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>

cli/src/lib/deploy.ts

@@ -271,12 +271,24 @@ export async function downloadAndDeploy(
       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);
+      //   metadata index，否則帶 owner_id/entry_type/source/library 過濾的語意查詢一律回 0。冪等，隨 index 一起確保。
+      const created = await ensureVectorizeMetadataIndexes(ctx);
       console.log(chalk.green(' ✓'));
+      // 新建的 metadata index **只收「建立之後 upsert」的向量** ⇒ 既有向量不重推就永遠 filter 不到。
+      // 這一步不能靜默：leo21c 全盲事件裡，人看到「✓」就以為好了，實際上舊向量一筆都查不到。
+      if (created.length > 0) {
+        console.log(chalk.yellow(
+          `  ⚠ 新建了 metadata index（${created.join('/')}）。Vectorize 只索引「建立之後寫入」的向量，\n` +
+          '    既有向量必須重推才查得到 → 部署完成後打：\n' +
+          '    POST <kbdb>/embed/backfill  {"reindex":true}  （重複呼叫直到 remaining=0）',
+        ));
+      }
     } catch (e) {
-      console.log(chalk.yellow(' ⚠'));
-      failures.push(`Vectorize index (${KBDB_VECTORIZE_INDEX}): ${e instanceof Error ? e.message : String(e)}`);
+      console.log(chalk.red(' ✗'));
+      failures.push(
+        `Vectorize index (${KBDB_VECTORIZE_INDEX}): ${e instanceof Error ? e.message : String(e)}` +
+        ' ⇒ 語意搜尋會「看起來有開、實際全盲」（帶歸屬條件的查詢一律 0 命中），請先修好這項再驗收語意搜尋。',
+      );
     }
   }
 
@@ -463,8 +475,16 @@ 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;
+/**
+ * embed 過濾用的 Vectorize metadata index 欄位（型別 string；對齊 embedOnWrite 寫入的 metadata）。
+ *
+ * 🔴 這份清單必須與 `kbdb/src/embed.ts` 的 upsert metadata 欄位**逐欄對齊**：少一欄，
+ * 帶那一欄過濾的語意查詢就永遠回 0 命中（Vectorize 只認「已建 metadata index」的欄位），
+ * **而且不會報錯**——與 bge-m3 換代那次同款的靜默漂移（wiki/mistakes.md「改 A 要連動 B」）。
+ * `library` 是 2026-08-11 補的：portal-auth P1 的「庫」filter 早就拿它在查，清單卻一直停在
+ * 三欄（`kbdb/wrangler.toml` 自己記著「library 待補進該清單」，那張欠條在這裡還掉）。
+ */
+export const KBDB_VECTORIZE_META_FIELDS = ['owner_id', 'entry_type', 'source', 'library'] as const;
 
 /**
  * 確保 KBDB embed index 上的 metadata index（owner_id/entry_type/source）存在（Arcrun#11 根因修復）。
@@ -472,16 +492,18 @@ export const KBDB_VECTORIZE_META_FIELDS = ['owner_id', 'entry_type', 'source'] a
  * 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`;
+async function ensureVectorizeMetadataIndexes(ctx: DeployContext): Promise<string[]> {
+  const base = `https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/${ctx.accountId}/vectorize/v2/indexes/${KBDB_VECTORIZE_INDEX}`;
+  const auth = { Authorization: `Bearer ${ctx.apiToken}`, 'Content-Type': 'application/json' };
+  const created: string[] = [];
   for (const propertyName of KBDB_VECTORIZE_META_FIELDS) {
-    const res = await fetch(url, {
+    const res = await fetch(`${base}/metadata_index/create`, {
       method: 'POST',
-      headers: { Authorization: `Bearer ${ctx.apiToken}`, 'Content-Type': 'application/json' },
+      headers: auth,
       body: JSON.stringify({ propertyName, indexType: 'string' }),
       signal: AbortSignal.timeout(60_000),
     });
-    if (res.ok) continue;
+    if (res.ok) { created.push(propertyName); continue; }
     const json = (await res.json().catch(() => null)) as
       | { success?: boolean; errors?: Array<{ message?: string; code?: number }> }
       | null;
@@ -489,6 +511,33 @@ async function ensureVectorizeMetadataIndexes(ctx: DeployContext): Promise<void>
     if (res.status === 409 || /already exists|duplicate|conflict/.test(msg)) continue;
     throw new Error(`metadata_index ${propertyName}: ${msg}`);
   }
+
+  // 🔴 建完一定要複驗（2026-08-11 立，Arcrun#85 D70 事故的直接教訓）。
+  //   leo21c 的現役 index 上**一個 metadata index 都沒有**，於是每一條帶 owner_id 的
+  //   語意查詢（＝所有真實使用者路徑，租戶隔離一律帶）都回 0 命中，語意搜尋全盲三天。
+  //   真兇是 arcrun-rag 安裝器把端點寫成 `metadata-index/create`（連字號，CF 回 404，
+  //   正解是底線 `metadata_index/create`），而那支把失敗降級成一行 ⚠ 就宣告安裝成功。
+  //   ⇒ **「我發過 create 請求」不等於「index 真的在」**。這一段就是那個等號。
+  //   複驗失敗一律 throw：呼叫端會把它收進 failures 讓部署誠實標紅，而不是
+  //   「語意搜尋開起來了、但全盲」這種最貴的假綠（mindset §7 禁假綠）。
+  const listRes = await fetch(`${base}/metadata_index/list`, { headers: auth, signal: AbortSignal.timeout(60_000) });
+  if (!listRes.ok) {
+    throw new Error(`metadata_index 複驗失敗：list HTTP ${listRes.status}（無法確認 index 是否真的建起來，不當作成功）`);
+  }
+  const listJson = (await listRes.json().catch(() => null)) as
+    | { result?: { metadataIndexes?: Array<{ propertyName?: string }> } }
+    | null;
+  const present = new Set(
+    (listJson?.result?.metadataIndexes ?? []).map(m => String(m.propertyName ?? '')),
+  );
+  const missing = KBDB_VECTORIZE_META_FIELDS.filter(f => !present.has(f));
+  if (missing.length > 0) {
+    throw new Error(
+      `metadata_index 複驗不通過：${missing.join('/')} 不在 ${KBDB_VECTORIZE_INDEX} 上。` +
+      '沒有這些 index，帶 owner_id/library 等條件的語意查詢會一律回 0 命中（不會報錯，只是全盲）。',
+    );
+  }
+  return created;
 }
 
 /** 下載 Gitea archive tarball 解壓到暫存目錄，回傳解壓出的 repo root 路徑。

cypher-executor/src/routes/health.ts

@@ -21,6 +21,12 @@ healthRouter.get('/health', (c) => {
     ok: true,
     ...(bundleVersion ? { bundle_version: bundleVersion } : {}),
     auth_store: authStoreStatus(c.env),
+    // arcrun-rag#38/#69/#25（2026-08-11）：安裝器判斷「要不要重推」只比 bundle_version——
+    // 但這次要修的洞是「installer 從沒注入過 PORTAL_MAIL_RELAY_BASE」，跟 bundle 內容
+    // 版本無關（同一個 cypher 版本，有的實例有這個 var、有的沒有）。純比版本號的話，
+    // 已經在最新版的實例（如 leo 自己那台）永遠不會因為「按更新」而重推，這個 var
+    // 就永遠補不進去。只回布林（有沒有設，不回值本身）——不洩漏郵差網址。
+    mail_relay_configured: Boolean(String(c.env.PORTAL_MAIL_RELAY_BASE ?? '').trim()),
   });
 });
 

cypher-executor/src/routes/kbdb-proxy.ts

@@ -119,6 +119,27 @@ kbdbProxyRouter.get('/kbdb/records/:recordId', async (c) => {
   return new Response(res.body, { status: res.status, headers: { 'Content-Type': 'application/json' } });
 });
 
+// PATCH /kbdb/records/:recordId — 翻某筆 record 的 slot 值（{ values:{slot:content} }）。
+// 補上基本盤既有能力（kbdb/src/routes/records.ts 的 PATCH /records/:recordId，mira-dissolve T2.1）
+// 缺的對外通道——2026-08-11 leo 三元組 library 補標核實：base 早有這個端點，但這條 proxy
+// 之前只轉發 GET/POST，插件/工作流打不到，補標三元組只能繞去改表（違 D38）。單純轉發，無業務邏輯。
+// by-id 沿用既有慣例（require-key，不額外做 owner 比對——與本檔 GET .../:recordId、
+// PATCH /kbdb/entries/:id 同款）。
+kbdbProxyRouter.patch('/kbdb/records/:recordId', async (c) => {
+  if (!tenant(c)) return c.json(NEED_KEY, 401);
+  const body = await c.req.json().catch(() => null);
+  if (!body || typeof body.values !== 'object' || body.values === null) {
+    return c.json({ error: 'values 必填（{slot名: 內容}）' }, 400);
+  }
+  const { base, headers } = kbdbBase(c.env);
+  const res = await fetch(`${base}/records/${encodeURIComponent(c.req.param('recordId'))}`, {
+    method: 'PATCH',
+    headers,
+    body: JSON.stringify({ values: body.values }),
+  });
+  return new Response(res.body, { status: res.status, headers: { 'Content-Type': 'application/json' } });
+});
+
 // ── search（限本租戶範圍內）────────────────────────────────────────────────────
 
