docs: coldmail DB 초기 데이터 설정 완료 반영

- pgvector extension 설치 완료 표시
- coldmail_embedding_clusters 초기 데이터 저장 완료
- centroid 상세: coldmail 36단어 평균, normal 20단어 평균, 각 384차원
- 구현 준비 완료 상태

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troubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md

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 - **환경변수**: SKILL_EMBEDDING_URL (emotion_classifier.py:9, embedding_client.py:14 참고)
 
 **DB**: coldmail_embedding_clusters 테이블 (51123 서버)
-- pgvector extension 설치: CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
-- 스키마: id UUID PRIMARY KEY, embedding VECTOR(384), label TEXT, created_at TIMESTAMP
-- 초기 데이터: coldmail centroid 1개 + normal centroid 1개 (기존 coldmail_classifier 56단어 기반 계산)
+- ✅ pgvector extension 설치 완료
+- ✅ 스키마: id UUID PRIMARY KEY, embedding VECTOR(384), label TEXT, created_at TIMESTAMP
+- ✅ 초기 데이터: coldmail centroid(36단어 평균) + normal centroid(20단어 평균), 각 384차원
 - 목적: 의미 유사도 비교용 클러스터 중심점 저장 (학습 안함, 정적 참조)
 - 기존 테이블과 독립: coldmail_classifier는 단어 빈도 학습용(동적), 서로 참조 없음