fix(cli): 更新不再照名字找資源——已部署 worker 綁著什麼就是什麼（Arcrun#97）
病根：更新會「確保」它需要的資源存在，而它是**照名字找**的。 使用者的資源是安裝器建的（`arcrun-rag-<x>-kv-webhooks`），更新找的是 `WEBHOOKS` ⇒ 找不到 ⇒ 新建一顆空的並綁上去。 2026-08-12 實撞（leo21c）：一次例行更新後 KV 9 顆 → 18 顆、D1 1 顆 → 2 顆，worker 全綁到新建的空的 ⇒ 工作流一支都看不到、portal 登出、總圖空的、80 把 recipe 解不出來 leo 原話：「leo21c 是掛掉的」。資料沒掉，但從他的角度就是東西全不見了。 修法方向：**已經部署上去的 worker 綁著什麼，那就是事實**—— 名字是使用者那側的事，不是更新指令可以決定的。 📍 repo：matrix/arcrun（cli/）｜📍 票：Leo/Arcrun#97
This commit is contained in:
uncle6me-web
+235
-69
@@ -20,6 +20,19 @@ import { tmpdir, homedir } from 'node:os';
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import { join } from 'node:path';
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||||
import { createHash } from 'node:crypto';
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import chalk from 'chalk';
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import { CfAccountClient } from './cf-api.js';
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import {
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applyResourcePlan,
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bindingKey,
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parseWranglerRequirements,
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planResources,
|
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ResourcePlanBlocked,
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TABLE_KIND,
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type BindingRequirement,
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type ResourceApi,
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type ResourceKind,
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type ResolvedResource,
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} from './resource-resolver.js';
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/** 部署狀態 manifest：記錄上次成功部署每個 worker 的內容指紋（content hash），
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* 讓 acr update 跳過未變動的 worker（壓測 2026-06-12：22/23 成功後重跑仍全部
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@@ -107,7 +120,15 @@ export function buildDownloadHeaders(token = giteaToken()): Record<string, strin
|
||||
}
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||||
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/**
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* init 要建立的 KV namespace（title）。
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* arcrun 各 worker 會用到的 KV **binding 名**清單。
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*
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* 🔴 Arcrun#97 之後，這份清單**不再是「要去 CF 上建的資源標題」**——
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* 真正要哪些綁定，是部署當下從每份 wrangler.toml 讀出來的（parseWranglerRequirements），
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||||
* 要不要建則由 resource-resolver 依「已部署的 worker 綁著什麼」決定。
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||||
* 這裡保留成一份**文件與離線測試用的期望清單**（測試會比對 toml 沒有漏綁），
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||||
* 不再被任何執行路徑拿去「照名字 ensure」。
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||||
*
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* 原始出處保留如下：
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* 前 7 個權威來源：.claude/rules/01-tech-stack.md 資料儲存表（cypher-executor 用）。
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||||
* SUBMISSIONS_KV：registry worker 用（component 投稿）。漏建會讓 registry deploy 失敗 →
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||||
* 壓測 §2.6/#11「20/21」根因（registry/wrangler.toml 綁 SUBMISSIONS_KV，但注入清單沒有它，
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||||
@@ -151,8 +172,11 @@ export interface DeployContext {
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accountId: string;
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apiToken: string;
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workerSubdomain: string;
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kvNamespaceIds: Record<string, string>; // title → id
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d1DatabaseId?: string; // KBDB Base D1 (arcrun-kbdb); injected into kbdb wrangler.toml
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/** binding → KV namespace id。**由 downloadAndDeploy 內部的資源解析填入，呼叫端不要自己給**
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||||
* （Arcrun#97：呼叫端「照名字 ensure 一輪再傳進來」正是把使用者實例洗空的那條路）。*/
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kvNamespaceIds?: Record<string, string>;
