feat(knowledgeBase): 为日记批处理入库引入分段耗时（Phase Breakdown）可观测性日志

[infinite-vector]

背景与意图

在排查日记并发批处理引发事件循环阻塞过程中，发现 _flushBatch 内部从 SQLite 事务提交、Rust 原子索引差分发布、Tag/日期元数据维护到矩阵重排判定，缺乏细粒度的分段可观测性指标。

当现场出现长时间挂起时，单纯依赖外层的看门狗仅能感知到 lag 发生，无法在不打桩的情况下快速界定到底是底层事务锁表、原生 Rust 邻居挂接、还是日期元数据正则扫盘所致。

改动内容
在 modules/knowledgeBase/ingestionPipeline.js 的 _flushBatch() 执行主干中植入零额外 I/O 开销的微秒级时间戳标尺：

SQLite: 统计 this.db.transaction() 执行纯物理写入与索引维护的时间；
applyChunkDelta: 统计 Rust 原生向量图差分挂接与旧节点删除的总耗时；
Tag&Date: 统计全局 Tag usearch 增量与日记日期元数据缓存维护耗时；
scheduleMatrix: 统计 1% 阈值与共现网络重排调度开销。
并在批次完成时打出结构化结算单：

[KnowledgeBase] ⏱️ Phase Breakdown: SQLite=xx ms, applyChunkDelta=xxx ms, Tag&Date=xxx ms, scheduleMatrix=xxx ms (Total=xxx ms)
验证与开销
使用原生 Date.now()（仅纳秒级 rdtsc 读取），只在批次结束汇总打印单行，不侵入任何内部循环热路径；

添加的日志log加都加了，干脆pr了

[lioensky]

这个现在感觉没必要了吧？