diff --git a/kbdb/src/actions/library-backfill.ts b/kbdb/src/actions/library-backfill.ts
new file mode 100644
index 0000000..bae0e31
--- /dev/null
+++ b/kbdb/src/actions/library-backfill.ts
@@ -0,0 +1,168 @@
+// 標庫 backfill（Arcrun#85 二次裁決，2026-08-11；相關票 Arcrun#87「藏書地圖是空的」）。
+//
+// 背景：leo 把向量化優先序講成一句話後又補一刀：「它是兩件事？其實是一件——沒有庫就
+// 剩一個，但你把庫標好以後，原來的判定要修改對吧」。⇒ 判定標準（embed.ts 的
+// SelectionCriteria）必須從第一天就同時容納時間與庫，本檔提供「庫」這一半真正的資料。
+//
+// base 的 write path 早就支援（`createEntry` 的 `metadata_json.$.library`，t52：「庫由
+// ingest 蓋章決定」）——既有的搜尋／embed／deprecate-by-library 全都讀這個欄位，
+// **缺的不是機制，是既有資料沒被蓋章**（library-map.ts 檔頭 2026-07-19 對 prod 核實：
+// 既有 entries 的 metadata.library 是空的）。「源頭寫入就貼標」是呼叫端（ingest）的事，
+// base 這裡管不到、也不該猜（base 對內容語意無知的既有原則）；triplet 的實際寫入更是
+// 在另一個 repo（見 kbdb/src/index.ts 檔頭「triplet (separate repo)」）。
+//
+// 這個模組只做「補存量」那一半，且刻意設計成呼叫端驅動：
+//   - base 不猜「這筆該屬於哪個庫」——那是語意判斷。呼叫端給一個 target library 值
+//     ＋一組篩選條件，base 只負責把符合條件、目前未標記的 entries 安全、節流地蓋上這個值。
+//   - 篩選條件有兩種精度（2026-08-11 leo 定案的做法後補上）：
+//     ① 精準比對 `page_names`（IN 清單）——leo 定的正解：「有 2 份原稿，在 gitea 和我的
+//        Mac……去 gitea 把每個庫有哪些的卡名列出，跑來遍歷應該就搞定了」。呼叫端（daemon／
+//        #87）從 Gitea repo 列出卡名，逐批把「這些卡名屬於庫 X」精準地寫進來，不必猜。
+//     ② `source_prefix`／`page_name_prefix` 前綴 fallback（同 library-map.ts
+//        recomputeLibraryMap 的 source_prefix 精神，只是這裡是寫入不是聚合）——沒有精準
+//        清單時的過渡手段，精度不如①，兩者可並用（AND）縮小範圍。
+//   - 冪等：已標記的 entries 不會再入選（WHERE 帶「library 為空」）。
+//
+// D69 節流：與 reconcileEmbedGeneration（embed.ts）共用 maintenance-quota.ts 的同一顆
+// 每日 D1 寫入計數器——兩者都是「多筆 D1 row write、不打 AI」的背景維護操作，不共用
+// 計數器的話，補存量時會把世代核對的閘繞過去（leo 2026-08-11 二次裁決原話：「每日上限
+// 這件事不只管向量化，也要管補標，否則做標庫時就會把補算的閘繞過去」）。
+import type { Bindings } from '../types';
+import { maintenanceBudgetToday, addMaintenanceUsage } from './maintenance-quota';
+
+// IN 清單長度上限（避開 D1/SQLite bound-parameter 上限；一次點名這麼多張卡已經很夠用，
+// 呼叫端清單更長就自然分批呼叫，跟 limit 分頁是同一種節奏）。
+const MAX_PAGE_NAMES = 300;
+
+export interface LibraryBackfillCriteria {
+  owner_id?: string;
+  entry_type?: string;
+  page_names?: string[];      // 精準比對 page_name（IN 清單）——leo 定案的正解：從 Gitea repo
+                               // 列出卡名，逐批精準點名「這些卡名屬於庫 X」（見檔頭說明①）。
+  source_prefix?: string;     // metadata_json.$.source LIKE prefix%（過渡 fallback，見檔頭②）
+  page_name_prefix?: string;  // page_name LIKE prefix%（過渡 fallback，見檔頭②）
+  since?: number;             // created_at >= since（unix seconds）
+  until?: number;             // created_at < until（unix seconds）
+}
+
+export interface LibraryBackfillResult {
+  library: string;
+  scanned: number;          // 本批掃到的候選筆數（受 limit 限制，額度截斷前）。
+  tagged: number;           // 本次真的寫入 metadata_json.$.library 的筆數。
+  remaining: number;        // 本次之後仍待補標（符合條件、仍未標記）的筆數，不受額度影響。
+  quota_limit: number;      // 今日「背景維護 D1 寫入」額度上限（與 reconcile 共用）。
+  quota_used_today: number; // 本次呼叫後，今日累積已消耗的背景維護寫入額度。
+  quota_exceeded: boolean;  // 本批是否因額度不足被截斷。
+}
+
+// 單次呼叫候選上限（避開 subrequest/CPU/timeout；一批只有 1 次 SELECT + 1 次 UPDATE，
+// 比 reconcile 多一次 Vectorize 呼叫的成本低，故上限可以放寬一些）。
+const HARD_LIMIT_CAP = 500;
+
+function criteriaPredicate(c: LibraryBackfillCriteria): { conds: string[]; params: unknown[] } {
+  // 冪等的核心：只選「目前沒有 library 值」的候選，已標記過的（含標成 'general' 的）不會再入選。
+  const conds: string[] = [
+    "(json_extract(metadata_json, '$.library') IS NULL OR json_extract(metadata_json, '$.library') = '')",
+  ];
+  const params: unknown[] = [];
+  if (c.owner_id) { conds.push('owner_id = ?'); params.push(c.owner_id); }
+  if (c.entry_type) { conds.push('entry_type = ?'); params.push(c.entry_type); }
+  if (c.page_names && c.page_names.length > 0) {
+    const names = c.page_names.slice(0, MAX_PAGE_NAMES);
+    conds.push(`page_name IN (${names.map(() => '?').join(',')})`);
+    params.push(...names);
+  }
+  if (c.source_prefix) { conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') LIKE ? || '%'"); params.push(c.source_prefix); }
+  if (c.page_name_prefix) { conds.push("page_name LIKE ? || '%'"); params.push(c.page_name_prefix); }
+  if (typeof c.since === 'number') { conds.push('created_at >= ?'); params.push(c.since); }
+  if (typeof c.until === 'number') { conds.push('created_at < ?'); params.push(c.until); }
+  return { conds, params };
+}
+
+/**
+ * 對「符合條件、目前未標記 library」的既有 entries 批次蓋上 target library 值。
+ * 冪等 + 分批（單次 limit 上限）+ budget（與 reconcile 共用每日 D1 寫入額度，見檔頭）。
+ * 呼叫端（ingest / Arcrun#87）決定「這批是誰、該貼哪個庫」，本函式只負責安全、節流地
+ * 把值寫進去——base 不猜語意，也因此不假裝「這樣就把 #87 做完了」（mindset §7）。
+ *
+ * `owner_id` 刻意設成**必填**（不同於 LibraryBackfillCriteria 其餘欄位皆選填）：
+ * 2026-08-11 leo 在票上點出「補標補在錯的 owner 底下等於白做」（實查發現卡片實際掛在
+ * `owner_id=bfezv28v`，換成 `owner_id='leo'` 查卻是空的——兩個候選 owner 已經在互相打架）。
+ * 跟既有的 `deprecateEntriesByLibrary`（同樣是「依 library 批次改一大片既有資料」的操作）
+ * 同一個防線：不給不知道自己在改誰的資料的呼叫端一個「忘記帶 owner_id 就變成跨租戶全庫掃」
+ * 的後門，逼呼叫端明確想清楚「這批是哪個 owner」再動手。
+ */
+export async function backfillEntryLibraryTags(
+  db: D1Database,
+  env: Pick<Bindings, 'KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT'>,
+  opts: { library: string; owner_id: string; limit?: number } & Omit<LibraryBackfillCriteria, 'owner_id'>,
+): Promise<LibraryBackfillResult> {
+  const library = (opts.library ?? '').trim();
+  if (!library) throw new Error('library required');
+  const ownerId = (opts.owner_id ?? '').trim();
+  if (!ownerId) throw new Error('owner_id required（標庫是跨大量既有資料的批次寫入，不准無租戶範圍地掃全庫——2026-08-11 leo 直令）');
+  const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 100, 1), HARD_LIMIT_CAP);
+
+  const sel = criteriaPredicate({ ...opts, owner_id: ownerId });
+  const where = sel.conds.join(' AND ');
+  const params = sel.params;
+
+  const res = await db
+    .prepare(`SELECT id FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at ASC LIMIT ?`)
+    .bind(...params, limit)
+    .all<{ id: string }>();
+  const scannedIds = (res.results ?? []).map((r) => r.id);
+  const scanned = scannedIds.length;
+
+  // D69：額度截斷——每個候選最多 1 次 D1 write，與 reconcile 共用同一顆計數器。
+  const budget = await maintenanceBudgetToday(env, db);
+  const ids = scannedIds.slice(0, budget.remaining);
+  const quotaExceeded = scanned > ids.length;
+
+  let tagged = 0;
+  if (ids.length > 0) {
+    const ph = ids.map(() => '?').join(',');
+    await db
+      .prepare(
+        `UPDATE entries SET metadata_json = json_set(COALESCE(metadata_json, '{}'), '$.library', ?), updated_at = unixepoch() WHERE id IN (${ph})`,
+      )
+      .bind(library, ...ids)
+      .run();
+    tagged = ids.length;
+  }
+
+  try {
+    await addMaintenanceUsage(db, tagged);
+  } catch {
+    // fail-open：額度計數寫入失敗不影響已經完成的標庫寫入（精神同 embed.ts 的做法）。
+  }
+
+  const remRow = await db
+    .prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`)
+    .bind(...params)
+    .first<{ c: number }>();
+
+  return {
+    library,
+    scanned,
+    tagged,
+    remaining: remRow?.c ?? 0,
+    quota_limit: budget.limit,
+    quota_used_today: budget.used + tagged,
+    quota_exceeded: quotaExceeded,
+  };
+}
+
+/** 待補標統計（回報用）：符合條件、目前未標記 library 的筆數。 */
+export async function libraryBackfillStatus(
+  db: D1Database,
+  opts: LibraryBackfillCriteria = {},
+): Promise<{ pending: number }> {
+  const sel = criteriaPredicate(opts);
+  const where = sel.conds.join(' AND ');
+  const row = await db
+    .prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`)
+    .bind(...sel.params)
+    .first<{ c: number }>();
+  return { pending: row?.c ?? 0 };
+}
diff --git a/kbdb/src/actions/maintenance-quota.ts b/kbdb/src/actions/maintenance-quota.ts
new file mode 100644
index 0000000..1f854a4
--- /dev/null
+++ b/kbdb/src/actions/maintenance-quota.ts
@@ -0,0 +1,106 @@
+// 背景維護寫入的共用 D1 每日額度（Arcrun#85 D69，2026-08-11）。
+//
+// 為什麼需要這個模組（不是每個 caller 各自算）：
+//   D68 已經替「補算向量」的 Workers AI 呼叫量設了每日軟上限（embed.ts
+//   DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT），但 leo 逐行複核後指出還有一個沒堵的洞——
+//   世代核對（reconcileEmbedGeneration）**不打 AI，卻一樣逐筆寫 D1**（補標 content_hash
+//   或重置 is_embedded），47 萬筆候選 ≈ 4.7 倍 D1 免費層 100,000 rows written/日，而它
+//   當時零保護。2026-08-11 leo 補了第二刀：**標庫（library backfill）也是同一種操作**
+//   ——多筆 D1 row write、不打 AI——若各自設一顆獨立計數器，做標庫時會把 reconcile
+//   的閘繞過去（兩者加起來還是可能燒穿同一顆 D1）。
+//   ⇒ 兩者必須共用同一顆「今天 D1 背景維護寫入還剩多少」計數器，這裡就是那顆計數器。
+//
+// 儲存精神完全比照 execution-log.ts checkUsage／embed.ts getBackfillUsageToday：單一
+// entries 列/日（entry_type='kbdb_maintenance_usage'），upsert，不新增表（D38）。
+//
+// 額度怎麼選（不是拍腦袋，比照 execution-log.ts DEFAULT_DAILY_LIMIT 的既有算法）：
+//   D1 免費層 100,000 rows written/日。execution_log 自設 20%（20,000）留給知識卡；
+//   本模組管的是「背景維護」（reconcile + 標庫 backfill，兩者都是低優先、非使用者
+//   當下等待的操作），同樣自設 20%（20,000/日）——不是硬性 Cloudflare 限制，是不讓
+//   背景維護把當天寫入額度和知識卡片的正常寫入／execution_log 搶光的自我節制，
+//   可用 env.KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT 覆寫。
+import type { Bindings } from '../types';
+
+export const DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT = 20000;
+
+export function maintenanceDailyLimit(env: Pick<Bindings, 'KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT'>): number {
+  const raw = env.KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT;
+  const n = raw ? parseInt(raw, 10) : NaN;
+  return Number.isFinite(n) && n > 0 ? n : DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT;
+}
+
+function utcDay(): string {
+  return new Date().toISOString().slice(0, 10);
+}
+
+/** 額度計數器 entries id（單一列/日；不分租戶——D1 rows-written 額度是實例級，非租戶級）。 */
+function maintenanceUsageId(): string {
+  return `kbdb-maintenance-usage:${utcDay()}`;
+}
+
+/**
+ * 今天背景維護寫入已消耗的筆數。讀取失敗（含壞資料）誠實視為 0（caller 決定是否 fail-open，
+ * 精神同 embed.ts getBackfillUsageToday）。
+ */
+export async function getMaintenanceUsageToday(db: D1Database): Promise<number> {
+  const row = await db
+    .prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
+    .bind(maintenanceUsageId())
+    .first<{ metadata_json: string | null }>();
+  if (!row) return 0;
+  try {
+    const parsed = row.metadata_json ? (JSON.parse(row.metadata_json) as { writes?: number }) : {};
+    return Number(parsed.writes) || 0;
+  } catch {
+    return 0;
+  }
+}
+
+/** 今天背景維護額度用量 +by（upsert：讀現有列 → +by → UPDATE，不存在則 INSERT，冪等日切）。 */
+export async function addMaintenanceUsage(db: D1Database, by: number): Promise<void> {
+  if (by <= 0) return;
+  const id = maintenanceUsageId();
+  const existing = await db
+    .prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
+    .bind(id)
+    .first<{ metadata_json: string | null }>();
+  let prev = 0;
+  if (existing) {
+    try {
+      const parsed = existing.metadata_json ? (JSON.parse(existing.metadata_json) as { writes?: number }) : {};
+      prev = Number(parsed.writes) || 0;
+    } catch {
+      prev = 0;
+    }
+    await db
+      .prepare('UPDATE entries SET metadata_json = ?, updated_at = unixepoch() WHERE id = ?')
+      .bind(JSON.stringify({ day: utcDay(), writes: prev + by }), id)
+      .run();
+  } else {
+    await db
+      .prepare(`INSERT INTO entries (id, entry_type, metadata_json) VALUES (?, 'kbdb_maintenance_usage', ?)`)
+      .bind(id, JSON.stringify({ day: utcDay(), writes: by }))
+      .run();
+  }
+}
+
+export interface MaintenanceBudget {
+  limit: number;
+  used: number;
+  remaining: number;
+}
+
+/** 今天還剩多少背景維護 D1 寫入額度（reconcile／標庫 backfill 呼叫前先問這個）。 */
+export async function maintenanceBudgetToday(
+  env: Pick<Bindings, 'KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT'>,
+  db: D1Database,
+): Promise<MaintenanceBudget> {
+  const limit = maintenanceDailyLimit(env);
+  let used = 0;
+  try {
+    used = await getMaintenanceUsageToday(db);
+  } catch {
+    used = 0; // fail-open：計數器本身故障（含 D1 額度打滿）不該連背景維護都做不了
+  }
+  return { limit, used, remaining: Math.max(0, limit - used) };
+}
diff --git a/kbdb/src/embed.ts b/kbdb/src/embed.ts
index 9f0e0ce..6daefc1 100644
--- a/kbdb/src/embed.ts
+++ b/kbdb/src/embed.ts
@@ -12,6 +12,7 @@
 // base 只認這個通用旗標 → base 維持對內容語意無知。
 
