feat(backend): AI 코스 평가 실행기와 후보 스냅샷, 기준선 결과 추가

모델과 effort 를 정하려면 같은 후보로 평가셋 62개를 돌려 목표(설계 §9)와 견줄 도구가 필요했다.
평가가 서버와 다른 길을 돌면 결과를 믿을 수 없어서, 파이프라인의 'AI 초안 → 시간표 → 다시 부르기'를
course-planning.ts 로 떼어 파이프라인 · ai:check · ai:eval 이 같은 함수를 쓰게 했다.

Haiku 5.5 와 Sonnet 5.5 기준선을 재 보니 자동 채점 실패의 3분의 2가 시간표 코드가 식당을
식사 시간대로 밀지 않아서였다. 모델 결정은 그 고치기와 프롬프트 v2 뒤로 미룬다(설계 §9.1).

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

backend/package.json

@@ -29,7 +29,8 @@
     "place:sync": "ts-node -r tsconfig-paths/register src/commands/place-sync.ts",
     "place:sync:prod": "node dist/commands/place-sync.js",
     "weather:check": "ts-node -r tsconfig-paths/register src/commands/weather-check.ts",
-    "ai:check": "ts-node -r tsconfig-paths/register src/commands/ai-check.ts"
+    "ai:check": "ts-node -r tsconfig-paths/register src/commands/ai-check.ts",
+    "ai:eval": "ts-node -r tsconfig-paths/register src/commands/ai-eval.ts"
   },
   "dependencies": {
     "@anthropic-ai/sdk": "^1.5.0",