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||||
/** KBDB Base D1 id；同上，由資源解析填入。*/
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||||
d1DatabaseId?: string;
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// self-hosted 單租戶旗標。true（self-hosted）→ 注入 MULTI_TENANT="false" 到 worker [vars]，
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// 讓 MCP partner-auth 走 namespace 明碼分支（mcp-account-source §5.5）。
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// 未設 / false → 不注入（官方 SaaS 多租戶，行為不變）。
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@@ -190,6 +214,11 @@ export interface DeployResult {
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cypherExecutorUrl?: string;
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||||
mcpUrl?: string; // self-hosted 自己的 MCP worker URL（mcp-account-source §3）
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message: string;
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/** true = 資源解析階段就喊停（Arcrun#97），**一顆資源沒建、一個 worker 沒部**。
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||||
* 呼叫端要以非零結束並把 message 原文印出來，不要當成一般部分失敗帶過。*/
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||||
blocked?: boolean;
|
||||
/** 這趟實際用上的資源（沿用/新建各是哪一顆）。呼叫端寫 config 用這個，不要自己再查一次。*/
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||||
resources?: Map<string, ResolvedResource>;
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||||
}
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||||
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||||
/** 偵測 wrangler 是否已安裝（用戶前置：裝 CF CLI）。*/
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||||
@@ -219,8 +248,10 @@ export function wranglerAvailable(): boolean {
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||||
export async function downloadAndDeploy(
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||||
ctx: DeployContext,
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||||
ref = 'main',
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||||
opts: { force?: boolean } = {},
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||||
opts: { force?: boolean; mode?: 'init' | 'update'; api?: ResourceApi } = {},
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||||
): Promise<DeployResult> {
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||||
const mode = opts.mode ?? 'update';
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||||
const api = opts.api ?? new CfAccountClient(ctx.accountId, ctx.apiToken);
|
||||
// 1. 下載 + 解壓 Gitea archive tarball
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||||
let root: string;
|
||||
try {
|
||||
@@ -262,28 +293,123 @@ export async function downloadAndDeploy(
|
||||
}
|
||||
|
||||
const failures: string[] = [];
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||||
const allDirs = [...tier1, ...tier2];
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||||
// 2.6 語義查詢（issue #7 / T2.4）：開 kbdb_embed → 先確保 Vectorize index 存在（REST，冪等），
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||||
// 再由 injectWranglerConfig 取消 kbdb toml 的 [[vectorize]]+[ai] 註解 → embed 模組上線。
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||||
// 失敗不致命（收進 failures，base 仍可部署、維持 keyword）。
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||||
if (ctx.kbdbEmbed) {
|
||||
// ── 2.6 資源解析：先看「這些 worker 現在綁著什麼」，再決定沿用還是新建（Arcrun#97）──────
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||||
//
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||||
// 🔴 這一段取代了舊的「照名字 ensure 一輪 KV/D1/Vectorize 再注入」。
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||||
// 舊做法用 binding 名當資源標題去找，對不上就新建一顆空的綁上去——
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||||
// 安裝器建的資源本來就不叫那個名字，於是**每次更新都對不上、每次都新建**：
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||||
// 2026-08-12 一次更新生了 9 顆 KV + 1 顆 D1，使用者的工作流／登入／子庫全部從畫面上消失。
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||||
//
|
||||
// 現在：已部署 worker 上的綁定＝事實，原樣沿用；只有「確定沒人綁過」才建；
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||||
// 任何說不準的情況（讀不到綁定／綁著的資源不見了／同名綁定指向兩顆／一顆 worker 都找不到）
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||||
// → 整趟停手，**在動任何東西之前**。
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||||
//
|
||||
// 需求是從「注入後的 toml」解析的（renderWranglerToml 帶空 map 當預覽），
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||||
// 所以「解析看到的」和「最後寫進去的」保證是同一份檔案的同一種樣子。
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const requirements: BindingRequirement[] = [];