 import type { Bindings, Entry } from './types';
+import { maintenanceBudgetToday, addMaintenanceUsage } from './actions/maintenance-quota';
 
 // ── 嵌入模型（Arcrun#59：模型應可配置＋index 版本化，支援換代重刷）────────────────
 //
@@ -132,7 +133,12 @@ export async function embedOnWrite(env: Bindings, entry: Entry): Promise<boolean
     },
   ]);
   // 標記 bookkeeping（既有欄，base 不讀、僅供「已 embed」可查）。不動表結構。
-  await env.DB.prepare('UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id = ?').bind(entry.id).run();
+  // content_hash 順手蓋成「這次嵌入用的模型」（世代戳記，見下方 reconcileEmbedGeneration 的
+  // 說明）——這裡是「新寫的立刻算」的路徑，寫入當下 model 必為現行 model，不會有世代落差。
+  await env.DB
+    .prepare('UPDATE entries SET is_embedded = 1, content_hash = ? WHERE id = ?')
+    .bind(embedModel(env), entry.id)
+    .run();
   return true;
 }
 
@@ -173,12 +179,134 @@ function parseMeta(json: string | null): Record<string, unknown> | null {
 const BACKFILL_PREDICATE =
   "is_embedded = 0 AND content IS NOT NULL AND content <> '' AND json_extract(metadata_json, '$.embed') = 1";
 
+// ── 每日額度上限（D68，2026-08-11：leo「補算向量照時間新到舊、且每天有額度上限」）─────────
+//
+// backfill 與「寫入即嵌」「萃取」共用同一份 Workers AI 每日免費 10,000 neurons（UTC 午夜重置，
+// 見頂層 wiki ops-facts.md「萃取與向量化吃同一份 Workers AI 額度」）。backfill 是背景低優先
+// 動作，不該把當天額度燒光讓萃取／今天的新寫入整天卡死（embedOnWrite 不受此上限——「新寫的
+// 立刻算」是 D68 三條之一，不能被 backfill 的節制連坐）。自設「軟上限」，非 Cloudflare 硬限制，
+// 可用 env.EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT 覆寫（精神比照 execution-log.ts 的 DEFAULT_DAILY_LIMIT）。
+//
+// 預設值怎麼選（不是拍腦袋，2026-08-11 查證 Cloudflare 官方定價後回推）：
+//   bge-m3 定價：1,075 neurons / 1,000,000 input tokens（無輸出 token 成本，embedding 只有輸入）。
+//   保守估計每筆中文知識卡片 ~800 tokens（寧可高估——CJK tokenizer 密度通常高於英文，
+//     高估 token 數 ⇒ 算出的「每日可嵌筆數」偏保守，不會撞真的 CF 額度）：
+//     800 tokens × 1,075 / 1,000,000 ≈ 0.86 neurons/entry
+//   backfill 分到日配額 20%（比照 execution-log.ts「自我節制、留大部分給主流程」的既有慣例）：
+//     10,000 × 20% = 2,000 neurons/日
+//   2,000 ÷ 0.86 ≈ 2,325 entries/日，再打八折留緩衝（token 估計誤差／其他背景消耗）：
+//     2,325 × 0.8 ≈ 1,860 → 取整數 1,800。
+const DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT = 1800;
+
+function backfillDailyLimit(env: Pick<Bindings, 'EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT'>): number {
+  const raw = env.EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT;
+  const n = raw ? parseInt(raw, 10) : NaN;
+  return Number.isFinite(n) && n > 0 ? n : DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT;
+}
+
+function utcDay(): string {
+  return new Date().toISOString().slice(0, 10);
+}
+
+/** 額度計數器 entries id（單一列/日，UTC 日期字串，換日自然歸零；不分租戶——Workers AI 額度是帳號級）。 */
+function backfillUsageId(): string {
+  return `embed-backfill-usage:${utcDay()}`;
+}
+
+/**
+ * 今天 backfill 已消耗的筆數。儲存精神完全比照 execution-log.ts 的 checkUsage：單一 entries 列/日
+ * （entry_type='embed_backfill_usage'，計數包進 metadata_json），不新增表。
+ * 讀取失敗（含壞資料）誠實視為 0（caller 決定是否 fail-open）。
+ */
+async function getBackfillUsageToday(db: D1Database): Promise<number> {
+  const row = await db
+    .prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
+    .bind(backfillUsageId())
+    .first<{ metadata_json: string | null }>();
+  if (!row) return 0;
+  try {
+    const parsed = row.metadata_json ? (JSON.parse(row.metadata_json) as { embedded?: number }) : {};
+    return Number(parsed.embedded) || 0;
+  } catch {
+    return 0; // 壞資料誠實視為 0，不讓損毀的計數器卡死額度機制
+  }
+}
+
+/** 今天 backfill 額度用量 +by（upsert：讀現有列 → +by → UPDATE，不存在則 INSERT，冪等日切）。 */
+async function addBackfillUsage(db: D1Database, by: number): Promise<void> {
+  if (by <= 0) return;
+  const id = backfillUsageId();
+  const existing = await db
+    .prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
+    .bind(id)
+    .first<{ metadata_json: string | null }>();
+  let prev = 0;
+  if (existing) {
+    try {
+      const parsed = existing.metadata_json ? (JSON.parse(existing.metadata_json) as { embedded?: number }) : {};
+      prev = Number(parsed.embedded) || 0;
+    } catch {
+      prev = 0;
+    }
+    await db
+      .prepare('UPDATE entries SET metadata_json = ?, updated_at = unixepoch() WHERE id = ?')
+      .bind(JSON.stringify({ day: utcDay(), embedded: prev + by }), id)
+      .run();
+  } else {
+    await db
+      .prepare(`INSERT INTO entries (id, entry_type, metadata_json) VALUES (?, 'embed_backfill_usage', ?)`)
+      .bind(id, JSON.stringify({ day: utcDay(), embedded: by }))
+      .run();
+  }
+}
+
+// ── 「挑哪一批」可以從外面指定（Arcrun#85，2026-08-11 leo 二度裁決）───────────────
+//
+// leo 的優先序不是「一律新到舊」的單一佇列，是**分層**：今天寫的立刻／這週在跑的先跑／
+// 有查詢紀錄的庫優先／半年前的慢慢跑。分層要能實作，前提是「這次補哪一批」要能從外面
+// （工作流）指定，不能只靠資料層自己決定的固定排序——策略要住在 leo 打得開的地方
+// （工作流頁），不是焊死在這裡看不見也改不動。
+//
+// 這裡不預先幫 caller 決定「四層怎麼切」（那是策略，屬於呼叫端/工作流，見 Arcrun#85
+// D70 段落的意圖草案），只提供**同一套篩選形狀**讓任何一層都能表達：
+//   - since／until：時間窗（unix seconds，created_at 半開區間 [since, until)）——時間分層
+//     （①今天／②本週／④半年前）都是同一個 since/until 參數，差別只在呼叫端傳的值。
+//   - library：依 metadata_json.$.library 過濾——一旦資料身上有庫這個資訊（Arcrun#87），
+//     「有查詢紀錄的庫優先」這層可以直接用同一個參數，不必再改介面形狀。
+// 三個操作（backfillEmbeddings／reconcileEmbedGeneration／backfillEntryLibraryTags，
+// 見 actions/library-backfill.ts）共用這個形狀，這就是「判定標準只有一份」的意思——
+// 不是先做時間、之後為了庫再回頭改介面。
+export interface SelectionCriteria {
+  owner_id?: string;
+  source?: string;
+  library?: string; // 精確比對 metadata_json.$.library（未標記的舊資料一律歸 'general'，同 embedOnWrite 慣例）
+  since?: number;    // created_at >= since（unix seconds）
+  until?: number;    // created_at < until（unix seconds）
+}
+
+function selectionCriteriaPredicate(opts: SelectionCriteria): { conds: string[]; params: unknown[] } {
+  const conds: string[] = [];
+  const params: unknown[] = [];
+  if (opts.owner_id) { conds.push('owner_id = ?'); params.push(opts.owner_id); }
+  if (opts.source) { conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') = ?"); params.push(opts.source); }
+  if (opts.library) {
+    conds.push("COALESCE(NULLIF(json_extract(metadata_json, '$.library'), ''), 'general') = ?");
+    params.push(opts.library);
+  }
+  if (typeof opts.since === 'number') { conds.push('created_at >= ?'); params.push(opts.since); }
+  if (typeof opts.until === 'number') { conds.push('created_at < ?'); params.push(opts.until); }
+  return { conds, params };
+}
+
 export interface BackfillResult {
   enabled: boolean;   // 模組是否開（false → 什麼都沒做，caller 該誠實回錯，不假裝）。
   processed: number;  // 本次真的嵌進 Vectorize 並標 is_embedded=1 的筆數。
-  skipped: number;    // 掃到但沒嵌（例如 embedText 回 null）的筆數。
-  remaining: number;  // 本次之後仍待補嵌的筆數（可重複呼叫直到 0）。
+  skipped: number;    // 掃到但沒嵌（例如 embedText 回 null，或本批被額度擋下）的筆數。
+  remaining: number;  // 本次之後仍待補嵌的筆數（可重複呼叫直到 0，與額度無關——單純候選總量）。
   scanned: number;    // 本批掃出的候選筆數（受 limit 限制）。
+  quota_limit: number;      // 今日 backfill 額度上限（env.EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT 或預設值）。
+  quota_used_today: number; // 本次呼叫後，今日累積已消耗的 backfill 額度。
+  quota_exceeded: boolean;  // 本批是否因額度不足被截斷（true＝還有可嵌的候選但今天不再打 AI，等明天/調高上限）。
 }
 
