docs(thumbnail): A-18 사례 — AI 학습 데이터로 교체 (도메인 호응)

기존 "어제 도착한 택배" 사례가 좌향 수식 강도가 약하고 와닿음이
부족하다는 피드백 반영. 도구 자체 도메인(영-한 NMT가 만드는
한국어 출력)에서 가장 자주 나타나는 패턴으로 교체.

변경 (BEFORE/AFTER 마지막 행만):
- BEFORE: "AI가 학습한 데이터가 보여주는 언어 패턴"
  좌향 2중: "AI가 학습한" → "데이터가 보여주는" → 핵 어휘 "패턴"
- AFTER: "AI 학습 데이터의 언어 패턴"
  관형구를 단일 명사구로 압축 → 핵 어휘 도달이 빨라짐

도메인 호응: 영-한 번역체에서 진짜 자주 나오는 NMT 출력 패턴.
도구 자체가 다루는 문제와 직접 일치.

scripts/build_social_preview_v2.py

@@ -120,9 +120,9 @@ def build():
             "→ 절·구로 풀어쓰기",
         ),
         (
-            "어제 도착한 택배에 들어 있던 책이 베스트셀러다.",
-            [],  # 좌향 수식 2중 — 핵 어휘 "책"까지 관형구 누적
-            "어제 받은 택배의 책이 베스트셀러다.",
+            "AI가 학습한 데이터가 보여주는 언어 패턴",
+            [],  # 좌향 2중 — 핵 어휘 "패턴"까지 관형구 누적
+            "AI 학습 데이터의 언어 패턴",
             "A-18 관계절 좌향 수식",
             "→ 관형구 압축",
         ),