fix: SKILL.md를 3중 검색 + CompanyXRAGOutput 기준으로 정합화

- 검색 경로에 벡터+키워드+그래프 RRF 합산 명시
- Storage에 AGE 추가
- Question Types 4종 섹션 추가
- Response Shape를 Pydantic 모델 기준으로 갱신

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

skills/companyx-rag/SKILL.md

@@ -33,21 +33,28 @@ Use this skill only for Company X users and only when the answer should be groun
 ## Current Operating Path
 
 - Team boundary: `79441171-3951-4870-beb8-916d07fe8be5`
-- Retrieval service: `skill-rag-file`
+- Retrieval service: `skill-rag-file` (`/api/search`, `search_mode=hybrid`)
+- 검색 경로: 벡터(PGVector cosine) + 키워드(TSVECTOR + GIN) + 그래프(Apache AGE) → RRF 합산
 - Embedding: Gemini Embedding 2 (`gemini-embedding-2-preview`), `768d`, skill-embedding 게이트웨이 경유
-- Storage: PostgreSQL (pgvector) 단일 운영. ChromaDB는 레거시(운영 비사용).
+- Storage: PostgreSQL (pgvector + AGE) 단일 운영. ChromaDB는 레거시(운영 비사용).
 - 청킹: 텍스트 추출 후 문자 단위 분할 (chunk_size=1000, overlap=200)
 - 인덱싱 대상: 200개 파일 (`latest_200_companyx.txt`), DB 기준 `team_document` 1,172건 / `team_document_chunk` 3,095건
 - NAS 원본: `/mnt/nas/workspace/6.Company X` (53,249 파일)
 
+## Question Types
+
+- `fact_check`: 사실 확인 (기본값) — "근거 있어?", "협력 관계야?"
+- `explanatory`: 설명 요청 — "뭐야?", "설명해줘"
+- `quantitative`: 수치 질문 — "몇 개야?", "얼마나?"
+- `recap`: 재정리 — "다시 정리해줘", "문서명만"
+
 ## Response Shape
 
-- Direct answer: `네/아니요/현재는 단정 불가`
-- Evidence section:
-  - document name
-  - short snippet summary
-  - chunk/page hint if available
-- Limitation section when needed:
-  - `문서 없음`
-  - `문서 간 불일치`
-  - `최신 집계 미확인`
+- Pydantic 모델: `CompanyXRAGOutput`
+  - `direct_answer`: 1~3문장 답변 (근거 부족 시 빈 문자열)
+  - `evidence_docs`: 근거 문서 파일명 목록
+  - `failure_reason`: 답변 불가 사유 (`null` 또는 "문서 없음", "단정 불가" 등)
+- 사용자 응답 구조:
+  1. Direct answer: `네/아니요/현재는 단정 불가`
+  2. Evidence section: 문서명, snippet 요약, chunk/page, 점수(score, vec, kw)
+  3. Limitation section (필요 시): `문서 없음`, `문서 간 불일치`, `최신 집계 미확인`