t159 步驟4 意圖節點→真實零件/recipe 替換＋/cypher/search 加 target 指定搜尋對象

CP arcrun-usable 步驟 4（目的：AI 只要填 payload——系統把「傳到 telegram」
翻成 http_request＋recipe telegram_send）＋leo 07-31 追加：
「難道我不能指定要搜尋工作流或節點或 recipe 嗎？」

替換（只動 discover，t158「部署≠發現」邊界不碰）：
- 兩庫 exact 落空後，在 t158 一次抓好的清單記憶體內媒合，零新增 round-trip
- 規則 A 服務詞→recipe：名字全部服務詞命中同一 recipe 且唯一才換
  （google_slides_create 不被 google_sheets 誤吃）
- 規則 B 強欄位斷詞→零件：canonical/display/aliases 強命中×10＋弱命中，
  需至少一強命中且分數唯一最高（aes_encrypt 無強命中不換）
- 換到＝status resolved＋substitution{from,componentId,recipe,reason}，
  cypher 圖節點直接帶真實 componentId；換不到照舊 not_found＋3.7 指路

target 參數（各走既有機制，不新造第二套搜尋）：
- triplets＋target=component|recipe＝只查該庫
- query＋target＝名字搜尋：component→registry /components/search（＝MCP
  arcrun_search_components 同路）；recipe→私庫 RECIPES KV（回應註明公庫走
  arcrun_recipe_search）；workflow→新抽 lib/workflow-search.ts，
  GET /workflows/search 與 target=workflow 共用（＝arcrun_search_workflows 同路）
- 防呆：compile＋target 400／target=workflow 吃 query 不吃 triplets／非法 target 400

驗（本地 wrangler dev，registry 種 20 合約＋init/seed 10 recipe）：
- 「判斷有沒有新資料 >> ON_SUCCESS >> 傳到 telegram」→ if_control（resolved）
  ＋telegram_send（substitution.componentId=http_request）＝feature 06 驗法過
- 機械考 27/27 全綠（01 組×5＋03 組×4 迴歸＋06 組×8＋target×8＋compile 迴歸×2）
- 冷啟第一發 94ms、熱 8–13ms（t158 病史對照：舊 25.7s）；compile 39ms unchecked 照舊
- tsc 全綠；vitest 9 failed/179 passed＝t158 基線完全相同

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

cli/src/commands/push.ts

@@ -55,10 +55,12 @@ export async function cmdPush(filePath: string): Promise<void> {
   const searchSpinner = ora('取得執行圖').start();
   let graph: unknown;
   try {
+    // t158「部署≠發現」（leo：「這裡只是複製工作流的 data 過去，沒有要在這裡驗證」）：
+    // push＝複製路徑，帶 mode:compile 純編圖——寫錯的 workflow 照樣部署，錯在執行時現形。
     const res = await fetch(`${executorUrl}/cypher/search`, {
       method: 'POST',
       headers,
-      body: JSON.stringify({ triplets: workflow.flow }),
+      body: JSON.stringify({ triplets: workflow.flow, mode: 'compile' }),
     });
 
     if (!res.ok) {
@@ -68,10 +70,8 @@ export async function cmdPush(filePath: string): Promise<void> {
     }
 
     const data = await res.json() as { cypher: { nodes: unknown[]; edges: unknown[] }; missing: string[] };
-    if (data.missing?.length > 0) {
-      searchSpinner.fail(chalk.red(`以下零件不存在：${data.missing.join(', ')}\n執行 acr parts 查看可用零件。`));
-      process.exit(1);
-    }
+    // t158：push 不看 missing（compile 模式亦恆空）——存在性由執行時 component-loader 決定；
+    // 要「先問有沒有」用 acr validate／MCP 查詢（discover 路徑）。
 
     // 附上 id / name，並將 workflow.config 套入節點（componentId + data）
     const rawGraph = data.cypher as { nodes: Array<{ id: string; componentId?: string; data?: Record<string, unknown> }>; edges: unknown[] };

cypher-executor/src/actions/cypher-handlers.ts

@@ -5,12 +5,14 @@ import { graphSchema } from '../lib/schemas';
 import { createComponentLoader } from '../lib/component-loader';
 import { writeEvaluation, updateComponentStats } from './execution-evaluator';
 import { parseTriplets } from './triplet-parser';
-import { searchNodes } from './search-nodes';
+import { searchNodes, type SearchMode, type SearchTarget } from './search-nodes';
 import { buildExecutionGraph } from './graph-builder';
 
 export async function handleCypherSearch(
   triplets: unknown[],
   env: Bindings,
+  mode: SearchMode = 'discover',
+  target?: SearchTarget,
 ): Promise<{ nodes: Record<string, unknown>; cypher: unknown; missing: string[] }> {
   const parsed = parseTriplets(triplets);
   if (!parsed) {
@@ -19,7 +21,12 @@ export async function handleCypherSearch(
 
   // 2026-07-30：查 registry 判真實存在（workflow-discovery）。
   // `missing` 以前寫死 []，等於告訴 AI「什麼都有」——那是「腹語術」的入口。
-  const { nodeResults, missingNodes } = await searchNodes(parsed, undefined, env);
+  //
+  // t158（07-31 迴歸修復，leo：「這裡只是複製一些工作流的 data 過去，沒有要在這裡驗證」）：
+  // 誠實化只屬於 **discover**（AI 問「有沒有」）；**compile**（部署/推送的複製路徑）
+  // 純編圖零查詢——那本來就是既有設計（workflows.json＝打包期預編的搬運），
+  // 5cadc60 起誠實化漏進複製路徑＝迴歸（冷實例 8 節點 25.7s、安裝器 timeout 炸）。
+  const { nodeResults, missingNodes } = await searchNodes(parsed, undefined, env, mode, target);
 
   const graph = buildExecutionGraph(parsed, nodeResults, 'cypher-search-result', 'Cypher Search Result');
   return { nodes: nodeResults, cypher: { nodes: graph.nodes, edges: graph.edges }, missing: missingNodes };
@@ -52,7 +59,9 @@ export async function handleCypherExecute(
     throw new Error('無法解析任何節點');
   }
 
