feat(nouser): centroid_model — versionado de embeddings

Protege contra el bug silencioso de mezclar centroides de modelos
distintos (mock 32-d vs real 384-d), que daría scores sin sentido.

- MonadManifest.centroid_model: Option<String>. None = legacy.
- nouser_core::embed::MODEL_ID = "nouser-pseudo-32d". Cluster lo
  setea en cada Mónada que genera.
- nouser-nous-mock reusa la misma constante (use
  nouser_core::embed::MODEL_ID): produce vectores idénticos al
  cluster local, reportar el mismo ID es honesto.
- nouser-nous-real ya reportaba "real-fastembed-allMiniLML6V2-384d";
  el filter ahora lo descarta automáticamente cuando los centroides
  cacheados son del mock.
- cmd_attract:
  - Captura el model_id del embedding del target.
  - Filtra Mónadas cuyo centroid_model no matchee.
  - Reporta "embed: <source> (<model>)" y "skipped: N" cuando
    descarta.

Resultado: cambiar de mock a real vía BRAHMAN_BROKER_CONTEXT=prod
hace que attract filtre las Mónadas viejas con cero score en lugar
de fingir que las puede comparar.

Tests: 7 (card) + 24 (core) verdes.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

crates/modules/nouser/card/src/lib.rs

@@ -125,6 +125,15 @@ pub struct MonadManifest {
     #[serde(default)]
     pub centroid: Vec<f32>,
 
+    /// Identificador del modelo que produjo `centroid`. Si está set, los
+    /// consumidores deben verificar coincidencia antes de comparar vía
+    /// cosine similarity con embeddings recientes; al cambiar de modelo
+    /// (mock-pseudo-32d → real-fastembed-384d, etc.) los centroides
+    /// previos quedan inválidos por dimensión y semántica.
+    /// `None` = legacy (centroides sin tag, pre-versioning).
+    #[serde(default)]
+    pub centroid_model: Option<String>,
+
     /// Tokens dominantes: extensiones, palabras clave, etc.
     /// 5-10 elementos típicamente.
     #[serde(default)]
@@ -203,6 +212,7 @@ impl MonadManifest {
             label: label.into(),
             summary: String::new(),
             centroid: Vec::new(),
+            centroid_model: None,
             keywords: Vec::new(),
             cardinality: 0,
             entropy: 0.0,