fix(semantic): 故障照實說是故障——不再把壞掉說成「沒開通」（leo 2026-08-09 直令）

一、文案（portal/console/kbdb hint）：語意搜尋是一安裝就提供的功能，
   降級＝故障。橫幅改「語意搜尋目前故障／我們的問題／你不用做任何事」，
   拿掉「還沒開通、想開通請匯出診斷檔」這種要使用者申請開通的假框架。
   kbdb 降級回應加 degraded_reason（module_off / embed_query_failed）。

二、查詢向量化失敗不再偽裝成空結果（leo 點名的謊）：
   semanticSearch 舊行為「AI 額度用完 → 回 []」會讓使用者以為
   自己的知識庫裡沒有這筆資料。改丟 EmbedQueryFailedError，
   route 誠實降級 keyword＋照實告知是暫時故障。

三、源頭機制（裝好的實例為什麼會失去語意搜尋）：
   - acr update：kbdb_embed 判斷 ===true → !==false。config 缺欄位時
     redeploy 會把 [[vectorize]]+[ai] binding 靜默剝掉（wrangler deploy
     整份覆蓋），一台正常實例就此壞掉。init 預設同步翻成 [Y/n]。
   -（另 repo）deploy-all.mjs ensureVectorizeIndex 失敗改致命中止。

四、順手自癒：孤兒向量/下架殘影搜尋時背景清除；空結果且 pending>0
   背景 backfill；no_index 拆「故障」vs「還沒有資料」兩態。

測試：kbdb 146/146（新增 degraded 6 案＋selftest 1 案）；cli 10/10；
瀏覽器端到端兩種故障畫面實測（local wrangler dev＋portal 真登入）。
無 SDD 對應：leo 直令修故障（同 08-07 檢修孔前例的人閘直接授權路徑）。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

kbdb/src/embed.ts

@@ -325,7 +325,16 @@ export async function embedSelfTest(
     return { enabled: true, tested: false, passed: null, note: '取樣卡片內容為空，跳過自我檢查' };
   }
   // min_score:0——自我檢查要看「找不找得到」，不能被查詢端的相對門檻先濾掉。
-  const hits = await semanticSearch(env, sample, { owner_id: opts.owner_id, topK: 10, min_score: 0 });
+  let hits: SemanticHit[] | null;
+  try {
+    hits = await semanticSearch(env, sample, { owner_id: opts.owner_id, topK: 10, min_score: 0 });
+  } catch (e) {
+    if (e instanceof EmbedQueryFailedError) {
+      // 向量化本身失敗（額度用完/模型故障）＝「這條路現在是斷的」，誠實回報，不算 passed/failed。
+      return { enabled: true, tested: false, passed: null, note: `自我檢查沒跑成：${e.message}（語義搜尋此刻同樣會故障，多半是 Workers AI 額度或服務問題）` };
+    }
+    throw e;
+  }
   if (hits === null) {
     return { enabled: false, tested: false, passed: null, note: 'embed 模組回報未開（binding 檢查期間消失，罕見）' };
   }
@@ -349,6 +358,22 @@ export interface SemanticHit {
   library?: string;
 }
 
+/**
+ * 查詢向量化失敗（2026-08-09 leo 直令：「查詢的向量化如果失敗（例如當天額度用完），
+ * 目前會回一個空的結果集——那是騙人，不是降級」）。
+ *
+ * 舊行為：embedText 拿不到向量 → semanticSearch 回 []，caller 分不出
+ * 「真的沒命中」和「根本沒查成」，使用者看到「查無資料」，以為知識庫裡沒有這筆東西。
+ * 新行為：AI.run 丟錯（額度用完/模型故障）或回不出向量 → 丟這個錯，
+ * 由 route 層誠實降級 keyword ＋告知「這是我們的故障」，不再偽裝成空結果。
+ */
+export class EmbedQueryFailedError extends Error {
+  constructor(detail: string) {
+    super(`查詢向量化失敗：${detail}`);
+    this.name = 'EmbedQueryFailedError';
+  }
+}
+
 /**
  * 語義搜尋（mode:'semantic'）。模組未開 → 回 null（caller 降級 keyword + 告知缺能力）。
  * owner_id / source / entry_type 過濾走 Vectorize metadata filter（entry_type 已 index，見上 upsert metadata）。
@@ -369,8 +394,17 @@ export async function semanticSearch(
   opts: { owner_id?: string; source?: string; entry_type?: string; library?: string[]; topK?: number; min_score?: number } = {},
 ): Promise<SemanticHit[] | null> {
   if (!embedEnabled(env)) return null;
-  const vec = await embedText(env, q);
-  if (!vec) return [];
+  // 空查詢＝真的沒東西可查（route 層已擋 q 必填，這裡只兜底），不算故障。
+  if (!(q ?? '').trim()) return [];
+  // 🔴 2026-08-09（leo 直令）：向量化失敗**不准**回空結果集。空結果=「你的庫裡沒有」，
+  //    向量化失敗=「我們沒查成」——兩者對使用者是完全不同的事實，混在一起就是說謊。
+  let vec: number[] | null;
+  try {
+    vec = await embedText(env, q);
+  } catch (e) {
+    throw new EmbedQueryFailedError(e instanceof Error ? e.message : String(e));
+  }
+  if (!vec) throw new EmbedQueryFailedError('Workers AI 沒有回出向量（回應形狀異常或空回應）');
   const filter: VectorizeVectorMetadataFilter = {};
   if (opts.owner_id) filter.owner_id = opts.owner_id;
   if (opts.source) filter.source = opts.source;