From 313aeb13bf5fe29d90d352988981907e8ef7988b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: arcrun-subagent Date: Tue, 7 Jul 2026 08:16:17 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?feat(cypher-executor):=20=E5=90=8C=E6=AD=A5?= =?UTF-8?q?=E6=9F=A5=E8=A9=A2=20trigger=20+=20graph=5Fneighbors=20?= =?UTF-8?q?=E6=9F=A5=E8=A9=A2=E9=9D=A2=20workflow=20=E7=A4=BA=E7=AF=84?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Part 1（框架，cypher-executor webhooks-named.ts）：加同步查詢 trigger。 現有 named webhook /trigger 回 {success,data,trace,duration_ms} 信封、只有 POST； 查詢面（console/MCP 打 graph neighbors/traverse）要 GET + 直接拿最終節點輸出當 response。 新端點同步 await 執行 workflow graph → 回 result.data（最終節點輸出）本身當 body（非 202）： - GET /q/:ns/:name （namespace 走 path，input 走 query string） - GET /webhooks/named/:name/query （X-Arcrun-API-Key header，input 走 query string） - POST /webhooks/named/:name/query （header，input 走 body） - POST /webhooks/named/:ns/:name/query （namespace 走 path，input 走 body） 認證沿用 X-Arcrun-API-Key。誠實（mindset §7）：節點失敗回 error+trace（500，非假綠）； paused 工作流無法同步回答 → 409 明講；輸出 5 MiB 硬上限（超過 413）；duration 走 header 不污染 body。 Part 2（A 類 workflow.yaml）：registry/examples/graph-neighbors/。 http_request 打 base custom domain kbdb.finally.click（避 CF 1042）撈 triplet records → code 零件記憶體 BFS（對照 kbdb-graph-plugin graph-traverse.ts）→ 同步回鄰居。 把 graph plugin 內建 GET /graph/neighbors 泛化成查詢面 workflow 的示範。 測試：cypher-executor/tests/query-trigger.test.ts（7 測，全綠）——同步回輸出（非 202）、 GET/POST × header/path 四端點、節點失敗回錯+trace、缺 key 401、不存在 404。 用內建 comp_uppercase（純記憶體）證明 Part 1 同步 trigger 機制本身可用。 待驗：graph_neighbors 需 code 零件部署 leo21c 後才能 live 端到端（另線處理）； triplet template id 上線前對一次（workflow 已參數化未寫死）。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 Claude-Session: https://claude.ai/code/session_015d5jDbuqT5Htwv3Q88XXKk --- cypher-executor/src/routes/webhooks-named.ts | 130 +++++++++++++++++ cypher-executor/tests/query-trigger.test.ts | 132 ++++++++++++++++++ registry/examples/README.md | 1 + .../examples/graph-neighbors/description.md | 59 ++++++++ registry/examples/graph-neighbors/tags.json | 1 + .../examples/graph-neighbors/workflow.yaml | 112 +++++++++++++++ 6 files changed, 435 insertions(+) create mode 100644 cypher-executor/tests/query-trigger.test.ts create mode 100644 registry/examples/graph-neighbors/description.md create mode 100644 registry/examples/graph-neighbors/tags.json create mode 100644 registry/examples/graph-neighbors/workflow.yaml diff --git a/cypher-executor/src/routes/webhooks-named.ts b/cypher-executor/src/routes/webhooks-named.ts index 3537ddc..c8af7e4 100644 --- a/cypher-executor/src/routes/webhooks-named.ts +++ b/cypher-executor/src/routes/webhooks-named.ts @@ -341,6 +341,136 @@ async function triggerNamed( return c.json(result, result.success ? 200 : 500); } +// ── 同步查詢 trigger（sync query）───────────────────────────────────────────── +// +// 動機：named webhook 的 /trigger 預設路徑雖已同步（await），但它回傳的是 +// `{ success, data, trace, duration_ms }` **信封**、且只有 POST 形態。 +// 查詢面（console / MCP 打 graph neighbors / traverse 之類）需要 request→response +// **直接拿「工作流最終節點輸出」** 當 HTTP response body，且常是一個 GET。 +// 這組端點補上這個泛化：同步 await 執行 workflow graph → 把 **result.data（最終節點輸出）本身** +// 當 response body 回（非 202、非信封）。補上它，任何查詢端點都能是一個 workflow。 +// +// 認證：沿用 X-Arcrun-API-Key（header 形態）或 namespace 走 path（公開形態，與 /trigger path 版對稱； +// self-hosted namespace 是明碼分區標籤非密碼，故可放 path — mindset §3 arcrun 不做授權判斷）。 +// 誠實（mindset §7）：節點失敗回錯誤 + trace 摘要（非把錯誤當輸出假綠）；paused 工作流無法同步 +// 給答案 → 明講（409），不假裝成功。 + +// 同步查詢輸出上限（防超大 response body 撐爆 Worker / 呼叫端）。 +// 超過 → 回 413 + 誠實錯誤（請在 workflow 內先聚合/分頁），不截斷假裝成功。 +const MAX_QUERY_OUTPUT_BYTES = 5 * 1024 * 1024; // 5 MiB + +// GET：把 query string 全部欄位當 triggerContext（值皆 string）。 +function queryStringContext(c: Context<{ Bindings: Bindings }>): Record { + return { ...c.req.query() }; +} + +// POST：body（JSON object）當 triggerContext；非物件 / 無 body → 空 context。 +async function bodyContext(c: Context<{ Bindings: Bindings }>): Promise> { + const body = await c.req.json().catch(() => null); + return body && typeof body === 'object' ? (body as Record) : {}; +} + +// 共用同步查詢邏輯（header 路徑與 path 路徑、GET 與 POST 都用，避免分叉）。 +async function queryNamed( + c: Context<{ Bindings: Bindings }>, + apiKey: string, + name: string, + triggerContext: Record, +) { + const raw = await c.env.WEBHOOKS.get(kvKey(apiKey, name), 'text'); + if (!raw) { + return c.json({ error: `找不到 workflow "${name}"，請先執行 acr push` }, 404); + } + + let record: NamedWorkflowRecord; + try { + record = JSON.parse(raw) as NamedWorkflowRecord; + } catch { + return c.json({ error: 'workflow 定義損毀' }, 500); + } + + const graph = record.graph as { id?: string; nodes?: unknown[] }; + const workflowId = graph.id ?? name; + const nodes = Array.isArray(graph.nodes) ? (graph.nodes as GraphNode[]) : []; + const userAgent = c.req.header('User-Agent') ?? undefined; + + // 同步執行（await，非 waitUntil）：查詢端點必須 request→response 拿到結果。 + const result = await executeWebhookGraph( + c.env, + record.graph, + triggerContext, + name, + apiKey, + c.executionCtx, + userAgent, + ); + + // 執行判決寫入不阻塞回應（waitUntil，與 /trigger 一致）。 + c.executionCtx.waitUntil( + writeExecutionVerdict(c.env, workflowId, nodes, result.success ? 'success' : 'failed', result.duration_ms, result.error ?? ''), + ); + + if (!result.success) { + // paused（如 claude_api 等外部 callback resume）無法同步給答案 → 明講，不假裝成功。 + const paused = typeof result.error === 'string' && /workflow paused/i.test(result.error); + return c.json( + { + success: false, + error: result.error ?? '工作流執行失敗', + trace: result.trace, + ...(paused + ? { paused: true, hint: '此工作流會暫停等待非同步 callback，無法當同步查詢端點；改用 /webhooks/named/:name/trigger?async=1 + /workflows/resume。' } + : {}), + }, + paused ? 409 : 500, + ); + } + + // 成功 → 回「最終節點輸出」本身當 response body（非 202、非信封）。 + const serialized = JSON.stringify(result.data ?? null); + const byteLen = new TextEncoder().encode(serialized).byteLength; + if (byteLen > MAX_QUERY_OUTPUT_BYTES) { + return c.json( + { + success: false, + error: `查詢輸出過大（${byteLen} bytes > 上限 ${MAX_QUERY_OUTPUT_BYTES}）。