-  const { nodeResults } = await searchNodes(parsed, config, env);
+  // t158：執行路徑＝compile（零 discovery round-trip）——存在性由 component-loader
+  // 在載入該節點時決定（原本的權威），查詢層不重複驗。
+  const { nodeResults } = await searchNodes(parsed, config, env, 'compile');
 
   const graph = buildExecutionGraph(parsed, nodeResults, graphId, graphName, config);
   const parseResult = graphSchema.safeParse(graph);

cypher-executor/src/actions/search-nodes.ts

@@ -8,7 +8,35 @@ import type { RecipeDefinition } from '../routes/recipes';
  * `not_found` 而非 `missing`：欄位契約以頂層機械考
  * `system-dev/docs/3-specs/arcrun-usable/verify.sh` 為準（01 組 grep `not_found`）。
  */
-export type NodeStatus = 'found' | 'not_found' | 'unknown';
+/** `unchecked`＝compile 模式的誠實標記：沒查、不知道有沒有（≠found 的假信號）。 */
+/** `resolved`＝意圖節點被媒合替換成真實零件/recipe（步驟 4；≠字面 exact 的 found）。 */
+export type NodeStatus = 'found' | 'not_found' | 'unknown' | 'unchecked' | 'resolved';
+
+/**
+ * 意圖節點 → 真實零件/recipe 的替換結果（CP 步驟 4，workflow-discovery 3.x 搜尋端延伸）。
+ * 目的（CP 原文）：AI 只要填 payload——系統把「傳到 telegram」翻成
+ * `http_request`＋recipe `telegram_send`，並明說缺什麼。
+ */
+export type NodeSubstitution = {
+  /** 原始意圖節點名（替換前）。 */
+  from: string;
+  /**
+   * 執行底層零件：component 替換＝該零件本身；
+   * recipe 替換＝`http_request`（recipe 是 http_request＋參數模板的具名封裝）。
+   */
+  componentId: string;
+  /** recipe 替換時的 canonical_id——workflow config 寫 `component: <此值>` 即可直接用。 */
+  recipe?: string;
+  /** 為什麼這樣換（簡單可解釋規則的命中說明，不接 LLM）。 */
+  reason: string;
+};
+
+/**
+ * 指定搜尋對象（leo 07-31：「難道我不能指定要搜尋工作流或節點或 recipe 嗎？」）。
+ * 不給＝現行混搜兩庫＋意圖替換；`component`＝只查零件 registry；`recipe`＝只查 recipe 庫。
+ * `workflow` 不進本函式——workflow 搜尋是名字搜尋（route 層走既有 /workflows/search 機制）。
+ */
+export type SearchTarget = 'component' | 'recipe';
 
 export type NodeInfo = {
   status: NodeStatus;
@@ -33,6 +61,8 @@ export type NodeInfo = {
   similar_components?: string[];
   /** not_found 時的相近 recipe 候選。 */
   similar_recipes?: string[];
+  /** resolved 時的替換明細（步驟 4：意圖節點 → 真實零件/recipe）。 */
+  substitution?: NodeSubstitution;
 };
 
 export type SearchResult = {
@@ -40,6 +70,18 @@ export type SearchResult = {
   missingNodes: string[];
 };
 
+/**
+ * t158（leo 07-31 定調「部署≠發現」）：
+ *   「這裡只是複製一些工作流的 data 過去，沒有要在這裡驗證，難怪這麼慢。
+ *    就算是我自己寫了錯的工作流，也可以跑跑看，如果錯誤就修改，
+ *    沒有說有錯誤還要一個個驗證這回事。」
+ * - `compile`＝純編圖：**零外部查詢**（不打 registry、不掃 recipe、不算相似度、不擋 missing）。
+ *   部署/推送/執行路徑用——寫錯的 workflow 照樣部署，錯在執行時現形。
+ * - `discover`＝誠實查詢（預設，`/cypher/search` 的既有契約）：AI 問「有沒有」時用，
+ *   not_found＋分型指路＋相似候選全保留。
+ */
+export type SearchMode = 'discover' | 'compile';
+
 /** searchNodes 需要的環境子集（cypher-handlers 傳整份 Bindings 進來也相容）。 */
 export type SearchNodesEnv = {
   WORKER_SUBDOMAIN?: string;
@@ -79,13 +121,55 @@ export async function searchNodes(
   parsed: ParsedTriplets,
   config?: Record<string, Record<string, unknown>>,
   env?: SearchNodesEnv,
+  mode: SearchMode = 'discover',
+  target?: SearchTarget,
 ): Promise<SearchResult> {
   const nodeResults: Record<string, NodeInfo> = {};
   const missingNodes: string[] = [];
 
+  // ── compile：純編圖，零外部查詢（t158，部署≠發現）─────────────────────────
+  if (mode === 'compile') {
+    for (const nodeName of parsed.nodeNames) {
+      const role = resolveNodeRole(nodeName, parsed);
+      if ((role === 'Input' || role === 'Output') && isVirtualIoName(nodeName)) {
+        nodeResults[nodeName] = { status: 'found', componentId: nodeName.toLowerCase(), type: role };
+        continue;
+      }
+      const configComponent = config?.[nodeName]?.component as string | undefined;
+      // unchecked＝誠實「沒查」；存在性由 component-loader 在執行時決定
+      nodeResults[nodeName] = {
+        status: configComponent ? 'found' : 'unchecked',
+        componentId: configComponent ?? nodeName,
+        type: role,
+      };
+    }
+    return { nodeResults, missingNodes };
+  }
+
   const sub = env?.WORKER_SUBDOMAIN;
   const registryBase = env?.REGISTRY_BASE_URL ?? (sub ? wasmWorkerUrl('registry', sub) : undefined);
 
