diff --git a/kbdb/src/routes/entries.ts b/kbdb/src/routes/entries.ts
index ec4aa5e..357c0c3 100644
--- a/kbdb/src/routes/entries.ts
+++ b/kbdb/src/routes/entries.ts
@@ -13,7 +13,8 @@ import {
   searchEntries,
   isDeprecatedEntry,
 } from '../actions/entry-crud';
-import { embedEnabled, embedOnWrite, semanticSearch, relativeMinScore } from '../embed';
+import { embedEnabled, embedOnWrite, semanticSearch, relativeMinScore, backfillStatus } from '../embed';
+import { migrateLegacyCredentialsForOwner } from '../actions/credential-legacy-migration';
 
 export const entryRoutes = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
 
@@ -87,9 +88,20 @@ entryRoutes.get('/library-stats', async (c) => {
 //   舊版完全不接這個 filter；q 與 search 兩個名字都認，避免同一個坑再踩一次）。
 // count = 本頁筆數（受 limit 影響）；total = 符合條件全部筆數（不受 limit 影響，見 total 欄位）。
 entryRoutes.get('/', async (c) => {
+  const entryType = c.req.query('entry_type') || undefined;
+  const ownerId = c.req.query('owner_id') || undefined;
+  // 自癒搬遷（D38 收尾，2026-08-08）：credential 目錄查詢先確保舊表（若還在）已把這個
+  // 租戶的資料搬進 entries——冪等、per-owner scoped、成本近零（見 credential-legacy-
+  // migration.ts 檔頭）。只在 credential 讀取時觸發，不影響其餘 entry_type 的查詢路徑。
+  if (entryType === 'credential' && ownerId) {
+    await migrateLegacyCredentialsForOwner(c.env.DB, ownerId).catch(() => {
+      // 搬遷失敗不阻塞查詢本身（例如舊表結構意外損毀）——誠實地讓查詢照常進行，
+      // 缺席的 credential 由呼叫端既有的 fallback（cypher-executor 舊 KV）接住。
+    });
+  }
   const { entries, total } = await listEntries(c.env.DB, {
-    entry_type: c.req.query('entry_type') || undefined,
-    owner_id: c.req.query('owner_id') || undefined,
+    entry_type: entryType,
+    owner_id: ownerId,
     parent_id: c.req.query('parent_id') || undefined,
     page_name: c.req.query('page_name') || undefined,
     source: c.req.query('source') || undefined,
@@ -103,7 +115,10 @@ entryRoutes.get('/', async (c) => {
 
 // GET /entries/search?q=...&owner_id=...&source=...&entry_type=...&library=...&mode=keyword|semantic
 //   - mode=keyword（預設）：D1 LIKE（base，永遠可用）。
-//   - mode=semantic：需 embed 模組開（Vectorize+AI binding）。未開 → 降級 keyword + capability_hint 告知缺能力（#7 發現閉環）。
+//   - mode=semantic：需 embed 模組開（Vectorize+AI binding）。未開 → 降級 keyword +
+//     capability_hint 告知缺能力（#7 發現閉環）。capability_hint 是講給非技術使用者聽的人話
+//     （2026-08-08 修：曾經直接透傳到封測用戶眼前的工程師導向文字，見該欄位旁註）；
+//     技術細節另放 admin_hint 給維運者/CC 看。
 //   - entry_type：base 通用 filter（caller 傳任意 type，如 workflow；base 不寫死語意，workflow-discovery Q4）。
 //   - library：多值庫 filter（逗號分隔，portal-auth P1）。keyword 走 json_extract＋NULL→general；
 //     semantic 走 Vectorize $in。未帶＝全庫（行為不變）。
@@ -147,7 +162,15 @@ entryRoutes.get('/search', async (c) => {
       owner_id, source, entry_type, library, topK: fetchTopK, min_score,
     });
     if (hits === null) {
-      // 模組沒開：誠實降級 keyword + 告知「叫 CC 幫你開 vectorize」（不假裝有語義）。
+      // 模組沒開：誠實降級 keyword（不假裝有語義）。
+      // 🔴 2026-08-08（總管交辦，Oscar 封測回報「語義搜尋搜不到」的根因修復）：
