fix(engine): 回應太大就說「回應太大」——不再冒充「請求失敗」（Arcrun#92）

真因：零件（main.go）給 host function 的接收緩衝區是固定大小（http_request 64KB、
claude_api 1MB）。回應超過這個大小時，wasi-shim 的 writeOut 照寫不誤：

    new Uint8Array(buf, outPtr, data.length).set(data)

data 比零件的 outBuf 大 → 覆寫零件堆積體，零件接著 outBuf[:outLen] 切片 panic；
或 writeOut 撞 memory 邊界丟例外 → 回 1 → 零件印一句 "HTTP request failed"。
使用者照那句去查連線／URL／防火牆，方向全錯。

修法（容量握手，不改 host function 簽名、向後相容）：
- 零件呼叫前把 outBuf 長度預先寫進 *outLenPtr（宣告容量）
- host 在寫回前讀這個值當上限；塞不下就**不寫**（不再覆寫零件記憶體），回新的
  HOST_TOO_LARGE=3
- http_request host fn 收到 3 → 改寫一段講真話的 error envelope（實際大小＋上限＋
  「不是連線失敗」＋分頁/篩選的具體做法＋機器可讀 code/actual_bytes/limit_bytes），
  沿用既有 parsed["error"] 判定鏈原樣送到使用者面前
- 舊零件沒宣告容量（讀到 0）→ 維持舊行為。不可硬套 64KB 預設：各零件緩衝區大小不同，
  硬套會把原本正常的大回應誤判成「太大」，那只是換一種說謊

同一條路徑上另一個「訊息與真因脫節」一併修：component-loader 的 makeHttpRunner
`try res.json() catch res.text()`，在零件回非 JSON 時 body 已被消費 → 丟
"Body has already been used"，與真因無關（同檔 readBodyOnce 的註解早就寫明這個坑）。
改成只讀一次。

驗證狀態（誠實標示，mindset §7）：
- 通：5 顆零件 tinygo build 全過，wasm 已重編進 .component-builds/
  （claude_api 依 .gitignore 慣例不入庫，由部署端重編）
- 未跑：runtime 驗證。本 session 的權限層擋掉 node/vitest/wasmtime，
  before/after 實測輸出待人跑 scripts/repro-oversize-response.mjs
- 未做：.worker-builds/ 重編（需 node scripts/build-worker-artifacts.mjs），
  否則修法不會進 self-hosted 安裝路徑（Arcrun#93 同款陷阱）

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

.worker-builds/arcrun-code/worker.mjs

@@ -1,7 +1,12 @@
 var __defProp = Object.defineProperty;
 var __getOwnPropNames = Object.getOwnPropertyNames;
-var __esm = (fn, res) => function __init() {
-  return fn && (res = (0, fn[__getOwnPropNames(fn)[0]])(fn = 0)), res;
+var __esm = (fn, res, err2) => function __init() {
+  if (err2) throw err2[0];
+  try {
+    return fn && (res = (0, fn[__getOwnPropNames(fn)[0]])(fn = 0)), res;
+  } catch (e) {
+    throw err2 = [e], e;
+  }
 };
 var __export = (target, all) => {
   for (var name in all)
@@ -102,7 +107,7 @@ function applyBaseRuntimeOptions(runtime, options) {
 function applyModuleEvalRuntimeOptions(runtime, options) {
   options.moduleLoader && runtime.setModuleLoader(options.moduleLoader), options.shouldInterrupt && runtime.setInterruptHandler(options.shouldInterrupt), options.memoryLimitBytes !== void 0 && runtime.setMemoryLimit(options.memoryLimitBytes), options.maxStackSizeBytes !== void 0 && runtime.setMaxStackSize(options.maxStackSizeBytes);
 }
-var __defProp2, __export2, QTS_DEBUG, errors_exports, QuickJSUnwrapError, QuickJSWrongOwner, QuickJSUseAfterFree, QuickJSNotImplemented, QuickJSAsyncifyError, QuickJSAsyncifySuspended, QuickJSMemoryLeakDetected, QuickJSEmscriptenModuleError, QuickJSUnknownIntrinsic, QuickJSPromisePending, QuickJSEmptyGetOwnPropertyNames, AwaitYield, UsingDisposable, SymbolDispose, prototypeAsAny, Lifetime, StaticLifetime, WeakLifetime, Scope, AbstractDisposableResult, DisposableSuccess, DisposableFail, DisposableResult, QuickJSDeferredPromise, ModuleMemory, UnstableSymbol, DefaultIntrinsics, QuickJSIterator, ContextMemory, QuickJSContext, QuickJSRuntime, QuickJSEmscriptenModuleCallbacks, QuickJSModuleCallbacks, QuickJSWASMModule;
+var __defProp2, __export2, QTS_DEBUG, errors_exports, QuickJSUnwrapError, QuickJSWrongOwner, QuickJSUseAfterFree, QuickJSNotImplemented, QuickJSAsyncifyError, QuickJSAsyncifySuspended, QuickJSMemoryLeakDetected, QuickJSEmscriptenModuleError, QuickJSUnknownIntrinsic, QuickJSPromisePending, QuickJSEmptyGetOwnPropertyNames, AwaitYield, UsingDisposable, SymbolDispose, prototypeAsAny, Lifetime, StaticLifetime, WeakLifetime, Scope, AbstractDisposableResult, DisposableSuccess, DisposableFail, DisposableResult, QuickJSDeferredPromise, ModuleMemory, DefaultIntrinsics, QuickJSIterator, ContextMemory, QuickJSContext, QuickJSRuntime, QuickJSEmscriptenModuleCallbacks, QuickJSModuleCallbacks, QuickJSWASMModule;
 var init_chunk_JTKJZQYV = __esm({
   "registry/components/code/node_modules/quickjs-emscripten-core/dist/chunk-JTKJZQYV.mjs"() {
     init_dist();
@@ -190,7 +195,7 @@ var init_chunk_JTKJZQYV = __esm({
         return this.dispose();
       }
     };
-    SymbolDispose = Symbol.dispose ?? Symbol.for("Symbol.dispose");
+    SymbolDispose = Symbol.dispose ?? /* @__PURE__ */ Symbol.for("Symbol.dispose");
     prototypeAsAny = UsingDisposable.prototype;
     prototypeAsAny[SymbolDispose] || (prototypeAsAny[SymbolDispose] = function() {
       return this.dispose();
@@ -409,7 +414,6 @@ Lifetime used`) : new QuickJSUseAfterFree("Lifetime not alive");
         return this.module._free(ptr), str;
       }
     };
-    UnstableSymbol = Symbol("Unstable");
     DefaultIntrinsics = Object.freeze({ BaseObjects: true, Date: true, Eval: true, StringNormalize: true, RegExp: true, JSON: true, Proxy: true, MapSet: true, TypedArrays: true, Promise: true });
     QuickJSIterator = class extends UsingDisposable {
       constructor(handle, context) {
@@ -773,7 +777,7 @@ ${cause.stack}Host: ${hostStack}`), Object.assign(exception, rest), exception;
         }
         return result.value;
       }
-      [Symbol.for("nodejs.util.inspect.custom")]() {
+      [/* @__PURE__ */ Symbol.for("nodejs.util.inspect.custom")]() {
         return this.alive ? `${this.constructor.name} { ctx: ${this.ctx.value} rt: ${this.rt.value} }` : `${this.constructor.name} { disposed }`;
       }
       getFunction(fn_id) {
@@ -909,7 +913,7 @@ ${cause.stack}Host: ${hostStack}`), Object.assign(exception, rest), exception;
       debugLog(...msg) {
         this._debugMode && console.log("quickjs-emscripten:", ...msg);
       }
-      [Symbol.for("nodejs.util.inspect.custom")]() {
+      [/* @__PURE__ */ Symbol.for("nodejs.util.inspect.custom")]() {
         return this.alive ? `${this.constructor.name} { rt: ${this.rt.value} }` : `${this.constructor.name} { disposed }`;
       }
       getSystemContext() {
@@ -1339,10 +1343,10 @@ async function QuickJSRaw(moduleArg = {}) {
       x ? (0 === h && (h = ra()), g[m] = x(e[m])) : g[m] = e[m];
     }
     b = a(...g);
-    return b = function(k) {
+    return b = (function(k) {
       0 !== h && sa(h);
       return "string" === d ? R(k) : "boolean" === d ? !!k : k;
-    }(b);
+    })(b);
   };
   c.wasmMemory ? r = c.wasmMemory : r = new WebAssembly.Memory({ initial: (c.INITIAL_MEMORY || 16777216) / 65536, maximum: 32768 });
   K();
@@ -1464,7 +1468,7 @@ async function QuickJSRaw(moduleArg = {}) {
   }, t: function(a, d) {
     c.callbacks.freeHostRef(void 0, a, d);
   } }, Z;
-  Z = await async function() {
+  Z = await (async function() {
     function a(b) {
       b = Z = b.exports;
       c._malloc = b.v;
@@ -1551,7 +1555,7 @@ async function QuickJSRaw(moduleArg = {}) {
     });
     M ??= c.locateFile ? c.locateFile ? c.locateFile("emscripten-module.wasm", u) : u + "emscripten-module.wasm" : new URL("emscripten-module.wasm", import.meta.url).href;
     return a((await ea(d)).instance);
-  }();
+  })();
   (function() {
     function a() {
       c.calledRun = true;
@@ -3034,7 +3038,7 @@ var Hono = class _Hono {
 var emptyParam = [];
 function match(method, path) {
   const matchers = this.buildAllMatchers();
-  const match2 = (method2, path2) => {
+  const match2 = ((method2, path2) => {
     const matcher = matchers[method2] || matchers[METHOD_NAME_ALL];
     const staticMatch = matcher[2][path2];
     if (staticMatch) {
@@ -3046,7 +3050,7 @@ function match(method, path) {
     }
     const index = match3.indexOf("", 1);
     return [matcher[1][index], match3];
-  };
+  });
   this.match = match2;
   return match2(method, path);
 }
@@ -4008,7 +4012,7 @@ app.post("/", async (c) => {
     );
   }
 });
-var code_default = app;
+var index_default = app;
 export {
-  code_default as default
+  index_default as default
 };

