feat: implement LLM skill selection with Ollama structured output

P5残件3項目を実装:

1. Ollama structured output (format param):
- OllamaChatRequestへFormat プロパティ追加 (JsonElement?)
- IOllamaClientへChatStructuredAsync メソッド追加
- OllamaClient.ChatCoreAsync へformat パラメータ追加
- ChatStructuredAsync はtoolsなし、format指定でJSON構造化出力を要求

2. AgentRuntime skill selection step:
- SelectSkillsAsync メソッド追加: メインループ前にOllamaへskill catalogを送信
- structured output で {"selected_skills": ["name"]} を取得
- ParseSelectedSkills: JSON解析、unknown skill名排除、重複排除、最大10件
- structured output非対応モデルはfallback空リスト
- 選択されたskillのInstructionsのみPromptContext.SelectedSkillsへ設定
- Progressive Disclosure Stage 2→3 が完了

3. Skill security/path validation:
- SelectSkillsAsync でsettings.Skillsからのみ選択（unknown name排除）
- SkillLoader でreparse point skip済み（既存実装）
- 選択数上限10件でDoS防止
- Skill load != permission grant 維持: allowed-toolsはSandbox permissionに影響しない

変更対象:
- OllamaModels.cs: OllamaChatRequest.Format プロパティ追加
- IOllamaClient.cs: ChatStructuredAsync メソッド追加
- OllamaClient.cs: ChatCoreAsync へformat パラメータ追加、ChatStructuredAsync 実装
- AgentRuntime.cs: SelectSkillsAsync + ParseSelectedSkills、メインループ前の選択ステップ

検証結果:
- Release build: 警告0、エラー0
- Core tests: 61/61 PASS、skip 0
- Planner tests: 10/10 PASS、skip 0

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