feat(memory): config embedders (LOT C2) + suggestion contextuelle (LOT C3) + contexte projet partagé

- LOT C2 (§14.5.3) : use cases de configuration des embedders déclaratifs
  (List/Save/Delete + DescribeEmbedderEngines : modèles ONNX recommandés,
  environnement local détecté, stratégies compilées). UI EmbedderSettings.
- LOT C3 (§14.5.5) : suggestion contextuelle best-effort à l'activation quand la
  mémoire dépasse le budget de recall sans embedder configuré (event
  EmbedderSuggested, anti-spam 1×/session, « ne plus demander »).
- Contexte projet partagé .ideai/CONTEXT.md (model-agnostic) injecté à tous les
  agents/profils au lancement, avant la persona. UI ProjectContextPanel.

Tests : backend workspace vert (0 échec) ; frontend 306/306.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

crates/infrastructure/src/store/vector.rs

@@ -235,10 +235,7 @@ impl VectorMemoryRecall {
     /// the `?` plumbing compiles; in practice [`AdaptiveMemoryRecall`] guards this
     /// path and falls back to naïve before any such error reaches a use case.
     async fn recall_embed(&self, texts: &[String]) -> Result<Vec<Vec<f32>>, MemoryError> {
-        self.embedder
-            .embed(texts)
-            .await
-            .map_err(map_embedder_error)
+        self.embedder.embed(texts).await.map_err(map_embedder_error)
     }
 }