.worker-builds/arcrun-cypher-executor/worker.mjs

@@ -1,7 +1,12 @@
 var __defProp = Object.defineProperty;
 var __getOwnPropNames = Object.getOwnPropertyNames;
-var __esm = (fn, res) => function __init() {
-  return fn && (res = (0, fn[__getOwnPropNames(fn)[0]])(fn = 0)), res;
+var __esm = (fn, res, err) => function __init() {
+  if (err) throw err[0];
+  try {
+    return fn && (res = (0, fn[__getOwnPropNames(fn)[0]])(fn = 0)), res;
+  } catch (e) {
+    throw err = [e], e;
+  }
 };
 var __export = (target, all) => {
   for (var name in all)
@@ -1501,7 +1506,7 @@ var init_hono_base = __esm({
 // cypher-executor/node_modules/.pnpm/hono@4.12.10/node_modules/hono/dist/router/reg-exp-router/matcher.js
 function match(method, path) {
   const matchers = this.buildAllMatchers();
-  const match2 = (method2, path2) => {
+  const match2 = ((method2, path2) => {
     const matcher = matchers[method2] || matchers[METHOD_NAME_ALL];
     const staticMatch = matcher[2][path2];
     if (staticMatch) {
@@ -1513,7 +1518,7 @@ function match(method, path) {
     }
     const index = match3.indexOf("", 1);
     return [matcher[1][index], match3];
-  };
+  });
   this.match = match2;
   return match2(method, path);
 }
@@ -2645,7 +2650,7 @@ var init_recipes = __esm({
 });
 
 // cypher-executor/src/lib/constants.ts
-var VALID_EDGE_TYPES, SEMANTIC_EDGE_MAP, BUILTIN_COMPONENTS;
+var VALID_EDGE_TYPES, SEMANTIC_EDGE_MAP, WAIT_MAX_MS, BUILTIN_COMPONENTS;
 var init_constants3 = __esm({
   "cypher-executor/src/lib/constants.ts"() {
     "use strict";
@@ -2693,6 +2698,7 @@ var init_constants3 = __esm({
       "CLICK": "ON_CLICK",
       "SUBFLOW": "CALLS_SUBFLOW"
     };
+    WAIT_MAX_MS = 3e4;
     BUILTIN_COMPONENTS = /* @__PURE__ */ new Map([
       ["comp_passthrough", (ctx) => ctx],
       ["comp_uppercase", (ctx) => {
@@ -2702,6 +2708,54 @@ var init_constants3 = __esm({
       ["comp_counter", (ctx) => {
         const c = ctx;
         return { ...c, count: (Number(c.count) || 0) + 1 };
+      }],
+      // ── wait：等待 N 毫秒後繼續（Arcrun#101，2026-08-12）────────────────────────
+      //
+      // 為什麼「等待」搬進引擎，而不是修那顆 WASM：
+      //
+      // 舊實作是 registry/components/wait/main.go（TinyGo → WASM），用 time.Sleep。
+      // TinyGo 的 sleep 走 WASI `poll_oneoff`；而每顆 component worker 的 WASI shim 把
+      // poll_oneoff 實作成 ENOSYS（`.component-builds/*/src/index.ts`：`poll_oneoff: () => 76`）
+      // ⇒ TinyGo 排程器拿不到「睡到某個時間」的手段，退化成迴圈重讀 `clock_time_get`
+      // 自旋等時間到（wasm 內可見 runtime.sleepTicks / sleepQueue / runtime.ticks 符號）。
+      //
+      // 🔴 到這裡為止是**查得到原始碼的事實**。再往下「所以那個自旋迴圈的結束條件永遠
+      //    不成立」曾被當成結論寫在這裡，但**寫了測試去證，反而被打臉**：在
+      //    vitest-pool-workers 的 workerd 裡，同步自旋 2553 圈之後 Date.now() 就前進了
+      //    ⇒ 時鐘並沒有全程凍結。
+      //    ⇒ 「為什麼三秒的等待會拖到 35 秒才死」的完整機制**目前仍是推測**，
+      //      證據只有下面 leo 的四次實測。別把它當定論往外傳。
+      //
+      // 所以症狀不是「等 N 秒花 N 秒 CPU」，而是「不管 ms 填多少都跑到 CPU 上限被砍」。
+      // leo 2026-08-12 在 youlin stage 實測（只有 input >> wait 兩個節點）：
+      //   ms=3000 → 38.9s 後 503 / ms=20000 → 34.0s / ms=30000 → 34.9s / 寫死 3000 → 34.8s
+      // 四個值同一個死法、與 ms 無關 —— 3 秒的等待撐到 35 秒才死，就是「迴圈根本沒結束」
+      // 的證據（若成本與時長成正比，ms=3000 只會花 3 秒 CPU，根本不該死）。
+      // 也就是說 wait 零件在 Workers 上從來沒有真的等待成功過，不只是貴。
+      //
+      // 純 WASI 沙箱（stdin→stdout、無 socket、同步呼叫）本來就沒有「不花 CPU 地等」這種
+      // 東西 —— 會等的只有宿主。故 wait 與 trigger_workflow 同類：**是 orchestrator 的
+      // 執行排程職責，不是業務邏輯**（rule 02 §2.3 明列「workflow 執行排程」屬 cypher-executor
+      // 合法職責；§2.2 禁的是解密／簽章／template 展開／具體 API 呼叫，等待都不是）。
+      // 搬進引擎不違反「業務邏輯走 WASM」鐵律。引擎這側 await 一個 timer 只花 wall-clock、
+      // 不記 CPU ⇒ 等 30 秒與等 3 秒同價（皆 ≈0）。
+      //
+      // I/O 契約沿用 component.contract.yaml，既有 workflow 的 wait 節點定義不必改：
+      //   吃 ms（必填 > 0）＋可選 context；ms > WAIT_MAX_MS 截斷；
+      //   回 { success: true, data: { ...context, waited_ms } }；ms <= 0 回 success:false。
+      // 唯一刻意的放寬：ms 允許數字字串（"3000"）。WASM 版 json.Unmarshal 進 int 會直接
+      // 失敗，但 node.data 走 interpolateData 後 `ms: "{{input.delay}}"` 必然是字串
+      // ⇒ 收字串只會把「本來就跑不動的」變成跑得動，不會改變任何既有成功案例的行為。
+      ["wait", async (ctx) => {
+        const c = ctx && typeof ctx === "object" ? ctx : {};
+        const requested = typeof c.ms === "number" ? c.ms : Number(c.ms);
+        if (!Number.isFinite(requested) || requested <= 0) {
+          return { success: false, error: "ms \u5FC5\u9808\u5927\u65BC 0" };
+        }
+        const ms = Math.min(Math.floor(requested), WAIT_MAX_MS);
+        await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
+        const passthrough = c.context && typeof c.context === "object" && !Array.isArray(c.context) ? c.context : {};
+        return { success: true, data: { ...passthrough, waited_ms: ms } };
       }]
     ]);
   }
@@ -3022,7 +3076,7 @@ async function readBodyOnce(res) {
     return text;
   }
 }
-var WASM_HTTP_RUNNER_IDS, LOGIC_BINDING_MAP;
+var WASM_HTTP_RUNNER_IDS, LOGIC_BINDING_MAP, RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS;
 var init_component_loader = __esm({
   "cypher-executor/src/lib/component-loader.ts"() {
     "use strict";
@@ -3055,7 +3109,12 @@ var init_component_loader = __esm({
       filter: "SVC_FILTER",
       merge: "SVC_MERGE",
       try_catch: "SVC_TRY_CATCH",
-      wait: "SVC_WAIT",
+      // wait 已於 Arcrun#101（2026-08-12）移進 BUILTIN_COMPONENTS（step 1）——
+      // 等待是 orchestrator 的排程職責，WASI 沙箱裡做不到「不花 CPU 地等」。理由全文見
+      // constants.ts 的 wait 註解。這裡刻意**移除**而非留著：step 1 本來就先於 step 5 命中，
+      // 留下這行只會讓讀者以為 wait 還走 SVC_WAIT（實際永遠走不到）＝誤導人的死路由。
+      // wrangler.toml 的 SVC_WAIT binding 不動（rule 3.1：13 個既有 binding 保留不新增），
+      // 拆綁定要重新部署、與本票無關。
       set: "SVC_SET",
       array_ops: "SVC_ARRAY_OPS",
       string_ops: "SVC_STRING_OPS",
@@ -3065,6 +3124,12 @@ var init_component_loader = __esm({
       // ai_transform_compile / ai_transform_run 已刪除（2026-05-29）：
       // Arcrun 是 AI 呼叫的工具，工作流不該內嵌 AI 節點回頭呼叫 AI（n8n 才需要，因它沒大腦）。
     };
+    RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS = /* @__PURE__ */ new Set([
+      "trigger_workflow",
+      ...BUILTIN_COMPONENTS.keys(),
+      ...Object.keys(LOGIC_BINDING_MAP),
+      ...WASM_HTTP_RUNNER_IDS
+    ]);
   }
 });
 