+      // capability_hint 是「誠實透傳」鏈路（cypher-executor portal-data.ts → portal 前端）
+      // 唯一一次主動告訴非技術使用者「發生什麼事＋下一步」的機會，故預設文案改成人話：
+      //   - 不假設讀者懂 vectorize / binding / redeploy / 「叫 CC」這些我們內部的修法指令
+      //   - 誠實承認這次是降級（不是「一樣好，只是換個名字」）
+      //   - 給一個他自己做得到的下一步（換字重試 / 聯絡我們開通），不是要他自己修系統
+      // 技術細節不丟掉，換到 admin_hint（機器可讀，給真正的維運者/CC 看）——薄殼原則：
+      // 這裡是 base API 的一個回應形狀，兩個欄位並存，caller 自己挑要顯示哪一個。
       const entries = await searchEntries(c.env.DB, q, owner_id, entry_type, undefined, library, source, include_deprecated);
       return c.json({
         success: true,
@@ -156,6 +179,8 @@ entryRoutes.get('/search', async (c) => {
         mode: 'keyword',
         requested_mode: 'semantic',
         capability_hint:
+          '語意搜尋還沒開通，這次顯示的是關鍵字比對結果，不是用「意思」找的——你打的字要盡量貼近資料裡實際出現的詞才容易搜到。想啟用語意搜尋，請聯絡我們協助開通。',
+        admin_hint:
           '語義查詢需先開 vectorize（embed 模組）。叫 CC「幫我開語義查詢」即可（設 kbdb_embed:true + redeploy）。本次已降級關鍵字搜尋。',
       });
     }
@@ -182,6 +207,53 @@ entryRoutes.get('/search', async (c) => {
     }
     // 補位後截斷回 caller 實際要的量（多撈的餘量只用來墊背，不多回傳超過請求的筆數）。
     entries = entries.slice(0, requestedTopK);
+
+    // 🔴 2026-08-08（總管交辦二修，Oscar 封測案：模組有開、但語意搜尋回空——回報後才發現
+    // 這條路徑比「模組沒開」的 capability_hint 更常撞到，卻完全沒有 hint，是「誠實但沉默」）：
+    // count:0 對用戶而言是無資訊的——「我打的字不對」跟「這個庫的索引根本沒建好」需要的下一步
+    // 完全不同，系統卻兩種都回同一句「找不到」。分辨依據（不新開一套覆蓋率查詢，共用 embed.ts
+    // 既有的 backfillStatus——2026-08-07 檢修孔／診斷聚合端點已在用同一支，同一件事只留一套
+    // 實作，2026-08-08 credential 那次「兩套並存必然漂移」的教訓不重踩）：
+    //   - hits.length===0（Vectorize 端零命中，含 embed.ts 內建絕對門檻）
+    //     → 查 backfillStatus(owner_id).embedded：
+    //       0 筆 → 'no_index'（這個租戶根本沒有索引資料，不是使用者的問題）
+    //       >0 筆 → 'no_match'（有索引，這次查詢正常沒撞到——換句話說再搜）
+    //   - hits.length>0 但濾光 → 'stale_index'。誠實核算過機制：relativeMinScore 的 cut
+    //     必然 <= 最高分（cut = max(絕對下限, top×0.8) <= top），所以「最高分那筆」永遠會
+    //     自己活下來，相對門檻**不可能**把非空結果砍成 0——這裡不能寫「相似度不夠」這種
+    //     不符合實際機制的話（誠實限制，mindset §7）。真正會讓 hits>0 卻 entries=0 的只有
+    //     兩種：命中的向量對應的資料**已下架**（isDeprecatedEntry 濾掉）、或**已被刪除**
+    //     （getEntry 找不到，孤兒向量）——兩者都是「索引裡有，但實際資料不在了」，故稱
+    //     stale_index（索引與資料兩邊不同步），不誤導使用者去猜「換個字」。
+    // 三態都給人話 capability_hint（給使用者）+ admin_hint（技術細節，給維運者/CC）。
+    // 正常有結果（entries.length>0）完全不受影響，回應形狀不變。
+    if (entries.length === 0) {
+      let empty_reason: 'no_index' | 'no_match' | 'stale_index';
+      let capability_hint: string;
+      let admin_hint: string;
+      if (hits.length === 0) {
+        const status = await backfillStatus(c.env, { owner_id });
+        if (status.embedded === 0) {
+          empty_reason = 'no_index';
+          capability_hint =
+            '這個知識庫目前還沒有可供語意搜尋的資料，所以搜不到——不是你打的字有問題。請聯絡我們確認索引有沒有建好。';
+          admin_hint = `owner_id=${owner_id ?? '(all)'} 範圍 backfillStatus.embedded=0：從未 embed，或 backfill 未跑過。`;
+        } else {
+          empty_reason = 'no_match';