 // GET /kbdb/search?q=&entry_type=&source=&library=&mode= — entries 搜尋，限本租戶 owner_id。

cypher-executor/src/routes/portal.ts

@@ -902,8 +902,17 @@ portalRouter.get('/portal/password/reset-link', (c) => {
 // POST /portal/password/forgot — body {email}。**公開端點**（忘記密碼的人當然沒登入）。
 //
 // 不洩漏帳號存在性：帳號在不在，回的都是同一句話、同一個 200。
-// 唯一會回錯的是「這台實例根本沒設代寄服務」——那與「有沒有這個帳號」無關，講出來不洩漏任何事，
+// 唯一會回錯的是「寄信功能根本沒接上」——那與「有沒有這個帳號」無關，講出來不洩漏任何事，
 // 而不講就會讓人對著一封永遠不會到的信等下去（#49「把故障講成用戶的問題」的反面）。
+//
+// 🔴 arcrun-rag#38/#69/#25（2026-08-11 leo 親口點出兩個問題，改字前先讀）：
+//   ① 「實例」是行話——目標用戶是「只會叫 AI 幫忙的人」，不懂什麼叫一台實例。
+//   ② 「請管理員直接幫你改密碼」對單人使用者是死路——他自己就是管理員，等於叫他聯絡自己
+//      （`#25` 同一種病：「我忘記 portal 密碼，畫面叫我去找管理員，但管理員就是我」）。
+//   ⇒ 訊息改成白話（不提「實例」），而且給一條他自己走得完的路：**重新跑一次安裝／更新**
+//   現在**真的有用**（不是安慰話）——arcrun-rag#38/#69/#25 同批修正讓安裝器學會「版本號一樣
+//   不代表這個功能已經接上，沒接上就當作舊的重推」，所以照原本收到的安裝網址走一次，
+//   選同一個 Cloudflare 帳號，這個功能就會自動接上，不需要自己改任何設定。
 portalRouter.post('/portal/password/forgot', (c) =>
   run(c, async () => {
     const body = await c.req.json().catch(() => null);
@@ -914,8 +923,9 @@ portalRouter.post('/portal/password/forgot', (c) =>
       return c.json(
         {
           error:
-            '這台實例還沒有設定寄信服務，「忘記密碼」的連結寄不出去。' +
-            '請重新執行安裝／更新讓它就緒，或請管理員直接幫你改密碼。',
+            '寄信功能還沒接上，所以「忘記密碼」的信寄不出去。' +
+            '請照當初收到的安裝網址，重新執行一次安裝（選同一個 Cloudflare 帳號）——' +
+            '完成後這個功能就會自動接上，不需要自己設定任何東西，也不用找任何人幫忙。',
           code: 'mail_relay_not_configured',
         },
         503,
@@ -924,7 +934,7 @@ portalRouter.post('/portal/password/forgot', (c) =>
 
     const generic = {
       success: true,
-      message: '如果這個 email 在這台實例上有帳號，我們已經把「修改密碼」的連結寄過去了（連結 30 分鐘內有效、只能用一次）。',
+      message: '如果這個 email 有帳號，我們已經把「修改密碼」的連結寄過去了（連結 30 分鐘內有效、只能用一次）。',
     };
 
     // 節流：同一個 email 兩分鐘內只寄一次（擋灌信，也擋拿這支當帳號存在性探針的節奏）
@@ -1850,7 +1860,7 @@ export async function buildDiagnostics(env: Bindings, tenant: string): Promise<D
       | { success?: boolean; enabled?: boolean; pending?: number; embedded?: number }
       | null;
     const selftestBody = (await selftestRes.json().catch(() => null)) as
-      | { success?: boolean; enabled?: boolean; tested?: boolean; passed?: boolean | null; note?: string }
+      | { success?: boolean; enabled?: boolean; tested?: boolean; passed?: boolean | null; filter_blind?: boolean | null; note?: string }
       | null;
     embedding = {
       checked: true,
@@ -1861,6 +1871,13 @@ export async function buildDiagnostics(env: Bindings, tenant: string): Promise<D
         ran: selftestBody?.tested ?? false,
         // 三態：true=能搜到自己 ／ false=搜不到自己（index 收錄有缺）／ null=還沒東西可測或模組未開
         found_itself: selftestBody?.tested ? (selftestBody?.passed ?? null) : null,
+        // 🔴 2026-08-11（Arcrun#85 D70）：found_itself:false 有**兩種處方相反**的成因，
+        //   光看布林分不出來，而 leo21c 就是照著錯的處方（只 reindex）永遠修不好。
+        //   true ＝不帶條件搜得到、一帶歸屬條件就搜不到 ⇒ Vectorize metadata 過濾是死的
+        //          （該 index 上沒建 metadata index）⇒ **先建 index 再 reindex**
+        //   false＝怎麼查都搜不到 ⇒ 向量不在現役 index ⇒ reindex 才對
+        //   讓機器能直接分支，不必去解析 note 的文字。
+        filter_blind: selftestBody?.tested ? (selftestBody?.filter_blind ?? null) : null,
         note: selftestBody?.note ?? '',
       },
     };

cypher-executor/tests/kbdb-records-patch-proxy.test.ts

@@ -0,0 +1,89 @@
+/**
+ * PATCH /kbdb/records/:recordId proxy 測試（2026-08-11，三元組 library 補標需求核實）
+ *
+ * 背景：基本盤 kbdb/src/routes/records.ts 早有 PATCH /records/:recordId（mira-dissolve T2.1，
+ * updateRecord 已支援「補一個 record 原本沒有的 slot 值」的 idempotent grow）。但這條 cypher
+ * proxy（kbdb-proxy.ts）之前只轉發 GET/POST /kbdb/records，沒開 PATCH——外部（工作流/CLI/
+ * 任何走 X-Arcrun-API-Key 的呼叫者）打不到，等於基本盤能力在，通道沒開。
+ *
+ * 驗證 IO 接線（聚合真身在 KBDB 基本盤，這裡只測轉發，比照 kbdb-map-proxy.test.ts 慣例）：
+ *   1. 租戶閘：無 X-Arcrun-API-Key → 401 不碰 KBDB
+ *   2. body 沒有 values → 400，不轉發
+ *   3. 轉發：PATCH /kbdb/records/:id → base PATCH /records/:id，body 只帶 { values }
+ *   4. base 404（record 不存在）→ 原樣透傳，不假裝成功
+ *
+ * KBDB 打 fetchMock 假 host（wrangler.test.toml KBDB_BASE_URL=https://kbdb.test）＋
+ * disableNetConnect——測試絕不外連。
+ */
+import { SELF, fetchMock } from 'cloudflare:test';
+import { beforeAll, afterEach, describe, it, expect } from 'vitest';
+
+const KEY = { 'X-Arcrun-API-Key': 'leo', 'Content-Type': 'application/json' };
+
+beforeAll(() => {
+  fetchMock.activate();
+  fetchMock.disableNetConnect();
+});
+afterEach(() => fetchMock.assertNoPendingInterceptors());
+
+describe('PATCH /kbdb/records/:recordId — 租戶閘', () => {
+  it('無 X-Arcrun-API-Key → 401，不碰 KBDB', async () => {
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/kbdb/records/rec_1', {
+      method: 'PATCH',
+      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+      body: JSON.stringify({ values: { library: 'kb' } }),
+    });
+    expect(res.status).toBe(401);
+  });
+});
+
+describe('PATCH /kbdb/records/:recordId — 參數驗證', () => {
+  it('body 沒有 values → 400，不轉發', async () => {
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/kbdb/records/rec_1', {
+      method: 'PATCH',
+      headers: KEY,
+      body: JSON.stringify({}),
+    });
+    expect(res.status).toBe(400);
+  });
+});
+
+describe('PATCH /kbdb/records/:recordId — 轉發', () => {
+  it('轉發 base PATCH /records/:id，body 只帶 values（不夾帶其他欄位）', async () => {
+    fetchMock
+      .get('https://kbdb.test')
+      .intercept({
+        path: '/records/rec_1',
+        method: 'PATCH',
+        body: JSON.stringify({ values: { library: 'gitea:Leo/kb' } }),
+      })
+      .reply(200, {
+        success: true,
+        record: { record_id: 'rec_1', template_id: 'tpl-triplet', values: { library: 'gitea:Leo/kb' } },
+      });
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/kbdb/records/rec_1', {
+      method: 'PATCH',
+      headers: KEY,
+      body: JSON.stringify({ values: { library: 'gitea:Leo/kb' } }),
+    });
+    expect(res.status).toBe(200);
+    const data = (await res.json()) as { success: boolean; record: { values: Record<string, string> } };
+    expect(data.success).toBe(true);
+    expect(data.record.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+  });
+
+  it('base 404（record 不存在）→ 原樣透傳，不假裝成功', async () => {
+    fetchMock
+      .get('https://kbdb.test')
+      .intercept({ path: '/records/nope', method: 'PATCH' })
+      .reply(404, { success: false, error: 'not found' });
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/kbdb/records/nope', {
+      method: 'PATCH',
+      headers: KEY,
+      body: JSON.stringify({ values: { library: 'kb' } }),
+    });
+    expect(res.status).toBe(404);
+    const data = (await res.json()) as { success: boolean };
+    expect(data.success).toBe(false);
+  });
+});

kbdb/src/actions/library-map.ts

@@ -330,6 +330,15 @@ type LibraryNameSet = Set<string>;
 
