Fix problemas detectados en evaluación: historial, prompting, artifacts

1. Task history preserva key_data estructurado (recordNums, sectionIds,
   moduleIds, pages) extraído de las tool executions reales — el modelo
   retiene contexto entre tasks sin re-consultar.

2. Coder system prompt mejorado: instrucciones explícitas sobre qué tool
   usar para cada operación (create_module vs create_or_update_record),
   consultar knowledge base antes de actuar, y reutilizar key_data del
   historial.

3. Eliminado artifact_memory y working_context del coder context_sections
   — ya no son necesarios con conversación real. Reduce acumulación de
   artifacts en el context.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

src/context/engine.py

@@ -398,6 +398,20 @@ class ContextEngine:
                 lines.append(f"  Result: {summary}")
             if facts:
                 lines.append(f"  Facts: {'; '.join(facts[:5])}")
+            # Key structured data (recordNums, sectionIds, etc.)
+            key_data = entry.get("key_data", {})
+            if key_data:
+                kd_parts = []
+                for table, nums in key_data.get("tables", {}).items():
+                    kd_parts.append(f"{table}: records {nums}")
+                for page, num in key_data.get("pages", {}).items():
+                    kd_parts.append(f"page '{page}' = record {num}")
+                if key_data.get("sections"):
+                    kd_parts.append(f"sections: {key_data['sections']}")
+                if key_data.get("modules"):
+                    kd_parts.append(f"modules: {key_data['modules']}")
+                if kd_parts:
+                    lines.append(f"  Key data: {'; '.join(kd_parts)}")
             review = entry.get("review", "")
             if review:
                 lines.append(f"  Review: {review[:100]}")