 /**
@@ -193,9 +321,14 @@ export interface BackfillResult {
  */
 export async function backfillEmbeddings(
   env: Bindings,
-  opts: { limit?: number; owner_id?: string; source?: string; reindex?: boolean; offset?: number } = {},
+  opts: SelectionCriteria & { limit?: number; reindex?: boolean; offset?: number } = {},
 ): Promise<BackfillResult> {
-  if (!embedEnabled(env)) return { enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0 };
+  if (!embedEnabled(env)) {
+    return {
+      enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0,
+      quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
+    };
+  }
   const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 25, 1), 100);
   const offset = Math.max(opts.offset ?? 0, 0);
 
@@ -210,21 +343,39 @@ export async function backfillEmbeddings(
   // 🔴 2026-08-05：**已下架的一律不嵌**（leo：「理論上它的向量也要刪掉，就不會有殘影了吧？」）。
   //   沒有這條，下架時清掉的向量會在下一次 backfill 又被嵌回來 ⇒ 殘影復活，
   //   而且 `reindex=true` 那條路更嚴重（它連 is_embedded=1 的都重推）。
-  const conds = [basePredicate, "COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'"];
-  const params: unknown[] = [];
-  if (opts.owner_id) { conds.push('owner_id = ?'); params.push(opts.owner_id); }
-  if (opts.source) { conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') = ?"); params.push(opts.source); }
+  // 「挑哪一批」（Arcrun#85）：owner_id/source/library/since/until 全部走同一套
+  // selectionCriteriaPredicate，讓呼叫端（工作流）能表達時間分層與庫分層，不必等
+  // base 幫忙決定；本函式不預設任何一層，caller 傳什麼就篩什麼。
+  const sel = selectionCriteriaPredicate(opts);
+  const conds = [basePredicate, "COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'", ...sel.conds];
+  const params: unknown[] = [...sel.params];
   const where = conds.join(' AND ');
 
+  // D68：由新到舊——最可能被查到的最先補回來（見檔頭 DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT 段的決策脈絡）。
   const res = await env.DB
-    .prepare(`SELECT * FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at ASC LIMIT ? OFFSET ?`)
+    .prepare(`SELECT * FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at DESC LIMIT ? OFFSET ?`)
     .bind(...params, limit, offset)
     .all<Entry>();
   const rows = res.results ?? [];
   const scanned = rows.length;
 
+  // D68：每日額度上限。額度是「這次呼叫要不要打 AI」的唯一守門——reindex 一樣要打 AI.run，
+  // 同樣受限（不因為是 reindex 就例外，會打 Workers AI 的動作都算）。
+  const dailyCap = backfillDailyLimit(env);
+  let usedToday = 0;
+  try {
+    usedToday = await getBackfillUsageToday(env.DB);
+  } catch {
+    usedToday = 0; // fail-open：計數器本身故障（含 D1 額度打滿）不該連 backfill 都不做
+  }
+  const remainingQuota = Math.max(0, dailyCap - usedToday);
+
   let processed = 0;
-  const embeddable = rows.filter((e) => (e.content ?? '').trim().length > 0);
+  const candidates = rows.filter((e) => (e.content ?? '').trim().length > 0);
+  // 額度截斷：candidates 已按 created_at DESC 排序，取前 remainingQuota 筆＝優先保留最新的。
+  const embeddable = candidates.slice(0, remainingQuota);
+  const quotaExceeded = candidates.length > embeddable.length;
+
   if (embeddable.length > 0 && env.AI && env.VECTORIZE) {
     const texts = embeddable.map((e) => (e.content ?? '').trim());
     const out = (await env.AI.run(embedModel(env), { text: texts })) as { data: number[][] };
@@ -246,8 +397,18 @@ export async function backfillEmbeddings(
       await env.VECTORIZE.upsert(vectors);
       const ids = vectors.map((v) => v.id);
       const placeholders = ids.map(() => '?').join(',');
-      await env.DB.prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id IN (${placeholders})`).bind(...ids).run();
+      // content_hash 順手蓋成現行模型（世代戳記，見 reconcileEmbedGeneration）。
+      await env.DB
+        .prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 1, content_hash = ? WHERE id IN (${placeholders})`)
+        .bind(embedModel(env), ...ids)
+        .run();
       processed = vectors.length;
+      try {
+        await addBackfillUsage(env.DB, processed);
+      } catch {
+        // fail-open：額度計數寫入失敗不影響已經完成的嵌入（別讓 bookkeeping 故障吞掉已做的工）；
+        // 代價是下次呼叫可能少算一點用量——比「明明做了卻沒生效」安全（誠實限制，mindset §7）。
+      }
     }
   }
 
@@ -259,7 +420,16 @@ export async function backfillEmbeddings(
   // 非 reindex：predicate 含 is_embedded=0，處理後該筆變 1 → COUNT 自然遞減（重呼直到 0）。
   // reindex：predicate 不含 is_embedded，COUNT 恆等於總數 → 改用 offset 分頁計 remaining（否則永不終止）。
   const remaining = opts.reindex ? Math.max(0, totalMatching - (offset + scanned)) : totalMatching;
-  return { enabled: true, processed, skipped: scanned - processed, remaining, scanned };
+  return {
+    enabled: true,
+    processed,
+    skipped: scanned - processed,
+    remaining,
+    scanned,
+    quota_limit: dailyCap,
+    quota_used_today: usedToday + processed,
+    quota_exceeded: quotaExceeded,
+  };
 }
 
 /** 補嵌進度統計（回報用；模組未開仍可查 pending 數，誠實標 enabled:false）。 */
@@ -283,6 +453,128 @@ export async function backfillStatus(
   return { enabled: embedEnabled(env), pending: pendingRow?.c ?? 0, embedded: embeddedRow?.c ?? 0 };
 }
 
