feat(cypher-executor): step-level telemetry (LI roadmap 2026-W19 建議)

對應第一份 arcrun-roadmap (block id e924c231) 提的：
  「mira_feed_watcher 執行時間偏長（~35秒），無 error 資訊
    建議：加入 checkpoint/step-level telemetry，監測瓶頸」

新增 TelemetryEvent：
  - node_success — 單一 Component node 跑完
  - node_failure — 單一 Component node 失敗

寫入點：GraphExecutor.executeNode catch + 最終 trace.push 之後
  - 只記 node.type === 'Component'（Input/Output 跳過避免噪音）
  - 含 workflow_name + component_id + duration_ms + (error_code on fail)
  - fire-and-forget, 不擋主流程

實測（wiki_synthesis trigger 後）：
  - 4 個 node_success blocks 寫入 KBDB (4 個 kbdb_get)
  - duration 範圍 653ms-2003ms，立刻看到誰是瓶頸
  - paused 的 classify (claude_api) 不算 success（trace 已記 paused 狀態）

下次 weekly_review compose_review 會看到 component-level breakdown，
能寫出「kbdb_get 平均 X ms、claude_api 平均 Y ms」等更細的分析。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

cypher-executor/src/graph-executor.ts

@@ -6,6 +6,7 @@ import { tryAuthDispatch } from './actions/auth-dispatcher';
 import { expandPromptRecipe } from './lib/recipe-expander';
 import { persistPausedRun, isResumablePending, parseRecipeOutput } from './lib/paused-runs';
 import { buildMagicVars } from './lib/magic-vars';
+import { recordTelemetry } from './lib/telemetry';
 
 export type ComponentLoader = (componentId: string) => Promise<ComponentRunner>;
 export type WorkflowLoader = (workflowId: string) => Promise<ExecutionGraph>;
@@ -352,14 +353,25 @@ export class GraphExecutor {
       if (e instanceof WorkflowPaused) throw e;
 
       const errMsg = e.message || String(e);
+      const duration_ms = Date.now() - start;
       trace.push({
         nodeId: node.id,
         type: node.type,
         input: nodeInput,
         output: null,
         error: errMsg,
-        duration_ms: Date.now() - start,
+        duration_ms,
       });
+      // Step-level telemetry：node 失敗事件（LI SDD M2.x 自評建議）
+      if (this.env && node.type === 'Component') {
+        recordTelemetry(this.env, this.apiKey, {
+          event_type: 'node_failure',
+          workflow_name: graph.name,
+          component_id: node.componentId,
+          error_code: 'node_error',
+          duration_ms,
+        });
+      }
       // 若已是 ExecutionError（上游節點拋出），保留原始 trace 繼續往上傳
       if (e instanceof ExecutionError) throw e;
       throw new ExecutionError(
@@ -370,14 +382,26 @@ export class GraphExecutor {
       );
     }
 
+    const duration_ms = Date.now() - start;
     trace.push({
       nodeId: node.id,
       type: node.type,
       input: nodeInput,
       output: result,
-      duration_ms: Date.now() - start,
+      duration_ms,
     });
 
+    // Step-level telemetry：node 成功事件（只記 Component，Input/Output 跳過）
+    // LI SDD M2.x：給 weekly_review 提的「效能基準線」建議用 — 每個 node duration 都可追
+    if (this.env && node.type === 'Component') {
+      recordTelemetry(this.env, this.apiKey, {
+        event_type: 'node_success',
+        workflow_name: graph.name,
+        component_id: node.componentId,
+        duration_ms,
+      });
+    }
+
     // 處理出邊
     const outEdges = graph.edges.filter(e => e.from === node.id);
 

cypher-executor/src/lib/telemetry.ts

@@ -21,7 +21,9 @@ export type TelemetryEvent =
   | 'run_success'
   | 'run_fail'
   | 'validation_error'
-  | 'mcp_tool_call';
+  | 'mcp_tool_call'
+  | 'node_success'        // 單一 node 跑完（給 step-level 效能分析用）
+  | 'node_failure';       // 單一 node 失敗
 
 export interface TelemetryRecord {
   event_type: TelemetryEvent;