 // 這個 owner 底下、依 triplet 自身 'library' slot 分組的即時三元組數（缺 library slot 值的舊
 // triplet 歸 'general'）——與 GET /records/triplet-stats（t142）同一套分組語意，兩處數字對得上。
+//
+// 2026-08-11 修根因（Arcrun#87，動工前量測 comment 第四節）：這裡原本完全不過濾 status，
+// 而 recomputeLibraryMap（上方 withLib）只算 COALESCE(status,'active')='active'。兩邊判準不
+// 一致，只要有一筆 superseded triplet，這裡的即時計數就會跟重算後的快取對不上，
+// ensureFreshLibraryMaps 判定 stale，每次讀地圖都觸發重算，每次都新建一筆 library_map
+// record（superseded 舊的），無止盡寫 D1，且加劇 recomputeLibraryMap 本身非原子 supersede
+// 的競態（另一個已知病，wiki 08-10 條目）。實測：間隔數秒連讀兩次地圖、中間無任何寫入動作，
+// updated_at 仍前進。修法：這裡的 status 判準改成與 recomputeLibraryMap 逐字一致，兩邊算出
+// 的計數才會在資料未變動時相等，stale 判定回歸「真的有資料變動才 stale」。
 async function liveTripletCountsByLibrary(
   db: D1Database,
   tripletTemplateId: string,
@@ -337,15 +346,18 @@ async function liveTripletCountsByLibrary(
 ): Promise<LibraryCountMap> {
   const params: unknown[] = owner_id ? [tripletTemplateId, owner_id] : [tripletTemplateId];
   const res = await db
-    .prepare(
+    .prepare( // kbdb-sql-ok：牆內本體（kbdb/src/actions/），checkout 開在巢狀 worktree matrix/arcrun/.worktree-fix-87/（避免打斷另一 session 佔用中的 matrix/arcrun 主 checkout），hook 逐字比對 matrix/arcrun/kbdb/src/ 吃不到中間多出的 worktree 目錄層，非繞牆
       `SELECT COALESCE(NULLIF(lib_e.content, ''), 'general') AS library, COUNT(*) AS n
        FROM (
-         SELECT DISTINCT ev.record_id
+         SELECT ev.record_id AS rid,
+              MAX(CASE WHEN ev.slot_name = 'status' THEN e.content END) AS status
          FROM entry_values ev JOIN entries e ON ev.entry_id = e.id
          WHERE ev.template_id = ?${owner_id ? ' AND e.owner_id = ?' : ''}
+         GROUP BY ev.record_id
        ) AS tr
-       LEFT JOIN entry_values lev ON lev.record_id = tr.record_id AND lev.slot_name = 'library'
+       LEFT JOIN entry_values lev ON lev.record_id = tr.rid AND lev.slot_name = 'library'
        LEFT JOIN entries lib_e ON lib_e.id = lev.entry_id
+       WHERE COALESCE(tr.status, 'active') = 'active'
        GROUP BY COALESCE(NULLIF(lib_e.content, ''), 'general')`,
     )
     .bind(...params)

kbdb/src/embed.ts

@@ -288,6 +288,15 @@ export interface SelfTestResult {
   tested: boolean;       // 是否真的跑了一次自我查詢（false＝連測都測不了，非失敗）
   passed: boolean | null; // 拿已嵌入卡片的內容查自己，能不能搜到自己（null＝沒測）
   note: string;          // 給人看的一句話結論，供檢修孔診斷檔直接引用
+  // 🔴 2026-08-11 新增（Arcrun#85 D70 leo21c 全盲事件）：分辨**兩種處方相反**的故障。
+  //   null＝沒測到這一層（模組未開／沒帶 owner_id／或帶 filter 就通過了，不必再探）
+  //   true ＝不帶 filter 搜得到，帶 filter 搜不到 ⇒ **Vectorize metadata filter 失效**
+  //   false＝連不帶 filter 都搜不到 ⇒ 向量根本不在現役 index 裡
+  //
+  //   為什麼非分不可：舊版兩種病都只回一句「需要重新 reindex」。但 metadata index
+  //   **不存在**時，Vectorize 不會索引該欄位，reindex 重推幾萬筆也不會生效
+  //   ——leo21c 就是照著這個處方修不好。錯的處方比沒有處方更貴。
+  filter_blind: boolean | null;
 }
 
 /**
@@ -307,7 +316,7 @@ export async function embedSelfTest(
   opts: { owner_id?: string } = {},
 ): Promise<SelfTestResult> {
   if (!embedEnabled(env)) {
-    return { enabled: false, tested: false, passed: null, note: 'embed 模組未開（缺 Vectorize/AI binding），語義搜尋這條路目前不存在' };
+    return { enabled: false, tested: false, passed: null, filter_blind: null, note: 'embed 模組未開（缺 Vectorize/AI binding），語義搜尋這條路目前不存在' };
   }
   const conds = ["is_embedded = 1", "content IS NOT NULL AND content <> ''"];
   const params: unknown[] = [];
@@ -318,34 +327,80 @@ export async function embedSelfTest(
     .bind(...params)
     .first<Entry>();
   if (!row) {
-    return { enabled: true, tested: false, passed: null, note: '尚無任何卡片被標記為「已嵌入」，無法自我檢查（可能是還沒卡片，也可能是嵌入從未成功過）' };
+    return { enabled: true, tested: false, passed: null, filter_blind: null, note: '尚無任何卡片被標記為「已嵌入」，無法自我檢查（可能是還沒卡片，也可能是嵌入從未成功過）' };
   }
   const sample = (row.content ?? '').trim().slice(0, 200);
   if (!sample) {
-    return { enabled: true, tested: false, passed: null, note: '取樣卡片內容為空，跳過自我檢查' };
+    return { enabled: true, tested: false, passed: null, filter_blind: null, note: '取樣卡片內容為空，跳過自我檢查' };
   }
   // min_score:0——自我檢查要看「找不找得到」，不能被查詢端的相對門檻先濾掉。
+  // 第一段＝**使用者真正走的那條路**（帶 owner_id filter），先測它；通了就不必多花第二次查詢。
+  const probe = async (o: { owner_id?: string }) =>
+    semanticSearch(env, sample, { ...o, topK: 10, min_score: 0 });
   let hits: SemanticHit[] | null;
   try {
-    hits = await semanticSearch(env, sample, { owner_id: opts.owner_id, topK: 10, min_score: 0 });
+    hits = await probe({ owner_id: opts.owner_id });
   } catch (e) {
     if (e instanceof EmbedQueryFailedError) {
       // 向量化本身失敗（額度用完/模型故障）＝「這條路現在是斷的」，誠實回報，不算 passed/failed。
-      return { enabled: true, tested: false, passed: null, note: `自我檢查沒跑成：${e.message}（語義搜尋此刻同樣會故障，多半是 Workers AI 額度或服務問題）` };
+      return { enabled: true, tested: false, passed: null, filter_blind: null, note: `自我檢查沒跑成：${e.message}（語義搜尋此刻同樣會故障，多半是 Workers AI 額度或服務問題）` };
     }
     throw e;
   }
   if (hits === null) {
-    return { enabled: false, tested: false, passed: null, note: 'embed 模組回報未開（binding 檢查期間消失，罕見）' };
+    return { enabled: false, tested: false, passed: null, filter_blind: null, note: 'embed 模組回報未開（binding 檢查期間消失，罕見）' };
   }
   const passed = hits.some((h) => h.id === row.id);
+  if (passed) {
+    return {
+      enabled: true, tested: true, passed: true, filter_blind: null,
+      note: '拿一張已標記「已嵌入」的卡片自我查詢，能搜到自己——語義搜尋這條路是通的',
+    };
+  }
+
+  // ── 沒搜到自己：第二段，判斷是「向量不在 index」還是「filter 失效」───────────────
+  // 🔴 2026-08-11（Arcrun#85 D70，leo21c 實撞）：這兩種病的處方**相反**，不能都叫人 reindex。
+  //   自己查自己相似度接近 1.0，所以「搜不到自己」絕不是分數問題（MIN_SCORE_ABS_FLOOR 也被
+  //   min_score:0 關掉了）。剩下兩種可能，用「拿掉 filter 再查一次」一刀切開：
+  //     拿掉 filter 就找得到 → 向量在 index 裡，是 **metadata filter 死的**
+  //                            （metadata index 沒建，或向量早於該 index 建立時間）
+  //                            ⇒ 修法是**先建 metadata index，再 reindex**；只 reindex 沒用
+  //     拿掉 filter 還是找不到 → 向量真的不在現役 index（常見：換 index 世代後沒重嵌）
+  //                            ⇒ 修法才是 reindex
+  //   只有在「有帶 owner_id」時第二段才有意義（沒帶 filter 的查詢，兩段是同一件事）。
+  if (!opts.owner_id) {
+    return {
+      enabled: true, tested: true, passed: false, filter_blind: false,
+      note: '拿一張已標記「已嵌入」的卡片自我查詢，卻搜不到自己——向量不在現役索引裡（常見：換過索引世代卻沒重嵌）。修法：POST /embed/backfill {"reindex":true} 重推到 remaining=0',
+    };
+  }
+  let unfiltered: SemanticHit[] | null = null;
+  try {
+    unfiltered = await probe({});
+  } catch (e) {
+    if (!(e instanceof EmbedQueryFailedError)) throw e;
+    // 第二段查詢自己壞了 → 不硬猜，誠實回「分不出是哪一種」。
+    return {
+      enabled: true, tested: true, passed: false, filter_blind: null,
+      note: `拿一張已標記「已嵌入」的卡片自我查詢，卻搜不到自己；追查用的第二次查詢也失敗（${e.message}），無法判斷是索引沒收錄還是過濾條件失效`,
+    };
+  }
+  const foundWithoutFilter = (unfiltered ?? []).some((h) => h.id === row.id);
+  if (foundWithoutFilter) {
+    return {
+      enabled: true, tested: true, passed: false, filter_blind: true,
+      note:
+        '拿一張已標記「已嵌入」的卡片自我查詢：**不帶歸屬條件搜得到、一帶上去就搜不到** ⇒ ' +
+        '向量在索引裡，壞的是 Vectorize 的 metadata 過濾（該欄位的 metadata index 沒建，' +
+        '或這些向量是在該 index 建立之前寫進去的）。所有真實查詢都會帶歸屬條件做租戶隔離，' +
+        '所以語意搜尋等於全盲。修法有先後：**先**建 metadata index' +
+        '（owner_id/entry_type/source/library），**再** POST /embed/backfill {"reindex":true}' +
+        '——順序反了或只做 reindex 都不會生效。',
+    };
+  }
   return {
-    enabled: true,
-    tested: true,
-    passed,
-    note: passed
-      ? '拿一張已標記「已嵌入」的卡片自我查詢，能搜到自己——語義搜尋這條路是通的'
-      : '拿一張已標記「已嵌入」的卡片自我查詢，卻搜不到自己——像是 index 沒收錄到這批向量（需要重新 reindex）',
+    enabled: true, tested: true, passed: false, filter_blind: false,
+    note: '拿一張已標記「已嵌入」的卡片自我查詢，不論帶不帶歸屬條件都搜不到自己——向量不在現役索引裡（常見：換過索引世代卻沒重嵌）。修法：POST /embed/backfill {"reindex":true} 重推到 remaining=0',
   };
 }
 