+  // target 限庫（leo 07-31）：component＝只查零件 registry；recipe＝只查 recipe 庫。
+  // 不給＝混搜兩庫（既有行為）。
+  const wantComponents = target !== 'recipe';
+  const wantRecipes = target !== 'component';
+
+  // ── discover 批次化（t158）：兩庫各抓**一次**，之後全在記憶體內比對。────────
+  // 病史（07-31 stage 實測）：舊版對每個 missing 節點各打「1 次逐顆查＋最多 9 次
+  // 相似搜尋＋一輪 recipe KV 掃描」⇒ 冷實例 8 節點 /cypher/search 25.7s，
+  // 安裝器 15s timeout 必炸。批次化後每 request 固定 1 次 catalog＋1 次 recipe 清單。
+  // 步驟 4 的意圖替換也在**同一份清單**上做——不加任何新 round-trip。
+  const catalog = !wantComponents
+    ? { status: 'ok' as const, entries: [] } // target=recipe：registry 不參與，不因此回 unknown
+    : registryBase ? await fetchCatalog(registryBase) : { status: 'unreachable' as const, entries: [] };
+  const recipes = wantRecipes && env?.RECIPES ? await listAllRecipes(env.RECIPES) : [];
+  const byId = new Map<string, CatalogFullRecord>();
+  for (const e of catalog.entries) {
+    const prev = byId.get(e.canonical_id);
+    if (!prev || (e.score ?? 0) > (prev.score ?? 0)) byId.set(e.canonical_id, e);
+    for (const a of e.aliases ?? []) if (!byId.has(a)) byId.set(a, e);
+  }
+
   for (const nodeName of parsed.nodeNames) {
     const role = resolveNodeRole(nodeName, parsed);
 
@@ -107,34 +191,37 @@ export async function searchNodes(
       continue;
     }
 
-    if (!registryBase) {
+    // registry 完全查不通（未部署／網路失敗）⇒ 誠實回 unknown。
+    // **不能誤判 not_found**——那會讓 AI 以為零件不存在而重寫 code，正是要避免的事。
+    // 舊 registry 沒有 /catalog 端點（no_endpoint）→ 退回逐顆查（相容路徑）。
+    if (catalog.status === 'unreachable') {
       nodeResults[nodeName] = { status: 'unknown', componentId, type: role };
       continue;
     }
+    if (catalog.status === 'no_endpoint') {
+      const legacy = await legacyPerNodeLookup(registryBase!, componentId, nodeName, role, env, recipes);
+      nodeResults[nodeName] = legacy.info;
+      if (legacy.missing) missingNodes.push(nodeName);
+      continue;
+    }
 
-    // ── 第一庫：零件 registry ────────────────────────────────────────────────
-    const q = await fetchComponent(registryBase, componentId);
-    if (!q.ok) {
-      // registry 查不通（未部署／網路失敗）⇒ 誠實回 unknown。
-      // **不能誤判 not_found**——那會讓 AI 以為零件不存在而重寫 code，正是要避免的事。
-      nodeResults[nodeName] = { status: 'unknown', componentId, type: role };
-      continue;
-    }
-    if (q.entry) {
+    // ── 第一庫：零件 catalog（記憶體）────────────────────────────────────────
+    const hit = byId.get(componentId);
+    if (hit) {
       nodeResults[nodeName] = {
         status: 'found',
         componentId,
         type: role,
         source: 'component',
-        input_schema: q.entry.input_schema,
-        success_rate: q.entry.success_rate,
-        stability: q.entry.stability,
+        input_schema: hit.input_schema,
+        success_rate: typeof hit.success_rate === 'number' ? hit.success_rate : undefined,
+        stability: typeof hit.stability === 'string' ? hit.stability : undefined,
       };
       continue;
     }
 
-    // ── 第二庫：recipe 庫（task 3.6——「說不出某 recipe 沒有」的病灶就在漏了這步）──
-    const recipe = env?.RECIPES ? await resolveRecipe(componentId, env.RECIPES) : null;
+    // ── 第二庫：recipe 清單（記憶體；canonical_id 精確比對）──────────────────
+    const recipe = recipes.find(r => r.canonical_id === componentId);
     if (recipe) {
       nodeResults[nodeName] = {
         status: 'found',
@@ -147,11 +234,18 @@ export async function searchNodes(
       continue;
     }
 
-    // ── 兩庫都沒有 ⇒ not_found ＋ 分型指路（task 3.7）＋ 相近候選 ────────────
-    const [similarComponents, similarRecipes] = await Promise.all([
-      searchSimilarComponents(registryBase, nodeName),
-      env?.RECIPES ? searchSimilarRecipes(env.RECIPES, nodeName) : Promise.resolve([]),
-    ]);
+    // ── 步驟 4：意圖節點 → 真實零件/recipe 替換（同一份清單、全記憶體）────────
+    // 字面 exact 兩庫都落空的自然語言節點（例「傳到 telegram」「判斷有沒有新資料」），
+    // 先試保守的替換規則；換得到＝resolved（回應直接可組 workflow），換不到才 not_found。
+    const substituted = trySubstitution(nodeName, catalog.entries, recipes);
+    if (substituted) {
+      nodeResults[nodeName] = { ...substituted, type: role };
+      continue;
+    }
+
+    // ── 兩庫都沒有 ⇒ not_found ＋ 分型指路（task 3.7）＋ 相近候選（全記憶體）──
+    const similarComponents = similarFromCatalog(catalog.entries, nodeName);
+    const similarRecipes = similarFromRecipes(recipes, nodeName);
 
     nodeResults[nodeName] = {
       status: 'not_found',
@@ -167,6 +261,227 @@ export async function searchNodes(
   return { nodeResults, missingNodes };
 }
 
