[03-Developer] #218 Dev round 2 — AC-6 RAM 4GB gate + AC-10 docs cleanup

QA round 1 (commit 9a9eb2a) FAIL 시 누락된 두 AC 보강.

AC-6: device_info_plus 만으론 4GB 임계 측정 불가 (isLowRamDevice 는
~1GB 기준). MethodChannel `life_helper/device_caps` 신설 + MainActivity.kt
에서 ActivityManager.MemoryInfo.totalMem 노출. data/ai/device_capabilities.dart
는 DeviceCapabilities abstract + PlatformDeviceCapabilities + 4 GiB
임계. deviceMeetsAiRamProvider (FutureProvider<bool>, fail-closed).
SettingsScreen 토글 disabled + "RAM 부족" 안내 (RAM < 4GB).

AC-10: docs/reference/215-ai-frame-suggest.md 의 OQ-1/placeholder
6곳을 실 구현 표현으로 갱신. §8 알려진 제약 = AC-6 device gate +
AC-7 실 단말 E2E + F1 unload + #221 corpus 평가. §9 다음 단계 =
#219~#222 follow-up 목록. 신규 테스트 합계 41 / 전체 88 통과.

테스트: device_capabilities_test.dart 7 신규 (kAiMinRamBytes 동등,
null/0/3.9GB/4GB-1/4GB/8GB 경계). flutter analyze 무이슈, 전체 88 통과
(71 기존 + 10 gemma + 7 RAM gate).

Architect 설계서 §4 의 "RAM 4GB 차단 = AC-9 재활용" 문구는 사실 #215
미구현 사항이라 본 라운드에서 신규 추가했음을 README 에 명기.

Refs #218

docs/design/218-gemma-real-integration/README.md

@@ -88,6 +88,7 @@ v0.2.0 (#215) 은 mock 환경에서 100% 동작하지만, 사용자가 "AI 도
 - **HF 토큰 비밀 유지**: 토큰은 .env 만, git ignore, CI 에서 `--dart-define` 으로 주입. APK 내 평문 문자열로 들어가긴 하지만 read-only 권한 + 모델 다운로드 1회용이라 노출 영향 한정.
 - **모델 라이선스**: Gemma Terms of Use (https://ai.google.dev/gemma/terms) 사용자 수락 필요. #215 의 동의 다이얼로그에 한 줄 추가 검토 (UI 변경 최소화 위해 Settings 도움말 링크로 처리).
 - **단말 RAM**: E2B Q4_0 ≈ 1.5GB peak. RAM < 4GB 차단 (Android `ActivityManager.getMemoryInfo()` 의 `totalMem`). 기존 AC-9 정책 재활용.
+  - **Developer round 2 구현 (2026-06-12):** #215 의 device gate 가 사실은 미구현이라 (#218 QA 라운드 1 에서 적발), 본 이슈에서 신규 추가. 모듈 = `data/ai/device_capabilities.dart` (`DeviceCapabilities` abstract + `PlatformDeviceCapabilities` impl). 네이티브 호출 = `life_helper/device_caps` MethodChannel + `MainActivity.kt` 의 `totalMemoryBytes` 메서드 (`ActivityManager.MemoryInfo.totalMem`). 게이트 UI = SettingsScreen 의 `SwitchListTile.onChanged = null` + subtitle 안내. Provider = `deviceMeetsAiRamProvider` (FutureProvider<bool>, fail-closed). 임계값 = `kAiMinRamBytes = 4 GiB` (inclusive).
 - **`flutter_gemma` 0.16.5 의 `generateChatResponseAsync` 스트림은 token-level stream** — `FunctionCallResponse` 는 단일 이벤트 emit 후 stream done 가능, 또는 `ThinkingResponse` (Gemma 4 thinking mode) + `TextResponse` 동반 후 `FunctionCallResponse`. → **우리는 첫 `FunctionCallResponse` 만 채택, 나머지 폐기**. thinking mode 는 본 v0.3 에서 비활성 (latency 영향).
 - **timeout**: `generateStructured` 호출자가 `.timeout(Duration(seconds: 10))` 적용 (#215 시그니처 계약). flutter_gemma 자체는 timeout API 없음 → Dart `Future.timeout` 으로 감싸고 timeout 발생 시 `session.close()` 까지 호출.
 - **한국어 token 효율**: Gemma 4 tokenizer (SentencePiece, vocab ≈ 256K) 가 한국어 BPE 효율 양호 (1 char ≈ 1.2 token, Gemma 3 대비 개선). prompt 가 너무 길어지면 latency 폭증 → few-shot 카탈로그를 5개로 제한 (#215 §8 그대로).