|
||||
const tomlPreviews = new Map<string, string>(); // dir → 注入前的原文
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||||
for (const dir of allDirs) {
|
||||
const tomlPath = join(dir, 'wrangler.toml');
|
||||
if (!existsSync(tomlPath)) continue;
|
||||
const raw = readFileSync(tomlPath, 'utf8');
|
||||
tomlPreviews.set(dir, raw);
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||||
const preview = renderWranglerToml(raw, ctx, new Map());
|
||||
const parsed = parseWranglerRequirements(preview);
|
||||
if (!parsed.script) continue; // 沒宣告 name 的 toml 不該存在；跳過而非亂猜
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||||
for (const b of parsed.bindings) {
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||||
requirements.push({ ...b, worker: parsed.script });
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||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
let resolved = new Map<string, ResolvedResource>();
|
||||
if (requirements.length > 0) {
|
||||
process.stdout.write(chalk.gray(' → 對照你帳號上已部署的 worker，確認每個綁定該用哪顆資源...'));
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||||
let plan;
|
||||
try {
|
||||
process.stdout.write(chalk.gray(' → 開語義查詢：確保 Vectorize index 存在...'));
|
||||
await ensureVectorizeIndex(ctx);
|
||||
// Arcrun#11 根因修復：光建 index 不夠——Vectorize 要 filter 某 metadata 欄位，該欄必須先建
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||||
// metadata index，否則帶 owner_id/entry_type/source 過濾的語意查詢一律回 0。冪等，隨 index 一起確保。
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||||
await ensureVectorizeMetadataIndexes(ctx);
|
||||
plan = await planResources(api, requirements, mode);
|
||||
} catch (e) {
|
||||
console.log(chalk.yellow(' ✗'));
|
||||
return {
|
||||
implemented: true,
|
||||
blocked: true,
|
||||
message:
|
||||
`資源解析失敗（${e instanceof Error ? e.message : String(e)}）。\n` +
|
||||
`沒有建立任何資源、沒有部署任何 worker——你現在的實例維持原樣。`,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
if (plan.blockers.length > 0) {
|
||||
console.log(chalk.yellow(' ✗'));
|
||||
return {
|
||||
implemented: true,
|
||||
blocked: true,
|
||||
message:
|
||||
`停手：有 ${plan.blockers.length} 件事我不敢自己決定。\n` +
|
||||
plan.blockers.map((b) => ` • ${b}`).join('\n') +
|
||||
`\n\n沒有建立任何資源、沒有部署任何 worker——你現在的實例維持原樣。`,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
try {
|
||||
resolved = await applyResourcePlan(api, plan);
|
||||
} catch (e) {
|
||||
console.log(chalk.yellow(' ✗'));
|
||||
const raw = e instanceof Error ? e.message : String(e);
|
||||
const detail = e instanceof ResourcePlanBlocked
|
||||
? e.blockers.map((b) => ` • ${b}`).join('\n')
|
||||
: ` • ${raw}`;
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||||
// D1 建不起來最常見的根因是 token 沒勾 D1 權限（KV/Worker 建得起來、只有 D1 報 auth error）。
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||||
// 這句提示在改版前就有，別隨著搬家弄丟——它是使用者唯一能自己解掉的那個錯。
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||||
const hint = /d1/i.test(raw) && /auth/i.test(raw)
|
||||
? '\n → CF token 缺 D1 權限：補勾「Account / D1 / Edit」重產 token 填回 .env 再跑一次。'
|
||||
: '';
|
||||
return {
|
||||
implemented: true,
|
||||
blocked: true,
|
||||
message: `停手：\n${detail}${hint}\n\n沒有部署任何 worker——你現在的實例維持原樣。`,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
console.log(chalk.green(' ✓'));
|
||||
const adopted = [...resolved.values()].filter((r) => r.origin === 'adopted');
|
||||
const created = [...resolved.values()].filter((r) => r.origin === 'created');
|
||||
if (adopted.length > 0) {
|
||||
console.log(chalk.gray(` 沿用你既有的 ${adopted.length} 個資源（不論它們叫什麼名字）：`));
|
||||
for (const r of adopted) console.log(chalk.gray(` = ${r.binding} → ${r.value}（讀自 ${r.from}）`));
|
||||
}
|
||||
if (created.length > 0) {
|
||||
console.log(chalk.yellow(` 新建 ${created.length} 個（目前沒有任何已部署的 worker 綁著它們）：`));
|
||||
for (const r of created) console.log(chalk.yellow(` + ${r.binding} → ${r.value}`));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 解析結果回填 ctx，供 applyD1Migration / 呼叫端寫 config 使用。
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||||
// KBDB 的 migration 打 kbdb worker 的 `DB`；沒有它才退回 cypher 的 `CREDENTIALS_DB`（同一顆庫）。
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||||
ctx.kvNamespaceIds = Object.fromEntries(
|
||||
[...resolved.values()].filter((r) => r.kind === 'kv_namespace').map((r) => [r.binding, r.value]),
|
||||
);
|
||||
ctx.d1DatabaseId =
|
||||
resolved.get(bindingKey('d1', 'DB'))?.value
|
||||
?? resolved.get(bindingKey('d1', 'CREDENTIALS_DB'))?.value;
