feat: arricchire run record con metriche di esecuzione

[matteocavo]

Closes #50

Cosa cambia

toolkit/core/run_context.py

• duration_seconds aggiunto a ogni layer e al run totale — derivato dai timestamp già presenti in to_dict(), zero costo aggiuntivo
• metrics aggiunto a ogni layer con campi output_rows, output_bytes, tables_count (default null)
• nuovo metodo set_layer_metrics() su RunContext

toolkit/cli/cmd_run.py

• _execute_layer aggancia il valore di ritorno dei runner e chiama context.set_layer_metrics() se il runner restituisce un dict

toolkit/clean/run.py

• _run_sql restituisce anche il row count (SELECT count(*) FROM clean_out prima di chiudere la connessione DuckDB)
• run_clean restituisce {"output_rows": N, "output_bytes": M}

toolkit/mart/run.py

• accumula total_rows per tabella nel loop (SELECT count(*) FROM {name} a connessione aperta)
• run_mart restituisce {"output_rows": total_rows, "output_bytes": total_bytes, "tables_count": len(written)}
• output_rows è la somma delle righe delle tabelle scritte, non per-tabella

toolkit/raw/run.py

• run_raw restituisce {"output_bytes": sum(files_written[].bytes)}
• output_rows non viene popolato su raw: file grezzi, non righe strutturate

Tradeoff espliciti

Metrica	Decisione
duration_seconds	derivato da timestamp esistenti, nessun orologio aggiuntivo
output_rows su raw	escluso — raw non produce righe strutturate
input_rows	escluso — richiede lettura parquet aggiuntiva, fuori scope
sql_size_bytes	escluso — poco utile in diagnostica, fuori scope

Retrocompatibilità

• i run record esistenti senza metrics continuano a caricarsi correttamente
• cmd_status e cmd_resume non toccati — leggono i campi con .get() e sono già defensivi
• tutti i field nuovi sono additive-only

Verifica

• pytest: 190 passed
• ruff: pulito

[Gabrymi93]

Perfetto! Grazie!