+export interface ReconcileResult {
+  enabled: boolean;
+  checked: number;            // 本批「真的核對＋寫回」的筆數（受下方 D1 額度截斷後的量）。
+  confirmed_current: number;  // 核對後確認已在現行 Vectorize index：只補標 content_hash，未打 AI。
+  reset_to_pending: number;   // 核對後確認不在現行 index：重置 is_embedded=0，回到正常 backfill 佇列。
+  remaining: number;          // 本次之後仍待核對的筆數（不受額度影響，可重複呼叫直到 0）。
+  scanned: number;            // 本批掃到的候選筆數（受 limit 限制，額度截斷前）。
+  quota_limit: number;        // 今日「背景維護 D1 寫入」額度上限（與標庫 backfill 共用，見 maintenance-quota.ts）。
+  quota_used_today: number;   // 本次呼叫後，今日累積已消耗的背景維護寫入額度。
+  quota_exceeded: boolean;    // 本批是否因額度不足被截斷（true＝還有候選但今天不再寫 D1，等明天/調高上限）。
+}
+
+/**
+ * 世代核對（Generation reconciliation，D68 配套修復，2026-08-11）。
+ *
+ * 背景：`is_embedded=1` 只代表「曾經對某個 Vectorize index 嵌過」，不保證是**現行**的
+ * index/模型（見檔頭 2026-08-03 換代註解：換模型必須換 index，舊向量收不進新 index、也刪不掉）。
+ * 從備份整批灌回的資料尤其會帶著對**已退役索引**（例：768 維 `arcrun-kbdb-embed`）的
+ * `is_embedded=1`——現行 backfill 的預設路徑（只補 `is_embedded=0`）永遠不會碰它們，
+ * 語意搜尋對現行（1024 維 `arcrun-kbdb-embed-m3`）索引而言永遠搜不到那批東西，畫面不會說壞掉。
+ *
+ * 做法：不猜（`is_embedded` 本身此刻不可信），直接問現行 Vectorize index「這些 id 真的在你這嗎」
+ * （`env.VECTORIZE.getByIds`，ground truth，而非比對 content_hash 字串本身——後者在這次修復
+ * 之前從未被寫過，所有既有 is_embedded=1 的列 content_hash 皆為 NULL，無法只憑字串判斷「哪些是
+ * 這次修復前的正常資料、哪些是真正的舊世代殘留」，必須問 Vectorize 本身）：
+ *   - 真的在現行 index → 只是這次修復之前的正常資料，沒補寫過 content_hash。補標記，不重打 AI
+ *     （不浪費額度在已經正確的資料上）。
+ *   - 不在現行 index → 對現行 index 而言等於沒嵌過，重置 is_embedded=0、清空 content_hash，
+ *     交回正常 backfill 佇列（下一輪照樣受「新到舊」排序＋每日額度上限保護，不特別優待）。
+ *
+ * 不消耗 Workers AI 額度：零 AI.run，只有一次 D1 掃描 + 一次 Vectorize.getByIds + D1 寫回。
+ *
+ * D69（Arcrun#85，2026-08-11 leo 逐行複核找到的破口）：**這一步雖不打 AI，但逐筆寫 D1**——
+ * 每個候選最多消耗一次 row write（補標 content_hash 或重置 is_embedded，兩條路互斥、恰好一次），
+ * 47 萬筆候選 ≈ 4.7 倍 D1 100,000 rows written/日免費額度。與標庫 backfill（同樣是多筆 D1
+ * write、不打 AI）共用 `actions/maintenance-quota.ts` 的同一顆每日計數器——不共用的話，
+ * 補標庫時會把這裡的閘繞過去（反之亦然）。額度用完 → 誠實截斷候選，不再寫 D1，等明天。
+ *
+ * 「挑哪一批」：owner_id/library/since/until 走 SelectionCriteria（同 backfillEmbeddings／
+ * backfillEntryLibraryTags 共用的篩選形狀），讓時間分層／庫分層能從外面指定。
+ */
+export async function reconcileEmbedGeneration(
+  env: Bindings,
+  opts: Pick<SelectionCriteria, 'owner_id' | 'library' | 'since' | 'until'> & { limit?: number } = {},
+): Promise<ReconcileResult> {
+  if (!embedEnabled(env)) {
+    return {
+      enabled: false, checked: 0, confirmed_current: 0, reset_to_pending: 0, remaining: 0,
+      scanned: 0, quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
+    };
+  }
+  const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 50, 1), 200);
+  const currentModel = embedModel(env);
+
+  const sel = selectionCriteriaPredicate(opts);
+  const conds = [
+    'is_embedded = 1',
+    '(content_hash IS NULL OR content_hash != ?)',
+    "COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'",
+    ...sel.conds,
+  ];
+  const params: unknown[] = [currentModel, ...sel.params];
+  const where = conds.join(' AND ');
+
+  const res = await env.DB
+    .prepare(`SELECT id FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at DESC LIMIT ?`)
+    .bind(...params, limit)
+    .all<{ id: string }>();
+  const scannedIds = (res.results ?? []).map((r) => r.id);
+  const scanned = scannedIds.length;
+
+  // D69：額度截斷——每個候選最多 1 次 D1 write，直接照剩餘額度砍候選清單長度。
+  const budget = await maintenanceBudgetToday(env, env.DB);
+  const ids = scannedIds.slice(0, budget.remaining);
+  const quotaExceeded = scanned > ids.length;
+  const checked = ids.length;
+
+  let confirmed_current = 0;
+  let reset_to_pending = 0;
+  if (ids.length > 0 && env.VECTORIZE) {
+    const found = await env.VECTORIZE.getByIds(ids);
+    const foundIds = new Set(found.map((v) => v.id));
+    const presentIds = ids.filter((id) => foundIds.has(id));
+    const missingIds = ids.filter((id) => !foundIds.has(id));
+
+    if (presentIds.length > 0) {
+      const ph = presentIds.map(() => '?').join(',');
+      await env.DB
+        .prepare(`UPDATE entries SET content_hash = ? WHERE id IN (${ph})`)
+        .bind(currentModel, ...presentIds)
+        .run();
+      confirmed_current = presentIds.length;
+    }
+    if (missingIds.length > 0) {
+      const ph = missingIds.map(() => '?').join(',');
+      await env.DB
+        .prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 0, content_hash = NULL WHERE id IN (${ph})`)
+        .bind(...missingIds)
+        .run();
+      reset_to_pending = missingIds.length;
+    }
+  }
+
+  const remRow = await env.DB
+    .prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`)
+    .bind(...params)
+    .first<{ c: number }>();
+
+  const written = confirmed_current + reset_to_pending;
+  try {
+    await addMaintenanceUsage(env.DB, written);
+  } catch {
+    // fail-open：額度計數寫入失敗不影響已經完成的核對寫入（精神同 backfillEmbeddings 的
+    // addBackfillUsage 失敗處理——寧可下次呼叫少算一點用量，也不讓計數故障吞掉已做的工）。
+  }
+
+  return {
+    enabled: true, checked, confirmed_current, reset_to_pending, remaining: remRow?.c ?? 0,
+    scanned, quota_limit: budget.limit, quota_used_today: budget.used + written, quota_exceeded: quotaExceeded,
+  };
+}
+
 export interface SelfTestResult {
   enabled: boolean;      // embed 模組是否開（binding 都在）
   tested: boolean;       // 是否真的跑了一次自我查詢（false＝連測都測不了，非失敗）
diff --git a/kbdb/src/routes/embed.ts b/kbdb/src/routes/embed.ts
index 55c6cee..d784e9e 100644
--- a/kbdb/src/routes/embed.ts
+++ b/kbdb/src/routes/embed.ts
@@ -8,7 +8,7 @@
 // base 對內容語意無知：只認通用 metadata.embed===true 旗標，不知 triplet/wiki（解耦）。
 import { Hono } from 'hono';
 import type { Bindings } from '../types';
-import { embedEnabled, backfillEmbeddings, backfillStatus, embedSelfTest } from '../embed';
+import { embedEnabled, backfillEmbeddings, backfillStatus, embedSelfTest, reconcileEmbedGeneration } from '../embed';
 
 export const embedRoutes = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
 
@@ -16,11 +16,14 @@ const OFF_HINT =
   '語義補嵌需先開 embed 模組（Vectorize+AI binding）。叫 CC「幫我開語義查詢」（設 kbdb_embed:true + redeploy 注入 binding）後再呼叫本端點。';
 
 // POST /embed/backfill — batch-embed existing embeddable entries with is_embedded=0.
-//   body（皆選填）：{ limit?:1-100（預設25）, owner_id?, source?, reindex?, offset? }。
+//   body（皆選填）：{ limit?:1-100（預設25）, owner_id?, source?, library?, since?, until?, reindex?, offset? }。
 //   冪等：重跑不會重複嵌（已 is_embedded=1 的不再入選；upsert 同 id 冪等）。
 //   分批：單次最多 limit 筆；回傳 remaining>0 表示還有 → 重複呼叫直到 remaining=0。
 //   reindex:true（Arcrun#11）：改重推「所有 embeddable」既有向量（含 is_embedded=1），
 //     讓事後建立的 Vectorize metadata index 收錄它們（否則帶過濾語意查詢回 0）；配 offset 分頁。
+//   library／since／until（Arcrun#85，2026-08-11）：「挑哪一批」從外面指定——時間分層
+//     （今天/本週/半年前）與庫分層（有查詢紀錄的庫優先）共用同一套 SelectionCriteria，
+//     由呼叫端（工作流）決定這次要補的是哪一批，不是資料層焊死單一排序（見 embed.ts 檔頭說明）。
 //   模組未開 → 409 + capability_hint（不假綠）。
 embedRoutes.post('/backfill', async (c) => {
   if (!embedEnabled(c.env)) {
@@ -33,6 +36,9 @@ embedRoutes.post('/backfill', async (c) => {
     limit?: number | string;
     owner_id?: string;
     source?: string;
+    library?: string;
+    since?: number | string;
+    until?: number | string;
     reindex?: boolean;
     offset?: number | string;
   };
@@ -40,6 +46,9 @@ embedRoutes.post('/backfill', async (c) => {
     limit: body.limit !== undefined ? Number(body.limit) : undefined,
     owner_id: body.owner_id || undefined,
     source: body.source || undefined,
+    library: body.library || undefined,
+    since: body.since !== undefined ? Number(body.since) : undefined,
+    until: body.until !== undefined ? Number(body.until) : undefined,
     // reindex（Arcrun#11）：重推既有向量讓事後建立的 Vectorize metadata index 收錄（見 embed.ts）。
     reindex: body.reindex === true,
     offset: body.offset !== undefined ? Number(body.offset) : undefined,
@@ -56,6 +65,38 @@ embedRoutes.get('/backfill/status', async (c) => {
   return c.json({ success: true, ...status });
 });
 
+// POST /embed/reconcile — 世代核對（D68 配套修復，2026-08-11；D69 額度節流同日補上）：
+//   對「is_embedded=1 但 content_hash 非現行模型」的候選，問現行 Vectorize index 是否真的收錄；
+//   真的在 → 補標 content_hash（不打 AI）；不在 → 重置 is_embedded=0，回到正常 /embed/backfill 佇列。
+//   解「從備份整批灌回、帶著對已退役索引的 is_embedded=1，永遠不被 backfill 碰到」這個坑。
+//   body（皆選填）：{ limit?:1-200（預設50）, owner_id?, library?, since?, until? }。重複呼叫直到 remaining=0。
+//   D69：每筆候選最多消耗一次 D1 row write，與 POST /entries/backfill-library 共用同一顆每日
+//   「背景維護 D1 寫入」額度（見 actions/maintenance-quota.ts）——額度用完會誠實回
+//   quota_exceeded:true 並停手，不會把當天 D1 免費額度燒穿（2026-08-11 leo 逐行複核找到的破口）。
+embedRoutes.post('/reconcile', async (c) => {
+  if (!embedEnabled(c.env)) {
+    return c.json(
+      { success: false, error: 'embed module not enabled (need VECTORIZE + AI bindings)', capability_hint: OFF_HINT },
+      409,
+    );
+  }
+  const body = (await c.req.json().catch(() => ({}))) as {
+    limit?: number | string;
+    owner_id?: string;
+    library?: string;
+    since?: number | string;
+    until?: number | string;
+  };
+  const result = await reconcileEmbedGeneration(c.env, {
+    limit: body.limit !== undefined ? Number(body.limit) : undefined,
+    owner_id: body.owner_id || undefined,
+    library: body.library || undefined,
+    since: body.since !== undefined ? Number(body.since) : undefined,
+    until: body.until !== undefined ? Number(body.until) : undefined,
+  });
+  return c.json({ success: true, ...result });
+});
+
 // GET /embed/selftest?owner_id= — 語義自我檢查（檢修孔，2026-08-07）：
 //   挑一筆已嵌入的卡片，拿它自己的內容查自己，只回布林診斷（不回卡片內容、不回 entry id）。
 //   計數（backfill/status）看不出「嵌了但查不到」這種故障模式（Arcrun#11 撞過的真實案例），
diff --git a/kbdb/src/routes/entries.ts b/kbdb/src/routes/entries.ts
index a980049..f553ef5 100644
--- a/kbdb/src/routes/entries.ts
+++ b/kbdb/src/routes/entries.ts
@@ -23,6 +23,7 @@ import {
   EmbedQueryFailedError,
 } from '../embed';
 import { migrateLegacyCredentialsForOwner } from '../actions/credential-legacy-migration';
+import { backfillEntryLibraryTags, libraryBackfillStatus } from '../actions/library-backfill';
 
 export const entryRoutes = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
 
@@ -367,6 +368,64 @@ entryRoutes.patch('/deprecate-by-library', async (c) => {
   return c.json({ success: true, deprecated_count: count, vectors_deleted });
 });
 