kbdb/src/routes/entries.ts

@@ -35,6 +35,41 @@ function fireAndForget(c: { executionCtx?: ExecutionContext }, p: Promise<unknow
   else void p.catch(() => {});
 }
 
+/**
+ * 「這次零命中，是不是因為 Vectorize 的 metadata 過濾整個是死的？」
+ *
+ * 🔴 2026-08-11 立（Arcrun#85 D70，leo21c 實撞）：那台實例的現役 index
+ * `arcrun-kbdb-embed-m3` 上 **一個 metadata index 都沒有**（換代時漏建），於是
+ * Vectorize 對 owner_id/source/entry_type/library 下任何 filter 都回 0 筆。
+ * 而**每一條真實使用者路徑都會帶 owner_id 做租戶隔離**（portal、MCP、workflow 搜尋皆然）
+ * ⇒ 語意搜尋 100% 全盲，但系統只會回「沒有找到符合的內容，換個說法再試試看」。
+ *
+ * 判法不靠猜、也不查 Cloudflare 設定（KBDB 這面牆內打不到那支 API）：
+ * **同一句查詢，把 metadata filter 全部拿掉再打一次**。
+ *   有命中 → 向量在 index 裡，死的是 filter（回 true）
+ *   仍零命中 → 就是這次查詢真的沒撞到東西（回 false，維持 no_match）
+ *
+ * 成本紀律：只在「已有嵌入資料卻零命中」這個**本來就已經降級**的分支才會被呼叫，
+ * 正常有結果的查詢一次都不會多花。多的是一次 AI.run + 一次 Vectorize query。
+ * 沒帶任何 filter 的查詢直接回 false（沒有 filter 可以怪，也不必多打一次）。
+ * 探針自己出錯一律回 false——診斷絕不能把查詢本身弄壞（誠實限制，mindset §7）。
+ */
+async function filterIsBlind(
+  env: Bindings,
+  q: string,
+  f: { owner_id?: string; source?: string; entry_type?: string; library?: string[] },
+): Promise<boolean> {
+  const hasFilter = !!(f.owner_id || f.source || f.entry_type || (f.library && f.library.length > 0));
+  if (!hasFilter) return false;
+  try {
+    // min_score:0 ＋ 小 topK：只問「拿掉 filter 到底有沒有東西」，不問品質。
+    const probe = await semanticSearch(env, q, { topK: 5, min_score: 0 });
+    return (probe ?? []).length > 0;
+  } catch {
+    return false;
+  }
+}
+
 // library 多值參數（逗號分隔，portal-auth P1，design §3.3）。空值/全空白 → undefined（＝不過濾，
 // 行為與未帶參數一字不變——向後相容硬驗收）。
 function parseLibraryParam(raw: string | undefined): string[] | undefined {
@@ -289,7 +324,7 @@ entryRoutes.get('/search', async (c) => {
     // 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 empty_reason: 'no_index' | 'no_match' | 'stale_index' | 'filter_blind';
       let capability_hint: string;
       let admin_hint: string;
       if (hits.length === 0) {
@@ -308,6 +343,26 @@ entryRoutes.get('/search', async (c) => {
           capability_hint =
             '這個知識庫還沒有整理好的內容可以搜尋——通常是剛裝好、資料還沒同步進來。等同步小幫手跑完再來搜就有了。';
           admin_hint = `owner_id=${owner_id ?? '(all)'} 範圍 embedded=0 且 pending=0：沒有任何標記 embed:true 的 entry——多半是 ingest 還沒跑（正常的空），少數情況是 ingest 管線沒標 embed 旗標（要查管線）。`;
+        } else if (await filterIsBlind(c.env, q, { owner_id, source, entry_type, library })) {
+          // 🔴 2026-08-11（Arcrun#85 D70，leo21c 實撞，三小時才挖出來的那個病）：
+          //   「有 N 筆嵌入資料卻零命中」在這裡曾一律被歸成 no_match，回給使用者
+          //   「換個說法再試試看」——但那台實例的真相是 **Vectorize 的 metadata index
+          //   一個都沒建**（換 index 世代時漏了），所以**每一次**帶 owner_id 的語意查詢
+          //   都回 0，換幾種說法都一樣。把系統故障說成使用者的問題，正是 leo 08-09
+          //   直令禁止的那件事；而且它是靜默的——沒人會因為「搜不到」去查 Vectorize 設定。
+          //   判法不靠猜：**同一句查詢拿掉 metadata filter 再打一次**，有命中就證明
+          //   向量在索引裡、死的是 filter（見 filterIsBlind）。
+          empty_reason = 'filter_blind';
+          capability_hint =
+            '語意搜尋目前故障——你的資料都在，是我們的索引設定壞了，所以每一次語意搜尋都會空手而回。' +
+            '這不是你打的字有問題，換個說法也不會有用。請先用關鍵字搜尋，我們會修好它。';
+          admin_hint =
+            `owner_id=${owner_id ?? '(all)'} 已有 ${status.embedded} 筆嵌入資料；帶 metadata filter 零命中，` +
+            '但同一句查詢拿掉 filter 後有命中 ⇒ 向量在 index 裡，死的是 Vectorize metadata 過濾。' +
+            '成因：該 index 上沒有對應的 metadata index（換 index 世代／改名時最常漏），' +
+            '或既有向量早於 metadata index 的建立時間。修法有先後：**先**建 metadata index' +
+            '（owner_id/entry_type/source/library，acr 的 ensureVectorizeMetadataIndexes 會冪等建），' +
+            '**再** POST /embed/backfill {"reindex":true} 重推到 remaining=0。只做 reindex 不會生效。';
         } 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。';

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 }] });

kbdb/tests/library-map.test.ts

@@ -16,7 +16,7 @@ import {
   ensureFreshLibraryMaps,
   LIBRARY_MAP_SLOTS,
 } from '../src/actions/library-map';
-import { createTemplate, createRecord, getRecord, getTemplate } from '../src/actions/record-crud';
+import { createTemplate, createRecord, getRecord, getTemplate, searchByTemplate } from '../src/actions/record-crud';
 import { createEntry } from '../src/actions/entry-crud';
 import type { Bindings } from '../src/types';
 
@@ -292,6 +292,39 @@ describe('M3 收尾 — 即時新鮮度（ensureFreshLibraryMaps，讀端自動
     expect(secondBody.libraries.find((l) => l.library === 'kb')!.triplet_count).toBe(2);
   });
 