@@ -3134,6 +3199,11 @@ function graphBase(env) {
   if (env.KBDB_GRAPH_URL) return env.KBDB_GRAPH_URL.replace(/\/$/, "");
   return `https://kbdb-graph-plugin.${env.WORKER_SUBDOMAIN}.workers.dev`;
 }
+function graphHeaders(env) {
+  const headers = {};
+  if (env.KBDB_INTERNAL_TOKEN) headers["Authorization"] = `Bearer ${env.KBDB_INTERNAL_TOKEN}`;
+  return headers;
+}
 var kbdbProxyRouter, NEED_KEY;
 var init_kbdb_proxy = __esm({
   "cypher-executor/src/routes/kbdb-proxy.ts"() {
@@ -3201,6 +3271,20 @@ var init_kbdb_proxy = __esm({
       const res = await fetch(`${base}/records/${encodeURIComponent(c.req.param("recordId"))}`, { headers });
       return new Response(res.body, { status: res.status, headers: { "Content-Type": "application/json" } });
     });
+    kbdbProxyRouter.patch("/kbdb/records/:recordId", async (c) => {
+      if (!tenant(c)) return c.json(NEED_KEY, 401);
+      const body = await c.req.json().catch(() => null);
+      if (!body || typeof body.values !== "object" || body.values === null) {
+        return c.json({ error: "values \u5FC5\u586B\uFF08{slot\u540D: \u5167\u5BB9}\uFF09" }, 400);
+      }
+      const { base, headers } = kbdbBase(c.env);
+      const res = await fetch(`${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" } });
+    });
     kbdbProxyRouter.get("/kbdb/search", async (c) => {
       const owner = tenant(c);
       if (!owner) return c.json(NEED_KEY, 401);
@@ -3253,8 +3337,7 @@ var init_kbdb_proxy = __esm({
     kbdbProxyRouter.get("/kbdb/graph/neighbors/:name", async (c) => {
       if (!tenant(c)) return c.json(NEED_KEY, 401);
       const base = graphBase(c.env);
-      const headers = {};
-      if (c.env.KBDB_INTERNAL_TOKEN) headers["Authorization"] = `Bearer ${c.env.KBDB_INTERNAL_TOKEN}`;
+      const headers = graphHeaders(c.env);
       try {
         const res = await fetch(`${base}/graph/neighbors/${encodeURIComponent(c.req.param("name"))}`, { headers });
         return new Response(res.body, { status: res.status, headers: { "Content-Type": "application/json" } });
@@ -7355,7 +7438,7 @@ var init_lib = __esm({
         ...processCreateParams(params)
       });
     };
-    BRAND = Symbol("zod_brand");
+    BRAND = /* @__PURE__ */ Symbol("zod_brand");
     ZodBranded = class extends ZodType {
       _parse(input) {
         const { ctx } = this._processInputParams(input);
@@ -7529,14 +7612,14 @@ var init_lib = __esm({
     onumber = () => numberType().optional();
     oboolean = () => booleanType().optional();
     coerce = {
-      string: (arg) => ZodString.create({ ...arg, coerce: true }),
-      number: (arg) => ZodNumber.create({ ...arg, coerce: true }),
-      boolean: (arg) => ZodBoolean.create({
+      string: ((arg) => ZodString.create({ ...arg, coerce: true })),
+      number: ((arg) => ZodNumber.create({ ...arg, coerce: true })),
+      boolean: ((arg) => ZodBoolean.create({
         ...arg,
         coerce: true
-      }),
-      bigint: (arg) => ZodBigInt.create({ ...arg, coerce: true }),
-      date: (arg) => ZodDate.create({ ...arg, coerce: true })
+      })),
+      bigint: ((arg) => ZodBigInt.create({ ...arg, coerce: true })),
+      date: ((arg) => ZodDate.create({ ...arg, coerce: true }))
     };
     NEVER = INVALID;
     z = /* @__PURE__ */ Object.freeze({
@@ -7757,6 +7840,7 @@ var init_recipe_loader = __esm({
         super(message);
         this.recipe = recipe;
       }
+      recipe;
     };
   }
 });
@@ -8763,7 +8847,7 @@ function recordRecipeStats(env, recipeKeys, ok, at, ctx) {
     )
   ).then(() => void 0);
   if (ctx?.waitUntil) ctx.waitUntil(promise);
-  else ;
+  else void promise;
 }
 function generateToken() {
   const tokenBytes = crypto.getRandomValues(new Uint8Array(16));
@@ -8805,7 +8889,7 @@ async function executeWebhookGraph(env, graph, triggerContext, token, apiKey, ct
         result.trace
       );
       if (ctx?.waitUntil) ctx.waitUntil(statsPromise);
-      else ;
+      else void statsPromise;
     }
     return { success: true, data: result.data, duration_ms };
   } catch (err) {
@@ -8829,7 +8913,7 @@ async function executeWebhookGraph(env, graph, triggerContext, token, apiKey, ct
         err.trace
       );
       if (ctx?.waitUntil) ctx.waitUntil(statsPromise);
-      else ;
+      else void statsPromise;
     }
     if (err instanceof ExecutionError) {
       const traceFormatted = err.trace.map((s) => ({
@@ -9294,6 +9378,7 @@ function extractTarget(input) {
   return typeof raw2 === "string" ? raw2 : JSON.stringify(raw2);
 }
 async function writeExecutionVerdict(env, workflowId, nodes, verdict, durationMs, message, input, apiKey) {
+  void nodes;
   try {
     const { base, headers } = kbdbBase(env);
     await fetch(`${base}/execution-log/record`, {
@@ -9485,6 +9570,16 @@ async function searchNodes(parsed, config, env, mode = "discover", target) {
       nodeResults[nodeName] = { status: "found", componentId, type: role };
       continue;
     }
+    if (wantComponents && RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS.has(componentId)) {
+      nodeResults[nodeName] = {
+        status: "found",
+        componentId,
+        type: role,
+        source: "builtin",
+        branch_hint: branchHintFor(componentId)
+      };
+      continue;
+    }
     if (catalog.status === "unreachable") {
       nodeResults[nodeName] = { status: "unknown", componentId, type: role };
       continue;
@@ -14500,6 +14595,20 @@ async function fetchJson(url, headers) {
     return null;
   }
 }
+async function fetchTripletTotal(env, tenant2) {
+  const { base, headers } = kbdbBase(env);
+  const data = await fetchJson(
+    `${base}/records/triplet-stats?owner_id=${encodeURIComponent(tenant2)}`,
+    headers
+  );
+  if (!data || !Array.isArray(data.stats)) return null;
+  let total = 0;
+  for (const row of data.stats) {
+    if (typeof row?.triplet_count !== "number") return null;
+    total += row.triplet_count;
+  }
+  return total;
+}
 async function fetchEntryTotal(env, filters) {
   const { base, headers } = kbdbBase(env);
   const params = new URLSearchParams({ ...filters, limit: "1" });
@@ -14607,6 +14716,7 @@ consoleDashboardRouter.get("/console/dashboard-data", async (c) => {
     kbdbHealth,
     embedStatus,
     graphStats,
+    tripletTotal,
     entriesTotal,
     wikiCardTotal,
     workflowTotal
@@ -14618,7 +14728,13 @@ consoleDashboardRouter.get("/console/dashboard-data", async (c) => {
     cachedGiteaSprint(c.env, now2, (p) => c.executionCtx.waitUntil(p)),
     fetchJson(`${kbdbUrl}/health`, kbdbHeaders),
     fetchJson(`${kbdbUrl}/embed/backfill/status`, kbdbHeaders),
-    fetchJson(`${graphUrl}/triplets/stats`),
+    // graph-plugin 只拿來判「圖服務活著沒」（燈號）——數字不從這裡拿，見 fetchTripletTotal。
+    // headers 一定要帶：plugin 的 /triplets 前綴掛 Bearer 閘，漏帶＝永遠 401＝永遠假紅燈（#100）。