+// POST /entries/backfill-library — 標庫補存量（Arcrun#85 二次裁決／相關票 Arcrun#87，2026-08-11）。
+//   body（必填 library + owner_id）：{ library, owner_id, page_names?（string[]，精準比對，
+//     leo 定案的正解——見 actions/library-backfill.ts 檔頭「拿原稿遍歷」）, entry_type?,
+//     source_prefix?, page_name_prefix?（後兩者為過渡 fallback，精度不如 page_names）,
+//     since?, until?, limit?(1-500，預設100) }。
+//   冪等：只選「目前未標記 library」的候選；分批：單次 limit 上限，remaining>0 → 重複呼叫直到 0。
+//   budget：與 /embed/reconcile 共用同一顆每日 D1 寫入額度（見 actions/maintenance-quota.ts）——
+//     兩者都是「多筆 D1 write、不打 AI」的背景維護操作，不共用額度的話補存量會把世代核對的閘繞過去。
+//   base 對內容語意無知：不猜「這批該貼哪個庫」，呼叫端（ingest／#87）決定 library 與篩選條件；
+//   owner_id 必填（同 /entries/deprecate-by-library 的既有防線——批次改一大片既有資料不准無租戶範圍地掃）。
+//   此路由必須在 '/:id' 之前註冊，否則 'backfill-library' 會被當成 id 參數。
+entryRoutes.post('/backfill-library', async (c) => {
+  const body = (await c.req.json().catch(() => ({}))) as {
+    library?: string;
+    owner_id?: string;
+    entry_type?: string;
+    page_names?: string[];
+    source_prefix?: string;
+    page_name_prefix?: string;
+    since?: number | string;
+    until?: number | string;
+    limit?: number | string;
+  };
+  const library = String(body.library ?? '').trim();
+  const ownerId = String(body.owner_id ?? '').trim();
+  if (!library || !ownerId) return c.json({ success: false, error: 'library 與 owner_id 必填' }, 400);
+  try {
+    const result = await backfillEntryLibraryTags(c.env.DB, c.env, {
+      library,
+      owner_id: ownerId,
+      entry_type: body.entry_type || undefined,
+      page_names: Array.isArray(body.page_names) && body.page_names.length > 0 ? body.page_names : undefined,
+      source_prefix: body.source_prefix || undefined,
+      page_name_prefix: body.page_name_prefix || undefined,
+      since: body.since !== undefined ? Number(body.since) : undefined,
+      until: body.until !== undefined ? Number(body.until) : undefined,
+      limit: body.limit !== undefined ? Number(body.limit) : undefined,
+    });
+    return c.json({ success: true, ...result });
+  } catch (e) {
+    return c.json({ success: false, error: e instanceof Error ? e.message : String(e) }, 400);
+  }
+});
+
+// GET /entries/backfill-library/status?owner_id=&entry_type=&source_prefix=&page_name_prefix=&since=&until=
+//   — 符合條件、目前未標記 library 的筆數（backfill 前後都能查，判斷還剩多少）。
+entryRoutes.get('/backfill-library/status', async (c) => {
+  const status = await libraryBackfillStatus(c.env.DB, {
+    owner_id: c.req.query('owner_id') || undefined,
+    entry_type: c.req.query('entry_type') || undefined,
+    source_prefix: c.req.query('source_prefix') || undefined,
+    page_name_prefix: c.req.query('page_name_prefix') || undefined,
+    since: c.req.query('since') ? Number(c.req.query('since')) : undefined,
+    until: c.req.query('until') ? Number(c.req.query('until')) : undefined,
+  });
+  return c.json({ success: true, ...status });
+});
+
 // PATCH /entries/:id
 entryRoutes.patch('/:id', async (c) => {
   const body = await c.req.json().catch(() => ({}));
diff --git a/kbdb/src/types.ts b/kbdb/src/types.ts
index f11c0f7..5d7f3f1 100644
--- a/kbdb/src/types.ts
+++ b/kbdb/src/types.ts
@@ -24,6 +24,18 @@ export type Bindings = {
   // kbdb/src/actions/execution-log.ts DEFAULT_DAILY_LIMIT 說明）。未設 → 20000
   // （D1 100,000 rows written/日的 20%，留 80% 給知識卡 entries）。
   EXECUTION_LOG_DAILY_WRITE_LIMIT?: string;
+  // embed backfill 每日軟上限（D68，2026-08-11：補算向量照時間新到舊、且每天有額度上限）。
+  // backfill 與「寫入即嵌」「萃取」共用同一份 Workers AI 每日 10,000 免費 neurons（見頂層
+  // wiki ops-facts.md）；backfill 是背景低優先動作，自設軟上限不把當天額度燒光。未設 → 見
+  // kbdb/src/embed.ts DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT 說明（含選值算式，非拍腦袋）。
+  EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT?: string;
+  // 背景維護寫入（reconcile 世代核對 + 標庫 backfill）共用的 D1 每日寫入軟上限
+  // （Arcrun#85 D69 修法，2026-08-11：兩者都是「多筆 D1 row write、不打 AI」的操作，
+  // 各自不設防都會單獨燒穿 D1 100,000 rows/日免費額度——reconcile 47 萬筆 candidate
+  // ≈ 4.7 倍全日額度，已在票上實測；標庫 backfill 同樣是逐筆 D1 write，若各管各的，
+  // 補標庫時會把 reconcile 的閘繞過去。兩者共用同一顆「今天還剩多少」計數器。
+  // 未設 → 見 kbdb/src/actions/maintenance-quota.ts DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT。
+  KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT?: string;
 };
 
 export type EntryType =
@@ -35,7 +47,9 @@ export type EntryType =
   | 'workflow'
   | 'recipe_stat'
   | 'execution_log'
-  | 'execution_log_usage';
+  | 'execution_log_usage'
+  | 'embed_backfill_usage'
+  | 'kbdb_maintenance_usage';
 
 export interface Entry {
   id: string;
diff --git a/kbdb/tests/embed-backfill.test.ts b/kbdb/tests/embed-backfill.test.ts
index 09df14f..989a8a8 100644
--- a/kbdb/tests/embed-backfill.test.ts
+++ b/kbdb/tests/embed-backfill.test.ts
@@ -1,130 +1,196 @@
+// embed backfill — D68（2026-08-11 leo 拍板：補算向量照時間新到舊、且每天有額度上限）測試。
+//
+// 測試策略比照 execution-log.test.ts／library-map.test.ts：真 SQLite（node:sqlite）套
+// migrations/0001_base.sql 原檔，比手刻假 DB 更硬——驗的是真實 SQL 語意（ORDER BY／WHERE／
+// JSON 函式），不是「以為 SQL 長這樣」。AI／VECTORIZE 仍是輕量假物件（Cloudflare binding，
+// 不是 SQL，沒有真 runtime 可套）。
+//
+// 覆蓋 D68 三條 + is_embedded 世代旗標坑，四項都要有實測輸出：
+//   1. 由新到舊：造 created_at 跨時間的候選，證明先被處理的是最新那幾筆
+//   2. 每日額度上限真的擋：cap 設小，跑到撞上限，證明它停手不再打 AI（不是繼續打）
+//   3. 帶著舊世代旗標（is_embedded=1 但對應已退役索引）的列補得回來
+//   4. 現有 idempotent／batching／reindex 行為不因本次改動而壞掉
+//
+// 本檔在 kbdb/tests/（牆外，非 kbdb/src|migrations），依 D38 kbdb-api-wall-guard 規則，
+// 所有直接對 SQLite 治具下 SQL 的行都集中在下面幾個 helper（每行標 kbdb-sql-ok 留痕）——
+// 這是**測試治具本身**（node:sqlite→D1 shim，模擬 D1 binding），不是牆外業務邏輯繞過 API。
 import { describe, it, expect } from 'vitest';
-import { backfillEmbeddings, backfillStatus, embedEnabled } from '../src/embed';
-import type { Bindings, Entry } from '../src/types';
+import { DatabaseSync } from 'node:sqlite';
+import { readFileSync } from 'node:fs';
+import {
+  backfillEmbeddings,
+  backfillStatus,
+  embedEnabled,
+  reconcileEmbedGeneration,
+} from '../src/embed';
+import type { Bindings, Entry, EntryType } from '../src/types';
 
-// ── Minimal in-memory fakes (no Workers runtime) ─────────────────────────────
-// The fake DB interprets only the 3 statement shapes backfill issues, by keyword:
-//   SELECT * ... LIMIT ? OFFSET ?  → candidate rows (embeddable & non-empty content;
-//                                     +is_embedded=0 for normal backfill, any for reindex)
-//   UPDATE ... IN (...)            → flip is_embedded=1 for the bound ids
-//   SELECT COUNT(*)                → count of matching candidates
-// embeddable = metadata.embed===true & non-empty content（reindex predicate）。
-function isEmbeddable(e: Entry): boolean {
-  if (!e.content || e.content.trim() === '') return false;
-  try {
-    const m = JSON.parse(e.metadata_json ?? 'null');
-    return m?.embed === true;
-  } catch {
-    return false;
-  }
-}
-// normal backfill 額外要求 is_embedded=0（漏網補嵌）。
-function isCandidate(e: Entry): boolean {
-  return e.is_embedded === 0 && isEmbeddable(e);
-}
+const CURRENT_MODEL = '@cf/baai/bge-m3'; // embed.ts DEFAULT_EMBED_MODEL（未 export，測試按文件字面核對）
 
-function makeFakeDB(store: Entry[]) {
-  const prepare = (sql: string) => {
-    // reindex predicate 不含 "is_embedded = 0" → 依 SQL 判斷該用哪個 filter（對齊 embed.ts）。
-    const pred = /is_embedded = 0/.test(sql) ? isCandidate : isEmbeddable;
-    let bound: unknown[] = [];
-    const stmt = {
-      bind(...args: unknown[]) { bound = args; return stmt; },
-      async all<T>() {
-        // SELECT * ... LIMIT ? OFFSET ?  (bound tail = [..., limit, offset])
-        const offset = Number(bound[bound.length - 1]);
-        const limit = Number(bound[bound.length - 2]);
-        const results = store.filter(pred).slice(offset, offset + limit) as unknown as T[];
-        return { results };
-      },
-      async first<T>() {
-        // SELECT COUNT(*) as c ...
-        const c = store.filter(pred).length;
-        return { c } as unknown as T;
-      },
+// ── node:sqlite → D1 介面最小 adapter（同 execution-log.test.ts／library-map.test.ts 手法）──
+function makeSqliteD1(): D1Database {
+  const raw = new DatabaseSync(':memory:');
+  raw.exec(readFileSync(new URL('../migrations/0001_base.sql', import.meta.url), 'utf8')); // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）套 migration 原檔
+  function stmt(sql: string, params: unknown[]) {
+    const s = {
+      bind(...args: unknown[]) { return stmt(sql, args); },
+      async all<T>() { return { results: raw.prepare(sql).all(...params) as T[] }; }, // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）
+      async first<T>() { return (raw.prepare(sql).get(...params) ?? null) as T | null; }, // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）
       async run() {
-        // UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id IN (...)  → bound = ids
-        const ids = new Set(bound.map(String));
-        for (const e of store) if (ids.has(e.id)) e.is_embedded = 1;
-        return { success: true };
+        const r = raw.prepare(sql).run(...params); // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim），非牆外業務邏輯繞過 API
+        return { success: true, meta: { changes: r.changes } };
       },
     };
-    return stmt;
-  };
-  return { prepare } as unknown as D1Database;
+    return s;
+  }
+  return { prepare: (sql: string) => stmt(sql, []) } as unknown as D1Database;
 }
 
-function mkEntry(id: string, content: string | null, embed: boolean, is_embedded = 0): Entry {
-  return {
-    id, content, entry_type: 'workflow', owner_id: 'leo', parent_id: null, page_name: null,
-    refs_json: '[]', tags_json: '[]', task_status: null, content_hash: null, is_embedded,
-    confidence: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed }), created_at: 1, updated_at: 1,
-  };
+// ── 測試專用資料存取 helper：把所有直接下 SQL 的呼叫收斂到這裡（每行標記留痕）──────────
+function insertEntry(db: D1Database, e: Partial<Entry> & { id: string; created_at: number }): void {
+  const sql = `INSERT INTO entries (id, content, entry_type, owner_id, content_hash, is_embedded, metadata_json, created_at, updated_at)
+       VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)`;
+  db.prepare(sql).bind( // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）灌測試資料
+    e.id,
+    e.content === undefined ? 'x' : e.content, // 區分「沒提供」(undefined→預設'x') 與「顯式 null」(保留 null)
+
+    (e.entry_type ?? 'workflow') as EntryType,
+    e.owner_id ?? 'leo',
+    e.content_hash ?? null,
+    e.is_embedded ?? 0,
+    e.metadata_json ?? JSON.stringify({ embed: true }),
+    e.created_at,
+    e.created_at,
+  ).run();
 }
 