|
||||
|
||||
// 2.7 語義查詢（issue #7 / T2.4）：index 本體已由上面的資源解析處理（沿用既有 / 需要才新建）。
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||||
// 這裡只補 metadata index——Vectorize 要 filter 某欄位必須先為該欄建 index，
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||||
// 否則帶 owner_id/entry_type/source 過濾的語意查詢一律回 0 命中（Arcrun#11 根因）。
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||||
// 冪等；失敗不致命（收進 failures，base 仍可部署、維持 keyword）。
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||||
const vectorizeIndex = resolved.get(bindingKey('vectorize', 'VECTORIZE'))?.value;
|
||||
if (vectorizeIndex) {
|
||||
try {
|
||||
process.stdout.write(chalk.gray(` → 語義查詢 metadata index（${vectorizeIndex}）...`));
|
||||
await ensureVectorizeMetadataIndexes(ctx, vectorizeIndex);
|
||||
console.log(chalk.green(' ✓'));
|
||||
} catch (e) {
|
||||
console.log(chalk.yellow(' ⚠'));
|
||||
failures.push(`Vectorize index (${KBDB_VECTORIZE_INDEX}): ${e instanceof Error ? e.message : String(e)}`);
|
||||
failures.push(`Vectorize metadata index (${vectorizeIndex}): ${e instanceof Error ? e.message : String(e)}`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3. 對每個 worker：注入 KV id（+ cypher WORKER_SUBDOMAIN）→ wrangler deploy。tier1 先 tier2 後。
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||||
// 逐 worker 串流進度（每個含 pnpm install + wrangler deploy，沉默會讓人以為卡住——
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||||
// 壓測 2026-06-11 richblack 觀察：「D1 ✓」後停很久其實在這個迴圈靜默部署 20+ worker）。
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||||
const allDirs = [...tier1, ...tier2];
|
||||
let deployed = 0;
|
||||
let skipped = 0;
|
||||
// 內容指紋 manifest：未變動且上次成功的 worker 跳過（key 用 worker 名，不用 temp 絕對路徑）。
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||||
@@ -296,7 +422,7 @@ export async function downloadAndDeploy(
|
||||
const label = dir.replace(/^.*\.component-builds\//, '').replace(/^.*\//, '');
|
||||
process.stdout.write(chalk.gray(` [${i + 1}/${allDirs.length}] ${label} ...`));
|
||||
try {
|
||||
injectWranglerConfig(tomlPath, ctx);
|
||||
injectWranglerConfig(tomlPath, ctx, resolved, tomlPreviews.get(dir));
|
||||
// 注入後算指紋：與 manifest 比，相同 = 上次成功部過且內容沒變 → 跳過。
|
||||
const hash = dirContentHash(dir, ctx.accountId);
|
||||
if (manifest[label] === hash) {
|
||||
@@ -434,35 +560,6 @@ async function applyD1Migration(ctx: DeployContext, sql: string): Promise<void>
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 確保 KBDB embed 用的 Vectorize index 存在（issue #7 / T2.4）。
|
||||
* REST `POST /accounts/{id}/vectorize/v2/indexes`（dimensions=1024 / metric=cosine，對齊 bge-m3）。
|
||||
* ⚠️ 這行別寫成 `**dimensions=1024**/metric`——`*` 緊接 `/` 會提早關掉 block comment（實撞 TS1127）。
|
||||
* 維度必須與 `kbdb/src/embed.ts` 的 `DEFAULT_EMBED_MODEL` 一致——不一致時 upsert 直接被 CF 拒絕。
|
||||
* 冪等：已存在（CF 回「already exists」類錯）視為成功，不報錯。用 init 已驗的 apiToken+accountId。
|
||||
*/
|
||||
async function ensureVectorizeIndex(ctx: DeployContext): Promise<void> {
|
||||
const url = `https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/${ctx.accountId}/vectorize/v2/indexes`;
|
||||
const res = await fetch(url, {
|
||||
method: 'POST',
|
||||
headers: { Authorization: `Bearer ${ctx.apiToken}`, 'Content-Type': 'application/json' },
|
||||
body: JSON.stringify({
|
||||
name: KBDB_VECTORIZE_INDEX,
|
||||
config: { dimensions: 1024, metric: 'cosine' },
|
||||
description: 'arcrun KBDB embed module — bge-m3 1024d (issue #7 / #59)',
|
||||
}),
|
||||
signal: AbortSignal.timeout(60_000),
|
||||
});
|
||||
if (res.ok) return;
|
||||
// 冪等：已存在 → 視為成功（CF 回 409 或 errors 含 already exists / duplicate）。
|
||||
const json = (await res.json().catch(() => null)) as
|
||||
| { success?: boolean; errors?: Array<{ message?: string; code?: number }> }
|
||||
| null;
|
||||
const msg = (json?.errors?.map(e => e.message).filter(Boolean).join('; ') || `HTTP ${res.status}`).toLowerCase();
|
||||
if (res.status === 409 || /already exists|duplicate|conflict/.test(msg)) return;
|
||||
throw new Error(msg);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** embed 過濾用的 Vectorize metadata index 欄位（型別 string；對齊 embedOnWrite 寫入的 metadata）。 */
|
||||
export const KBDB_VECTORIZE_META_FIELDS = ['owner_id', 'entry_type', 'source'] as const;
|
||||
|
||||
@@ -471,9 +568,12 @@ export const KBDB_VECTORIZE_META_FIELDS = ['owner_id', 'entry_type', 'source'] a
|
||||
* Vectorize v2：要對某 metadata 欄位下 filter，必須先為該欄建 metadata index，否則帶過濾的語意查詢一律回 0。
|
||||
