feat(scaffold): scaffolding CKAN via DataStore schema (#363)

[Gabrymi93]

Descrizione

Lo scaffold CKAN attuale (_scaffold_ckan -> _scaffold_minimal_ckan) scarica il CSV per profilare colonne e tipi. Se il download fallisce (auth, redirect, formati misti), produce un clean.sql con SELECT * FROM raw_input.

Con questa PR, se la risorsa CKAN ha datastore_active=True, lo scaffold chiama datastore_search?limit=0 e genera colonne mappate senza scaricare nulla. Il fallback trasparente garantisce che per i portali senza DataStore (es. dati.gov.it) il comportamento resta invariato.

Modifiche

File	Cosa
toolkit/scout/http.py	discover_ckan_resources include datastore_active; nuova fetch_ckan_datastore_schema()
toolkit/scaffold/clean.py	_map_datastore_type() e profile_from_datastore() per tradurre fields DataStore in profile
toolkit/cli/cmd_scout.py	_scaffold_ckan() tenta DataStore prima del download CSV
toolkit/scout/__init__.py	Esporta fetch_ckan_datastore_schema

Test

• test_scout_datastore.py — 11 test contrattuali (discover con datastore_active, fetch_ckan_datastore_schema con mock)
• test_scaffold_clean.py — 24 test pure_unit (_map_datastore_type parametrizzato 20 casi, profile_from_datastore, integrazione con generate_clean_sql)
• Smoke test reali: OpenGA (7 colonne, DATA_UDIENZA->DATE), MUR (9 colonne)

Verifica

pytest tests/test_scout_datastore.py tests/test_scaffold_clean.py -v
# 35 passed

# Smoke test reale (richiede rete):
toolkit scout "https://openga.giustizia-amministrativa.it/dataset/cds-calendario-udienze" --scaffold

Copertura portali

Portale	DataStore	Scaffold
OpenGA (436 dataset)	✅	clean.sql con colonne mappate
MUR (69 dataset)	✅	clean.sql con colonne mappate
CONSIP (16 dataset)	✅	clean.sql con colonne mappate
12 portali via dati.gov.it	❌	Invariato (scaricava CSV, resta invariato)

Closes #363