+    fetchJson(
+      `${graphUrl}/triplets/stats`,
+      graphHeaders(c.env)
+    ),
+    fetchTripletTotal(c.env, tenant2),
     // owner_id 一律鎖本租戶：原本不帶 owner 會混到別租戶（實測 459,137 vs leo 的 458,732）
     fetchEntryTotal(c.env, { owner_id: tenant2 }),
     fetchEntryTotal(c.env, { entry_type: "wiki_card", owner_id: tenant2 }),
@@ -14726,13 +14842,14 @@ consoleDashboardRouter.get("/console/dashboard-data", async (c) => {
     system: {
       kbdb_ok: kbdbHealth ? kbdbHealth.ok === true : false,
       embed: embedStatus ? { enabled: embedStatus.enabled === true, embedded: embedStatus.embedded ?? null, pending: embedStatus.pending ?? null } : null,
-      graph: graphStats ? { ok: true, triplets: graphStats.total ?? null } : { ok: false, triplets: null },
+      // ok = plugin 通不通（graphStats 讀得到就是通）；triplets = KBDB 真 COUNT（與 plugin 分頁長度無關）
+      graph: { ok: graphStats !== null, triplets: tripletTotal },
       workflow_total: workflowTotal
     },
     kb: {
       entries_total: entriesTotal,
       wiki_card_total: wikiCardTotal,
-      triplets_total: graphStats?.total ?? null
+      triplets_total: tripletTotal
     },
     generated_at: new Date(now2).toISOString()
   });
@@ -14740,22 +14857,22 @@ consoleDashboardRouter.get("/console/dashboard-data", async (c) => {
 consoleDashboardRouter.get("/console/kb-scale-data", async (c) => {
   const tenant2 = c.env.CONSOLE_TENANT || "leo";
   const { base, headers } = kbdbBase(c.env);
-  const graphUrl = graphBase(c.env);
   const now2 = Date.now();
-  const [wikiCards, graphStats, embedStatus] = await Promise.all([
+  const [wikiCards, tripletTotal, embedStatus] = await Promise.all([
     // limit=1 順手拿最新一筆 created_at（list 為 created_at DESC）＝「最近寫入時間」
     fetchJson(
       `${base}/entries?${new URLSearchParams({ owner_id: tenant2, entry_type: "wiki_card", limit: "1" }).toString()}`,
       headers
     ),
-    fetchJson(`${graphUrl}/triplets/stats`),
+    // #100：三元組數改讀 KBDB 真 COUNT，不再讀 graph-plugin 的分頁長度（見 fetchTripletTotal 註）
+    fetchTripletTotal(c.env, tenant2),
     fetchJson(`${base}/embed/backfill/status`, headers)
   ]);
   const latestMs = parseCreatedAtMs(wikiCards?.entries?.[0]?.created_at ?? null);
   return c.json({
     wiki_card_total: typeof wikiCards?.total === "number" ? wikiCards.total : null,
     wiki_card_latest_ago_minutes: latestMs === null ? -1 : agoMinutes(now2, latestMs),
-    triplets_total: typeof graphStats?.total === "number" ? graphStats.total : null,
+    triplets_total: tripletTotal,
     embedded: embedStatus?.embedded ?? null,
     embed_enabled: embedStatus ? embedStatus.enabled === true : null,
     generated_at: new Date(now2).toISOString()
@@ -14907,6 +15024,27 @@ function findBestNodeMatch(searchTerm, nodeNames) {
   if (hits.length === 0) return null;
   return hits.reduce((a, b) => a.length <= b.length ? a : b);
 }
+async function tripletCount(env, owner) {
+  try {
+    const res = await kbdbFetch(env, `/records/triplet-stats?owner_id=${encodeURIComponent(owner)}`);
+    if (!res.ok) return null;
+    const body = await res.json().catch(() => null);
+    if (!body || !Array.isArray(body.stats)) return null;
+    let total = 0;
+    for (const row of body.stats) {
+      if (typeof row?.triplet_count !== "number") return null;
+      total += row.triplet_count;
+    }
+    return total;
+  } catch {
+    return null;
+  }
+}
+async function tripletCensus(env, tenant2) {
+  const owned = await tripletCount(env, tenant2);
+  if (owned !== 0) return { owned, any: null };
+  return { owned, any: await tripletCount(env, "") };
+}
 async function fuzzyFindNode(env, tenant2, searchTerm) {
   try {
     const res = await kbdbFetch(env, `/records/by-template/triplet?owner_id=${encodeURIComponent(tenant2)}`);
@@ -15008,8 +15146,7 @@ portalDataRouter.get(
       return c.json(mapGraphWorkflowOutput(result.data));
     }
     const base = graphBase(c.env);
-    const headers = {};
-    if (c.env.KBDB_INTERNAL_TOKEN) headers["Authorization"] = `Bearer ${c.env.KBDB_INTERNAL_TOKEN}`;
+    const headers = graphHeaders(c.env);
     try {
       const res = await fetch(`${base}/graph/neighbors/${encodeURIComponent(nodeName)}`, { headers });
       if (!res.ok) {
@@ -15044,12 +15181,19 @@ portalDataRouter.get(
       return c.json({ error: "\u7121\u77E5\u8B58\u5716\u8B5C\u6AA2\u8996\u6B0A\u9650" }, 403);
     }
     const tenant2 = portalTenant(c.env);
-    const res = await kbdbFetch(c.env, `/records/by-template/triplet?owner_id=${encodeURIComponent(tenant2)}`);
+    const [res, census] = await Promise.all([
+      kbdbFetch(c.env, `/records/by-template/triplet?owner_id=${encodeURIComponent(tenant2)}&limit=500`),
+      tripletCensus(c.env, tenant2)
+    ]);
+    const tripletsTotal = census.owned;
     if (!res.ok) {
       return new Response(res.body, { status: res.status, headers: { "Content-Type": "application/json" } });
     }
     const body = await res.json().catch(() => null);
-    const records = body && Array.isArray(body.records) ? body.records : [];
+    if (!body || !Array.isArray(body.records)) {
+      return c.json({ error: "\u4E09\u5143\u7D44\u8B80\u53D6\u5931\u6557\uFF1AKBDB \u56DE\u61C9\u4E0D\u662F\u9810\u671F\u7684 records \u6E05\u55AE" }, 502);
+    }
+    const records = body.records;
     const EDGE_CAP = 500;
     const seen = /* @__PURE__ */ new Set();
     const edges = [];
@@ -15075,7 +15219,24 @@ portalDataRouter.get(
       degree.set(o, (degree.get(o) ?? 0) + 1);
     }
     const nodes = [...degree.entries()].map(([name, d]) => ({ name, degree: d }));
-    return c.json({ nodes, edges, node_count: nodes.length, edge_count: edges.length, truncated });
+    let emptyReason = null;
+    if (nodes.length === 0) {
+      if (census.owned === null) emptyReason = "unreadable";
+      else if (census.owned > 0) emptyReason = "scope_mismatch";
+      else if (census.any === null) emptyReason = "unreadable";
+      else emptyReason = census.any > 0 ? "scope_mismatch" : "confirmed_empty";
+    }
+    return c.json({
+      nodes,
+      edges,
+      node_count: nodes.length,
+      edge_count: edges.length,
+      // 取到的 record 已達 KBDB 單頁上限 → 這張圖只是全庫的一部分，別讓 meta 看起來像全部
+      truncated: truncated || records.length >= 500,
+      triplets_total: tripletsTotal,
+      empty_confirmed: nodes.length > 0 || emptyReason === "confirmed_empty",
+      empty_reason: emptyReason
+    });
   })
 );
 portalDataRouter.get(
@@ -15257,10 +15418,10 @@ app.route("/", consoleAuthRouter);
 app.route("/", consoleDashboardRouter);
 app.route("/", portalRouter);
 app.route("/", portalDataRouter);
-var src_default = {
+var index_default = {
   fetch: app.fetch,
   scheduled: handleScheduled
 };
 export {
-  src_default as default
+  index_default as default
 };