+// ── t158 批次化 helpers ────────────────────────────────────────────────────────
+
+type CatalogFullRecord = {
+  canonical_id: string;
+  display_name?: string;
+  description?: string;
+  aliases?: string[];
+  tags?: string[];
+  score?: number;
+  input_schema?: unknown;
+  success_rate?: number;
+  stability?: string;
+};
+
+type CatalogFetch = { status: 'ok' | 'no_endpoint' | 'unreachable'; entries: CatalogFullRecord[] };
+
+/** 一次抓 registry 全目錄。404＝舊版 registry 沒這端點 → 呼叫端退回逐顆查。 */
+async function fetchCatalog(registryBase: string): Promise<CatalogFetch> {
+  try {
+    const res = await fetch(`${registryBase}/components/catalog`, { signal: AbortSignal.timeout(10000) });
+    if (res.status === 404) return { status: 'no_endpoint', entries: [] };
+    if (!res.ok) return { status: 'unreachable', entries: [] };
+    const body = (await res.json()) as { data?: { components?: CatalogFullRecord[] } };
+    return { status: 'ok', entries: body.data?.components ?? [] };
+  } catch {
+    return { status: 'unreachable', entries: [] };
+  }
+}
+
+/** 一次抓 recipe 全清單（本部署 recipe 數量小；exact 與相似度共用同一份）。
+ *  export 給 target=recipe 的名字搜尋（actions/target-search.ts）共用同一份讀法。 */
+export async function listAllRecipes(kv: KVNamespace): Promise<RecipeDefinition[]> {
+  try {
+    const list = await kv.list({ prefix: 'recipe:' });
+    return (await Promise.all(
+      list.keys.map(k => kv.get(k.name, 'json') as Promise<RecipeDefinition | null>),
+    )).filter(Boolean) as RecipeDefinition[];
+  } catch {
+    return [];
+  }
+}
+
+/** 相似零件（記憶體版）：全名 substring 優先，否則斷詞計數 top3——判準與舊 HTTP 版一致。 */
+function similarFromCatalog(entries: CatalogFullRecord[], nodeName: string): string[] {
+  const searchableOf = (e: CatalogFullRecord) =>
+    [e.canonical_id, e.display_name ?? '', e.description ?? '', ...(e.aliases ?? []), ...(e.tags ?? [])]
+      .join(' ').toLowerCase();
+  const full = nodeName.toLowerCase();
+  const direct = entries.filter(e => searchableOf(e).includes(full)).map(e => e.canonical_id);
+  if (direct.length > 0) return [...new Set(direct)].slice(0, 3);
+
+  const tokens = extractTokens(nodeName);
+  if (tokens.length === 0) return [];
+  const count = new Map<string, number>();
+  for (const e of entries) {
+    const hay = searchableOf(e);
+    const hits = tokens.filter(t => hay.includes(t)).length;
+    if (hits > 0) count.set(e.canonical_id, Math.max(count.get(e.canonical_id) ?? 0, hits));
+  }
+  return [...count.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, 3).map(([id]) => id);
+}
+
+/** 相似 recipe（記憶體版；判準沿用 searchSimilarRecipes）。 */
+function similarFromRecipes(recipes: RecipeDefinition[], nodeName: string): string[] {
+  const tokens = [nodeName.toLowerCase(), ...extractTokens(nodeName)];
+  const seen = new Set<string>();
+  const matched: string[] = [];
+  for (const r of recipes) {
+    if (seen.has(r.canonical_id)) continue;
+    const hay = `${r.canonical_id} ${r.display_name ?? ''} ${r.description ?? ''}`.toLowerCase();
+    if (tokens.some(t => hay.includes(t))) {
+      seen.add(r.canonical_id);
+      matched.push(r.canonical_id);
+    }
+  }
+  return matched.slice(0, 3);
+}
+
+/** 舊 registry（無 /catalog 端點）的相容路徑：維持逐顆查語義。 */
+async function legacyPerNodeLookup(
+  registryBase: string,
+  componentId: string,
+  nodeName: string,
+  role: NodeRole,
+  env: SearchNodesEnv | undefined,
+  recipes: RecipeDefinition[],
+): Promise<{ info: NodeInfo; missing: boolean }> {
+  const q = await fetchComponent(registryBase, componentId);
+  if (!q.ok) return { info: { status: 'unknown', componentId, type: role }, missing: false };
+  if (q.entry) {
+    return {
+      info: {
+        status: 'found', componentId, type: role, source: 'component',
+        input_schema: q.entry.input_schema, success_rate: q.entry.success_rate, stability: q.entry.stability,
+      },
+      missing: false,
+    };
+  }
+  const recipe = recipes.find(r => r.canonical_id === componentId)
+    ?? (env?.RECIPES ? await resolveRecipe(componentId, env.RECIPES) : null);
+  if (recipe) {
+    return {
+      info: {
+        status: 'found', componentId: recipe.canonical_id, type: role, source: 'recipe',
+        description: recipe.description, endpoint: recipe.endpoint,
+      },
+      missing: false,
+    };
+  }
+  const similarComponents = await searchSimilarComponents(registryBase, nodeName);
+  const similarRecipes = similarFromRecipes(recipes, nodeName);
+  return {
+    info: {
+      status: 'not_found', componentId, type: role, suggestion: buildSuggestion(componentId),
+      ...(similarComponents.length > 0 ? { similar_components: similarComponents } : {}),