* REST `POST /accounts/{id}/vectorize/v2/indexes/{index}/metadata_index/create`（indexType=string）。
|
||||
* 冪等：已存在（409 / already exists）視為成功。async 生效（建立後才 upsert 的向量才會被收錄 → 既有向量另需 reindex）。
|
||||
*
|
||||
* 🔴 index 名由呼叫端傳入（= 資源解析沿用到的那顆），**不是**寫死 KBDB_VECTORIZE_INDEX：
|
||||
* 使用者實例上那顆 index 叫什麼是他那側的事實，我們把 metadata index 建到「他真的在用的那顆」上。
|
||||
*/
|
||||
async function ensureVectorizeMetadataIndexes(ctx: DeployContext): Promise<void> {
|
||||
const url = `https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/${ctx.accountId}/vectorize/v2/indexes/${KBDB_VECTORIZE_INDEX}/metadata_index/create`;
|
||||
async function ensureVectorizeMetadataIndexes(ctx: DeployContext, indexName: string): Promise<void> {
|
||||
const url = `https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/${ctx.accountId}/vectorize/v2/indexes/${indexName}/metadata_index/create`;
|
||||
for (const propertyName of KBDB_VECTORIZE_META_FIELDS) {
|
||||
const res = await fetch(url, {
|
||||
method: 'POST',
|
||||
@@ -596,21 +696,31 @@ export function discoverWorkerDirs(root: string): { tier1: string[]; tier2: stri
|
||||
* - 每個 worker toml 都有 `workers_dev = true` → strip routes 後純靠 workers.dev URL，自架可達。
|
||||
* - R2（`[[r2_buckets]]`）是 dead storage（registry-canon Phase 1.5），且綁卡違背開源免費 → 一併移除。
|
||||
*/
|
||||
function injectWranglerConfig(tomlPath: string, ctx: DeployContext): void {
|
||||
function injectWranglerConfig(
|
||||
tomlPath: string,
|
||||
ctx: DeployContext,
|
||||
resolved: Map<string, ResolvedResource>,
|
||||
original?: string,
|
||||
): void {
|
||||
if (!existsSync(tomlPath)) return;
|
||||
let toml = readFileSync(tomlPath, 'utf8');
|
||||
|
||||
// 對每個已建立的 KV namespace：把對應 binding 的 id 換成用戶的。
|
||||
// 匹配 `[[kv_namespaces]] ... binding = "NAME" ... id = "OLD"` 的 id 行。
|
||||
for (const [binding, id] of Object.entries(ctx.kvNamespaceIds)) {
|
||||
if (!id) continue;
|
||||
const re = new RegExp(
|
||||
`(binding\\s*=\\s*"${binding}"\\s*\\n\\s*id\\s*=\\s*")[^"]*(")`,
|
||||
'g',
|
||||
);
|
||||
toml = toml.replace(re, `$1${id}$2`);
|
||||
}
|
||||
// original = 資源解析階段讀到的原文。用它而不是重讀檔案，確保「解析看到的」與「寫回去的」同源。
|
||||
const toml = original ?? readFileSync(tomlPath, 'utf8');
|
||||
writeFileSync(tomlPath, renderWranglerToml(toml, ctx, resolved), 'utf8');
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 把一份 repo 內的 wrangler.toml 轉成「要部到這個用戶帳號上的樣子」。
|
||||
*
|
||||
* 純函式（好離線測、也好當預覽用）。帶空 `resolved` 呼叫 = 預覽：得到的是
|
||||
* 「除了資源 id 以外都已經定案」的 toml，資源解析就是照這份預覽去數需求的
|
||||
* ⇒ 解析階段看到的 binding 清單，與最後真的寫進檔案的，保證一致（Arcrun#97 的教訓：
|
||||
* 兩段程式對同一份檔案有不同想像，就會出現「以為沒有、其實有」）。
|
||||
*/
|
||||
export function renderWranglerToml(
|
||||
toml: string,
|
||||
ctx: DeployContext,
|
||||
resolved: Map<string, ResolvedResource>,
|
||||
): string {
|
||||
// cypher-executor 的 WORKER_SUBDOMAIN（vars）換成用戶帳號 subdomain
|
||||
if (ctx.workerSubdomain && /WORKER_SUBDOMAIN/.test(toml)) {
|
||||
toml = toml.replace(
|
||||
@@ -629,14 +739,6 @@ function injectWranglerConfig(tomlPath: string, ctx: DeployContext): void {
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// KBDB Base: inject user's D1 database_id into [[d1_databases]] (placeholder in repo toml)
|
||||
if (ctx.d1DatabaseId && /database_id\s*=/.test(toml)) {
|
||||
toml = toml.replace(
|
||||
/(database_id\s*=\s*")[^"]*(")/,
|
||||
`$1${ctx.d1DatabaseId}$2`,
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// self-hosted：注入 MULTI_TENANT="false" 到 [vars]（mcp-account-source §5.5）。
|
||||
// 修「部署沒注入 → worker c.env.MULTI_TENANT===undefined → MCP 走 partner-key → 401」。
|
||||
// 只對有 [vars] 的 worker（mcp / cypher-executor）生效；其餘無 [vars] 的不動。
|
||||
@@ -668,7 +770,71 @@ function injectWranglerConfig(tomlPath: string, ctx: DeployContext): void {
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toml = toml.replace(/# (\[ai\])\n# (binding = "AI")/, '$1\n$2');
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}
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writeFileSync(tomlPath, toml, 'utf8');
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// 資源 id 一律最後注入，且**照 binding 名逐個對號**（不是「檔案裡第一個 database_id」那種盲換）。
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// 空 map = 預覽模式，這步什麼也不做。
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return applyResolvedBindings(toml, resolved);
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}
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/**
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* 把解析好的資源 id 寫進對應的 binding 區塊。