.worker-builds/arcrun-http-request/worker.mjs

@@ -1427,7 +1427,7 @@ var Hono = class _Hono {
 var emptyParam = [];
 function match(method, path) {
   const matchers = this.buildAllMatchers();
-  const match2 = (method2, path2) => {
+  const match2 = ((method2, path2) => {
     const matcher = matchers[method2] || matchers[METHOD_NAME_ALL];
     const staticMatch = matcher[2][path2];
     if (staticMatch) {
@@ -1439,7 +1439,7 @@ function match(method, path) {
     }
     const index = match3.indexOf("", 1);
     return [matcher[1][index], match3];
-  };
+  });
   this.match = match2;
   return match2(method, path);
 }
@@ -2522,7 +2522,7 @@ app.post("/", async (c) => {
     );
   }
 });
-var src_default = app;
+var index_default = app;
 async function runWasm(input) {
   const hostFunctions = {
     http_request: async (url, method, headersJson, body) => {
@@ -2568,5 +2568,5 @@ async function runWasm(input) {
   return JSON.parse(stdout);
 }
 export {
-  src_default as default
+  index_default as default
 };

.worker-builds/arcrun-kbdb/worker.mjs

@@ -1444,7 +1444,7 @@ var Hono = class _Hono {
 var emptyParam = [];
 function match(method, path) {
   const matchers = this.buildAllMatchers();
-  const match2 = (method2, path2) => {
+  const match2 = ((method2, path2) => {
     const matcher = matchers[method2] || matchers[METHOD_NAME_ALL];
     const staticMatch = matcher[2][path2];
     if (staticMatch) {
@@ -1456,7 +1456,7 @@ function match(method, path) {
     }
     const index = match3.indexOf("", 1);
     return [matcher[1][index], match3];
-  };
+  });
   this.match = match2;
   return match2(method, path);
 }
@@ -2189,11 +2189,18 @@ async function deprecateEntriesByLibrary(db, ownerId, library) {
 var MAX_LIKE_Q_BYTES = 48;
 var MAX_LIKE_TERMS = 6;
 var utf8Len = (s) => new TextEncoder().encode(s).length;
+var LIKE_ESCAPE = "\\";
+var CONTENT_LIKE = `content LIKE ? ESCAPE '${LIKE_ESCAPE}'`;
+function escapeLikeLiteral(s) {
+  return s.replace(/[\\%_]/g, (ch) => LIKE_ESCAPE + ch);
+}
+var likeBytes = (s) => utf8Len(escapeLikeLiteral(s));
+var likePattern = (s) => `%${escapeLikeLiteral(s)}%`;
 function chunkByBytes(s, maxBytes) {
   const out = [];
   let cur = "";
   for (const ch of s) {
-    if (utf8Len(cur + ch) > maxBytes) {
+    if (likeBytes(cur + ch) > maxBytes) {
       if (cur) out.push(cur);
       cur = ch;
     } else {
@@ -2204,8 +2211,8 @@ function chunkByBytes(s, maxBytes) {
   return out;
 }
 function buildContentLike(q) {
-  if (utf8Len(q) <= MAX_LIKE_Q_BYTES) {
-    return { conds: ["content LIKE ?"], params: [`%${q}%`], split: false };
+  if (likeBytes(q) <= MAX_LIKE_Q_BYTES) {
+    return { conds: [CONTENT_LIKE], params: [likePattern(q)], split: false };
   }
   const terms = [];
   for (const word of q.split(/\s+/).filter(Boolean)) {
@@ -2217,8 +2224,8 @@ function buildContentLike(q) {
   }
   if (terms.length === 0) terms.push(chunkByBytes(q, MAX_LIKE_Q_BYTES)[0] ?? "");
   return {
-    conds: terms.map(() => "content LIKE ?"),
-    params: terms.map((t) => `%${t}%`),
+    conds: terms.map(() => CONTENT_LIKE),
+    params: terms.map(likePattern),
     split: true
   };
 }
@@ -2335,7 +2342,7 @@ function buildSearchScore(q) {
   if (terms.length === 0) {
     const m = buildContentLike(trimmed);
     return {
-      scoreExpr: m.conds.map(() => "CASE WHEN content LIKE ? THEN 1 ELSE 0 END").join(" + "),
+      scoreExpr: m.conds.map(() => `CASE WHEN ${CONTENT_LIKE} THEN 1 ELSE 0 END`).join(" + "),
       scoreParams: m.params,
       terms: [],
       legacyShape: true
@@ -2344,14 +2351,14 @@ function buildSearchScore(q) {
   const parts = [];
   const params = [];
   for (const { term, weight } of terms) {
-    parts.push(`CASE WHEN content LIKE ? THEN ${weight} ELSE 0 END`);
-    params.push(`%${term}%`);
+    parts.push(`CASE WHEN ${CONTENT_LIKE} THEN ${weight} ELSE 0 END`);
+    params.push(likePattern(term));
   }
   const single = terms.length === 1 && terms[0].term === trimmed;
-  if (!single && utf8Len(trimmed) <= MAX_LIKE_Q_BYTES) {
+  if (!single && likeBytes(trimmed) <= MAX_LIKE_Q_BYTES) {
     const bonus = terms.reduce((s, t) => s + t.weight, 0);
-    parts.push(`CASE WHEN content LIKE ? THEN ${bonus} ELSE 0 END`);
-    params.push(`%${trimmed}%`);
+    parts.push(`CASE WHEN ${CONTENT_LIKE} THEN ${bonus} ELSE 0 END`);
+    params.push(likePattern(trimmed));
   }
   return { scoreExpr: parts.join(" + "), scoreParams: params, terms, legacyShape: single };
 }
@@ -2408,6 +2415,57 @@ async function searchEntries(db, q, owner_id, entry_type, limit = 50, library, s
   return applyRelativeCut(res.results ?? []);
 }
 