+      ...(similarRecipes.length > 0 ? { similar_recipes: similarRecipes } : {}),
+    },
+    missing: true,
+  };
+}
+
+// ── 步驟 4：意圖節點 → 真實零件/recipe 替換 ────────────────────────────────────
+//
+// 目的（CP arcrun-usable 步驟 4）：AI 只要填 payload——系統把「傳到 telegram」翻成
+// `http_request`＋recipe `telegram_send`。媒合在「一次抓好的兩庫清單」記憶體內做，
+// 零新增 round-trip；規則沿用 task 3.7 的服務詞判型＋既有斷詞媒合（extractTokens），
+// 刻意簡單可解釋、不接 LLM。
+//
+// 兩條規則（保守——換錯比不換更糟，寧可 not_found＋候選讓 AI 自己選）：
+//   A) 服務詞規則（recipe 路）：節點名含 SERVICE_HINTS 服務詞 → 名字裡**全部**服務詞
+//      都命中同一個 recipe、且該 recipe **唯一**才替換。
+//      例「傳到 telegram」：服務詞 [telegram] → 唯一命中 telegram_send ⇒ 換。
+//      反例「google_slides_create」：服務詞 [google, slides] → google_sheets_* 只中
+//      google 不中 slides ⇒ 不換（照 3.7 指去寫 recipe）。
+//      有服務詞的節點**不落入規則 B**——外部服務就該是 recipe，不硬配零件
+//      （否則「google_slides」會被 display_name 含 Google 的零件誤吃）。
+//   B) 強欄位規則（零件路）：斷詞後只算**強欄位**（canonical_id／display_name／aliases）
+//      命中為主：分數＝強命中×10＋弱命中（description／tags）×1，
+//      需「至少一個強命中」且「分數唯一最高」才替換。
+//      例「判斷有沒有新資料」：2-gram「判斷」命中 if_control display_name「條件判斷」
+//      （強 10 分），try_catch 只在 description 中「判斷」（弱 1 分）⇒ 唯一最高 ⇒ 換。
+//      反例「aes_encrypt」：無任何強命中 ⇒ 不換（照 3.7 指去投零件 PR）。
+
+type SubstitutionHit = Pick<
+  NodeInfo,
+  'status' | 'componentId' | 'source' | 'substitution' |
+  'input_schema' | 'success_rate' | 'stability' | 'description' | 'endpoint'
+>;
+
+function trySubstitution(
+  nodeName: string,
+  catalogEntries: CatalogFullRecord[],
+  recipes: RecipeDefinition[],
+): SubstitutionHit | null {
+  const lower = nodeName.toLowerCase();
+  const serviceHits = SERVICE_HINTS.filter(w => lower.includes(w));
+
+  // 規則 A：服務詞 → recipe（全部服務詞命中＋唯一）
+  if (serviceHits.length > 0) {
+    const matched = new Map<string, RecipeDefinition>();
+    for (const r of recipes) {
+      const hay = `${r.canonical_id} ${r.display_name ?? ''} ${r.description ?? ''}`.toLowerCase();
+      if (serviceHits.every(h => hay.includes(h))) matched.set(r.canonical_id, r);
+    }
+    if (matched.size !== 1) return null; // 0＝真缺件走 not_found；≥2＝歧義，候選留給 similar_recipes
+    const recipe = [...matched.values()][0];
+    return {
+      status: 'resolved',
+      componentId: recipe.canonical_id,
+      source: 'recipe',
+      description: recipe.description,
+      endpoint: recipe.endpoint,
+      substitution: {
+        from: nodeName,
+        componentId: 'http_request', // recipe＝http_request＋參數模板的具名封裝
+        recipe: recipe.canonical_id,
+        reason:
+          `服務詞「${serviceHits.join('、')}」唯一命中 recipe「${recipe.canonical_id}」；` +
+          `workflow config 寫 component: ${recipe.canonical_id}（底層零件＝http_request），只需填 payload`,
+      },
+    };
+  }
+
+  // 規則 B：強欄位斷詞媒合 → 零件（至少一強命中＋分數唯一最高）
+  const tokens = extractTokens(nodeName);
+  if (tokens.length === 0) return null;
+
+  type Scored = { entry: CatalogFullRecord; score: number; strongHits: string[] };
+  const byCanonical = new Map<string, Scored>();
+  for (const e of catalogEntries) {
+    const strongHay = [e.canonical_id, e.display_name ?? '', ...(e.aliases ?? [])].join(' ').toLowerCase();
+    const weakHay = [e.description ?? '', ...(e.tags ?? [])].join(' ').toLowerCase();
+    const strongHits = tokens.filter(t => strongHay.includes(t));
+    const weakCount = tokens.filter(t => weakHay.includes(t)).length;
+    const score = strongHits.length * 10 + weakCount;
+    if (score === 0) continue;
+    const prev = byCanonical.get(e.canonical_id);
+    if (!prev || score > prev.score) byCanonical.set(e.canonical_id, { entry: e, score, strongHits });
+  }
+  const ranked = [...byCanonical.values()].sort((a, b) => b.score - a.score);
+  const top = ranked[0];
+  if (!top || top.strongHits.length === 0) return null;          // 沒有強命中＝證據不足
+  if (ranked[1] && ranked[1].score >= top.score) return null;    // 同分歧義＝不硬猜
+
+  return {
+    status: 'resolved',
+    componentId: top.entry.canonical_id,
+    source: 'component',
+    input_schema: top.entry.input_schema,
+    success_rate: typeof top.entry.success_rate === 'number' ? top.entry.success_rate : undefined,
+    stability: typeof top.entry.stability === 'string' ? top.entry.stability : undefined,
+    substitution: {
+      from: nodeName,
+      componentId: top.entry.canonical_id,
+      reason:
+        `斷詞「${top.strongHits.join('、')}」命中零件「${top.entry.canonical_id}」` +
+        `（${top.entry.display_name ?? ''}）強欄位且分數唯一最高；只需照 input_schema 填 payload`,
+    },
+  };
+}
+
 // ── 缺件分型（task 3.7）────────────────────────────────────────────────────────
 //
 // 分型判準（刻意用簡單可解釋的規則，不接 LLM——查詢端點要快、要可預測）：

