portal-auth P1（#24 #25）：KBDB library filter 地基

- /entries 與 /entries/search 加 library 多值參數（逗號分隔）；不帶＝行為一字不變（向後相容）
- D1：COALESCE(json_extract(metadata_json,'$.library'),'general') IN (…)（≡ design §3.3 OR 形狀；
  未標記舊資料歸 general）
- semantic：Vectorize upsert metadata 加 library（寫入端正規化 general）；查詢 filter $in 主路徑
  （官方文件＋workers-types 4.20260702.1 核實支援，fan-out fallback 不需）
- 測試：library-filter.test.ts 11 項＋既有 6 項全綠；tsc exit 0；本機 miniflare local D1 十案例實跑全過
- semantic 線上路徑（metadata index＋reindex backfill）＝部署清單，待雲端排練驗（本機無 Vectorize）
- cypher kbdb-proxy 透傳順延（P1 派工紅線只動 kbdb，tasks.md 已註）

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

kbdb/wrangler.toml

@@ -24,8 +24,12 @@ ENVIRONMENT = "production"
 #     wrangler vectorize create-metadata-index arcrun-kbdb-embed --property-name owner_id --type string
 #     wrangler vectorize create-metadata-index arcrun-kbdb-embed --property-name entry_type --type string
 #     wrangler vectorize create-metadata-index arcrun-kbdb-embed --property-name source --type string
-#   metadata index 只收「建立後 upsert」的向量 → 既有向量須 `POST /embed/backfill {"reindex":true}` 重推。
-#   deploy.ts 的 ensureVectorizeMetadataIndexes() 已把上述三個 index 隨部署冪等建好。
+#     wrangler vectorize create-metadata-index arcrun-kbdb-embed --property-name library --type string
+#   （library＝portal-auth P1「庫」filter；upsert 端把未標記正規化成 'general'，查詢走 $in）
+#   metadata index 只收「建立後 upsert」的向量 → 既有向量須 `POST /embed/backfill {"reindex":true}` 重推
+#   （建 library index 後同樣要 reindex，否則舊向量帶 library filter 一律 0 命中）。
+#   deploy.ts 的 ensureVectorizeMetadataIndexes() 已把前三個 index 隨部署冪等建好；library 待補進該清單
+#   （cli/ 屬 portal-auth P1 範圍外，見 portal-auth tasks.md 部署清單附註）。
 # 沒有這兩個 binding 時，kbdb/src/embed.ts 的 embedEnabled() 回 false → 維持 LIKE keyword、API 不變。
 #
 # [[vectorize]]