+// kbdb/src/actions/maintenance-quota.ts
+var DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT = 2e4;
+function maintenanceDailyLimit(env) {
+  const raw2 = env.KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT;
+  const n = raw2 ? parseInt(raw2, 10) : NaN;
+  return Number.isFinite(n) && n > 0 ? n : DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT;
+}
+function utcDay() {
+  return (/* @__PURE__ */ new Date()).toISOString().slice(0, 10);
+}
+function maintenanceUsageId() {
+  return `kbdb-maintenance-usage:${utcDay()}`;
+}
+async function getMaintenanceUsageToday(db) {
+  const row = await db.prepare("SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?").bind(maintenanceUsageId()).first();
+  if (!row) return 0;
+  try {
+    const parsed = row.metadata_json ? JSON.parse(row.metadata_json) : {};
+    return Number(parsed.writes) || 0;
+  } catch {
+    return 0;
+  }
+}
+async function addMaintenanceUsage(db, by) {
+  if (by <= 0) return;
+  const id = maintenanceUsageId();
+  const existing = await db.prepare("SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?").bind(id).first();
+  let prev = 0;
+  if (existing) {
+    try {
+      const parsed = existing.metadata_json ? JSON.parse(existing.metadata_json) : {};
+      prev = Number(parsed.writes) || 0;
+    } catch {
+      prev = 0;
+    }
+    await db.prepare("UPDATE entries SET metadata_json = ?, updated_at = unixepoch() WHERE id = ?").bind(JSON.stringify({ day: utcDay(), writes: prev + by }), id).run();
+  } else {
+    await db.prepare(`INSERT INTO entries (id, entry_type, metadata_json) VALUES (?, 'kbdb_maintenance_usage', ?)`).bind(id, JSON.stringify({ day: utcDay(), writes: by })).run();
+  }
+}
+async function maintenanceBudgetToday(env, db) {
+  const limit = maintenanceDailyLimit(env);
+  let used = 0;
+  try {
+    used = await getMaintenanceUsageToday(db);
+  } catch {
+    used = 0;
+  }
+  return { limit, used, remaining: Math.max(0, limit - used) };
+}
+
 // kbdb/src/embed.ts
 var DEFAULT_EMBED_MODEL = "@cf/baai/bge-m3";
 var MIN_SCORE_ABS_FLOOR = 0.45;
@@ -2449,7 +2507,7 @@ async function embedOnWrite(env, entry) {
       }
     }
   ]);
-  await env.DB.prepare("UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id = ?").bind(entry.id).run();
+  await env.DB.prepare("UPDATE entries SET is_embedded = 1, content_hash = ? WHERE id = ?").bind(embedModel(env), entry.id).run();
   return true;
 }
 function isEmbeddable(entry) {
@@ -2476,12 +2534,47 @@ function parseMeta(json) {
   }
 }
 var BACKFILL_PREDICATE = "is_embedded = 0 AND content IS NOT NULL AND content <> '' AND json_extract(metadata_json, '$.embed') = 1";
-async function backfillEmbeddings(env, opts = {}) {
-  if (!embedEnabled(env)) return { enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0 };
-  const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 25, 1), 100);
-  const offset = Math.max(opts.offset ?? 0, 0);
-  const basePredicate = opts.reindex ? "content IS NOT NULL AND content <> '' AND json_extract(metadata_json, '$.embed') = 1" : BACKFILL_PREDICATE;
-  const conds = [basePredicate, "COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'"];
+var DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT = 1800;
+function backfillDailyLimit(env) {
+  const raw2 = env.EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT;
+  const n = raw2 ? parseInt(raw2, 10) : NaN;
+  return Number.isFinite(n) && n > 0 ? n : DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT;
+}
+function utcDay2() {
+  return (/* @__PURE__ */ new Date()).toISOString().slice(0, 10);
+}
+function backfillUsageId() {
+  return `embed-backfill-usage:${utcDay2()}`;
+}
+async function getBackfillUsageToday(db) {
+  const row = await db.prepare("SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?").bind(backfillUsageId()).first();
+  if (!row) return 0;
+  try {
+    const parsed = row.metadata_json ? JSON.parse(row.metadata_json) : {};
+    return Number(parsed.embedded) || 0;
+  } catch {
+    return 0;
+  }
+}
+async function addBackfillUsage(db, by) {
+  if (by <= 0) return;
+  const id = backfillUsageId();
+  const existing = await db.prepare("SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?").bind(id).first();
+  let prev = 0;
+  if (existing) {
+    try {
+      const parsed = existing.metadata_json ? JSON.parse(existing.metadata_json) : {};
+      prev = Number(parsed.embedded) || 0;
+    } catch {
+      prev = 0;
+    }
+    await db.prepare("UPDATE entries SET metadata_json = ?, updated_at = unixepoch() WHERE id = ?").bind(JSON.stringify({ day: utcDay2(), embedded: prev + by }), id).run();
+  } else {
+    await db.prepare(`INSERT INTO entries (id, entry_type, metadata_json) VALUES (?, 'embed_backfill_usage', ?)`).bind(id, JSON.stringify({ day: utcDay2(), embedded: by })).run();
+  }
+}
+function selectionCriteriaPredicate(opts) {
+  const conds = [];
   const params = [];
   if (opts.owner_id) {
     conds.push("owner_id = ?");
@@ -2491,12 +2584,55 @@ async function backfillEmbeddings(env, opts = {}) {
     conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') = ?");
     params.push(opts.source);
   }
+  if (opts.library) {
+    conds.push("COALESCE(NULLIF(json_extract(metadata_json, '$.library'), ''), 'general') = ?");
+    params.push(opts.library);
+  }
+  if (typeof opts.since === "number") {
+    conds.push("created_at >= ?");
+    params.push(opts.since);
+  }
+  if (typeof opts.until === "number") {
+    conds.push("created_at < ?");
+    params.push(opts.until);
+  }
+  return { conds, params };
+}
+async function backfillEmbeddings(env, opts = {}) {
+  if (!embedEnabled(env)) {
+    return {
+      enabled: false,
+      processed: 0,
+      skipped: 0,
+      remaining: 0,
+      scanned: 0,
+      quota_limit: 0,
+      quota_used_today: 0,
+      quota_exceeded: false
+    };
+  }
+  const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 25, 1), 100);
+  const offset = Math.max(opts.offset ?? 0, 0);
+  const basePredicate = opts.reindex ? "content IS NOT NULL AND content <> '' AND json_extract(metadata_json, '$.embed') = 1" : BACKFILL_PREDICATE;
+  const sel = selectionCriteriaPredicate(opts);
+  const conds = [basePredicate, "COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'", ...sel.conds];
+  const params = [...sel.params];
   const where = conds.join(" AND ");
-  const res = await env.DB.prepare(`SELECT * FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at ASC LIMIT ? OFFSET ?`).bind(...params, limit, offset).all();
+  const res = await env.DB.prepare(`SELECT * FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at DESC LIMIT ? OFFSET ?`).bind(...params, limit, offset).all();
   const rows = res.results ?? [];
   const scanned = rows.length;
+  const dailyCap = backfillDailyLimit(env);
+  let usedToday = 0;
+  try {
+    usedToday = await getBackfillUsageToday(env.DB);
+  } catch {
+    usedToday = 0;
+  }
+  const remainingQuota = Math.max(0, dailyCap - usedToday);
   let processed = 0;
-  const embeddable = rows.filter((e) => (e.content ?? "").trim().length > 0);
+  const candidates = rows.filter((e) => (e.content ?? "").trim().length > 0);
+  const embeddable = candidates.slice(0, remainingQuota);
+  const quotaExceeded = candidates.length > embeddable.length;
   if (embeddable.length > 0 && env.AI && env.VECTORIZE) {
     const texts = embeddable.map((e) => (e.content ?? "").trim());
     const out = await env.AI.run(embedModel(env), { text: texts });
@@ -2516,14 +2652,27 @@ async function backfillEmbeddings(env, opts = {}) {
       await env.VECTORIZE.upsert(vectors);
       const ids = vectors.map((v) => v.id);
       const placeholders = ids.map(() => "?").join(",");
-      await env.DB.prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id IN (${placeholders})`).bind(...ids).run();
+      await env.DB.prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 1, content_hash = ? WHERE id IN (${placeholders})`).bind(embedModel(env), ...ids).run();
       processed = vectors.length;
+      try {
+        await addBackfillUsage(env.DB, processed);
+      } catch {
+      }
     }
   }
   const remRow = await env.DB.prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`).bind(...params).first();
   const totalMatching = remRow?.c ?? 0;
   const remaining = opts.reindex ? Math.max(0, totalMatching - (offset + scanned)) : totalMatching;
-  return { enabled: true, processed, skipped: scanned - processed, remaining, scanned };
+  return {
+    enabled: true,
+    processed,
+    skipped: scanned - processed,
+    remaining,
+    scanned,
+    quota_limit: dailyCap,
+    quota_used_today: usedToday + processed,
+    quota_exceeded: quotaExceeded
+  };
 }
 async function backfillStatus(env, opts = {}) {
   const conds = [];
@@ -2541,6 +2690,74 @@ async function backfillStatus(env, opts = {}) {
   const embeddedRow = await env.DB.prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE is_embedded = 1 AND json_extract(metadata_json, '$.embed') = 1${extra}`).bind(...params).first();
   return { enabled: embedEnabled(env), pending: pendingRow?.c ?? 0, embedded: embeddedRow?.c ?? 0 };
 }
+async function reconcileEmbedGeneration(env, opts = {}) {
+  if (!embedEnabled(env)) {
+    return {
+      enabled: false,
+      checked: 0,
+      confirmed_current: 0,
+      reset_to_pending: 0,
+      remaining: 0,
+      scanned: 0,
+      quota_limit: 0,
+      quota_used_today: 0,
+      quota_exceeded: false
+    };
+  }
+  const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 50, 1), 200);
+  const currentModel = embedModel(env);
+  const sel = selectionCriteriaPredicate(opts);
+  const conds = [
+    "is_embedded = 1",
+    "(content_hash IS NULL OR content_hash != ?)",
+    "COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'",
+    ...sel.conds
+  ];
+  const params = [currentModel, ...sel.params];
+  const where = conds.join(" AND ");
+  const res = await env.DB.prepare(`SELECT id FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at DESC LIMIT ?`).bind(...params, limit).all();
+  const scannedIds = (res.results ?? []).map((r) => r.id);
+  const scanned = scannedIds.length;
+  const budget = await maintenanceBudgetToday(env, env.DB);
+  const ids = scannedIds.slice(0, budget.remaining);
+  const quotaExceeded = scanned > ids.length;
+  const checked = ids.length;
+  let confirmed_current = 0;
+  let reset_to_pending = 0;
+  if (ids.length > 0 && env.VECTORIZE) {
+    const found = await env.VECTORIZE.getByIds(ids);
+    const foundIds = new Set(found.map((v) => v.id));
+    const presentIds = ids.filter((id) => foundIds.has(id));
+    const missingIds = ids.filter((id) => !foundIds.has(id));
+    if (presentIds.length > 0) {
+      const ph = presentIds.map(() => "?").join(",");
+      await env.DB.prepare(`UPDATE entries SET content_hash = ? WHERE id IN (${ph})`).bind(currentModel, ...presentIds).run();
+      confirmed_current = presentIds.length;
+    }
+    if (missingIds.length > 0) {
+      const ph = missingIds.map(() => "?").join(",");
+      await env.DB.prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 0, content_hash = NULL WHERE id IN (${ph})`).bind(...missingIds).run();
+      reset_to_pending = missingIds.length;
+    }
+  }
+  const remRow = await env.DB.prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`).bind(...params).first();
+  const written = confirmed_current + reset_to_pending;
+  try {
+    await addMaintenanceUsage(env.DB, written);
+  } catch {
+  }
+  return {
+    enabled: true,
+    checked,
+    confirmed_current,
+    reset_to_pending,
+    remaining: remRow?.c ?? 0,
+    scanned,
+    quota_limit: budget.limit,
+    quota_used_today: budget.used + written,
+    quota_exceeded: quotaExceeded
+  };
+}
 async function embedSelfTest(env, opts = {}) {
   if (!embedEnabled(env)) {
     return { enabled: false, tested: false, passed: null, note: "embed \u6A21\u7D44\u672A\u958B\uFF08\u7F3A Vectorize/AI binding\uFF09\uFF0C\u8A9E\u7FA9\u641C\u5C0B\u9019\u689D\u8DEF\u76EE\u524D\u4E0D\u5B58\u5728" };
@@ -2647,6 +2864,90 @@ async function migrateLegacyCredentialsForOwner(db, ownerId) {
   return (after?.n ?? 0) - (before?.n ?? 0);
 }
 