cypher-executor/src/actions/target-search.ts

@@ -0,0 +1,98 @@
+/**
+ * target-search — POST /cypher/search 的「指定搜尋對象」名字搜尋（t159）
+ *
+ * leo 07-31：「search 節點名稱和 search 工作流名稱是同一個？一個死了另一個不能動？
+ * 難道我不能指定要搜尋工作流或節點或 recipe 嗎？」
+ *
+ * ⇒ discover 入口加 `target`（component／recipe／workflow）＋`query`：
+ *   - target=component → 轉發 registry GET /components/search（MCP arcrun_search_components 同一條路）
+ *   - target=recipe    → 掃私庫 RECIPES KV（與 discover 混搜的第二庫**同一份讀法** listAllRecipes）；
+ *                        公庫（多作者市場）另有 /public-recipes＝MCP arcrun_recipe_search，回應註明
+ *   - target=workflow  → lib/workflow-search.ts（GET /workflows/search＝MCP arcrun_search_workflows 同一條路）
+ *
+ * 「外部 API 只有一條一致的路」：三個 target 各自對應**既有**搜尋機制，本檔只做轉接，
+ * 不新造第二套搜尋。flag 安全：主動 pull，無輪詢。
+ */
+
+import { wasmWorkerUrl } from '../lib/component-loader';
+import { fetchTenantWorkflowSearch } from '../lib/workflow-search';
+import { listAllRecipes, type SearchNodesEnv } from './search-nodes';
+
+export type TargetQueryEnv = SearchNodesEnv & {
+  KBDB_BASE_URL?: string;
+  KBDB_INTERNAL_TOKEN?: string;
+};
+
+export type TargetQueryResult =
+  | { ok: true; body: Record<string, unknown> }
+  | { ok: false; status: 400 | 401 | 502; error: string };
+
+export async function searchByTarget(
+  target: 'component' | 'recipe' | 'workflow',
+  query: string,
+  env: TargetQueryEnv,
+  apiKey?: string,
+): Promise<TargetQueryResult> {
+  if (target === 'component') {
+    const sub = env.WORKER_SUBDOMAIN;
+    const registryBase = env.REGISTRY_BASE_URL ?? (sub ? wasmWorkerUrl('registry', sub) : undefined);
+    if (!registryBase) return { ok: false, status: 502, error: 'registry 位置未設定（WORKER_SUBDOMAIN／REGISTRY_BASE_URL 皆缺）' };
+    try {
+      const res = await fetch(
+        `${registryBase}/components/search?q=${encodeURIComponent(query)}`,
+        { signal: AbortSignal.timeout(10000) },
+      );
+      if (!res.ok) return { ok: false, status: 502, error: `registry 搜尋失敗（HTTP ${res.status}）` };
+      const body = (await res.json()) as { data?: { results?: unknown[]; count?: number } };
+      return {
+        ok: true,
+        body: {
+          target,
+          query,
+          results: body.data?.results ?? [],
+          count: body.data?.count ?? 0,
+        },
+      };
+    } catch (e) {
+      return { ok: false, status: 502, error: `registry 查不通：${e instanceof Error ? e.message : String(e)}` };
+    }
+  }
+
+  if (target === 'recipe') {
+    if (!env.RECIPES) return { ok: false, status: 502, error: 'RECIPES KV 未綁定' };
+    const all = await listAllRecipes(env.RECIPES);
+    const q = query.toLowerCase();
+    // 與 discover 混搜同一份庫（私庫＝workflow 實際引用得到的）；子字串比對、canonical 去重
+    const seen = new Set<string>();
+    const results: Array<{ canonical_id: string; display_name?: string; description?: string; endpoint: string }> = [];
+    for (const r of all) {
+      if (seen.has(r.canonical_id)) continue;
+      const hay = `${r.canonical_id} ${r.display_name ?? ''} ${r.description ?? ''}`.toLowerCase();
+      if (!hay.includes(q)) continue;
+      seen.add(r.canonical_id);
+      results.push({
+        canonical_id: r.canonical_id,
+        display_name: r.display_name,
+        description: r.description,
+        endpoint: r.endpoint,
+      });
+    }
+    return {
+      ok: true,
+      body: {
+        target,
+        query,
+        results,
+        count: results.length,
+        note: '搜的是本部署私庫（workflow 可直接 component: <canonical_id> 引用）。公庫（多作者市場）走 MCP arcrun_recipe_search／GET /public-recipes。',
+      },
+    };
+  }
+
+  // target === 'workflow'：租戶隔離，必帶 API key（同 GET /workflows/search 的既有契約）
+  if (!apiKey) return { ok: false, status: 401, error: 'target=workflow 需要 X-Arcrun-API-Key header（workflow 搜尋限本租戶）' };
+  const res = await fetchTenantWorkflowSearch(env, apiKey, query);
+  if (!res.ok) return { ok: false, status: 502, error: `workflow 搜尋失敗（KBDB HTTP ${res.status}）` };
+  const body = (await res.json()) as Record<string, unknown>;
+  return { ok: true, body: { target, query, ...body } };
+}

cypher-executor/src/lib/workflow-search.ts

@@ -0,0 +1,49 @@
+/**
+ * workflow-search — 本租戶 workflow 名字搜尋的**唯一一條路**
+ *
+ * 既有機制（workflow-discovery 3.1）：轉發 KBDB /entries/search
+ * （entry_type=workflow + owner_id=apiKey 租戶隔離；優先 semantic，KBDB 未開
+ * Vectorize 自動降級 keyword + capability_hint）。
+ *
+ * 為什麼抽成共用（leo 07-31：「search 節點名稱和 search 工作流名稱是同一個？
+ * 難道我不能指定要搜尋工作流或節點或 recipe 嗎？」＋「外部 API 只有一條一致的路」鐵律）：
+ *   - GET /workflows/search（MCP arcrun_search_workflows 走的路）
+ *   - POST /cypher/search { target: "workflow", query }（discover 入口指定搜尋對象）
+ * 兩個入口共用本函式 ⇒ 行為必然一致，改一處兩邊同步。
+ *
+ * 已知缺口（如實透傳，不掩蓋）：workflow_metadata 無 description slot——
+ * 無 description 的 workflow 沒有 search entry、搜不到；補救走
+ * POST /workflows/backfill-search-entries（有 description 的補 entry、沒有的誠實列出）。
+ *
+ * flag 安全：主動 pull，無輪詢/排程。
+ */
+
+export type WorkflowSearchEnv = {
+  KBDB_BASE_URL?: string;
+  KBDB_INTERNAL_TOKEN?: string;
+};
+
+export type WorkflowSearchMode = 'semantic' | 'keyword';
+
+/**
+ * 打 KBDB /entries/search（本租戶、entry_type=workflow）。
+ * 回原始 Response——GET /workflows/search 直接 stream 透傳（既有行為，一字不改）；
+ * target=workflow 的呼叫端自行 json() 解析。
+ */
+export async function fetchTenantWorkflowSearch(
+  env: WorkflowSearchEnv,
+  apiKey: string,
+  q: string,
+  mode: WorkflowSearchMode = 'semantic',
+): Promise<Response> {
+  const base = (env.KBDB_BASE_URL ?? 'https://arcrun-kbdb.uncle6-me.workers.dev').replace(/\/$/, '');
+  const headers: Record<string, string> = { 'Content-Type': 'application/json' };
+  if (env.KBDB_INTERNAL_TOKEN) headers['Authorization'] = `Bearer ${env.KBDB_INTERNAL_TOKEN}`;
+  const params = new URLSearchParams({
+    q,
+    owner_id: apiKey,          // 租戶隔離（只搜本租戶的 workflow）
+    entry_type: 'workflow',    // base 通用 filter（Q4），只回 workflow entry
+    mode,
+  });
+  return fetch(`${base}/entries/search?${params.toString()}`, { headers });
+}

cypher-executor/src/routes/cypher.ts

@@ -1,16 +1,55 @@
 import { Hono } from 'hono';
 import type { Bindings } from '../types';
 import { handleCypherSearch, handleCypherExecute } from '../actions/cypher-handlers';
+import { searchByTarget } from '../actions/target-search';
 
 export const cypherRouter = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
 
+const VALID_TARGETS = new Set(['component', 'recipe', 'workflow']);
+
 // POST /cypher/search — 三元組 → 解析節點 → 語意搜尋零件 → 回傳 Cypher JSON (開發友善格式)
+//
+// t159（leo 07-31）：加 `target` 指定搜尋對象（component／recipe／workflow）＋`query` 名字搜尋。
+//   - triplets（不給 target）＝混搜兩庫＋意圖節點替換（步驟 4）
+//   - triplets + target=component|recipe＝只查該庫
+//   - query + target＝名字搜尋，各自走**既有**機制（registry search／私庫 RECIPES／workflows/search）
 cypherRouter.post('/cypher/search', async (c) => {
-  const body = await c.req.json() as { triplets?: unknown };
+  const body = await c.req.json() as { triplets?: unknown; mode?: unknown; target?: unknown; query?: unknown };
   const rawTriplets = body?.triplets;
 
+  // ── target 驗證（component / recipe / workflow）─────────────────────────────
+  const target = typeof body?.target === 'string' ? body.target : undefined;
+  if (target !== undefined && !VALID_TARGETS.has(target)) {
+    return c.json({ error: `target 只接受 component／recipe／workflow，收到「${target}」` }, 400);
+  }
+
+  // ── query 名字搜尋分支（需 target）──────────────────────────────────────────
+  const query = typeof body?.query === 'string' ? body.query.trim() : '';
+  if (query) {
+    if (!target) {
+      return c.json({ error: '給 query 必須同時給 target（component／recipe／workflow），指明要搜哪個庫' }, 400);
+    }
+    const apiKey = c.req.header('X-Arcrun-API-Key') ?? undefined;
+    const r = await searchByTarget(target as 'component' | 'recipe' | 'workflow', query, c.env, apiKey);
+    if (!r.ok) return c.json({ error: r.error }, r.status);
+    return c.json(r.body);
+  }
+
   if (!Array.isArray(rawTriplets) || rawTriplets.length === 0) {
-    return c.json({ error: 'triplets 必須為非空字串陣列' }, 400);
+    return c.json({ error: 'triplets 必須為非空字串陣列（或給 query + target 做名字搜尋）' }, 400);
+  }
+
+  // t158「部署≠發現」：mode=compile＝純編圖（安裝器/acr push 的複製路徑，零存在性查詢）；
+  // 預設 discover＝誠實查詢（AI 問「有沒有」的既有契約，not_found＋指路照舊）。
+  const mode = body?.mode === 'compile' ? 'compile' : 'discover';
+
+  // target 限庫只屬於 discover（compile＝純複製，不查任何庫，target 無意義）
+  if (target && mode === 'compile') {
+    return c.json({ error: 'mode=compile（複製路徑）不查庫，不接受 target；要指定搜尋對象請用 discover（預設）' }, 400);
+  }
+  // workflow 是名字搜尋，不參與三元組編圖——請帶 query
+  if (target === 'workflow') {
+    return c.json({ error: 'target=workflow 是名字搜尋，請改帶 { target: "workflow", query: "..." }（不吃 triplets）' }, 400);
   }
 
   try {
@@ -18,7 +57,7 @@ cypherRouter.post('/cypher/search', async (c) => {
     const timestamp = now.toISOString();
     const versionId = `search-v1-${now.getFullYear()}${String(now.getMonth() + 1).padStart(2, '0')}${String(now.getDate()).padStart(2, '0')}-${String(now.getHours()).padStart(2, '0')}${String(now.getMinutes()).padStart(2, '0')}${String(now.getSeconds()).padStart(2, '0')}`;
 
-    const result = await handleCypherSearch(rawTriplets, c.env);
+    const result = await handleCypherSearch(rawTriplets, c.env, mode, target as 'component' | 'recipe' | undefined);
 
     const response = {
       version: versionId,

cypher-executor/src/routes/webhooks-named.ts

@@ -30,6 +30,7 @@ import type { GraphNode } from '../types';
 import { extractCronExpr } from '../lib/cron-match';
 import { updateCronIndexEntry, CRON_INDEX_KEY } from '../lib/cron-index';
 import { recordTelemetry } from '../lib/telemetry';
+import { fetchTenantWorkflowSearch } from '../lib/workflow-search';
 
 export const webhooksNamedRouter = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
 
@@ -177,16 +178,9 @@ webhooksNamedRouter.get('/workflows/search', async (c) => {
   // 預設優先語意；caller 傳 mode=keyword 才強制關鍵字。KBDB 端未開 Vectorize 會自動降級。
   const mode = c.req.query('mode') === 'keyword' ? 'keyword' : 'semantic';
 
-  const base = (c.env.KBDB_BASE_URL ?? 'https://arcrun-kbdb.uncle6-me.workers.dev').replace(/\/$/, '');
-  const headers: Record<string, string> = { 'Content-Type': 'application/json' };
-  if (c.env.KBDB_INTERNAL_TOKEN) headers['Authorization'] = `Bearer ${c.env.KBDB_INTERNAL_TOKEN}`;
-  const params = new URLSearchParams({
-    q,
-    owner_id: apiKey,          // 租戶隔離（只搜本租戶的 workflow）
-    entry_type: 'workflow',    // base 通用 filter（Q4），只回 workflow entry
-    mode,
-  });
-  const res = await fetch(`${base}/entries/search?${params.toString()}`, { headers });
+  // KBDB 轉發抽到 lib/workflow-search.ts（t159 target 參數）：本路由與
+  // POST /cypher/search { target:"workflow" } 共用同一條路，行為必然一致。
+  const res = await fetchTenantWorkflowSearch(c.env, apiKey, q, mode);
   return new Response(res.body, { status: res.status, headers: { 'Content-Type': 'application/json' } });
 });
 

registry/src/actions/queryComponents.ts

@@ -145,7 +145,7 @@ function computeScore(v: Record<string, unknown>): number {
   return successRate * speedScore * Math.log(callCount + 2);
 }
 
