feat: implement AI custom tag proposals

- AI now suggests dominant notes not in the system list (Part 3: Custom Suggestions)
- Updated TagSelector to show 'Neu anlegen?' buttons for AI-proposed custom tags
- Added suggested_custom_tags to bottles table and metadata schema
- Updated TastingNoteForm to handle both system and custom AI suggestions

.aiideas

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+1. Feature: Tasting Notes Auto-Fill (Die "Tag-Matching" Strategie)
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+Du hast völlig recht: Wenn Gemini einfach wild Text generiert (z.B. "Grüner Granny Smith Apfel"), und deine Datenbank nur "Apfel" kennt, hast du Chaos.
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+Die Lösung: "Constrained Generation" (Gezwungene Auswahl)
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+Du fütterst Gemini nicht nur mit dem Bild, sondern auch mit deiner Master-Liste an Tags im Prompt.
+Der Workflow:
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+    Input: Bild vom Label + Deine Liste der System Tags (als JSON-String).
+
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+        
+    Frontend:
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+        Die App empfängt die IDs.
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+        In der UI werden diese Tags aktiviert/vorausgewählt angezeigt (z.B. farbig hinterlegt).
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+        Der User sieht: "Vorschlag: Rauch, Vanille".
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+        Wichtig: Der User kann sie abwählen (wenn er es nicht schmeckt) oder andere aus der Liste hinzufügen.
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+Das ist der "Sweet Spot". Wir kombinieren die harte Fakten-Extraktion (Metadata) mit der "halluzinierten" aber kontrollierten Sensorik (Tags).
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+Hier ist dein "Master Prompt", der beides erledigt.
+Das Konzept der "Constrained Generation"
+
+Wichtig: Damit Gemini nicht irgendwelche Wörter erfindet, müssen wir ihm deine Tag-Liste im Prompt mitgeben. Ich habe im Prompt einen Platzhalter {AVAILABLE_TAGS_JSON} eingefügt. Diesen musst du in deinem Code (Next.js API Route oder Edge Function) mit deiner echten Tag-Liste ersetzen, bevor du den String an Gemini schickst.
+Der Prompt (Copy & Paste)
+
+You are a master sommelier and strict database clerk.
+Your task is to analyze the whisky bottle image provided.
+
+PART 1: METADATA EXTRACTION
+Extract precise metadata from the visible label text.
+- If the image is NOT a whisky bottle or if you are very unsure, set "is_whisky" to false and provide a low "confidence" score.
+- If a value is not visible, use null.
+- Infer the 'Category' (e.g., Islay Single Malt, Bourbon, Rye) based on the Distillery if possible.
+- Search specifically for a "Whiskybase ID" or "WB ID" on the label (often handwritten or small print).
+- Search for "Bottle Codes" (Laser codes often on the glass).
+
+PART 2: SENSORY ANALYSIS (AUTO-FILL)
+Based on the identified bottle (using your internal knowledge about this specific release/distillery), select the most appropriate flavor tags.
+CONSTRAINT: You must ONLY select tags from the following provided list. Do NOT invent new tags.
+If you recognize the whisky, try to select 3-6 tags that best describe its character.
+
+AVAILABLE TAGS LIST:
+{AVAILABLE_TAGS_JSON}
+
+PART 3: OUTPUT
+Output strictly raw JSON matching the following schema (no markdown, no code blocks):
+
+{
+  "name": string | null,
+  "distillery": string | null,
+  "category": string | null,
+  "abv": number | null,
+  "age": number | null,
+  "vintage": string | null,
+  "bottleCode": string | null,
+  "whiskybaseId": string | null,
+  "distilled_at": string | null,
+  "bottled_at": string | null,
+  "batch_info": string | null,
+  "is_whisky": boolean,
+  "confidence": number,
+  "suggested_tags": string[]
+}