請在 workflow 內先聚合 / 分頁再回。`, + }, + 413, + ); + } + return new Response(serialized, { + status: 200, + headers: { + 'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8', + 'X-Arcrun-Duration-Ms': String(result.duration_ms), + }, + }); +} + +// GET /webhooks/named/:name/query — header 認證，input 走 query string（console/MCP 主用） +webhooksNamedRouter.get('/webhooks/named/:name/query', async (c) => { + const apiKey = c.req.header('X-Arcrun-API-Key'); + if (!apiKey) return c.json({ error: '缺少 X-Arcrun-API-Key header' }, 401); + return queryNamed(c, apiKey, c.req.param('name'), queryStringContext(c)); +}); + +// POST /webhooks/named/:name/query — header 認證，input 走 body +webhooksNamedRouter.post('/webhooks/named/:name/query', async (c) => { + const apiKey = c.req.header('X-Arcrun-API-Key'); + if (!apiKey) return c.json({ error: '缺少 X-Arcrun-API-Key header' }, 401); + return queryNamed(c, apiKey, c.req.param('name'), await bodyContext(c)); +}); + +// POST /webhooks/named/:ns/:name/query — namespace 走 path（公開查詢，與 /trigger path 版對稱） +webhooksNamedRouter.post('/webhooks/named/:ns/:name/query', async (c) => { + return queryNamed(c, c.req.param('ns'), c.req.param('name'), await bodyContext(c)); +}); + +// GET /q/:ns/:name — 簡短查詢入口（namespace 走 path，input 走 query string） +webhooksNamedRouter.get('/q/:ns/:name', async (c) => { + return queryNamed(c, c.req.param('ns'), c.req.param('name'), queryStringContext(c)); +}); + // GET /webhooks/named — 列出當前 api_key 下所有 workflow webhooksNamedRouter.get('/webhooks/named', async (c) => { const apiKey = c.req.header('X-Arcrun-API-Key'); diff --git a/cypher-executor/tests/query-trigger.test.ts b/cypher-executor/tests/query-trigger.test.ts new file mode 100644 index 0000000..bdb1e5c --- /dev/null +++ b/cypher-executor/tests/query-trigger.test.ts @@ -0,0 +1,132 @@ +/** + * 同步查詢 trigger（sync query）測試 — webhooks-named.ts 的 /query 與 /q/* 端點。 + * + * 驗證重點（對應交辦 Part 1）： + * 1. 同步回「最終節點輸出」本身（非 202、非 {success,data,...} 信封）— GET(query string) 與 POST(body) 皆是。 + * 2. namespace 走 path 的公開形態（/q/:ns/:name、POST /webhooks/named/:ns/:name/query）。 + * 3. 節點失敗 → 誠實回錯誤 + trace（500），非假綠。 + * 4. 認證：缺 X-Arcrun-API-Key → 401；workflow 不存在 → 404。 + * + * 用內建零件（comp_uppercase / comp_passthrough，純記憶體、無外部 fetch）當「極簡 workflow」， + * 因此本測試就是「Part 1 同步 trigger 機制本身可用」的證據（確實同步回值而非 202）。 + */ +import { describe, it, expect, beforeAll } from 'vitest'; +import { env, SELF } from 'cloudflare:test'; + +const API_KEY = 'test-tenant-query'; + +function kvKey(name: string, apiKey = API_KEY): string { + return `${apiKey}:wf:${name}`; +} + +// 極簡 workflow：單一 comp_uppercase 節點。caller input（text）→ 大寫 → 當最終輸出回。 +// 無 Input/Output 節點：最終節點輸出即 comp_uppercase 的回傳，乾淨可斷言。 +const UPPER_WF = { + name: 'q_upper', + graph: { + id: 'q_upper', + name: 'sync query upper', + nodes: [{ id: 'upper', type: 'Component', componentId: 'comp_uppercase' }], + edges: [], + }, + description: '同步查詢：把 text 轉大寫回傳（測試用）', + created_at: new Date().toISOString(), +}; + +// 會失敗的 workflow：引用不存在的零件 → 節點執行失敗。 +const FAIL_WF = { + name: 'q_fail', + graph: { + id: 'q_fail', + name: 'sync query fail', + nodes: [{ id: 'boom', type: 'Component', componentId: 'comp_does_not_exist' }], + edges: [], + }, + description: '同步查詢：故意引用不存在零件（測試失敗路徑）', + created_at: new Date().toISOString(), +}; + +beforeAll(async () => { + await env.WEBHOOKS.put(kvKey(UPPER_WF.name), JSON.stringify(UPPER_WF)); + await env.WEBHOOKS.put(kvKey(FAIL_WF.name), JSON.stringify(FAIL_WF)); +}); + +describe('同步查詢 trigger — 成功回最終節點輸出（非 202、非信封）', () => { + it('POST /webhooks/named/:name/query（header 認證，body input）同步回輸出', async () => { + const res = await SELF.fetch('http://localhost/webhooks/named/q_upper/query', { + method: 'POST', + headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'X-Arcrun-API-Key': API_KEY }, + body: JSON.stringify({ text: 'hello' }), + }); + expect(res.status).toBe(200); // 關鍵：非 202 + const data = await res.json() as Record; + // 回的是「最終節點輸出本身」：頂層直接有 text=HELLO，而非包在 { data: ... } 信封裡 + expect(data.text).toBe('HELLO'); + expect(data).not.toHaveProperty('duration_ms'); // 信封欄位不該出現在 body + // duration 走 header，不污染輸出 + expect(res.headers.get('X-Arcrun-Duration-Ms')).not.toBeNull(); + }); + + it('GET /webhooks/named/:name/query（header 認證，query string input）同步回輸出', async () => { + const res = await SELF.fetch('http://localhost/webhooks/named/q_upper/query?text=world', { + headers: { 'X-Arcrun-API-Key': API_KEY }, + }); + expect(res.status).toBe(200); + const data = await res.json() as Record; + expect(data.text).toBe('WORLD'); + }); + + it('GET /q/:ns/:name（namespace 走 path，query string input）同步回輸出', async () => { + const res = await SELF.fetch(`http://localhost/q/${API_KEY}/q_upper?text=abc`); + expect(res.status).toBe(200); + const data = await res.json() as Record; + expect(data.text).toBe('ABC'); + }); + + it('POST /webhooks/named/:ns/:name/query（namespace 走 path，body input）同步回輸出', async () => { + const res = await SELF.fetch(`http://localhost/webhooks/named/${API_KEY}/q_upper/query`, { + method: 'POST', + headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, + body: JSON.stringify({ text: 'path' }), + }); + expect(res.status).toBe(200); + const data = await res.json() as Record; + expect(data.text).toBe('PATH'); + }); +}); + +describe('同步查詢 trigger — 誠實錯誤（不假綠）', () => { + it('節點失敗 → 500 + error + trace（非把錯誤當輸出）', async () => { + const res = await SELF.fetch('http://localhost/webhooks/named/q_fail/query', { + method: 'POST', + headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'X-Arcrun-API-Key': API_KEY }, + body: JSON.stringify({}), + }); + expect(res.status).toBe(500); + const data = await res.json() as { success: boolean; error: string; trace: unknown }; + expect(data.success).toBe(false); + expect(typeof data.error).toBe('string'); + expect(data.error.length).toBeGreaterThan(0); + expect(data.trace).toBeDefined(); + }); +}); + +describe('同步查詢 trigger — 