UX improvements: mobile bottom sheet, cuisine taxonomy, search enhancements

- Add BottomSheet component for Google Maps-style restaurant detail on mobile
  (3-snap drag: 40%/55%/92%, velocity-based close, backdrop overlay)
- Mobile map mode now full-screen with bottom sheet overlay for details
- Collapsible filter panel on mobile with active filter badge count
- Standardized cuisine taxonomy (46 categories: 한식|국밥, 일식|스시 etc.)
  with LLM remap endpoint and admin UI button
- Enhanced search: keyword search now includes foods_mentioned + video title
- Search results include channels array for frontend filtering
- Channel filter moved to frontend filteredRestaurants (not API-level)
- LLM extraction prompt updated for pipe-delimited region + cuisine taxonomy
- Vector rebuild endpoint with rich JSON chunks per restaurant
- Geolocation-based auto region selection on page load
- Desktop filters split into two clean rows

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

backend/core/extractor.py

@@ -20,6 +20,8 @@ from oci.generative_ai_inference.models import (
     UserMessage,
 )
 
+from core.cuisine import CUISINE_LIST_TEXT
+
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
@@ -101,18 +103,22 @@ _EXTRACT_PROMPT = """\
 필드:
 - name: 식당 이름 (string, 필수)
 - address: 주소 또는 위치 힌트 (string | null)
-- region: 지역 (예: 서울 강남, 부산 해운대) (string | null)
-- cuisine_type: 음식 종류 (예: 한식, 일식, 중식, 양식, 카페) (string | null)
+- region: 지역을 "나라|시/도|구/군/시" 파이프(|) 구분 형식으로 작성 (string | null)
+  - 한국 예시: "한국|서울|강남구", "한국|부산|해운대구", "한국|제주", "한국|강원|강릉시"
+  - 해외 예시: "일본|도쿄", "일본|오사카", "싱가포르", "미국|뉴욕", "태국|방콕"
+  - 나라는 한글로, 해외 도시도 한글로 표기
+- cuisine_type: 아래 목록에서 가장 적합한 것을 선택 (string, 필수). 반드시 아래 목록 중 하나를 사용:
+{cuisine_types}
 - price_range: 가격대 (예: 1만원대, 2-3만원) (string | null)
 - foods_mentioned: 언급된 메뉴들 (string[])
 - evaluation: 평가 내용 (string | null)
 - guests: 함께한 게스트 (string[])
 
-영상 제목: {title}
+영상 제목: {{title}}
 자막:
-{transcript}
+{{transcript}}
 
-JSON 배열:"""
+JSON 배열:""".format(cuisine_types=CUISINE_LIST_TEXT)
 
 
 def extract_restaurants(title: str, transcript: str, custom_prompt: str | None = None) -> tuple[list[dict], str]: