Modo caché

## Qué es esta tarea

Implementar un modo caché para desarrollo que reutiliza respuestas anteriores del LLM en lugar de hacer peticiones reales. Evita gastar tokens y tiempo de espera durante la iteración del código.

## Qué se debe hacer

- Añadir un flag de configuración `DOCTORJK_CACHE=true` (variable de entorno o TOML)
- Cuando está activo, guardar cada respuesta del LLM en disco (ej: hash de la evidencia → respuesta)
- En peticiones posteriores con la misma evidencia, devolver la respuesta cacheada
- Nunca activar en producción — el flag debe ser explícito y documentado como solo-desarrollo
- Registrar en log cuando se usa una respuesta cacheada vs. una real

## Por qué importa

Durante el desarrollo de las fases 5 (prompt) y 8 (pruebas), se ejecutan decenas de pruebas con la misma evidencia. Sin caché, cada iteración del prompt cuesta tokens y 10–15 segundos de espera. Con caché, el ciclo de desarrollo es instantáneo. gpt-oss-120b es gratis y consume pocas neuronas de Workers AI, pero sigue teniendo latencia — el caché acelera la iteración.

## Criterio de avance

Con `DOCTORJK_CACHE=true`, la segunda ejecución con la misma evidencia devuelve la respuesta instantáneamente sin hacer petición HTTP. Con el flag desactivado, siempre se hace la petición real.