認證與存在性', () => { + it('缺 X-Arcrun-API-Key（header 形態）→ 401', async () => { + const res = await SELF.fetch('http://localhost/webhooks/named/q_upper/query', { + method: 'POST', + headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, + body: JSON.stringify({ text: 'x' }), + }); + expect(res.status).toBe(401); + }); + + it('workflow 不存在 → 404', async () => { + const res = await SELF.fetch('http://localhost/webhooks/named/no_such_wf/query', { + method: 'POST', + headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'X-Arcrun-API-Key': API_KEY }, + body: JSON.stringify({}), + }); + expect(res.status).toBe(404); + }); +}); diff --git a/registry/examples/README.md b/registry/examples/README.md index 7b4adb2..9300c08 100644 --- a/registry/examples/README.md +++ b/registry/examples/README.md @@ -29,6 +29,7 @@ | `daily-digest` | cron → 多源聚合（KBDB / RSS / 等） → 推送 | | `parallel-fanout` | 一份輸入分發多 workflow 並行處理 | | `error-retry` | try_catch + wait + retry 重試外部 API | +| `graph-neighbors` | 同步查詢：撈 KBDB triplet → 記憶體 BFS 找 N 跳鄰居（查詢面工作流，走同步查詢 trigger） | ## 如何用（AI 視角） diff --git a/registry/examples/graph-neighbors/description.md b/registry/examples/graph-neighbors/description.md new file mode 100644 index 0000000..bbf0d6d --- /dev/null +++ b/registry/examples/graph-neighbors/description.md @@ -0,0 +1,59 @@ +# graph-neighbors + +## 解決什麼問題 +把 graph plugin 內建的 `GET /graph/neighbors`（同步 request→response 拿鄰居）**改寫成一條 workflow**。 +示範「查詢面工作流」：查詢端點不必是框架寫死的 route，可以是一條 `workflow.yaml` —— 撈 triplet +記錄 → 記憶體 BFS → 同步回鄰居。任何唯讀查詢都能這樣泛化成 workflow。 + +## 依賴的框架能力（本 PR 補上的） +**同步查詢 trigger**（cypher-executor `webhooks-named.ts`）：現有 named webhook 的 `/trigger` +回的是 `{success,data,trace,duration_ms}` 信封、且只有 POST。查詢面要 **GET + 直接拿最終節點輸出**。 +新端點同步 `await` 執行 graph → 把 `result.data`（最終節點輸出）本身當 response body 回（非 202）： +- `GET /q/:ns/:name`（namespace 走 path，input 走 query string） +- `GET /webhooks/named/:name/query`（X-Arcrun-API-Key header，input 走 query string） +- `POST /webhooks/named/:name/query`（header，input 走 body） +- `POST /webhooks/named/:ns/:name/query`（namespace 走 path，input 走 body） + +## 怎麼觸發 +```bash +# GET（最像原本的 /graph/neighbors） +curl "https://cypher.arcrun.dev/q/{namespace}/graph_neighbors?node=Arcrun&depth=2&template=graph_triplet&namespace={namespace}" + +# POST（header 認證） +curl -X POST https://cypher.arcrun.dev/webhooks/named/graph_neighbors/query \ + -H "X-Arcrun-API-Key: {namespace}" \ + -d '{"node":"Arcrun","depth":2,"template":"graph_triplet","namespace":"{namespace}"}' +``` +回傳（最終節點輸出本身，非信封）： +```json +{ "success": true, "start": "Arcrun", "depth": 2, "directed": false, + "neighbors": [ { "node": "cypher-executor", "predicate": "包含", "from": "Arcrun", "depth": 1 } ], + "count": 1 } +``` + +## 參數 +- `node`（必填）：BFS 起點節點名 +- `depth`（預設 1）：最大跳數 +- `template`（必填）：triplet 記錄的 base template id（⚠️ 以實際部署的 kbdb-graph-plugin triplet template 為準） +- `namespace`（必填）：租戶 owner_id（self-hosted 明碼 namespace） +- `directed`（預設 false）：`true` 只走 subject→object；否則把 triplet 當雙向邊（無向鄰居） + +## 為什麼走 kbdb.finally.click（base custom domain） +cypher-executor 對 kbdb 發 fetch，若打同 zone `*.workers.dev` 會踩 CF 1042（same-zone self-fetch）。 +打 base 的對外 custom domain `kbdb.finally.click` 屬跨 zone、走公網前門，避開 1042。 + +## ⚠️ 尚未 live 驗（待辦） +- **`code` 零件尚未部署到 leo21c**（另線處理）→ 本工作流無法端到端 live 跑。 + workflow.yaml 已寫好放這裡待驗。 +- **同步查詢 trigger 本身已驗**：`cypher-executor/tests/query-trigger.test.ts`（7 測）用內建零件 + （comp_uppercase，純記憶體、無外部 fetch）證明「確實同步回最終節點輸出而非 202」。 +- 上線前另需對一次實際 triplet template id（本檔用 `{{input.template}}` 參數化，未寫死）。 + +## 對照 +記憶體 BFS 對照 `kbdb-graph-plugin` 的 `graph-traverse.ts:23-51`：triplet 當有向邊 +`subject --predicate--> object`，從起點逐跳擴張到 depth 上限，收集首次訪到的節點當鄰居。 + +## 學到什麼 +- 查詢端點可以是 workflow，不必是框架寫死的 route（同步查詢 trigger 讓這件事成立） +- `code` 零件（sandbox inline JS）承載「非 call-api 的純計算」（BFS），不必為此鑄 domain 零件 +- 單一 `{{ref}}` pass-through 保留陣列型別 → `{{fetch_triplets.data.records}}` 拿到真陣列餵給 code diff --git a/registry/examples/graph-neighbors/tags.json b/registry/examples/graph-neighbors/tags.json new file mode 100644 index 0000000..784c650 --- /dev/null +++ b/registry/examples/graph-neighbors/tags.json @@ -0,0 +1 @@ +["graph", "triplet", "bfs", "neighbors", "kbdb", "sync-query", "query-endpoint", "code-node", "common-pattern"] diff --git a/registry/examples/graph-neighbors/workflow.yaml b/registry/examples/graph-neighbors/workflow.yaml new file mode 100644 index 0000000..0ac4aec --- /dev/null +++ b/registry/examples/graph-neighbors/workflow.yaml @@ -0,0 +1,112 @@ +name: graph_neighbors +description: > + 同步查詢：給一個節點 → 從 KBDB triplet 記錄建鄰接表 → 記憶體 BFS 找 N 跳鄰居 → 同步回鄰居清單。 + 這是「查詢面工作流」示範：用同步查詢 trigger（GET /q/:ns/graph_neighbors 或 + POST /webhooks/named/:name/query），把 workflow 最終節點輸出直接當 HTTP response 拿回， + 取代 graph plugin 內建的 GET /graph/neighbors。對照 kbdb-graph-plugin graph-traverse.ts 的記憶體 BFS。 + +# ── 為什麼走 base custom domain（kbdb.finally.click）而非 workers.dev ── +# cypher-executor 執行 http_request 節點時對 kbdb 發 fetch。若打 *.uncle6-me.workers.dev 同 zone +# 會踩 CF 1042（same-zone self-fetch）。打 base 的對外 custom domain kbdb.finally.click 屬跨 zone， +# 前門公網進出，避開 1042（同 credential-primitives-wasm Phase 7 的 global_fetch_strictly_public 精神）。 + +# ── 觸發（同步查詢 trigger，非 202）── +# GET https://cypher.arcrun.dev/q/{namespace}/graph_neighbors?node=Arcrun&depth=2&template=graph_triplet&namespace={namespace} +# POST https://cypher.arcrun.dev/webhooks/named/graph_neighbors/query +# -H "X-Arcrun-API-Key: {namespace}" +# -d '{"node":"Arcrun","depth":2,"template":"graph_triplet","namespace":"{namespace}"}' +# → 直接回 { success, start, depth, directed, neighbors:[...], count }（最終節點輸出本身）。 + +flow: + - "input >> ON_SUCCESS >> fetch_triplets" + - "fetch_triplets >> ON_SUCCESS >> bfs_neighbors" + +config: + # 1) 撈本租戶的 triplet 記錄。triplet = base 萬用表的一個 template（graph plugin 寫入）， + # slots = subject / predicate / object。base 端點：GET /records/by-template/:template?owner_id= + # 回 { success, records:[{ record_id, values:{subject,predicate,object} }], count }。 + # ⚠️ template 名（此處 {{input.template}}，預設由呼叫者帶 graph_triplet）以實際部署的 + # kbdb-graph-plugin triplet template id 為準——上線前對一次。 + fetch_triplets: + component: http_request + method: GET + url: "https://kbdb.finally.click/records/by-template/{{input.template}}?owner_id={{input.namespace}}" + headers: + Accept: "application/json" + + # 2) ★ 記憶體 BFS（通用 code 零件，sandbox inline JS，無 LLM、無 fs/網路，stdin→stdout JSON）。 + # 對照 kbdb-graph-plugin graph-traverse.ts:23-51 的記憶體 BFS：把 triplet 當有向邊 + # subject --predicate--> object 建鄰接表，從 start 逐跳擴張到 depth 上限，收集新訪節點當鄰居。 + # directed=false（預設）時把邊當雙向（無向圖鄰居）；directed=true 只走 subject→object。 + bfs_neighbors: + component: code + code: | + // graph_neighbors — 記憶體 BFS 找 N 跳鄰居（純函式、決定性、零 token）。 + // input（由下方 input: 映射解析後注入）： + // records[] : triplet 記錄（{ values:{subject,predicate,object} } 或扁平 {subject,predicate,object}） + // start : 起點節點名（字串） + // depth : 最大跳數（字串或數字，來自 query string 時是字串） + // directed : "true" 只走 subject→object；否則當無向 + + const records = Array.isArray(input.records) ? input.records : []; + const start = String(input.start == null ? '' : input.start); + const maxDepth = Math.max(1, parseInt(String(input.depth == null ? 1 : input.depth), 10) || 1); + const directed = String(input.directed == null ? '' : input.directed) === 'true'; + + if (!start) { + return { success: false, error: 'graph_neighbors 缺 start（node）參數' }; + } + + // 建鄰接表：subject --predicate--> object。無向時同時加反向邊。 + const adj = new Map(); + function addEdge(from, to, predicate) { + if (!adj.has(from)) adj.set(from, []); + adj.get(from).push({ node: to, predicate: predicate }); + } + for (const r of records) { + const v = (r && typeof r === 'object' && r.values && typeof r.values === 'object') ? r.values : r; + if (!v || typeof v !== 'object') continue; + const s = v.subject, p = v.predicate, o = v.object; + if (!s || !o) continue; + addEdge(s, o, p); + if (!directed) addEdge(o, s, p); + } + + // BFS：一層一跳，收集首次訪到的節點當鄰居（記 depth / 來源 / 關係）。 + const visited = new Set([start]); + let frontier = [start]; + const neighbors = []; + for (let d = 1; d <= maxDepth; d++) { + const next = []; + for (const cur of frontier) { + const outs = adj.get(cur) || []; + for (const e of outs) { + if (visited.has(e.node)) continue; + visited.add(e.node); + neighbors.push({ node: e.node, predicate: e.predicate, from: cur, depth: d }); + next.push(e.node); + } + } + frontier = next; + if (frontier.length === 0) break; + } + + return { + success: true, + start: start, + depth: maxDepth, + directed: directed, + neighbors: neighbors, + count: neighbors.length, + }; + # input 映射：{{...}} 對 workflow context 展開後注入 code 沙箱的 `input` 變數。 + # {{input.X}} 的 input = 上游 input 節點輸出（＝觸發 context）；{{fetch_triplets.data.records}} + # = http_request 回應 body 的 records 陣列（單一 ref pass-through 保留陣列型別）。 + input: + records: "{{fetch_triplets.data.records}}" + start: "{{input.node}}" + depth: "{{input.depth}}" + directed: "{{input.directed}}" + limits: + timeout_ms: 3000 # 純 CPU BFS，充裕 + max_output_bytes: 2097152 # 鄰居清單上限 2 MiB（呼叫端同步查詢輸出也有 5 MiB 硬上限）