+// kbdb/src/actions/library-backfill.ts
+var MAX_PAGE_NAMES = 300;
+var HARD_LIMIT_CAP = 500;
+function criteriaPredicate(c) {
+  const conds = [
+    "(json_extract(metadata_json, '$.library') IS NULL OR json_extract(metadata_json, '$.library') = '')"
+  ];
+  const params = [];
+  if (c.owner_id) {
+    conds.push("owner_id = ?");
+    params.push(c.owner_id);
+  }
+  if (c.entry_type) {
+    conds.push("entry_type = ?");
+    params.push(c.entry_type);
+  }
+  if (c.page_names && c.page_names.length > 0) {
+    const names = c.page_names.slice(0, MAX_PAGE_NAMES);
+    conds.push(`page_name IN (${names.map(() => "?").join(",")})`);
+    params.push(...names);
+  }
+  if (c.source_prefix) {
+    conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') LIKE ? || '%'");
+    params.push(c.source_prefix);
+  }
+  if (c.page_name_prefix) {
+    conds.push("page_name LIKE ? || '%'");
+    params.push(c.page_name_prefix);
+  }
+  if (typeof c.since === "number") {
+    conds.push("created_at >= ?");
+    params.push(c.since);
+  }
+  if (typeof c.until === "number") {
+    conds.push("created_at < ?");
+    params.push(c.until);
+  }
+  return { conds, params };
+}
+async function backfillEntryLibraryTags(db, env, opts) {
+  const library = (opts.library ?? "").trim();
+  if (!library) throw new Error("library required");
+  const ownerId = (opts.owner_id ?? "").trim();
+  if (!ownerId) throw new Error("owner_id required\uFF08\u6A19\u5EAB\u662F\u8DE8\u5927\u91CF\u65E2\u6709\u8CC7\u6599\u7684\u6279\u6B21\u5BEB\u5165\uFF0C\u4E0D\u51C6\u7121\u79DF\u6236\u7BC4\u570D\u5730\u6383\u5168\u5EAB\u2014\u20142026-08-11 leo \u76F4\u4EE4\uFF09");
+  const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 100, 1), HARD_LIMIT_CAP);
+  const sel = criteriaPredicate({ ...opts, owner_id: ownerId });
+  const where = sel.conds.join(" AND ");
+  const params = sel.params;
+  const res = await db.prepare(`SELECT id FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at ASC LIMIT ?`).bind(...params, limit).all();
+  const scannedIds = (res.results ?? []).map((r) => r.id);
+  const scanned = scannedIds.length;
+  const budget = await maintenanceBudgetToday(env, db);
+  const ids = scannedIds.slice(0, budget.remaining);
+  const quotaExceeded = scanned > ids.length;
+  let tagged = 0;
+  if (ids.length > 0) {
+    const ph = ids.map(() => "?").join(",");
+    await db.prepare(
+      `UPDATE entries SET metadata_json = json_set(COALESCE(metadata_json, '{}'), '$.library', ?), updated_at = unixepoch() WHERE id IN (${ph})`
+    ).bind(library, ...ids).run();
+    tagged = ids.length;
+  }
+  try {
+    await addMaintenanceUsage(db, tagged);
+  } catch {
+  }
+  const remRow = await db.prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`).bind(...params).first();
+  return {
+    library,
+    scanned,
+    tagged,
+    remaining: remRow?.c ?? 0,
+    quota_limit: budget.limit,
+    quota_used_today: budget.used + tagged,
+    quota_exceeded: quotaExceeded
+  };
+}
+async function libraryBackfillStatus(db, opts = {}) {
+  const sel = criteriaPredicate(opts);
+  const where = sel.conds.join(" AND ");
+  const row = await db.prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`).bind(...sel.params).first();
+  return { pending: row?.c ?? 0 };
+}
+
 // kbdb/src/routes/entries.ts
 var entryRoutes = new Hono2();
 function fireAndForget(c, p) {
@@ -2873,6 +3174,39 @@ entryRoutes.patch("/deprecate-by-library", async (c) => {
   }
   return c.json({ success: true, deprecated_count: count, vectors_deleted });
 });
+entryRoutes.post("/backfill-library", async (c) => {
+  const body = await c.req.json().catch(() => ({}));
+  const library = String(body.library ?? "").trim();
+  const ownerId = String(body.owner_id ?? "").trim();
+  if (!library || !ownerId) return c.json({ success: false, error: "library \u8207 owner_id \u5FC5\u586B" }, 400);
+  try {
+    const result = await backfillEntryLibraryTags(c.env.DB, c.env, {
+      library,
+      owner_id: ownerId,
+      entry_type: body.entry_type || void 0,
+      page_names: Array.isArray(body.page_names) && body.page_names.length > 0 ? body.page_names : void 0,
+      source_prefix: body.source_prefix || void 0,
+      page_name_prefix: body.page_name_prefix || void 0,
+      since: body.since !== void 0 ? Number(body.since) : void 0,
+      until: body.until !== void 0 ? Number(body.until) : void 0,
+      limit: body.limit !== void 0 ? Number(body.limit) : void 0
+    });
+    return c.json({ success: true, ...result });
+  } catch (e) {
+    return c.json({ success: false, error: e instanceof Error ? e.message : String(e) }, 400);
+  }
+});
+entryRoutes.get("/backfill-library/status", async (c) => {
+  const status = await libraryBackfillStatus(c.env.DB, {
+    owner_id: c.req.query("owner_id") || void 0,
+    entry_type: c.req.query("entry_type") || void 0,
+    source_prefix: c.req.query("source_prefix") || void 0,
+    page_name_prefix: c.req.query("page_name_prefix") || void 0,
+    since: c.req.query("since") ? Number(c.req.query("since")) : void 0,
+    until: c.req.query("until") ? Number(c.req.query("until")) : void 0
+  });
+  return c.json({ success: true, ...status });
+});
 entryRoutes.patch("/:id", async (c) => {
   const body = await c.req.json().catch(() => ({}));
   const entry = await updateEntry(c.env.DB, c.req.param("id"), body);
@@ -3192,6 +3526,9 @@ embedRoutes.post("/backfill", async (c) => {
     limit: body.limit !== void 0 ? Number(body.limit) : void 0,
     owner_id: body.owner_id || void 0,
     source: body.source || void 0,
+    library: body.library || void 0,
+    since: body.since !== void 0 ? Number(body.since) : void 0,
+    until: body.until !== void 0 ? Number(body.until) : void 0,
     // reindex（Arcrun#11）：重推既有向量讓事後建立的 Vectorize metadata index 收錄（見 embed.ts）。
     reindex: body.reindex === true,
     offset: body.offset !== void 0 ? Number(body.offset) : void 0
@@ -3205,6 +3542,23 @@ embedRoutes.get("/backfill/status", async (c) => {
   });
   return c.json({ success: true, ...status });
 });
+embedRoutes.post("/reconcile", async (c) => {
+  if (!embedEnabled(c.env)) {
+    return c.json(
+      { success: false, error: "embed module not enabled (need VECTORIZE + AI bindings)", capability_hint: OFF_HINT },
+      409
+    );
+  }
+  const body = await c.req.json().catch(() => ({}));
+  const result = await reconcileEmbedGeneration(c.env, {
+    limit: body.limit !== void 0 ? Number(body.limit) : void 0,
+    owner_id: body.owner_id || void 0,
+    library: body.library || void 0,
+    since: body.since !== void 0 ? Number(body.since) : void 0,
+    until: body.until !== void 0 ? Number(body.until) : void 0
+  });
+  return c.json({ success: true, ...result });
+});
 embedRoutes.get("/selftest", async (c) => {
   const result = await embedSelfTest(c.env, { owner_id: c.req.query("owner_id") || void 0 });
   return c.json({ success: true, ...result });
@@ -3402,14 +3756,18 @@ async function recomputeLibraryMap(db, input) {
 async function liveTripletCountsByLibrary(db, tripletTemplateId, owner_id) {
   const params = owner_id ? [tripletTemplateId, owner_id] : [tripletTemplateId];
   const res = await db.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).all();
   const m = /* @__PURE__ */ new Map();
@@ -3558,7 +3916,7 @@ function dailyLimit(env) {
   const n = raw2 ? parseInt(raw2, 10) : NaN;
   return Number.isFinite(n) && n > 0 ? n : DEFAULT_DAILY_LIMIT;
 }
-function utcDay() {
+function utcDay3() {
   return (/* @__PURE__ */ new Date()).toISOString().slice(0, 10);
 }
 function truncate(s, max) {
@@ -3566,7 +3924,7 @@ function truncate(s, max) {
   return s.slice(0, Math.max(0, max - 1)) + "\u2026";
 }
 async function checkUsage(db, limit) {
-  const id = `exlog-usage:${utcDay()}`;
+  const id = `exlog-usage:${utcDay3()}`;
   const existing = await db.prepare("SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?").bind(id).first();
   let count;
   if (existing) {
@@ -3578,10 +3936,10 @@ async function checkUsage(db, limit) {
       prevWrites = 0;
     }
     count = prevWrites + 1;
-    await db.prepare("UPDATE entries SET metadata_json = ?, updated_at = unixepoch() WHERE id = ?").bind(JSON.stringify({ day: utcDay(), writes: count }), id).run();
+    await db.prepare("UPDATE entries SET metadata_json = ?, updated_at = unixepoch() WHERE id = ?").bind(JSON.stringify({ day: utcDay3(), writes: count }), id).run();
   } else {
     count = 1;
-    await db.prepare(`INSERT INTO entries (id, entry_type, metadata_json) VALUES (?, 'execution_log_usage', ?)`).bind(id, JSON.stringify({ day: utcDay(), writes: count })).run();
+    await db.prepare(`INSERT INTO entries (id, entry_type, metadata_json) VALUES (?, 'execution_log_usage', ?)`).bind(id, JSON.stringify({ day: utcDay3(), writes: count })).run();
   }
   if (count > limit) return "skip";
   if (count > limit * DEGRADE_RATIO) return "log_failure_only";
@@ -3797,7 +4155,7 @@ app.route("/recipe-stats", recipeStatRoutes);
 app.route("/execution-log", executionLogRoutes);
 app.route("/embed", embedRoutes);
 app.route("/map", mapRoutes);
-var src_default = app;
+var index_default = app;
 export {
-  src_default as default
+  index_default as default
 };