-function makeEnv(store: Entry[], withBindings: boolean): Bindings {
+async function getRow(db: D1Database, id: string): Promise<{ id: string; is_embedded: number; content_hash: string | null } | null> {
+  return db.prepare('SELECT id, is_embedded, content_hash FROM entries WHERE id = ?').bind(id).first(); // kbdb-sql-ok：測試治具讀回斷言用
+}
+
+async function listAllRows(db: D1Database): Promise<{ id: string; is_embedded: number; content_hash: string | null }[]> {
+  const res = await db.prepare('SELECT id, is_embedded, content_hash FROM entries').all<{ id: string; is_embedded: number; content_hash: string | null }>(); // kbdb-sql-ok：測試治具讀回斷言用
+  return res.results;
+}
+
+async function listEmbeddedIds(db: D1Database): Promise<string[]> {
+  const res = await db.prepare("SELECT id FROM entries WHERE is_embedded = 1").all<{ id: string }>(); // kbdb-sql-ok：測試治具讀回斷言用
+  return res.results.map((r) => r.id);
+}
+
+async function countUsageRows(db: D1Database): Promise<{ id: string; entry_type: string }[]> {
+  const res = await db.prepare("SELECT id, entry_type FROM entries WHERE entry_type = 'embed_backfill_usage'").all<{ id: string; entry_type: string }>(); // kbdb-sql-ok：測試治具驗證「不新增表、單列 upsert」
+  return res.results;
+}
+
+function makeEnv(db: D1Database, opts: { withBindings?: boolean; dailyLimit?: string; maintenanceLimit?: string } = {}): Bindings {
+  const withBindings = opts.withBindings ?? true;
   const upserts: { id: string }[] = [];
   const aiCalls: string[][] = [];
+  const getByIdsCalls: string[][] = [];
+  const vectorizeStore = new Set<string>(); // ids "present" in the current (fake) Vectorize index
   const env = {
-    DB: makeFakeDB(store),
+    DB: db,
     ENVIRONMENT: 'test',
+    EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT: opts.dailyLimit,
+    KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT: opts.maintenanceLimit,
     ...(withBindings
       ? {
-          AI: { async run(_m: string, i: { text: string[] }) { aiCalls.push(i.text); return { data: i.text.map(() => [0.1, 0.2, 0.3]) }; } },
-          VECTORIZE: { async upsert(v: { id: string }[]) { upserts.push(...v); return { count: v.length }; } },
+          AI: {
+            async run(_m: string, i: { text: string[] }) {
+              aiCalls.push(i.text);
+              return { data: i.text.map(() => [0.1, 0.2, 0.3]) };
+            },
+          },
+          VECTORIZE: {
+            async upsert(v: { id: string }[]) {
+              upserts.push(...v);
+              for (const x of v) vectorizeStore.add(x.id);
+              return { count: v.length };
+            },
+            async getByIds(ids: string[]) {
+              getByIdsCalls.push(ids);
+              return ids.filter((id) => vectorizeStore.has(id)).map((id) => ({ id, values: [0.1] }));
+            },
+          },
         }
       : {}),
   } as unknown as Bindings;
-  (env as unknown as { __upserts: unknown[]; __ai: unknown[] }).__upserts = upserts;
-  (env as unknown as { __upserts: unknown[]; __ai: unknown[] }).__ai = aiCalls;
+  const bag = env as unknown as {
+    __upserts: unknown[]; __ai: unknown[]; __getByIds: unknown[];
+    __seedVectorized: (ids: string[]) => void;
+  };
+  bag.__upserts = upserts;
+  bag.__ai = aiCalls;
+  bag.__getByIds = getByIdsCalls;
+  bag.__seedVectorized = (ids: string[]) => { for (const id of ids) vectorizeStore.add(id); };
   return env;
 }
 
-describe('backfillEmbeddings', () => {
-  it('module off → enabled:false, no-op (誠實不假綠)', async () => {
-    const store = [mkEntry('e1', 'hello', true)];
-    const env = makeEnv(store, false);
+function aiCallsOf(env: Bindings): string[][] {
+  return (env as unknown as { __ai: string[][] }).__ai;
+}
+function upsertsOf(env: Bindings): { id: string }[] {
+  return (env as unknown as { __upserts: { id: string }[] }).__upserts;
+}
+function seedVectorized(env: Bindings, ids: string[]): void {
+  (env as unknown as { __seedVectorized: (ids: string[]) => void }).__seedVectorized(ids);
+}
+
+describe('backfillEmbeddings — 模組未開', () => {
+  it('誠實不假綠：no-op，含新增的 quota 欄位', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', created_at: 1 });
+    const env = makeEnv(db, { withBindings: false });
     expect(embedEnabled(env)).toBe(false);
     const r = await backfillEmbeddings(env);
-    expect(r).toEqual({ enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0 });
-    expect(store[0].is_embedded).toBe(0); // untouched
+    expect(r).toEqual({
+      enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0,
+      quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
+    });
   });
+});
 
-  it('embeds embeddable+is_embedded=0 entries, marks is_embedded=1, batches AI+upsert', async () => {
-    const store = [
-      mkEntry('e1', 'doorbell workflow', true),
-      mkEntry('e2', 'notify workflow', true),
-      mkEntry('e3', 'not tagged', false),         // embed:false → not a candidate
-      mkEntry('e4', 'already done', true, 1),      // is_embedded=1 → not a candidate
-      mkEntry('e5', '   ', true),                  // empty content → not embeddable
-    ];
-    const env = makeEnv(store, true);
+describe('backfillEmbeddings — 基本行為（沿用既有覆蓋，改動後仍要綠）', () => {
+  it('embeds embeddable+is_embedded=0 entries, marks is_embedded=1 + content_hash，批次 AI+upsert', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', content: 'doorbell workflow', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'e2', content: 'notify workflow', created_at: 2 });
+    insertEntry(db, { id: 'e3', content: 'not tagged', created_at: 3, metadata_json: JSON.stringify({ embed: false }) });
+    insertEntry(db, { id: 'e4', content: 'already done', created_at: 4, is_embedded: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'e5', content: null, created_at: 5 }); // NULL content → 排除，非本次改動範圍的既有行為
+    const env = makeEnv(db);
     const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
     expect(r.enabled).toBe(true);
-    expect(r.processed).toBe(2);       // only e1,e2
-    expect(r.remaining).toBe(0);       // nothing left embeddable
-    expect(store.find((e) => e.id === 'e1')!.is_embedded).toBe(1);
-    expect(store.find((e) => e.id === 'e2')!.is_embedded).toBe(1);
-    expect(store.find((e) => e.id === 'e3')!.is_embedded).toBe(0);
-    const upserts = (env as unknown as { __upserts: { id: string }[] }).__upserts;
-    expect(upserts.map((u) => u.id).sort()).toEqual(['e1', 'e2']);
-    const ai = (env as unknown as { __ai: string[][] }).__ai;
-    expect(ai.length).toBe(1);         // single batched AI.run for the whole batch
-    expect(ai[0].length).toBe(2);
+    expect(r.processed).toBe(2); // only e1, e2
+    expect(r.remaining).toBe(0);
+    const rows = await listAllRows(db);
+    const byId = Object.fromEntries(rows.map((x) => [x.id, x]));
+    expect(byId.e1.is_embedded).toBe(1);
+    expect(byId.e1.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL); // 世代戳記有寫
+    expect(byId.e2.is_embedded).toBe(1);
+    expect(byId.e3.is_embedded).toBe(0);
+    expect(upsertsOf(env).map((u) => u.id).sort()).toEqual(['e1', 'e2']);
+    expect(aiCallsOf(env).length).toBe(1);
+    expect(aiCallsOf(env)[0].length).toBe(2);
   });
 
-  it('idempotent: re-run after all embedded processes nothing', async () => {
-    const store = [mkEntry('e1', 'x', true)];
-    const env = makeEnv(store, true);
+  it('idempotent：全部嵌完後重跑不再處理', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', content: 'x', created_at: 1 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
     await backfillEmbeddings(env);
     const r2 = await backfillEmbeddings(env);
     expect(r2.processed).toBe(0);
     expect(r2.remaining).toBe(0);
   });
 
-  it('batches via limit → remaining reported so caller can loop to zero', async () => {
-    const store = [mkEntry('a', 'x', true), mkEntry('b', 'y', true), mkEntry('c', 'z', true)];
-    const env = makeEnv(store, true);
+  it('batches via limit → remaining 讓 caller 可重複呼叫到 0', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', content: 'x', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'b', content: 'y', created_at: 2 });
+    insertEntry(db, { id: 'c', content: 'z', created_at: 3 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
     const r1 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 2 });
     expect(r1.processed).toBe(2);
     expect(r1.remaining).toBe(1);
@@ -133,34 +199,270 @@ describe('backfillEmbeddings', () => {
     expect(r2.remaining).toBe(0);
   });
 
-  it('reindex: 重推所有 embeddable（含 is_embedded=1），offset 分頁到 remaining=0（Arcrun#11）', async () => {
-    // 三筆皆已 is_embedded=1（既有向量）：正常 backfill 不會碰（pending=0），reindex 要全部重推
-    // 讓事後建立的 Vectorize metadata index 收錄。
-    const store = [
-      mkEntry('a', 'x', true, 1), mkEntry('b', 'y', true, 1), mkEntry('c', 'z', true, 1),
-    ];
-    const env = makeEnv(store, true);
-    // 正常 backfill：沒有 is_embedded=0 → 什麼都不做（證明「不重推就補不到」）。
+  it('reindex：重推所有 embeddable（含 is_embedded=1），offset 分頁到 remaining=0（Arcrun#11）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', content: 'x', created_at: 1, is_embedded: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'b', content: 'y', created_at: 2, is_embedded: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'c', content: 'z', created_at: 3, is_embedded: 1 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
     const normal = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
-    expect(normal.processed).toBe(0);
-    // reindex 分頁：第一批 2 筆、remaining=1；第二批 1 筆、remaining=0。
+    expect(normal.processed).toBe(0); // 沒有 is_embedded=0 → 什麼都不做
     const r1 = await backfillEmbeddings(env, { reindex: true, limit: 2, offset: 0 });
     expect(r1.processed).toBe(2);
     expect(r1.remaining).toBe(1);
     const r2 = await backfillEmbeddings(env, { reindex: true, limit: 2, offset: 2 });
     expect(r2.processed).toBe(1);
     expect(r2.remaining).toBe(0);
-    const upserts = (env as unknown as { __upserts: { id: string }[] }).__upserts;
-    expect(upserts.map((u) => u.id).sort()).toEqual(['a', 'b', 'c']);
+    expect(upsertsOf(env).map((u) => u.id).sort()).toEqual(['a', 'b', 'c']);
   });
 
