**task-1478.1 완료 보고** (dev3-team)
**완료 보고서: 메모리 시스템 강화 Phase 2 - SQLite FTS5 인덱싱** (10분 50초)

**핵심 결과**
memory_indexer.py(MemoryIndexer 클래스) + memory_search.py(CLI)를 구현하여 27개 문서를 FTS5 인덱싱 완료. 한국어 검색 정상 동작 (FTS5 MATCH + LIKE fallback). pytest 12/12 TC 통과, pyright 0 에러. /diary 실행 시 자동 인덱스 업데이트, /reflect에서 FTS5 검색 보조 활용 연동 완료.

## 구현 내용

### 1. SQLite FTS5 인덱서 (`utils/memory_indexer.py`)
- MemoryIndexer 클래스: DB 생성, FTS5 가상 테이블 + 트리거 자동 동기화
- YAML frontmatter 수동 파싱 (외부 의존성 없음)
- SHA256 해시 기반 증분 인덱싱 (indexed/updated/skipped/error)
- 한국어 검색: FTS5 MATCH 우선 → 결과 없으면 LIKE fallback

### 2. CLI 검색 도구 (`utils/memory_search.py`)
- `query "검색어" [--type TYPE] [--team TEAM] [--limit N]`
- `reindex` — 전체 재인덱싱
- `stats` — 인덱스 통계

### 3. /diary 및 /reflect 연동
- /diary: 5단계에 FTS5 인덱스 자동 업데이트 추가
- /reflect: 2.5단계에 FTS5 검색 보조 활용 추가

### 4. 스펙 문서 업데이트
- memory-enhancement-spec.md Phase 2 섹션 "완료" 상태로 업데이트
- Phase 3 
테스트: pyright 0 에러

**발견/해결 이슈 3건**
1. **Pyright Optional 타입 에러** — `self._conn`을 `sqlite3.Connection`으로 고정 + `_closed` 플래그 패턴 적용
2. **FTS5 한국어 토큰화 한계** — CJK 토크나이저 없이 한국어 형태소 분리 불가
3. **외부 콘텐츠 테이블 동기화** — FTS5 content= 사용 시 수동 동기화 필요