fix(kbdb/embed): 語意查詢 metadata 過濾根因修復（Arcrun#11）

根因：Vectorize index 建了卻從沒建 metadata index。CF Vectorize v2 要對某
metadata 欄位下 filter，必須先為該欄建 metadata index，否則帶 owner_id/
entry_type/source 過濾的語意查詢一律回 0 命中（app 端 filter 接線本來就對）。
且 metadata index 只索引「建立後 upsert」的向量 → 既有向量須重推才會被收錄。

- deploy.ts：加 ensureVectorizeMetadataIndexes()，隨部署冪等建 owner_id/
  entry_type/source（string）三個 metadata index（self-host/官方帳號皆自動）。
- embed.ts / routes/embed.ts：backfillEmbeddings 加 reindex+offset，重推「所有
  embeddable（含 is_embedded=1）」既有向量，讓事後建立的 metadata index 收錄；
  POST /embed/backfill {"reindex":true} 觸發，offset 分頁到 remaining=0。
- wrangler.toml：註解補 create-metadata-index 手動步驟 + reindex 提示。
- tests：mock DB 對齊 LIMIT?/OFFSET? 與 reindex predicate；補 reindex 測試。

leo21c 已驗：owner_id=leo / entry_type 過濾修前 0→修後命中，不帶過濾不變。
已知後續（非本 bug 症狀）：source 值 89-91 bytes 超過 Vectorize string
metadata index 的 64-byte 索引上限 → source 過濾對長值失效，另案。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01HJiLCRUU2o3aSpPEzVCt2o

cli/src/lib/deploy.ts

@@ -202,6 +202,9 @@ export async function downloadAndDeploy(
     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
+      //   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。
+      await ensureVectorizeMetadataIndexes(ctx);
       console.log(chalk.green(' ✓'));
     } catch (e) {
       console.log(chalk.yellow(' ⚠'));
@@ -361,6 +364,34 @@ async function ensureVectorizeIndex(ctx: DeployContext): Promise<void> {
   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;
+
+/**
+ * 確保 KBDB embed index 上的 metadata index（owner_id/entry_type/source）存在（Arcrun#11 根因修復）。
+ * 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）。
+ */
+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`;
+  for (const propertyName of KBDB_VECTORIZE_META_FIELDS) {
+    const res = await fetch(url, {
+      method: 'POST',
+      headers: { Authorization: `Bearer ${ctx.apiToken}`, 'Content-Type': 'application/json' },
+      body: JSON.stringify({ propertyName, indexType: 'string' }),
+      signal: AbortSignal.timeout(60_000),
+    });
+    if (res.ok) continue;
+    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)) continue;
+    throw new Error(`metadata_index ${propertyName}: ${msg}`);
+  }
+}
+
 /** 下載 codeload tarball 解壓到暫存目錄，回傳解壓出的 repo root 路徑。
  *
  * ⚠️ Arcrun#13 P2 根因修復：codeload 的 branch tarball（tar.gz/main）由 GitHub CDN 快取，