docs: 문서 오류 수정 (임베딩 차원 768→384, 파일명 오류)

- Phase 1 DB 테이블: VECTOR(768) → VECTOR(384)
  (skill-embedding 실제 모델: multilingual-MiniLM-L12-v2, 384차원)
- 구현 완료: test_coldmail_filter.py → test_coldmail_briefing.py

테스트 결과:
- skill-embedding (8515) 정상
- 모델: multilingual-MiniLM-L12-v2
- 차원: 384

Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

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

troubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md

@@ -46,7 +46,7 @@
 - calculate_similarity(): cosine similarity
 - is_coldmail_by_embedding(): threshold 0.6
 
-**DB**: coldmail_embedding_clusters 테이블 (pgvector extension 필요)
+**DB**: coldmail_embedding_clusters 테이블 (pgvector extension, VECTOR(384) 필요)
 
 ### Phase 2: Gemini LLM 분류기 (2h)
 **신규**: coldmail_llm_classifier.py
@@ -80,7 +80,7 @@
 ## 구현 완료
 
 ### 테스트 스크립트 (커밋 7c5b033)
-**파일**: rb8001/tests/test_coldmail_filter.py
+**파일**: rb8001/tests/test_coldmail_briefing.py
 - test_hybrid_coldmail_filter():92-134 추가
 - --test hybrid 옵션 추가