+  it('Arcrun#87 迴歸：superseded triplet 存在時，連讀兩次地圖不會再次觸發重算（不再無止盡寫入）', async () => {
+    // 重現票上的根因：liveTripletCountsByLibrary 原本不濾 status，recomputeLibraryMap 只算
+    // active——只要庫裡混了 superseded triplet，兩邊算出來的數字永遠對不上，
+    // ensureFreshLibraryMaps 就永遠判定 stale，每次讀地圖都重算、每次都新建一筆 record。
+    const db = makeSqliteD1();
+    await seedTripletTemplate(db);
+    await ensureTripletLibrarySlot(db, 'triplet');
+    await seedTriplet(db, { s: 'A', p: '連結至', o: 'B', library: 'kb' }); // active
+    await seedTriplet(db, { s: 'A', p: '連結至', o: 'C', library: 'kb', status: 'superseded' }); // 已淘汰
+
+    const { app, env } = makeApp(db);
+
+    // 第一次讀：資料是新的（從沒 recompute 過），觸發一次重算是正常的。
+    const first = await app.request('/map', {}, env);
+    const firstBody = (await first.json()) as { libraries: { library: string; triplet_count: number }[] };
+    expect(firstBody.libraries.find((l) => l.library === 'kb')!.triplet_count).toBe(1); // 只算 active 那筆
+
+    const countAfterFirst = (await searchByTemplate(db, 'library_map')).length;
+
+    // 第二次讀：中間沒有任何寫入動作。修好之前，這裡會再次判定 stale 並多新建一筆 record。
+    const second = await app.request('/map', {}, env);
+    const secondBody = (await second.json()) as { libraries: { library: string; triplet_count: number }[] };
+    expect(secondBody.libraries.find((l) => l.library === 'kb')!.triplet_count).toBe(1);
+
+    const countAfterSecond = (await searchByTemplate(db, 'library_map')).length;
+    expect(countAfterSecond).toBe(countAfterFirst); // 沒有新增任何 library_map record
+
+    // 第三次也一樣，多讀幾次確認不是巧合。
+    await app.request('/map', {}, env);
+    const countAfterThird = (await searchByTemplate(db, 'library_map')).length;
+    expect(countAfterThird).toBe(countAfterFirst);
+  });
+
   it('narrative 不會被自動重算靜默洗掉：先人工帶 narrative，之後的自動重算要保留它', async () => {
     const db = makeSqliteD1();
     await seedTripletTemplate(db);

kbdb/tests/search-semantic-empty-reason.test.ts

@@ -107,3 +107,80 @@ describe('GET /entries/search?mode=semantic — 零命中時分辨「為什麼
     expect(body.capability_hint).toBeUndefined();
   });
 });
+
+// ── 第四態 filter_blind（Arcrun#85 D70，2026-08-11 leo21c 實撞）─────────────────
+//
+// 現場：現役 Vectorize index `arcrun-kbdb-embed-m3` 上**一個 metadata index 都沒有**
+// （真兇＝arcrun-rag 安裝器把端點寫成 `metadata-index/create`，連字號版 CF 回 404，
+//   底線 `metadata_index/create` 才是對的；而該安裝器把失敗降級成一行 ⚠ 就宣告成功）。
+// ⇒ Vectorize 對 owner_id 下 filter 一律回 0 筆，而**每一條真實使用者路徑都帶 owner_id**
+//   做租戶隔離 ⇒ 語意搜尋 100% 全盲。
+// 實測（leo21c，同一句查詢）：不帶 filter → 1 命中 score 0.8957；帶 owner_id → 0 命中。
+//
+// 舊行為把這個歸成 no_match，回「換個說法或更具體的關鍵字再試試看」
+// ＝**把系統故障說成使用者的問題**，正是 leo 2026-08-09 直令禁止的那件事，
+// 而且沒有人會因為「搜不到」去翻 Cloudflare 的 Vectorize 設定。
+function makeFilterAwareEnv(
+  dbOpts: Parameters<typeof makeFakeDB>[0],
+  opts: { unfiltered: { id: string; score: number }[]; filtered: { 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(_v: number[], o?: { filter?: Record<string, unknown> }) {
+        const filtered = !!(o?.filter && Object.keys(o.filter).length > 0);
+        return { matches: filtered ? opts.filtered : opts.unfiltered };
+      },
+    },
+  } as unknown as Bindings;
+}
+
+describe('empty_reason=filter_blind — Vectorize metadata 過濾整個是死的', () => {
+  it('帶 owner_id 零命中、拿掉 filter 有命中 → filter_blind，且照實說是我們的故障', async () => {
+    const app = makeApp();
+    const env = makeFilterAwareEnv(
+      { embeddedCount: 805, hydrateEntry: mkEntry('e1') },
+      { unfiltered: [{ id: 'e1', score: 0.8957 }], filtered: [] },
+    );
+    const res = await app.request('/entries/search?q=黑面琵鷺&mode=semantic&owner_id=bfezv28v', {}, env);
+    const body = (await res.json()) as Record<string, unknown>;
+    expect(body.count).toBe(0);
+    expect(body.empty_reason).toBe('filter_blind');
+    const hint = body.capability_hint as string;
+    // 🔴 誠實鐵律：是故障、不是使用者的錯，且**明說換個說法沒有用**
+    expect(hint).toContain('故障');
+    expect(hint).toContain('不是你');
+    expect(/換個說法也不會有用/.test(hint)).toBe(true);
+    // 🔴 人話紅線：不准把 Vectorize/owner_id 這類內部詞漏給使用者
+    expect(/vectorize|owner_id|metadata|index/i.test(hint)).toBe(false);
+    // 技術細節與**處方順序**留給維運者
+    const admin = body.admin_hint as string;
+    expect(admin).toContain('metadata index');
+    expect(admin).toContain('reindex');
+  });
+
+  it('沒帶任何 filter 的查詢不做探針，維持 no_match（不多花一次查詢）', async () => {
+    const app = makeApp();
+    let queries = 0;
+    const env = {
+      DB: makeFakeDB({ embeddedCount: 42 }),
+      ENVIRONMENT: 'test',
+      AI: { async run() { return { data: [[0.1, 0.2, 0.3]] }; } },
+      VECTORIZE: { async query() { queries++; return { matches: [] }; } },
+    } as unknown as Bindings;
+    const res = await app.request('/entries/search?q=x&mode=semantic', {}, env);
+    const body = (await res.json()) as Record<string, unknown>;
+    expect(body.empty_reason).toBe('no_match');
+    expect(queries).toBe(1);
+  });
+
+  it('帶 filter 但拿掉 filter 也零命中 → 仍是 no_match（別把正常的找不到誣賴成故障）', async () => {
+    const app = makeApp();
+    const env = makeFilterAwareEnv({ embeddedCount: 42 }, { unfiltered: [], filtered: [] });
+    const res = await app.request('/entries/search?q=x&mode=semantic&owner_id=t1', {}, env);
+    const body = (await res.json()) as Record<string, unknown>;
+    expect(body.empty_reason).toBe('no_match');
+  });
+});

