feat(B05): 노선 추천 종단 반영 켜기·끄기 + 갈래 설명 한 쪽씩 넘기기

- 64-1: 추천 창 「종단 반영」 체크(기본 켬) — 요청 with_profile 로 서버가 가름 · 끄면 원지반만(63-4 전 점수) · 묶음 캐시에 남은 종단은 걷어 냄 · 값은 편집 창 안에서만(저장 안 함)
- 64-2: 설명 칸을 갈래 한 쪽씩 ◀ ▶ + 「n / 8」 · 고른 갈래 쪽부터 · 토공 최소 · 공사비 어림 최소 쪽에 종단 반영 설명 추가
- 시험: test_64_1_profile_toggle.py · ui_checks 64-1 · 64-2

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_016PSXsvyDxjNmufteN5bqmt

B05_Profile/B05_Profile_Engine_RouteInitial_Pool.py

@@ -36,7 +36,7 @@ from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Metrics import (
     COST_EARTH_M3,
     COST_LENGTH_M,
 )
-from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Profile import profile_earth
+from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Profile import plain_metrics, profile_earth
 from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Search import (
     CROSSING_BAND,
     OBJECTIVES,
@@ -213,12 +213,15 @@ def build_pool(
     return pool
 
 
-def similar(pool: Pool, mode: str, outline: Any) -> list[dict[str, Any]]:
+def similar(pool: Pool, mode: str, outline: Any, with_profile: bool = True) -> list[dict[str, Any]]:
     """이 노선과 `SIMILAR_M` 안인 다른 갈래 — 갈래 이름 · 가장 먼 거리(m).
 
     화면이 「이 지형은 제약 안에서 갈 길이 한 띠뿐 · ○○ 과 거의 같은 노선」을 알리는 데 쓴다."""
     here = LineString(outline.vertices)
-    others = {"follow": pool.follow, **{name: pick(name, pool.candidates) for name in GOALS}}
+    others = {
+        "follow": pool.follow,
+        **{name: pick(name, pool.candidates, with_profile) for name in GOALS},
+    }
     found = []
     for name, (other, _) in others.items():
         if name == mode or other is None:
@@ -284,7 +287,9 @@ GOALS: dict[str, Callable[[dict[str, Any]], tuple[float, ...]]] = {
 }
 
 
-def pick(mode: str, candidates: list[Route]) -> Route:
-    """갈래 목표 비교값이 가장 좋은 후보. 같으면 앞 후보."""
+def pick(mode: str, candidates: list[Route], with_profile: bool = True) -> Route:
+    """갈래 목표 비교값이 가장 좋은 후보. 같으면 앞 후보. `with_profile` 끔 = 원지반 가늠 점수."""
     goal = GOALS[mode]
-    return min(candidates, key=lambda item: goal(item[1]))
+    return min(
+        candidates, key=lambda item: goal(item[1] if with_profile else plain_metrics(item[1]))
+    )