue
+          const data = trimmed.slice(5).trim()
+          if (data === '[DONE]' || data === '') continue
+
+          try {
+            const event = JSON.parse(data) as {
+              type?: string
+              delta?: { type?: string; text?: string }
+            }
+            if (event.type === 'content_block_delta' && event.delta?.type === 'text_delta') {
+              accumulated += event.delta.text ?? ''
+              setMessages((prev) =>
+                prev.map((m) => (m.id === assistantId ? { ...m, content: accumulated } : m))
+              )
+              scrollToBottom()
+            }
+          } catch {
+            // 불완전한 JSON 무시
+          }
+        }
       }
-      setMessages((prev) => [...prev, assistantMsg])
-      scrollToBottom()
     } catch (e) {
       setError(e instanceof Error ? e.message : 'Unknown error')
     } finally {