+          capability_hint = '沒有找到符合的內容，換個說法或更具體的關鍵字再試試看。';
+          admin_hint = `owner_id=${owner_id ?? '(all)'} 已有 ${status.embedded} 筆嵌入資料，但本次查詢在 Vectorize 端零命中（含 embed.ts 絕對門檻過濾）。`;
+        }
+      } else {
+        empty_reason = 'stale_index';
+        capability_hint =
+          '找到的內容都已經被下架或移除了，所以沒有可顯示的結果——換個關鍵字再試試看，或聯絡我們確認索引有沒有過期。';
+        admin_hint = `Vectorize 命中 ${hits.length} 筆，但 hydrate 後全部是已下架或找不到對應資料（孤兒向量），非分數門檻造成——相對門檻數學上不可能砍光非空結果（cut<=top）。`;
+      }
+      return c.json({
+        success: true, entries, count: entries.length, mode: 'semantic',
+        empty_reason, capability_hint, admin_hint,
+      });
+    }
     return c.json({ success: true, entries, count: entries.length, mode: 'semantic' });
   }
 
diff --git a/kbdb/tests/search-semantic-empty-reason.test.ts b/kbdb/tests/search-semantic-empty-reason.test.ts
new file mode 100644
index 0000000..ee2dd62
--- /dev/null
+++ b/kbdb/tests/search-semantic-empty-reason.test.ts
@@ -0,0 +1,109 @@
+// 語意搜尋回空時「為什麼空」的回歸測試（2026-08-08，總管交辦二修，Oscar 封測案更正後的真因）。
+//
+// 背景：原本以為 Oscar 撞到的是「capability_hint 文案太工程師」，後來查出模組其實有開，
+// 真正發生的是 GET /entries/search?mode=semantic 零命中時回 {success:true, entries:[], count:0}
+// ——誠實（沒假裝有結果）但完全不說為什麼，用戶看到的是「這裡沒有這筆資料」，
+// 真相可能是「索引根本沒建好」。三態：
+//   - no_index     ：這個 owner 範圍從沒 embed 過（backfillStatus.embedded===0）
+//   - no_match     ：有索引，這次查詢在 Vectorize 端零命中（正常的「找不到」）
+//   - stale_index  ：Vectorize 端有命中，但 hydrate 後全部是已下架／找不到對應資料（孤兒向量）
+//     （不是「相對門檻濾光」——relativeMinScore 的 cut 數學上 <= 最高分，不可能讓非空結果變空）
+// 正常有結果（count>0）不受影響，不應該出現 empty_reason 欄位。
+import { describe, it, expect } from 'vitest';
+import { Hono } from 'hono';
+import { entryRoutes } from '../src/routes/entries';
+import type { Bindings, Entry } from '../src/types';
+
+function mkEntry(id: string, opts: { deprecated?: boolean } = {}): Entry {
+  return {
+    id, content: '一些內容', entry_type: 'block', owner_id: 'oscar-tenant', parent_id: null,
+    page_name: null, refs_json: '[]', tags_json: '[]', task_status: null, content_hash: null,
+    is_embedded: 1, confidence: null,
+    metadata_json: opts.deprecated ? JSON.stringify({ status: 'deprecated' }) : JSON.stringify({ embed: true }),
+    created_at: 1, updated_at: 1,
+  };
+}
+
+// fake D1：COUNT 查詢回傳可配置的 embeddedCount；`WHERE id = ?`（getEntry）回傳可配置的 entry。
+function makeFakeDB(opts: { embeddedCount?: number; hydrateEntry?: Entry | null } = {}) {
+  const embeddedCount = opts.embeddedCount ?? 0;
+  const prepare = (sql: string) => {
+    let bound: unknown[] = [];
+    const stmt = {
+      bind(...args: unknown[]) { bound = args; return stmt; },
+      async first<T>() {
+        if (sql.includes('WHERE id = ?')) {
+          return (opts.hydrateEntry ?? null) as unknown as T;
+        }
+        return { c: embeddedCount } as unknown as T;
+      },
+      async all<T>() { return { results: [] as T[] }; },
+      async run() { return { success: true }; },
+    };