-function toComponentRecord(v: Record<string, unknown>): ComponentRecord {
+export function toComponentRecord(v: Record<string, unknown>): ComponentRecord {
   return {
     component_hash_id: String(v.component_hash_id ?? ''),
     canonical_id: String(v.canonical_id ?? ''),

registry/src/routes/query.ts

@@ -5,10 +5,34 @@
 
 import { Hono } from 'hono';
 import type { Bindings } from '../types';
-import { getComponent, getComponentVersions, searchComponents } from '../actions/queryComponents';
+import { getComponent, getComponentVersions, searchComponents, toComponentRecord } from '../actions/queryComponents';
+import type { ComponentRecord } from '../actions/queryComponents';
 
 const app = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
 
+// 全清單（t158 批次化）：/cypher/search discover 一次抓走整份目錄，
+// 節點存在判定＋相似度全在 cypher 記憶體內比對——取代「每個 missing 節點
+// 各打 1+8 次查詢」的疊爆模式（冷實例 8 節點實測 25.7s 的病根）。
+// 也補上 CP2-B 記載的「registry 沒有列表端點」缺口。
+// 必須在 /:id 之前，避免 "catalog" 被當作 id。
+app.get('/catalog', async c => {
+  const list = await c.env.SUBMISSIONS_KV.list({ prefix: 'comp:' });
+  const seen = new Set<string>();
+  const components: ComponentRecord[] = [];
+  for (const key of list.keys) {
+    const raw = await c.env.SUBMISSIONS_KV.get(key.name);
+    if (!raw) continue;
+    let v: Record<string, unknown>;
+    try { v = JSON.parse(raw) as Record<string, unknown>; } catch { continue; }
+    if (v.status === 'tombstone' || v.visibility !== 'public') continue;
+    const dedup = `${String(v.component_hash_id ?? '')}:${String(v.version ?? '')}`;
+    if (seen.has(dedup)) continue;
+    seen.add(dedup);
+    components.push(toComponentRecord(v));
+  }
+  return c.json({ success: true, data: { components, count: components.length } });
+});
+
 // 語意搜尋（必須在 /:id 之前，避免 "search" 被當作 id）
 app.get('/search', async c => {
   const q = c.req.query('q');

system-dev/docs/3-specs/workflow-discovery/tasks.md

@@ -83,6 +83,35 @@
   有的照常編圖不必報告；缺的要兩庫（零件＋recipe）都搜過後點名＋給正確指示。
   驗收兩層：機械（verify 01/03）綠 → haiku 真考（只讀回覆就能說出缺什麼、該做什麼）。
 
+- [x] 3.9 意圖節點→真實零件/recipe 替換（CP arcrun-usable **步驟 4**；頂層交棒 t159）
+      — 2026-07-31 search-nodes.ts `trySubstitution`：discover 混搜兩庫 exact 落空後，
+      在 t158「一次抓好的兩庫清單」**記憶體內**媒合（零新增 round-trip）。兩條保守規則
+      （不接 LLM，規則在 code 註解）：A 服務詞→recipe（名字裡全部服務詞命中同一 recipe
+      且唯一才換；「google_slides_create」不會被 google_sheets 誤吃）；B 強欄位斷詞→零件
+      （canonical/display/aliases 強命中×10＋description/tags 弱命中，需至少一強命中且
+      分數唯一最高；「aes_encrypt」無強命中不換）。換到＝status `resolved`＋`substitution`
+      欄（from/componentId/recipe/reason），cypher 圖節點直接帶真實 componentId、不列
+      missing；換不到照舊 not_found＋3.7 指路＋候選。**只動 discover**——compile（部署/
+      推送複製路徑）零替換零查詢（t158 邊界不動）。
+      驗（本地 wrangler dev，registry 種 20 合約＋/init/seed 10 recipe）：
+      「判斷有沒有新資料 >> ON_SUCCESS >> 傳到 telegram」→ if_control（resolved）＋
+      telegram_send（resolved，substitution.componentId=http_request）＝feature 06 驗法過；
+      機械考 27/27 全綠（01 組 5＋03 組 4 迴歸＋06 組 8＋target 8＋compile 迴歸 2）；
+      冷啟第一發 94ms、熱 8–13ms（t158 病史對照：舊 25.7s）
+- [x] 3.10 `/cypher/search` 加 `target` 指定搜尋對象（leo 07-31：「難道我不能指定要搜尋
+      工作流或節點或 recipe 嗎？」）— component／recipe／workflow：
+      triplets＋target=component|recipe＝只查該庫；query＋target＝名字搜尋，各走**既有**
+      機制不新造（component→registry /components/search＝MCP arcrun_search_components
+      同一條路；recipe→私庫 RECIPES KV 同 discover 第二庫讀法，回應註明公庫走
+      arcrun_recipe_search；workflow→新抽 lib/workflow-search.ts，GET /workflows/search
+      與 target=workflow 共用同一 KBDB 轉發＝MCP arcrun_search_workflows 同一條路）。
+      防呆：mode=compile＋target → 400；target=workflow 吃 query 不吃 triplets（400 指路）；
+      非法 target → 400。已知缺口如實透傳：workflow 無 description 搜不到（capability_hint
+      照舊），補救仍走 /workflows/backfill-search-entries。
+      MCP 三分型工具盤點：search_components／search_workflows／recipe_search 均註冊活著；
+      前兩者與 target 走同一條路；recipe_search 搜公庫 vs target=recipe 搜私庫＝語料不同
+      是設計（installed vs marketplace），回應互相指路，非行為漂移
+
 ---
 
 ## 跨任務鐵律提醒