fix(ai): tadımlık trendi deterministik + gerekçe dil filtresi

cae2aaa yalnız riskNotu'yu deterministik yapmıştı; aynı satırın gerekce ve
trendOzeti alanları DB'deki eski LLM metni olarak servis ediliyordu (lokal
havuzda 89 satır "Son 4 yıl…", 13+ satır "yerleşme olasılığı/ihtimali").
Oradaki "olasılık dili sızamaz" yorumu yanlıştı; düzeltildi.
- yeni src/lib/trend.ts: trendOzetiMetni() saf fonksiyonu — rapor.ts'teki
  trendOzetiUret gövdesi buraya taşındı, rapor ve tadımlık aynı kaynaktan
  okur. Yıl aralığı serideki dolu yıllardan gelir ("2021-2025 arasında…")
- trend cümlesinden tahmin yargısı çıktı: "bölüm zorlaşıyor" → "taban
  sıkılaştı", "yerleşmek görece kolaylaşıyor" → "taban gevşedi". ±%10
  eşiği, ilk–son yıl mantığı, 5/13/6 ve LLM şeması/prompt'u aynı
- tadimlikSec(): DB'deki trendOzeti servis edilmez; program.siraGecmisi'nden
  okuma anında üretilir (alan yoksa "yeterli geçmiş yıl verisi yok")
- tadimlikSec(): gerekce olasılık/ihtimal/şans/garanti/kesin/yüzde/
  "yerleşirsin"/"son 4 yıl" içeriyorsa satır yok sayılır → "genel"
  kategoriye düşer, o da takılırsa null (tadımlık gizlenir). Eşleşme
  Türkçe küçük harfle yapılır (İ/ı)
DB satırları, şema ve script'ler değişmedi.

Co-Authored-By: Claude Fable 5.1 <noreply@anthropic.com>

src/lib/ai/rapor.ts

@@ -24,6 +24,7 @@ import {
   riskHesapla,
   riskNotuMetni,
 } from "../risk";
+import { trendOzetiMetni } from "../trend";
 
 // Yapay zekâdan istenen küçük şema (kullanıcı kararı, 6 Ağu 2026): riskNotu
 // ve trendOzeti gerçek sıra geçmişinden deterministik üretilir; dilim iskeleti
@@ -132,37 +133,15 @@ function normalizeEt(
 // geçmişinden hesaplanır; model bu alanlarda jenerik dolgu yazıyordu, kod
 // kesin rakam verir ("45B düzeyinden 38B düzeyine indi").
 
-/** 45000 -> "45B", 1_200_000 -> "1,2M" (şemadaki öğrenci dili). */
-function siraKisa(n: number): string {
-  if (n >= 1_000_000) {
-    return `${(n / 1_000_000).toLocaleString("tr-TR", { maximumFractionDigits: 1 })}M`;
-  }
-  if (n >= 1000) return `${Math.round(n / 1000)}B`;
-  return String(n);
-}
-
 function trendOzetiUret(p: AdayProgram): string {
-  const ham: Array<[number, number | null | undefined]> = [
-    [2021, p.sira2021],
-    [2022, p.sira2022],
-    [2023, p.sira2023],
-    [2024, p.sira2024],
-    [2025, p.sira2025],
-  ];
-  const seri = ham.filter((cift): cift is [number, number] => cift[1] != null);
-  if (seri.length < 2) {
-    return "Karşılaştırma için yeterli geçmiş yıl verisi yok; trendi temkinli oku.";
-  }
-  const [ilkYil, ilkSira] = seri[0];
-  const [sonYil, sonSira] = seri[seri.length - 1];
-  const oran = (sonSira - ilkSira) / ilkSira;
-  if (oran <= -0.1) {
-    return `${ilkYil}-${sonYil} arasında taban ${siraKisa(ilkSira)} düzeyinden ${siraKisa(sonSira)} düzeyine indi; bölüm zorlaşıyor.`;
-  }
-  if (oran >= 0.1) {
-    return `${ilkYil}-${sonYil} arasında taban ${siraKisa(ilkSira)} düzeyinden ${siraKisa(sonSira)} düzeyine çıktı; yerleşmek görece kolaylaşıyor.`;
-  }
-  return `${ilkYil}-${sonYil} arasında taban sıralaması ${siraKisa(sonSira)} düzeyinde stabil seyretti.`;
+  // Cümle tadımlıkla ortak saf fonksiyondan gelir (lib/trend.ts)
+  return trendOzetiMetni([
+    p.sira2021,
+    p.sira2022,
+    p.sira2023,
+    p.sira2024,
+    p.sira2025,
+  ]);
 }
 
 function riskNotuUret(p: AdayProgram, adaySira: number): string {