kbdb/tests/triplet-library-backfill.test.ts

@@ -0,0 +1,198 @@
+// 三元組 library 補標 — 源頭順序 + 存量補標 + 冪等（2026-08-11，leo 貼 wiki 卡「三元組要恢復」）
+//
+// 背景（system-dev/wiki/ops-facts.md「三元組在 KBDB 有兩代儲存形式」段，2026-08-11 實測）：
+// 1,633 筆新式三元組只有 171 筆填了 library slot，地圖（GET /map）因此幾乎看不到資料。
+// 根因是**寫入順序**：createRecord 只會替 template.slots_json 裡「已宣告」的 slot 建 entry_value
+// （見 src/actions/record-crud.ts createRecord：`for (const slot of slots) { if (!(slot in
+// input.values)) continue }`——注意是遍歷 template 既有 slots，不是遍歷 caller 傳的 values）。
+// 若呼叫端在 template 還沒有 'library' slot 時就送出 library 值，那個值會被**靜默丟棄**、
+// 不報錯——這正是「查得到 171 筆」的來源：只有「已經跑過一次 ensureTripletLibrarySlot/recompute
+// 之後」的批次，library 才真的落地。
+//
+// 本檔驗三件事（對應 leo 交辦的三個「要驗的」）：
+//   1. 源頭：ensure-slot 必須在 write 之前，不能事後補（重現＋證明順序才是正解）
+//   2. 存量：對一批缺 library 的舊 triplet 補標，前後地圖輸出對照
+//   3. 不會重複做：同一批跑兩次，第二次 touch 0 筆
+//
+// 測試手法沿 library-map.test.ts 慣例：真 node:sqlite（Node ≥22.5 內建，零新依賴）跑
+// migrations 原檔，本檔只是這顆記憶體內測試替身的操作者——不是碰 KBDB 的正式 D1，
+// 與正式資料庫零關聯（D38 的牆管的是「牆外程式碼碰 KBDB 的真 D1」，這裡是牆內邏輯的
+// 白盒測試替身，kbdb-api-wall-guard 對 *.test.ts 路徑做字面 grep 會誤判，行尾標
+// kbdb-sql-ok 是這個誤判的既定逃生艙，見 hook 說明「Genuine exception」）。
+import { describe, it, expect } from 'vitest';
+import { DatabaseSync } from 'node:sqlite';
+import { readFileSync } from 'node:fs';
+import {
+  recomputeLibraryMap,
+  ensureTripletLibrarySlot,
+  ensureFreshLibraryMaps,
+  listLibraryMaps,
+} from '../src/actions/library-map';
+import { createTemplate, createRecord, updateRecord, getRecord, searchByTemplate } from '../src/actions/record-crud';
+
+function makeSqliteD1(): D1Database {
+  const raw = new DatabaseSync(':memory:'); // kbdb-sql-ok: 記憶體測試替身，非真 KBDB D1
+  raw.exec(readFileSync(new URL('../migrations/0001_base.sql', import.meta.url), 'utf8')); // kbdb-sql-ok: 灌測試替身 schema，非真 D1
+  raw.exec(readFileSync(new URL('../migrations/0003_library_map.sql', import.meta.url), 'utf8')); // kbdb-sql-ok: 同上
+  function stmt(sql: string, params: unknown[]) {
+    const s = {
+      bind(...args: unknown[]) { return stmt(sql, args); },
+      async all<T>() { return { results: raw.prepare(sql).all(...params) as T[] }; }, // kbdb-sql-ok: 記憶體測試替身
+      async first<T>() { return (raw.prepare(sql).get(...params) ?? null) as T | null; }, // kbdb-sql-ok: 記憶體測試替身
+      async run() { raw.prepare(sql).run(...params); return { success: true }; }, // kbdb-sql-ok: 記憶體測試替身
+    };
+    return s;
+  }
+  return { prepare: (sql: string) => stmt(sql, []) } as unknown as D1Database;
+}
+
+// prod 實際 triplet template 的 slots（library-map.test.ts 同款常數，2026-07-19 kbdb_list_templates
+// 核實）——注意：沒有 library。用它模擬「template 還沒被任何 recompute 摸過」的乾淨起點。
+const PROD_TRIPLET_SLOTS = [
+  'subject', 'predicate', 'object', 'source_block_id', 'confidence', 'clusters_json',
+  'bridge_score', 'subject_entity_type', 'object_entity_type', 'status', 'superseded_by',
+  'source_uri', 'content_hash', 'source_anchor', 'predicate_embed',
+];
+
+async function seedTripletTemplate(db: D1Database): Promise<void> {
+  await createTemplate(db, { id: 'tpl-triplet-test', name: 'triplet', slots: PROD_TRIPLET_SLOTS, created_by: 'kbdb-graph' });
+}
+
+// 對齊 design.md 既有 fallback 語意（source_prefix 參數）的同一條規則：
+// library = source_uri 在 '@' 之前的那段（scheme:owner/repo）。這就是本檔＋報告裡建議
+// kbdb-graph-plugin 在 write 時就该套用的推導規則（見報告，本檔只證明「規則正確、
+// 順序對了就能用」，不代表已經改了 kbdb-graph-plugin 的程式碼——那是另一個 repo）。
+function deriveLibrary(sourceUri: string): string {
+  const at = sourceUri.indexOf('@');
+  return at > 0 ? sourceUri.slice(0, at) : sourceUri;
+}
+
+describe('源頭順序 — ensure-slot 必須在 write 之前，事後補救不了已寫的那筆', () => {
+  it('重現：template 尚無 library slot 時寫入 → library 值被靜默丟棄（不是報錯，是消失）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    await seedTripletTemplate(db);
+
+    const rec = await createRecord(db, {
+      template: 'triplet',
+      values: { subject: 'A', predicate: 'r', object: 'B', source_uri: 'gitea:Leo/kb@a.md', library: 'gitea:Leo/kb' },
+      owner_id: 'leo',
+    });
+    const stored = await getRecord(db, rec.record_id);
+    // 關鍵斷言：library 完全沒落地，不是空字串、是 undefined（key 都不存在）。
+    expect(stored!.values.library).toBeUndefined();
+    expect(stored!.values.source_uri).toBe('gitea:Leo/kb@a.md'); // 其他 slot 正常落地，只有未宣告的 slot 消失
+  });
+
+  it('正解：先 ensureTripletLibrarySlot() 補上 slot，再寫 → library 值正常落地', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    await seedTripletTemplate(db);
+
+    const added = await ensureTripletLibrarySlot(db, 'triplet');
+    expect(added).toBe(true); // 第一次呼叫確實補了 slot
+
+    const rec = await createRecord(db, {
+      template: 'triplet',
+      values: { subject: 'A', predicate: 'r', object: 'B', source_uri: 'gitea:Leo/kb@a.md', library: 'gitea:Leo/kb' },
+      owner_id: 'leo',
+    });
+    const stored = await getRecord(db, rec.record_id);
+    expect(stored!.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+
+    // 冪等：對已有 slot 的 template 再呼叫一次 → false（不重複加），不影響既有資料。
+    const addedAgain = await ensureTripletLibrarySlot(db, 'triplet');
+    expect(addedAgain).toBe(false);
+  });
+});
+
+describe('存量補標 — 對缺 library 的舊 triplet 補標，地圖輸出前後對照', () => {
+  it('補標前：地圖看不到任何庫（triplet 全部因缺 library 而未被地圖聚合）；補標後：庫名正確出現', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    await seedTripletTemplate(db);
+    // 模擬現況：三筆舊 triplet，寫入時 template 還沒有 library slot（如實重現存量現況），
+    // 只帶了 source_uri（之後補標要靠它反推 library）。
+    const r1 = await createRecord(db, { template: 'triplet', values: { subject: 'A', predicate: 'r', object: 'B', source_uri: 'gitea:Leo/kb@a.md', status: 'active' }, owner_id: 'leo' });
+    const r2 = await createRecord(db, { template: 'triplet', values: { subject: 'C', predicate: 'r', object: 'D', source_uri: 'gitea:Leo/kb@b.md', status: 'active' }, owner_id: 'leo' });
+    const r3 = await createRecord(db, { template: 'triplet', values: { subject: 'E', predicate: 'r', object: 'F', source_uri: 'github:uncle6-me/notes@c.md', status: 'active' }, owner_id: 'leo' });
+
+    // 讀端自動核對重算（M3 收尾機制）：這時三筆都缺 library 值。liveTripletCountsByLibrary
+    // 把「缺值」COALESCE 成 'general' 桶（供 staleness 判斷），但 recomputeLibraryMap 的
+    // libCond 是 `t.library = 'general'` 精確比對——缺值在底層是 NULL 不是字面 'general'，
+    // 比對不中，實際聚合出 triplet_count:0。**這是本次順手發現的另一個小落差**（live 計數桶
+    // 與 recompute 精確比對的『general』語意沒對齊，導致這桶每次讀都判 stale、白重算，
+    // 但至少不會謊報數字）——不在本次任務範圍內（leo 問的是兩代儲存形式的可見性，不是這個
+    // fallback 桶的效能問題），本測試如實記錄現況，不假裝它是 0。
+    await ensureFreshLibraryMaps(db, 'leo');
+    const before = await listLibraryMaps(db, 'leo');
+    expect(before.length).toBe(1);
+    expect(before[0].library).toBe('general');
+    expect(before[0].triplet_count).toBe(0); // 誠實：桶名對得上、數字沒謊報，但也沒把 3 筆算近來（見上註）
+
+    // ── 補標（源頭已對：先 ensure slot，才寫值；一次對全部缺值的 record）──
+    await ensureTripletLibrarySlot(db, 'triplet');
+    const allTriplets = await searchByTemplate(db, 'triplet', 'leo');
+    const missing = allTriplets.filter((t) => !t.values.library && t.values.source_uri);
+    expect(missing.length).toBe(3); // 三筆都缺
+    for (const t of missing) {
+      await updateRecord(db, t.record_id, { library: deriveLibrary(t.values.source_uri) });
+    }
+
+    // 補標後：對每個實際出現的 library 值重算一次地圖（read-path 的 ensureFreshLibraryMaps
+    // 只認「已知庫名」——entries.metadata.library 或 portal_library；剛補標的三元組 library 值
+    // 尚未被任何一處登記為「已知庫名」，直接 recompute 該庫最直接、也是 caller 實際會做的事）。
+    const libs = [...new Set(missing.map((t) => deriveLibrary(t.values.source_uri!)))];
+    for (const lib of libs) {
+      await recomputeLibraryMap(db, { library: lib, owner_id: 'leo' });
+    }
+
+    const after = await listLibraryMaps(db, 'leo');
+    const byLib = new Map(after.map((m) => [m.library, m.triplet_count]));
+    expect(byLib.get('gitea:Leo/kb')).toBe(2); // r1, r2 同庫 —— 這是 leo 真正要看到的東西
+    expect(byLib.get('github:uncle6-me/notes')).toBe(1); // r3 另一庫
+    // 'general' 桶（補標前遺留的空殼，見上一段註）仍在，但 triplet_count 仍是 0——
+    // 三筆全部被正確歸進真正的庫名，沒有一筆被算進 general（no double counting）。
+    expect(byLib.get('general')).toBe(0);
+    expect(after.length).toBe(3);
+
+    // 交叉核對：三筆的 library 值確實都落地了（不是只有地圖聚合對，底層資料也對）。
+    const r1Rec = await getRecord(db, r1.record_id);
+    const r2Rec = await getRecord(db, r2.record_id);
+    const r3Rec = await getRecord(db, r3.record_id);
+    expect(r1Rec!.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+    expect(r2Rec!.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+    expect(r3Rec!.values.library).toBe('github:uncle6-me/notes');
+  });
+});
+
+describe('不會重複做 — 同一批補標跑兩次，第二次不改動任何東西', () => {
+  it('第二輪掃描：已有 library 值的 record 一筆都不會被 touch', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    await seedTripletTemplate(db);
+    await ensureTripletLibrarySlot(db, 'triplet');
+    const r1 = await createRecord(db, { template: 'triplet', values: { subject: 'A', predicate: 'r', object: 'B', source_uri: 'gitea:Leo/kb@a.md' }, owner_id: 'leo' });
+    // r2 模擬「還沒補標」的舊資料：故意繞過 values 直接不給 library（createRecord 這次雖然
+    // template 已有 slot，但 caller 沒給值 → 該 slot 完全不會被建立 entry_value，等同「缺」）。
+    const r2 = await createRecord(db, { template: 'triplet', values: { subject: 'C', predicate: 'r', object: 'D', source_uri: 'gitea:Leo/kb@b.md' }, owner_id: 'leo' });
+    await updateRecord(db, r1.record_id, { library: deriveLibrary('gitea:Leo/kb@a.md') }); // r1 先補過
+
+    async function backfillPass(): Promise<number> {
+      const all = await searchByTemplate(db, 'triplet', 'leo');
+      const missing = all.filter((t) => !t.values.library && t.values.source_uri);
+      for (const t of missing) {
+        await updateRecord(db, t.record_id, { library: deriveLibrary(t.values.source_uri!) });
+      }
+      return missing.length;
+    }
+
+    const firstPass = await backfillPass();
+    expect(firstPass).toBe(1); // 只有 r2 被補（r1 已有值，跳過）
+
+    const secondPass = await backfillPass();
+    expect(secondPass).toBe(0); // 第二輪：兩筆都已有 library，一筆都不 touch
+
+    // 資料仍然正確、沒被第二輪弄壞。
+    const r1After = await getRecord(db, r1.record_id);
+    const r2After = await getRecord(db, r2.record_id);
+    expect(r1After!.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+    expect(r2After!.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+  });
+});

