feat(desktop): LLM 기본 모델 qwen3:4b → gemma4:e4b 전면 전환 + think:false 안전장치

qwen3:4b가 reasoning 모델이라 <think>...</think> 블록을 길게 생성 →
stripReasoningBlocks 후 빈 문자열 → 원본 transcript fallback으로 끝나면서
LLM refine이 42초 걸리는 병목 발견. Google Gemma 4 e4b(4.5B effective
params, 2026-04-02 릴리스)로 교체. non-reasoning 기본 + Ollama v0.20+
think: false 파라미터로 2중 방어.

실측 결과: 받아쓰기 한 사이클 51.4s → 5.5s (9.3배 빠름).
  STT 500ms + LLM 3,925ms + insert 1,092ms.
refine 품질 정상 동작 확인: "테스트하는 중입니다" → "테스트하고 있습니다".

- LocalLLMService: 3개 fallback 기본값 변경(generate / streamGenerate /
  chatStream) + Ollama 요청 body에 think: false 명시 추가. non-reasoning
  모델은 무시, reasoning 모델은 thinking 토큰 차단. NO_THINK 주석을
  legacy 설명으로 업데이트 — qwen3/deepseek-r1 수동 선택자를 위한 3중
  방어(/no_think + think:false + stripReasoningBlocks) 명시.
- OnboardingModal / OllamaGuideModal: pull 명령어 갱신
- 테스트 fixture 갱신
- 12개 i18n locale JSON: settings.ollamaHint / ollama.step2.alt 키 업데이트
  (qwen3:4b → gemma4:e4b, qwen3:8b → gemma4:26b)
- 10개 site i18n locale TS + HowItWorks.tsx 파이프라인 시각화 — detail
  문자열 'qwen3 / llama3 / gemma3' → 'gemma4 / llama3.2 / phi4',
  파이프라인 라벨 'qwen3:4b @ localhost' → 'gemma4:e4b @ localhost'
- 설계서 00 LLMConfig 기본값 + CONFIG_DEFAULTS
- 설계서 05: 6개 API 스키마 예시, 2개 OllamaClient 코드 예시, LLM 모델
  추천 표 재정렬(gemma4:e4b 최상위, qwen3는 reasoning 경고와 함께 후순위),
  권장 JSON 설정에 think:false 추가
- phase-14 meeting mode 컨텍스트 윈도우 표 갱신
- V2-5 Mac 부트스트랩 가이드 pull 커맨드 갱신
- project_status.md Part 7 전체 섹션 추가

packages/i18n/src/locales/zh-TW.json

@@ -116,7 +116,7 @@
   "settings.sttLang.auto": "自動偵測",
   "settings.ollamaServer": "Ollama伺服器",
   "settings.ollamaUrl": "Ollama伺服器URL",
-  "settings.ollamaHint": "Ollama執行時將自動連線。請直接在Ollama中pull模型（例如：ollama pull qwen3:4b）。",
+  "settings.ollamaHint": "Ollama執行時將自動連線。請直接在Ollama中pull模型（例如：ollama pull gemma4:e4b）。",
   "settings.postProcess": "語音後處理",
   "settings.defaultAction": "預設後處理指令",
   "settings.action.none": "無（保留原始文字）",
@@ -173,7 +173,7 @@
   "ollama.step1.desc": "Ollama是一款在本地端執行LLM的免費工具。",
   "ollama.step2.title": "STEP 2 — 下載模型",
   "ollama.step2.desc": "在終端機中pull所需模型。推薦繁體中文模型：",
-  "ollama.step2.alt": "或更大的模型：ollama pull qwen3:8b（更精準，速度較慢）",
+  "ollama.step2.alt": "或更大的模型：ollama pull gemma4:26b（更精準，速度較慢）",
   "ollama.step3.title": "STEP 3 — 自動連線",
   "ollama.step3.desc": "Ollama啟動後，D3RO-VOICE將自動偵測。底部狀態列的LED從紅色變為綠色即表示準備就緒！",
   "service.sttEngine": "STT ENGINE",