G0~G8 성과·동맹 측정 OS 작업 일괄 고정

8월 7일까지 워킹트리에만 남아 있던 미커밋 작업을 커밋한다. 여러 사본
폴더(worktree·clone)에 흩어져 있던 중간 스냅샷을 정리하기 전에 원본을
git 이력으로 고정하는 것이 목적이다.

- contracts/routes/services: measurement, outcome_trajectory, rupture_repair,
  deliberate_practice, calibration_transfer, supervision_research,
  multimodal_alliance, continuous_improvement 계열 신규 모듈과 테스트
- infra/db/init: 07~16 마이그레이션(측정 기반~calibration transfer 실행)
- apps/web: 세션 리뷰 카드·관리 화면·E2E 스펙 추가
- docs/ops: G0~G8 라이브 통합·배포·롤백 증거 문서와 evidence JSON/PNG
- scripts: smoke·ledger·릴리스 에이전트·NAS 프리뷰 운영 스크립트

engine.public 로그 .bak과 apps/web/test-results 산출물은 커밋에서 제외했다.

apps/api/app/services/rag.py

@@ -677,7 +677,7 @@ async def write_persona_turn_embeddings(
             turn.session_id,
             int(turn.seq),
             _vector_literal(eq.dense),
-            json.dumps(eq.sparse),
+            eq.sparse,
             None,
         )
         if isinstance(result, str) and result.endswith(" 1"):
@@ -932,13 +932,13 @@ async def index_document(
             continue
         context_prefix = c.get("context_prefix")
         emb_lit: Optional[str] = None
-        sparse_json: Optional[str] = None  # jsonb 바인딩용 직렬화 문자열(asyncpg는 dict 자동인코딩 안 함)
+        sparse_payload: dict[str, Any] | None = None
         if embedder is not None:
             # Contextual Retrieval: prefix+body 결합본을 *색인 대상* 으로 임베딩(주입 본문은 body 만).
             index_text = apply_contextual_prefix(chunk_text, context_prefix)
             eq = await asyncio.to_thread(embed_query, index_text)  # CPU 인코딩 → 스레드풀
             emb_lit = _vector_literal(eq.dense)
-            sparse_json = json.dumps(eq.sparse)
+            sparse_payload = eq.sparse
         await conn.execute(
             """
             INSERT INTO kb.chunk
@@ -957,11 +957,11 @@ async def index_document(
             chunk_text,
             context_prefix,
             emb_lit,
-            sparse_json,
+            sparse_payload,
             c.get("visible_to"),
             c.get("sensitivity"),
             c.get("label_id"),
-            json.dumps(c.get("meta")) if c.get("meta") is not None else None,
+            c.get("meta"),
             c.get("token_count"),
         )
         indexed += 1