+    return stmt;
+  };
+  return { prepare } as unknown as D1Database;
+}
+
+function makeApp() {
+  const app = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
+  app.route('/entries', entryRoutes);
+  return app;
+}
+
+function makeEnv(dbOpts: Parameters<typeof makeFakeDB>[0], matches: { id: string; score: number }[]): Bindings {
+  return {
+    DB: makeFakeDB(dbOpts),
+    ENVIRONMENT: 'test',
+    AI: { async run() { return { data: [[0.1, 0.2, 0.3]] }; } },
+    VECTORIZE: { async query() { return { matches }; } },
+  } as unknown as Bindings;
+}
+
+describe('GET /entries/search?mode=semantic — 零命中時分辨「為什麼空」', () => {
+  it('embedded=0（從沒 embed 過）→ empty_reason=no_index，人話不含 vectorize/redeploy/CC', async () => {
+    const app = makeApp();
+    const env = makeEnv({ embeddedCount: 0 }, []);
+    const res = await app.request('/entries/search?q=x&mode=semantic&owner_id=oscar-tenant', {}, env);
+    const body = (await res.json()) as Record<string, unknown>;
+    expect(body.mode).toBe('semantic');
+    expect(body.count).toBe(0);
+    expect(body.empty_reason).toBe('no_index');
+    const hint = body.capability_hint as string;
+    expect(hint).toBeTruthy();
+    expect(/vectorize|redeploy|CC「|binding|kbdb_embed/i.test(hint)).toBe(false);
+    expect(body.admin_hint).toBeTruthy();
+  });
+
+  it('embedded>0 但這次零命中 → empty_reason=no_match（正常的「找不到」，非故障）', async () => {
+    const app = makeApp();
+    const env = makeEnv({ embeddedCount: 42 }, []);
+    const res = await app.request('/entries/search?q=x&mode=semantic&owner_id=oscar-tenant', {}, env);
+    const body = (await res.json()) as Record<string, unknown>;
+    expect(body.mode).toBe('semantic');
+    expect(body.count).toBe(0);
+    expect(body.empty_reason).toBe('no_match');
+  });
+
+  it('Vectorize 有命中但對應資料已下架 → empty_reason=stale_index（非分數門檻）', async () => {
+    const app = makeApp();
+    // 命中一筆，但 hydrate 回來的 entry 是已下架的 → 濾光 → entries=0，hits.length=1(>0)。
+    const env = makeEnv({ hydrateEntry: mkEntry('e1', { deprecated: true }) }, [{ id: 'e1', score: 0.6 }]);
+    const res = await app.request('/entries/search?q=x&mode=semantic&owner_id=oscar-tenant', {}, env);
+    const body = (await res.json()) as Record<string, unknown>;
+    expect(body.mode).toBe('semantic');
+    expect(body.count).toBe(0);
+    expect(body.empty_reason).toBe('stale_index');
+  });
+
+  it('正常有結果（count>0）不受影響：無 empty_reason 欄位', async () => {
+    const app = makeApp();
+    const env = makeEnv({ hydrateEntry: mkEntry('e1') }, [{ id: 'e1', score: 0.6 }]);
+    const res = await app.request('/entries/search?q=x&mode=semantic&owner_id=oscar-tenant', {}, env);
+    const body = (await res.json()) as Record<string, unknown>;
+    expect(body.mode).toBe('semantic');
+    expect(body.count).toBe(1);
+    expect(body.empty_reason).toBeUndefined();
+    expect(body.capability_hint).toBeUndefined();
+  });
+});