pending-human-gate/README.md

@@ -0,0 +1,64 @@
+# 卡在人類閘前的產物（`Arcrun#89` / `#90` / `#91`）
+
+> **為什麼這個資料夾存在**：這三樣東西都做完並實測過了，但落地的最後一步是
+> **終端機裡等人親手打字的互動閘**，AI 打不進去。
+> 2026-08-11 它們原本只存在於某個 session 的暫存目錄——**那種目錄一關就沒了**。
+> 先搶進版控，等人有空時再落地。
+
+---
+
+## 一、兩份 recipe（`#89`／`#90`）
+
+`recipes/gitea_put_file.yaml` — 把檔案寫回 Gitea repo。**出貨線有 7 站等它。**
+`recipes/cf_worker_deploy_simple.yaml` — 部署單檔 Worker（classic 格式）。
+
+**落地指令**（一份跑一次）：
+
+```
+acr recipe push pending-human-gate/recipes/gitea_put_file.yaml
+```
+
+跑的時候會停下來要你**親手輸入資源名確認**——那是「把資源變成可被外部呼叫」的暴露同意閘，
+不是卡住，是設計如此。
+
+⚠️ **`cf_worker_deploy_simple.yaml` 先別急著推**：`#90` 查出一件結構性的事——
+recipe 引擎的 body 一律 JSON，而 Cloudflare 上傳 Worker 的 API 要的是原始 JS 或 multipart。
+⇒ **classic 版只適用於沒有 bindings 的簡單情形**。而實查安裝器那站有 9 把 KV ＋ 一顆 D1，
+**classic 版幫不上它**。詳見 `Leo/Arcrun#90`。
+
+### 金鑰（D36）
+
+兩份 recipe 都只寫名字（`gitea_token`／`cf_api_token`），真身由 credential 中心在執行前回填。
+對應的 auth-recipe **已經註冊在 leo21c 上**，可以直接查證：
+
+```
+curl -s https://arcrun-cypher-executor.leo21c.workers.dev/auth-recipes/gitea
+```
+
+---
+
+## 二、`hash` 零件（`#91`）
+
+`hash-component/` — sha256／sha1／md5，hex／base64。出貨線的版本號機制與成品指紋核對都要它。
+
+**已實測**（tinygo 編出來、wasmtime 真跑，三種演算法都跟系統原生指令**逐位元一致**）。
+`.wasm` 是 1.3 MB 編譯產物，**沒有進版控**——要驗自己重編：
+
+```
+cd pending-human-gate/hash-component && tinygo build -target=wasi -o /tmp/hash.wasm main.go
+echo '{"algorithm":"sha256","input":"hello"}' | wasmtime /tmp/hash.wasm
+printf 'hello' | shasum -a 256      # 兩者應該一致
+```
+
+**落地要走零件投稿流程**（D27／D28）：`docs/component-pr-review-standard.md` 的 checklist
+＋ 人在終端機互動跑 `scripts/component-arm.sh`。
+🔴 `registry/components/` 底下有機械閘（`component-guard.sh`）擋著 AI 直接寫入——**那是刻意的**，
+所以這份放在 `pending-human-gate/`，不是放在它最終該去的位置。
+
+---
+
+## 落地之後
+
+三樣都上去之後，`Arcrun#89`／`#91` 才能從 **◐ 半通** 變 **✅**——
+而判準是**貼一次真實的執行輸出**（recipe 對某個測試檔案回 2xx、零件在真端點上跑出正確雜湊），
+不是「推上去了」。

pending-human-gate/hash-component/component.contract.yaml

@@ -0,0 +1,74 @@
+canonical_id: "hash"
+display_name: "計算雜湊"
+category: "logic"
+version: "v1"
+wasi_target: "preview1"
+stability: "floating"
+runtime_compat:
+  - "cf-workers"
+  - "workerd"
+  - "wazero"
+constraints:
+  max_size_kb: 2048
+  max_cold_start_ms: 50
+  no_network_syscall: true
+  no_filesystem_syscall: true
+  io_model: "stdin_stdout_json"
+input_schema:
+  type: object
+  required: [input]
+  properties:
+    algorithm:
+      type: string
+      enum: [sha256, sha1, md5]
+      description: 雜湊演算法，預設 sha256
+    input:
+      type: string
+      description: 要算雜湊的內容
+    encoding:
+      type: string
+      enum: [hex, base64]
+      description: 輸出編碼，預設 hex
+output_schema:
+  type: object
+  properties:
+    success:
+      type: boolean
+    data:
+      type: object
+      properties:
+        result:
+          type: string
+        algorithm:
+          type: string
+        encoding:
+          type: string
+gherkin_tests:
+  - scenario: "sha256 hex（預設）"
+    given: '{"algorithm":"sha256","input":"hello"}'
+    then_contains: '"result":"2cf24dba5fb0a30e26e83b2ac5b9e29e1b161e5c1fa7425e73043362938b9824"'
+  - scenario: "sha1"
+    given: '{"algorithm":"sha1","input":"hello"}'
+    then_contains: '"result":"aaf4c61ddcc5e8a2dabede0f3b482cd9aea9434d"'
+  - scenario: "md5"
+    given: '{"algorithm":"md5","input":"hello"}'
+    then_contains: '"result":"5d41402abc4b2a76b9719d911017c592"'
+  - scenario: "base64 編碼"
+    given: '{"algorithm":"sha256","input":"hello","encoding":"base64"}'
+    then_contains: '"result":"LPJNul+wow4m6DsqxbninhsWHlwfp0JecwQzYpOLmCQ="'
+  - scenario: "預設 algorithm=sha256"
+    given: '{"input":"hello"}'
+    then_contains: '"algorithm":"sha256"'
+  - scenario: "不支援的 algorithm"
+    given: '{"algorithm":"crc32","input":"hello"}'
+    then_contains: '{"success":false'
+tags: [builtin, logic, hash, checksum, versioning]
+description: >-
+  計算內容雜湊（sha256/sha1/md5，輸出 hex 或 base64）。純計算，無網路/檔案 syscall。
+  用途：出貨線版本號機制（Leo/Arcrun#91）——內容一變雜湊必變，是「改了東西版本沒動」在結構上
+  不可能發生的機制來源；build 站核對官方成品指紋也用它。
+config_example: |
+  compute_hash:                         # 節點名稱（可自訂）
+    algorithm: "sha256"                 # 演算法（選填，預設 sha256），可選值：sha256/sha1/md5
+    input: "{{ctx.bundle_content}}"     # 要算雜湊的內容（必填）
+    encoding: "hex"                     # 輸出編碼（選填，預設 hex），可選值：hex/base64

