WIP(kbdb): 語意搜尋零命中的排查——⚠️ 被總管中途叫停，未完成驗證

leo 2026-08-11 判斷「如果是 Vectorize 沒完成就不用查了」，總管據此停線。
真因已經寫在 repo 自己的註解裡（kbdb/wrangler.toml:43-51，Arcrun#11）：
metadata index 只收「建立後 upsert」的向量，既有向量須 reindex，
否則帶 owner_id filter 一律 0 命中——與實測每一格吻合
（805 筆在、關鍵字搜得到、語意 0、拿自己查自己也 0 ⇒ 不是分數門檻）。

⚠️ 這批改動是排查途中的產物，**沒有走完驗證**，不要當成可用的修法。
保留只是不讓它憑空消失（總管中斷造成，不是它做壞）。
接手的人請先讀 Arcrun#85 上的結論再決定要不要用。

真正的補救是 reindex，而 reindex 要燒 AI 額度
⇒ 卡在 Arcrun#85 的每日額度閘上線之後才能做。

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

kbdb/tests/embed-selftest.test.ts

@@ -113,6 +113,70 @@ describe('embedSelfTest（檢修孔：卡片自我查詢，驗證 index 真的
     expect(r.passed).toBeNull();
   });
 
+  // ── Arcrun#85 D70（2026-08-11 leo21c 全盲事故）──────────────────────────────
+  // 兩種故障的**處方相反**，舊版都只回一句「需要重新 reindex」：
+  //   ① metadata filter 死掉（metadata index 沒建）→ 先建 index 再 reindex；只 reindex 無效
+  //   ② 向量不在現役 index（換世代沒重嵌）        → reindex 才是對的
+  // 判法＝拿掉 filter 再查一次。下面的假 VECTORIZE 依「有沒有帶 filter」回不同結果，
+  // 精確重現 leo21c 的現場（不帶 filter score 0.8957 命中、帶 owner_id 0 命中）。
+  function makeFilterAwareEnv(
+    store: Entry[],
+    opts: { unfilteredMatches: { id: string; score: number }[]; filteredMatches: { id: string; score: number }[] },
+  ): Bindings {
+    return {
+      DB: makeFakeDB(store),
+      ENVIRONMENT: 'test',
+      AI: { async run() { return { data: [[0.1, 0.2, 0.3]] }; } },
+      VECTORIZE: {
+        async query(_v: number[], o?: { filter?: Record<string, unknown> }) {
+          const filtered = !!(o?.filter && Object.keys(o.filter).length > 0);
+          return { matches: filtered ? opts.filteredMatches : opts.unfilteredMatches };
+        },
+      },
+    } as unknown as Bindings;
+  }
+
+  it('不帶 filter 搜得到、帶 owner_id 搜不到 → filter_blind:true，處方是「先建 metadata index 再 reindex」', async () => {
+    const store = [mkEntry('e1', '淡水河口的黑面琵鷺在退潮時會集體覓食', 'bfezv28v')];
+    const env = makeFilterAwareEnv(store, {
+      unfilteredMatches: [{ id: 'e1', score: 0.8957 }], // leo21c 實測分數
+      filteredMatches: [],
+    });
+    const r = await embedSelfTest(env, { owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(r.tested).toBe(true);
+    expect(r.passed).toBe(false);
+    expect(r.filter_blind).toBe(true);
+    expect(r.note).toContain('metadata');
+    // 🔴 處方順序必須寫出來——只叫人 reindex 正是 leo21c 修不好的原因
+    expect(r.note).toContain('reindex');
+    expect(r.note).toMatch(/先.*建.*再/s);
+  });
+
+  it('帶不帶 filter 都搜不到 → filter_blind:false，處方才是 reindex', async () => {
+    const store = [mkEntry('e1', 'content', 'o1')];
+    const env = makeFilterAwareEnv(store, { unfilteredMatches: [], filteredMatches: [] });
+    const r = await embedSelfTest(env, { owner_id: 'o1' });
+    expect(r.passed).toBe(false);
+    expect(r.filter_blind).toBe(false);
+    expect(r.note).toContain('reindex');
+    expect(r.note).not.toContain('metadata index 沒建');
+  });
+
+  it('帶 filter 就搜得到 → passed:true、filter_blind:null，且不多花第二次查詢', async () => {
+    const store = [mkEntry('e1', 'content', 'o1')];
+    let queries = 0;
+    const env = {
+      DB: makeFakeDB(store),
+      ENVIRONMENT: 'test',
+      AI: { async run() { return { data: [[0.1, 0.2, 0.3]] }; } },
+      VECTORIZE: { async query() { queries++; return { matches: [{ id: 'e1', score: 0.9 }] }; } },
+    } as unknown as Bindings;
+    const r = await embedSelfTest(env, { owner_id: 'o1' });
+    expect(r.passed).toBe(true);
+    expect(r.filter_blind).toBeNull();
+    expect(queries).toBe(1); // 健康的情況不該多打一次（成本紀律）
+  });
+
   it('回應絕不含卡片內容或 entry id（隱私紅線）', async () => {
     const store = [mkEntry('e1', 'this is the secret card body, must never leak')];
     const env = makeEnv(store, { matches: [{ id: 'e1', score: 0.9 }] });