feat(eda): capítulo ANÁLISIS LLM para AutomaticEDA, junto al overview

Nuevo capítulo `analisis_llm` del motor AutomaticEDA. Consume el bloque `llm`
que `eda_llm_insights` (grupo eda) ya deja en el TableProfile —no llama al LLM
ni recalcula— y lo convierte en bloques del modelo de documento para que se
renderice sin cortarse en PDF ni PPTX:

- Resumen de la tabla y significado de una fila -> bloques Markdown (el
  renderer los envuelve a líneas completas, nunca pierde texto).
- Diccionario de datos y PII -> DataTable (el paginador parte por filas
  repitiendo cabecera y envuelve celdas largas dentro de su columna).
- Análisis sugeridos y limpieza sugerida -> listas de viñetas Markdown; cada
  entrada es una línea completa que el renderer envuelve, nunca trunca.

Lectura defensiva (.get) en todo; devuelve None si el profile no trae bloque
`llm` (p.ej. profile_table sin run_llm) para omitir el capítulo.

MUST-3.2 (report 2043): se mueve `analisis_llm` en CHAPTER_ORDER a la posición
inmediatamente posterior a `overview`, como pidió el usuario ("va junto al
overview").

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

python/functions/datascience/automatic_eda/chapters_registry.py

@@ -28,12 +28,12 @@ from . import model
 CHAPTER_ORDER = [
     "portada",       # cover
     "overview",      # df.head + columns/types/nulls/examples + describe
+    "analisis_llm",  # LLM interpretation — sits next to overview (user request)
     "num_distr",     # numeric distributions
     "cat_distr",     # categorical distributions
     "calidad",       # data quality
     "correlacion",   # correlations / associations
     "modelos",       # cheap models (PCA/KMeans/outliers)
-    "analisis_llm",  # LLM interpretation
     "timeseries",    # time-series analysis
     "geospatial",    # geospatial
     "agregacion",    # aggregations / pivots