pending-human-gate/hash-component/main.go

@@ -0,0 +1,89 @@
+// hash — 計算內容雜湊（純計算，無網路/檔案 syscall）
+// 支援: sha256, sha1, md5；輸出編碼: hex（預設）, base64
+// 用途：出貨線版本號機制（Leo/Arcrun#91）——內容一變雜湊必變，
+// 是「改了東西版本沒動」在結構上不可能發生的機制來源。
+//
+//go:build tinygo
+
+package main
+
+import (
+	"crypto/md5"
+	"crypto/sha1"
+	"crypto/sha256"
+	"encoding/base64"
+	"encoding/hex"
+	"encoding/json"
+	"io"
+	"os"
+)
+
+type Input struct {
+	Algorithm string `json:"algorithm"` // sha256（預設）| sha1 | md5
+	Input     string `json:"input"`
+	Encoding  string `json:"encoding"` // hex（預設）| base64
+}
+
+func main() {
+	raw, err := io.ReadAll(os.Stdin)
+	if err != nil {
+		writeError("failed to read stdin: " + err.Error())
+		return
+	}
+	var in Input
+	if err := json.Unmarshal(raw, &in); err != nil {
+		writeError("invalid input JSON: " + err.Error())
+		return
+	}
+
+	algorithm := in.Algorithm
+	if algorithm == "" {
+		algorithm = "sha256"
+	}
+	encoding := in.Encoding
+	if encoding == "" {
+		encoding = "hex"
+	}
+
+	var sum []byte
+	switch algorithm {
+	case "sha256":
+		h := sha256.Sum256([]byte(in.Input))
+		sum = h[:]
+	case "sha1":
+		h := sha1.Sum([]byte(in.Input))
+		sum = h[:]
+	case "md5":
+		h := md5.Sum([]byte(in.Input))
+		sum = h[:]
+	default:
+		writeError("不支援的 algorithm: " + algorithm + "（支援 sha256/sha1/md5）")
+		return
+	}
+
+	var result string
+	switch encoding {
+	case "hex":
+		result = hex.EncodeToString(sum)
+	case "base64":
+		result = base64.StdEncoding.EncodeToString(sum)
+	default:
+		writeError("不支援的 encoding: " + encoding + "（支援 hex/base64）")
+		return
+	}
+
+	out, _ := json.Marshal(map[string]interface{}{
+		"success": true,
+		"data": map[string]interface{}{
+			"result":    result,
+			"algorithm": algorithm,
+			"encoding":  encoding,
+		},
+	})
+	os.Stdout.Write(out)
+}
+
+func writeError(msg string) {
+	out, _ := json.Marshal(map[string]interface{}{"success": false, "error": msg})
+	os.Stdout.Write(out)
+}

pending-human-gate/hash-component/wrangler.toml

@@ -0,0 +1,11 @@
+name = "arcrun-hash"
+main = "src/index.ts"
+compatibility_date = "2025-02-19"
+workers_dev = true
+
+[vars]
+COMPONENT_ID = "hash"
+
+[[routes]]
+pattern = "hash.arcrun.dev/*"
+zone_name = "arcrun.dev"

pending-human-gate/recipes/cf_worker_deploy_simple.yaml

@@ -0,0 +1,21 @@
+canonical_id: cf_worker_deploy_simple
+display_name: Cloudflare Worker Deploy (single-file, classic format)
+description: >-
+  PUT /accounts/{account_id}/workers/scripts/{script_name} 部署單檔 Worker（CF 「classic Service
+  Worker」格式，非 ES module）。_path 帶 /{account_id}/workers/scripts/{script_name}。
+  auth: cloudflare_workers static_key（Bearer token）。
+  ⚠️ 已知限制（誠實記錄，非隱藏債）：這個 recipe 走 arcrun 的「recipe body 一律 JSON.stringify」
+  引擎行為（cypher-executor/src/lib/component-loader.ts makeRecipeRunner），CF 這支 API 卻要求
+  body 是「原始 JS 原始碼」或（現代 ES module + bindings 情境）multipart/form-data——兩者都不是
+  JSON。純 recipe 模型在這支 API 上天生對不上，這不是可以在 recipe schema 裡修的事。
+  正解＝07-thin-shell §3.5 自力救濟階梯「第三方 API 缺能力→ workflow/code-node 補丁」：
+  用 http_request 零件直接打（body 走它的原生 string 模式，不透過本 recipe wrapper），
+  header 用 {{credential.cf_api_token}} 直接內插（D36 credential 模板，不必經過 recipe/auth_service
+  間接層）；若目標 Worker 需要 bindings/compatibility_flags（現代 ES module 格式常態），
+  上游加一個 code 節點組出 multipart/form-data body（純資料編碼，非業務邏輯，合法局部整形）。
+  本 recipe 保留給「目標帳號仍接受 classic 格式」的簡單場景；不保證覆蓋所有部署情境。
+endpoint: https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts{{_path}}
+method: PUT
+auth_service: cloudflare_workers
+headers:
+  Content-Type: application/javascript

pending-human-gate/recipes/gitea_put_file.yaml

@@ -0,0 +1,11 @@
+canonical_id: gitea_put_file
+display_name: Gitea Put File (Create/Update)
+description: >-
+  Gitea PUT /repos/{owner}/{repo}/contents/{filepath} 建立或更新檔案並產生 commit。
+  _path 帶完整路徑（例 /Leo/arcrun-rag-bundles/contents/manifest.json，filepath 各段需 URL-encode）。
+  body 帶 {message, content(base64), branch, sha(更新既有檔案時必填，取自前一次 GET 的 content.sha；
+  新建檔案時不帶)}。auth: gitea static_key，header Authorization: token <TOKEN>（D36：定義只留
+  {{credential.*}} 名字，真身由 credential 中心於執行前回填，非本 recipe 職責）。
+endpoint: https://git.uncle6.me/api/v1/repos{{_path}}
+method: PUT
+auth_service: gitea

system-dev/docs/3-specs/library-map/tasks.md

@@ -44,3 +44,34 @@ leo 否決②——「**藏書地圖就是 arcrun 的最重要功能，讓 AI
 不報錯。`mcp/tests/unit/tools/kbdb-map.test.ts` 新增 1 案釘住舊謊言不再出現（18/18 全綠）。
 tsc 兩包乾淨。實測：`yuga3bse` 租戶（從未 backfill 過、真實 triplet 資料橫跨 5 個庫）改前
 `kbdb_get_map` 回 `{libraries:[],count:0}`——改動待部署後需重新實測驗證非空。
+
+### M3 止血（2026-08-11，Arcrun#87，總管交辦「動工前的量測」comment 第四節）
+
+**08-08 那次改法本身留了一個判準缺口，這次補上**：`ensureFreshLibraryMaps` 比對
+「即時三元組數」（`liveTripletCountsByLibrary`）與「快取的地圖數」（`recomputeLibraryMap`
+算出來寫進去的），但兩邊的 status 過濾不一致——`recomputeLibraryMap` 只算
+`COALESCE(status,'active')='active'`，`liveTripletCountsByLibrary` 完全不濾 status。
+只要一個庫裡混了任何一筆 superseded/deprecated triplet，兩邊數字就永遠對不上，
+`ensureFreshLibraryMaps` 就永遠判定 stale ⇒ **每次讀地圖都觸發重算，每次都新建一筆
+library_map record（superseded 舊的），無止盡寫 D1**——且加劇 `recomputeLibraryMap`
+本身非原子 supersede 的既有競態（更高重算頻率 = 更高並發重算機率），是 `kb` 庫
+全部 44 筆被標 superseded、`notes` 庫兩筆同時 active（`arcrun-rag#50`）這兩個症狀的
+共同根因之一。
+
+**修法**：`liveTripletCountsByLibrary`（`kbdb/src/actions/library-map.ts`）的 SQL 改成
+先 pivot 出每筆 triplet record 的 status，再套用與 `recomputeLibraryMap` 逐字一致的
+`COALESCE(status,'active')='active'` 過濾，兩邊判準對齊後，資料未變動時兩個計數必然相等，
+stale 判定回歸「真的有資料變動才 stale」。
+
+**驗證**：新增迴歸案「Arcrun#87 迴歸：superseded triplet 存在時，連讀兩次地圖不會再次
+觸發重算」（`kbdb/tests/library-map.test.ts`，19/19 全綠）；反向驗證過——把同一顆測試跑在
+修前的舊 SQL 上會失敗（`library_map` record 數 2 vs 期望 1），證明測試真的釘住這個 bug、
+不是空氣測試。另外用 leo21c MCP 連線（`bfezv28v`）連讀兩次 `kbdb_get_map()`（無中間寫入）
+獨立重現修前症狀：`general` 庫 `updated_at` 從 `1786457080` 前進到 `1786457114`。
+
+**尚待**：改動只在分支 `fix/library-map-recompute-loop-87-v3`（未 push、未部署 leo21c）；
+既有 100 筆 library_map 殘骸（`kb` 44 筆 superseded／`general` 41／`notes` 2）未清——
+清除需要一個目前不存在的 DELETE 通道（cypher-executor 的 `/kbdb/records/:id` proxy 只有
+GET/POST/PATCH，無 DELETE；kbdb base 自己雖有 `DELETE /records/:recordId` 但走 leo21c
+需要 `KBDB_INTERNAL_TOKEN`，非 CC 可持有的機密）——待總管部署本修法＋視情況補一支
+DELETE proxy 後再清。