-  it('status reports pending/embedded counts', async () => {
-    const store = [mkEntry('e1', 'x', true), mkEntry('e2', 'y', true, 1)];
-    const env = makeEnv(store, true);
+  it('status 回報 pending/embedded 計數', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', content: 'x', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'e2', content: 'y', created_at: 2, is_embedded: 1 });
+    const env = makeEnv(db);
     const s = await backfillStatus(env);
-    // fake first() returns candidate count for pending; embedded query also runs through
-    // the same COUNT fake, so this asserts the call path works (enabled:true).
     expect(s.enabled).toBe(true);
     expect(typeof s.pending).toBe('number');
   });
 });
+
+describe('D68①：由新到舊排序（實測，不是推論）', () => {
+  it('候選跨時間分佈時，先被嵌入的是 created_at 最新的那幾筆', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    // 刻意亂序插入，證明排序看的是 created_at 不是插入順序 / id 字母序
+    insertEntry(db, { id: 'old-2024', content: 'half year ago', created_at: 1_000 });
+    insertEntry(db, { id: 'today', content: 'written today', created_at: 100_000 });
+    insertEntry(db, { id: 'mid-2025', content: 'a few months ago', created_at: 50_000 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
+    // limit=1：一次只能處理一筆，若排序正確，該筆必須是 'today'（created_at 最大）
+    const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 1 });
+    expect(r.processed).toBe(1);
+    const embedded = await listEmbeddedIds(db);
+    expect(embedded).toEqual(['today']);
+    expect(aiCallsOf(env)[0]).toEqual(['written today']);
+  });
+});
+
+describe('D68②：每日額度上限真的擋（把上限設小，跑到撞上限）', () => {
+  it('額度耗盡後停手，不再繼續打 AI；未耗盡的仍優先保留最新的（額度截斷 + 排序疊加）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e-oldest', content: 'c1', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'e-old', content: 'c2', created_at: 2 });
+    insertEntry(db, { id: 'e-new', content: 'c3', created_at: 3 });
+    insertEntry(db, { id: 'e-newest', content: 'c4', created_at: 4 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '2' }); // 上限設得比候選數（4）小
+    const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
+
+    // 停手，不是繼續打：AI 只被叫過一次，且只帶 2 筆文字（不是全部 4 筆）
+    expect(aiCallsOf(env).length).toBe(1);
+    expect(aiCallsOf(env)[0].length).toBe(2);
+    expect(r.processed).toBe(2);
+    expect(r.quota_limit).toBe(2);
+    expect(r.quota_used_today).toBe(2);
+    expect(r.quota_exceeded).toBe(true); // 還有候選但今天不再打 AI
+
+    // 被留下處理的兩筆是最新的（e-newest, e-new），不是隨機或最舊的
+    const embedded = await listEmbeddedIds(db);
+    expect(embedded.sort()).toEqual(['e-new', 'e-newest']);
+
+    // 再跑一次（同一天）：額度已用完，processed=0，AI 呼叫次數仍是 1（沒有再打）
+    const r2 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
+    expect(r2.processed).toBe(0);
+    expect(r2.quota_exceeded).toBe(true);
+    expect(aiCallsOf(env).length).toBe(1); // 沒有新增呼叫
+  });
+
+  it('額度上限被拿掉時本測試會變紅（反向驗證：測試真的在測東西，不是恆真）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    for (let i = 1; i <= 5; i++) insertEntry(db, { id: `e${i}`, content: `c${i}`, created_at: i });
+    // 不設 dailyLimit（用預設 1800，遠大於 5）→ 全部應被處理，模擬「上限被拿掉」的行為
+    const env = makeEnv(db);
+    const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
+    expect(r.processed).toBe(5);
+    expect(r.quota_exceeded).toBe(false);
+    // 對照組：把上限設到比候選數小，行為必須不同（證明上一組「額度=2」的測試不是巧合）
+    const db2 = makeSqliteD1();
+    for (let i = 1; i <= 5; i++) insertEntry(db2, { id: `e${i}`, content: `c${i}`, created_at: i });
+    const env2 = makeEnv(db2, { dailyLimit: '2' });
+    const r2 = await backfillEmbeddings(env2, { limit: 100 });
+    expect(r2.processed).toBe(2);
+    expect(r2.processed).not.toBe(r.processed); // 有 cap vs 沒 cap 必須不同，否則 cap 沒在起作用
+  });
+
+  it('額度計數跨呼叫累加，換日字串變動即歸零（不新增表，entries 單列 upsert）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', content: 'c1', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'e2', content: 'c2', created_at: 2 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '10' });
+    const r1 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 1 });
+    expect(r1.quota_used_today).toBe(1);
+    const r2 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 1 });
+    expect(r2.quota_used_today).toBe(2); // 累加，不是每次重算成當批數
+    // 驗證只有一列計數器，且落在既有三表（entries），沒有新表
+    const usageRows = await countUsageRows(db);
+    expect(usageRows.length).toBe(1);
+    expect(usageRows[0].id).toMatch(/^embed-backfill-usage:\d{4}-\d{2}-\d{2}$/);
+  });
+});
+
+describe('D68③：leo21c 資料還原情境——is_embedded=1 但對應已退役索引的列補得回來', () => {
+  it('reconcile：確認在現行 index 的只補 content_hash，不打 AI', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    // 模擬「這次修復之前」就已經正確嵌入現行 index 的資料：is_embedded=1、content_hash 從未寫過（NULL）
+    insertEntry(db, { id: 'ok-legacy', content: 'x', created_at: 1, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    const env = makeEnv(db);
+    seedVectorized(env, ['ok-legacy']); // 現行 index 真的有它
+
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r.checked).toBe(1);
+    expect(r.confirmed_current).toBe(1);
+    expect(r.reset_to_pending).toBe(0);
+    expect(aiCallsOf(env).length).toBe(0); // 沒有打 AI
+
+    const row = await getRow(db, 'ok-legacy');
+    expect(row!.is_embedded).toBe(1); // 沒被誤重置
+    expect(row!.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL); // 補標記
+  });
+
+  it('reconcile 揪出真正對舊索引的殘留 → 重置回 pending → 正常 backfill 真的把它補回來（端到端）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    // leo21c 情境：從備份整批灌回，is_embedded=1 但這是對已退役 768 維索引說的；
+    // 現行（1024 維）Vectorize index 裡沒有這個向量（不呼叫 seedVectorized）。
+    insertEntry(db, { id: 'restored-stale', content: '從備份還原的舊卡片', created_at: 999, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    const env = makeEnv(db);
+
+    // step 1：reconcile 應該發現它不在現行 index，重置成 pending
+    const r1 = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r1.checked).toBe(1);
+    expect(r1.confirmed_current).toBe(0);
+    expect(r1.reset_to_pending).toBe(1);
+    const midRow = await getRow(db, 'restored-stale');
+    expect(midRow!.is_embedded).toBe(0);
+    expect(midRow!.content_hash).toBe(null);
+    expect(r1.remaining).toBe(0); // 處理完，沒有更多待核對的了
+
+    // step 2：正常 backfill 現在會撿到它（因為 is_embedded=0 了），真的打 AI 補回來
+    const r2 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
+    expect(r2.processed).toBe(1);
+    expect(aiCallsOf(env).length).toBe(1);
+    expect(aiCallsOf(env)[0]).toEqual(['從備份還原的舊卡片']);
+
+    const finalRow = await getRow(db, 'restored-stale');
+    expect(finalRow!.is_embedded).toBe(1); // 補回來了
+    expect(finalRow!.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL); // 蓋上現行世代戳記，下次 reconcile 不會再選到它
+  });
+
+  it('已經是現行世代（content_hash 等於現行模型）的列不會被 reconcile 重複選中', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'fresh', content: 'x', created_at: 1, is_embedded: 1, content_hash: CURRENT_MODEL });
+    const env = makeEnv(db);
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r.checked).toBe(0);
+    expect(r.remaining).toBe(0);
+  });
+
+  it('模組未開 → 誠實回 enabled:false，不假裝', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', content: 'x', created_at: 1, is_embedded: 1 });
+    const env = makeEnv(db, { withBindings: false });
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env);
+    expect(r).toEqual({
+      enabled: false, checked: 0, confirmed_current: 0, reset_to_pending: 0, remaining: 0,
+      scanned: 0, quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
+    });
+  });
+});
+
+describe('Arcrun#85 D69：reconcile 的 D1 寫入額度（與標庫 backfill 共用的計數器）', () => {
+  it('額度耗盡後 reconcile 停手：不再寫 D1，quota_exceeded=true', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'r1', content: 'c1', created_at: 1, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    insertEntry(db, { id: 'r2', content: 'c2', created_at: 2, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    insertEntry(db, { id: 'r3', content: 'c3', created_at: 3, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    const env = makeEnv(db, { maintenanceLimit: '2' }); // 上限比候選數（3）小
+    seedVectorized(env, ['r1', 'r2', 'r3']); // 全在現行 index（confirmed_current 路徑，仍是 D1 write）
+
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r.scanned).toBe(3);       // 掃到 3 筆候選
+    expect(r.checked).toBe(2);       // 但只處理了額度允許的 2 筆
+    expect(r.confirmed_current).toBe(2);
+    expect(r.quota_limit).toBe(2);
+    expect(r.quota_used_today).toBe(2);
+    expect(r.quota_exceeded).toBe(true);
+
+    // 只有 2 筆真的被寫回 content_hash（最新的兩筆，ORDER BY created_at DESC）
+    const rows = await listAllRows(db);
+    const byId = Object.fromEntries(rows.map((x) => [x.id, x]));
+    expect(byId.r3.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL);
+    expect(byId.r2.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL);
+    expect(byId.r1.content_hash).toBe(null); // 額度用完，沒輪到它
+
+    // 再跑一次（同一天）：額度已用完，checked=0
+    const r2 = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r2.checked).toBe(0);
+    expect(r2.quota_exceeded).toBe(true);
+  });
+
+  it('額度上限被拿掉時本測試會變紅（反向驗證，同 D68② 手法）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    for (let i = 1; i <= 5; i++) insertEntry(db, { id: `r${i}`, content: `c${i}`, created_at: i, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    const env = makeEnv(db); // 不設 maintenanceLimit → 用預設 20000，遠大於 5，全部應被處理
+    seedVectorized(env, ['r1', 'r2', 'r3', 'r4', 'r5']);
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r.checked).toBe(5);
+    expect(r.quota_exceeded).toBe(false);
+
+    const db2 = makeSqliteD1();
+    for (let i = 1; i <= 5; i++) insertEntry(db2, { id: `r${i}`, content: `c${i}`, created_at: i, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    const env2 = makeEnv(db2, { maintenanceLimit: '2' });
+    seedVectorized(env2, ['r1', 'r2', 'r3', 'r4', 'r5']);
+    const r2 = await reconcileEmbedGeneration(env2, { limit: 100 });
+    expect(r2.checked).toBe(2);
+    expect(r2.checked).not.toBe(r.checked); // 有 cap vs 沒 cap 必須不同，否則 cap 沒在作用
+  });
+});
+
+describe('Arcrun#85：「挑哪一批」可以從外面指定（SelectionCriteria：since/until/library）', () => {
+  it('backfillEmbeddings 帶 since/until 只補時間窗內的候選', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'too-old', content: 'x', created_at: 100 });
+    insertEntry(db, { id: 'in-window-1', content: 'y', created_at: 500 });
+    insertEntry(db, { id: 'in-window-2', content: 'z', created_at: 800 });
+    insertEntry(db, { id: 'too-new', content: 'w', created_at: 1500 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
+    const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100, since: 400, until: 1000 });
+    expect(r.processed).toBe(2);
+    expect((await listEmbeddedIds(db)).sort()).toEqual(['in-window-1', 'in-window-2']);
+  });
+
+  it('backfillEmbeddings 帶 library 只補該庫的候選（未標記歸 general）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'finance-1', content: 'x', created_at: 1, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'finance' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'hr-1', content: 'y', created_at: 2, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'hr' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'untagged', content: 'z', created_at: 3 }); // 無 library → general
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
+    const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100, library: 'finance' });
+    expect(r.processed).toBe(1);
+    expect(await listEmbeddedIds(db)).toEqual(['finance-1']);
+
+    const r2 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100, library: 'general' });
+    expect(r2.processed).toBe(1);
+    expect((await listEmbeddedIds(db)).sort()).toEqual(['finance-1', 'untagged']);
+  });
+
+  it('reconcile 帶 since/until/library 同樣受篩選（同一套 SelectionCriteria，非獨立實作）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'old', content: 'x', created_at: 1, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'finance' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'new', content: 'y', created_at: 100, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'finance' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'other-lib', content: 'z', created_at: 100, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'hr' }) });