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*
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* 逐個 `[[table]]` 區塊掃：先在區塊內找 `binding = "X"`，再改同一區塊裡的值欄位
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* （KV→`id`、D1→`database_id`、Vectorize→`index_name`）。
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* 🔴 刻意**不用**「全檔第一個 database_id」這種寫法：cypher（`CREDENTIALS_DB`）與
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* kbdb（`DB`）各有自己的 D1 綁定，盲換會把兩邊當成同一個東西——而使用者的實例
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* 完全可以兩邊指向不同庫。誰綁誰是使用者那側的事實，我們只是原樣搬過去。
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*/
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export function applyResolvedBindings(
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toml: string,
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resolved: Map<string, ResolvedResource>,
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): string {
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if (resolved.size === 0) return toml;
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const VALUE_KEY: Record<ResourceKind, string> = {
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kv_namespace: 'id',
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d1: 'database_id',
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vectorize: 'index_name',
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};
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const out: string[] = [];
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let block: string[] = [];
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let kind: ResourceKind | null = null;
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const flush = (): void => {
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if (kind) {
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const binding = block
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.map((l) => l.trim())
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.filter((l) => !l.startsWith('#'))
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.map((l) => l.match(/^binding\s*=\s*"([^"]*)"/)?.[1])
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.find((b): b is string => !!b);
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const hit = binding ? resolved.get(bindingKey(kind, binding)) : undefined;
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if (hit) {
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const key = VALUE_KEY[kind];
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const re = new RegExp(`^(\\s*${key}\\s*=\\s*")[^"]*(")(.*)$`);
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const at = block.findIndex((l) => !l.trim().startsWith('#') && re.test(l));
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if (at >= 0) {
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block[at] = block[at].replace(re, `$1${hit.value}$2$3`);
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} else {
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// 區塊裡本來沒有這個欄位（例如新版 toml 只寫 binding）→ 補一行，不要靜默略過。
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block.push(`${key} = "${hit.value}"`);
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}
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}
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}
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out.push(...block);
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block = [];
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};
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for (const line of toml.split('\n')) {
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const table = line.trim().match(/^\[\[?([A-Za-z0-9_]+)\]?\]$/);
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if (table) {
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flush();
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kind = TABLE_KIND[table[1]] ?? null;
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}
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block.push(line);
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}
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flush();
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return out.join('\n');
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}
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/**
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