+    const env = makeEnv(db);
+    seedVectorized(env, ['old', 'new', 'other-lib']);
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100, library: 'finance', since: 50 });
+    expect(r.checked).toBe(1);
+    const row = await getRow(db, 'new');
+    expect(row!.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL);
+    const oldRow = await getRow(db, 'old');
+    expect(oldRow!.content_hash).toBe(null); // 在時間窗外，沒被動到
+  });
+});
diff --git a/kbdb/tests/library-backfill.test.ts b/kbdb/tests/library-backfill.test.ts
new file mode 100644
index 0000000..9f6f125
--- /dev/null
+++ b/kbdb/tests/library-backfill.test.ts
@@ -0,0 +1,230 @@
+// 標庫 backfill（Arcrun#85 二次裁決，2026-08-11）測試。
+//
+// 測試策略比照 embed-backfill.test.ts：真 SQLite（node:sqlite）套 migrations/0001_base.sql
+// 原檔，驗真實 SQL 語意（json_set／WHERE／LIMIT），不是「以為 SQL 長這樣」。
+//
+// 覆蓋：
+//   1. 只補「符合條件、目前未標記 library」的候選；已標記的不動（冪等）
+//   2. owner_id 必填（缺了要拋錯，防「補錯 owner 等於白做」——2026-08-11 leo 直令）
+//   3. source_prefix／page_name_prefix／since／until 篩選條件真的在篩
+//   4. 與 reconcileEmbedGeneration 共用同一顆每日 D1 寫入額度（D69 的核心訴求：
+//      補標不能把世代核對的閘繞過去，反之亦然）
+//
+// 本檔在 kbdb/tests/（牆外），依 D38 kbdb-api-wall-guard 規則，直接對 SQLite 治具下 SQL
+// 的行集中在 helper（測試治具本身，非牆外業務邏輯繞過 API，每行標 kbdb-sql-ok 留痕）。
+import { describe, it, expect } from 'vitest';
+import { DatabaseSync } from 'node:sqlite';
+import { readFileSync } from 'node:fs';
+import { backfillEntryLibraryTags, libraryBackfillStatus } from '../src/actions/library-backfill';
+import { reconcileEmbedGeneration } from '../src/embed';
+import type { Bindings, Entry, EntryType } from '../src/types';
+
+// ── node:sqlite → D1 介面最小 adapter（同 embed-backfill.test.ts 手法）──────────────
+function makeSqliteD1(): D1Database {
+  const raw = new DatabaseSync(':memory:');
+  raw.exec(readFileSync(new URL('../migrations/0001_base.sql', import.meta.url), 'utf8')); // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）套 migration 原檔
+  function stmt(sql: string, params: unknown[]) {
+    const s = {
+      bind(...args: unknown[]) { return stmt(sql, args); },
+      async all<T>() { return { results: raw.prepare(sql).all(...params) as T[] }; }, // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）
+      async first<T>() { return (raw.prepare(sql).get(...params) ?? null) as T | null; }, // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）
+      async run() {
+        const r = raw.prepare(sql).run(...params); // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim），非牆外業務邏輯繞過 API
+        return { success: true, meta: { changes: r.changes } };
+      },
+    };
+    return s;
+  }
+  return { prepare: (sql: string) => stmt(sql, []) } as unknown as D1Database;
+}
+
+function insertEntry(db: D1Database, e: Partial<Entry> & { id: string; created_at: number }): void {
+  const sql = `INSERT INTO entries (id, content, entry_type, owner_id, content_hash, is_embedded, metadata_json, page_name, created_at, updated_at)
+       VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)`;
+  db.prepare(sql).bind( // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）灌測試資料
+    e.id,
+    e.content === undefined ? 'x' : e.content,
+    (e.entry_type ?? 'block') as EntryType,
+    e.owner_id ?? 'bfezv28v',
+    e.content_hash ?? null,
+    e.is_embedded ?? 0,
+    e.metadata_json === undefined ? null : e.metadata_json,
+    e.page_name ?? null,
+    e.created_at,
+    e.created_at,
+  ).run();
+}
+
+async function getLibrary(db: D1Database, id: string): Promise<string | null> {
+  const row = await db.prepare("SELECT json_extract(metadata_json, '$.library') AS library FROM entries WHERE id = ?").bind(id).first<{ library: string | null }>(); // kbdb-sql-ok：測試治具讀回斷言用
+  return row?.library ?? null;
+}
+
+function makeEnv(db: D1Database, opts: { maintenanceLimit?: string } = {}): Bindings {
+  return {
+    DB: db,
+    ENVIRONMENT: 'test',
+    KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT: opts.maintenanceLimit,
+  } as unknown as Bindings;
+}
+
+describe('backfillEntryLibraryTags — 基本行為', () => {
+  it('只標記符合條件、目前未標記 library 的候選；已標記的不動', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', created_at: 1 }); // 無 metadata_json → 未標記
+    insertEntry(db, { id: 'b', created_at: 2, metadata_json: JSON.stringify({}) }); // 有 metadata_json 但無 library
+    insertEntry(db, { id: 'c', created_at: 3, metadata_json: JSON.stringify({ library: 'hr' }) }); // 已標記，不該被動
+    const env = makeEnv(db);
+    const r = await backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: 'finance', owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(r.tagged).toBe(2);
+    expect(r.remaining).toBe(0);
+    expect(await getLibrary(db, 'a')).toBe('finance');
+    expect(await getLibrary(db, 'b')).toBe('finance');
+    expect(await getLibrary(db, 'c')).toBe('hr'); // 未被覆寫
+  });
+
+  it('冪等：全部標記完後重跑不再處理', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', created_at: 1 });
+    const env = makeEnv(db);
+    await backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: 'finance', owner_id: 'bfezv28v' });
+    const r2 = await backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: 'finance', owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(r2.tagged).toBe(0);
+    expect(r2.remaining).toBe(0);
+  });
+
+  it('owner_id 缺了要拋錯（防補錯 owner 等於白做，2026-08-11 leo 直令）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', created_at: 1 });
+    const env = makeEnv(db);
+    await expect(
+      backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: 'finance', owner_id: '' }),
+    ).rejects.toThrow(/owner_id/);
+  });
+
+  it('library 缺了要拋錯', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    const env = makeEnv(db);
+    await expect(
+      backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: '', owner_id: 'bfezv28v' }),
+    ).rejects.toThrow(/library/);
+  });
+
+  it('owner_id 篩選：只動指定租戶的資料，其他租戶不受影響（跨租戶隔離）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'mine', created_at: 1, owner_id: 'bfezv28v' });
+    insertEntry(db, { id: 'theirs', created_at: 2, owner_id: 'someone-else' });
+    const env = makeEnv(db);
+    const r = await backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: 'finance', owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(r.tagged).toBe(1);
+    expect(await getLibrary(db, 'mine')).toBe('finance');
+    expect(await getLibrary(db, 'theirs')).toBe(null); // 別的租戶完全沒被動到
+  });
+
+  it('source_prefix／page_name_prefix／since／until 篩選真的在篩', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'match-source', created_at: 500, metadata_json: JSON.stringify({ source: 'gitea://Leo/kb/foo.md' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'other-source', created_at: 500, metadata_json: JSON.stringify({ source: 'gitea://Leo/other/bar.md' }) });
+    const r1 = await backfillEntryLibraryTags(db, makeEnv(db), {
+      library: 'kb', owner_id: 'bfezv28v', source_prefix: 'gitea://Leo/kb/',
+    });
+    expect(r1.tagged).toBe(1);
+    expect(await getLibrary(db, 'match-source')).toBe('kb');
+    expect(await getLibrary(db, 'other-source')).toBe(null);
+
+    const db2 = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db2, { id: 'in-window', created_at: 500, page_name: 'wiki/foo' });
+    insertEntry(db2, { id: 'out-window', created_at: 5000, page_name: 'wiki/bar' });
+    const r2 = await backfillEntryLibraryTags(db2, makeEnv(db2), {
+      library: 'wiki', owner_id: 'bfezv28v', page_name_prefix: 'wiki/', since: 0, until: 1000,
+    });
+    expect(r2.tagged).toBe(1);
+    expect(await getLibrary(db2, 'in-window')).toBe('wiki');
+    expect(await getLibrary(db2, 'out-window')).toBe(null);
+  });
+
+  it('page_names 精準比對（leo 定案的正解：拿 Gitea 原稿卡名逐批遍歷點名）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', created_at: 1, page_name: 'card-alpha' });
+    insertEntry(db, { id: 'b', created_at: 2, page_name: 'card-beta' });
+    insertEntry(db, { id: 'c', created_at: 3, page_name: 'card-gamma' }); // 不在點名清單內
+    const r = await backfillEntryLibraryTags(db, makeEnv(db), {
+      library: 'kb', owner_id: 'bfezv28v', page_names: ['card-alpha', 'card-beta'],
+    });
+    expect(r.tagged).toBe(2);
+    expect(await getLibrary(db, 'a')).toBe('kb');
+    expect(await getLibrary(db, 'b')).toBe('kb');
+    expect(await getLibrary(db, 'c')).toBe(null); // 沒被點名，不動
+  });
+
+  it('libraryBackfillStatus 回報待補標筆數', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'b', created_at: 2, metadata_json: JSON.stringify({ library: 'hr' }) });
+    const s = await libraryBackfillStatus(db, { owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(s.pending).toBe(1); // 只有 'a' 未標記
+  });
+});
+
+describe('Arcrun#85 D69：標庫 backfill 與 reconcile 共用同一顆 D1 每日寫入額度', () => {
+  it('reconcile 先消耗額度 → 標庫 backfill 看到的剩餘額度真的變少', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    // reconcile 的候選：is_embedded=1 且 content_hash 非現行世代
+    // library 已標記（'hr'）→ 不會被下面的標庫 backfill 選中，讓兩種候選池互不重疊，
+    // 才能單純驗證「額度共用」本身，不被「標庫候選也吃到 reconcile 資料」干擾。
+    insertEntry(db, { id: 'reconcile-1', created_at: 1, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'hr' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'reconcile-2', created_at: 2, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'hr' }) });
+    // 標庫的候選：未標記 library
+    insertEntry(db, { id: 'tag-1', created_at: 3 });
+    insertEntry(db, { id: 'tag-2', created_at: 4 });
+    insertEntry(db, { id: 'tag-3', created_at: 5 });
+
+    const maintenanceLimit = '3'; // 5 個候選（2 reconcile + 3 tag），額度只夠 3 個
+    const reconcileEnv = {
+      DB: db, ENVIRONMENT: 'test', KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT: maintenanceLimit,
+      AI: { async run() { return { data: [] }; } },
+      VECTORIZE: {
+        async getByIds(ids: string[]) { return ids.map((id) => ({ id, values: [0.1] })); }, // 全部視為現行 index 已有
+        async upsert() { return { count: 0 }; },
+      },
+    } as unknown as Bindings;
+
+    // 先跑 reconcile：吃掉 2 筆額度（3 - 2 = 1 剩）
+    const rc = await reconcileEmbedGeneration(reconcileEnv, { limit: 100 });
+    expect(rc.checked).toBe(2);
+    expect(rc.quota_used_today).toBe(2);
+
+    // 標庫 backfill 用同一顆 DB／同一個每日上限：只剩 1 筆額度可用，即使候選有 3 筆
+    const tagEnv = makeEnv(db, { maintenanceLimit });
+    const tagResult = await backfillEntryLibraryTags(db, tagEnv, { library: 'general', owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(tagResult.scanned).toBe(3);   // 3 筆候選都掃到了
+    expect(tagResult.tagged).toBe(1);    // 但只剩 1 筆額度，只標了 1 筆
+    expect(tagResult.quota_exceeded).toBe(true);
+    expect(tagResult.quota_used_today).toBe(3); // 2（reconcile）+ 1（本次）＝ 3，額度用滿
+  });
+
+  it('反過來也一樣：標庫 backfill 先消耗額度 → reconcile 看到的剩餘額度真的變少', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'tag-1', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'tag-2', created_at: 2 });
+    insertEntry(db, { id: 'reconcile-1', created_at: 3, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true }) });
+
+    const maintenanceLimit = '2';
+    const tagEnv = makeEnv(db, { maintenanceLimit });
+    const tagResult = await backfillEntryLibraryTags(db, tagEnv, { library: 'general', owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(tagResult.tagged).toBe(2); // 額度剛好夠標完兩筆
+
+    const reconcileEnv = {
+      DB: db, ENVIRONMENT: 'test', KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT: maintenanceLimit,
+      AI: { async run() { return { data: [] }; } },
+      VECTORIZE: {
+        async getByIds(ids: string[]) { return ids.map((id) => ({ id, values: [0.1] })); },
+        async upsert() { return { count: 0 }; },
+      },
+    } as unknown as Bindings;
+    const rc = await reconcileEmbedGeneration(reconcileEnv, { limit: 100 });
+    expect(rc.scanned).toBe(1);      // 有 1 筆候選
+    expect(rc.checked).toBe(0);      // 但額度已被標庫 backfill 用光，reconcile 一筆都動不了
+    expect(rc.quota_exceeded).toBe(true);
+  });
+});