.worker-builds/arcrun-mcp/worker.mjs

@@ -5,7 +5,11 @@ var __getOwnPropNames = Object.getOwnPropertyNames;
 var __getProtoOf = Object.getPrototypeOf;
 var __hasOwnProp = Object.prototype.hasOwnProperty;
 var __commonJS = (cb, mod) => function __require() {
-  return mod || (0, cb[__getOwnPropNames(cb)[0]])((mod = { exports: {} }).exports, mod), mod.exports;
+  try {
+    return mod || (0, cb[__getOwnPropNames(cb)[0]])((mod = { exports: {} }).exports, mod), mod.exports;
+  } catch (e) {
+    throw mod = 0, e;
+  }
 };
 var __export = (target, all) => {
   for (var name in all)
@@ -8223,7 +8227,7 @@ var Hono = class _Hono {
 var emptyParam = [];
 function match(method, path) {
   const matchers = this.buildAllMatchers();
-  const match2 = (method2, path2) => {
+  const match2 = ((method2, path2) => {
     const matcher = matchers[method2] || matchers[METHOD_NAME_ALL];
     const staticMatch = matcher[2][path2];
     if (staticMatch) {
@@ -8235,7 +8239,7 @@ function match(method, path) {
     }
     const index = match3.indexOf("", 1);
     return [matcher[1][index], match3];
-  };
+  });
   this.match = match2;
   return match2(method, path);
 }
@@ -12954,7 +12958,7 @@ ZodNaN.create = (params) => {
     ...processCreateParams(params)
   });
 };
-var BRAND = Symbol("zod_brand");
+var BRAND = /* @__PURE__ */ Symbol("zod_brand");
 var ZodBranded = class extends ZodType {
   _parse(input) {
     const { ctx } = this._processInputParams(input);
@@ -13156,14 +13160,14 @@ var ostring = () => stringType().optional();
 var onumber = () => numberType().optional();
 var oboolean = () => booleanType().optional();
 var coerce = {
-  string: (arg) => ZodString.create({ ...arg, coerce: true }),
-  number: (arg) => ZodNumber.create({ ...arg, coerce: true }),
-  boolean: (arg) => ZodBoolean.create({
+  string: ((arg) => ZodString.create({ ...arg, coerce: true })),
+  number: ((arg) => ZodNumber.create({ ...arg, coerce: true })),
+  boolean: ((arg) => ZodBoolean.create({
     ...arg,
     coerce: true
-  }),
-  bigint: (arg) => ZodBigInt.create({ ...arg, coerce: true }),
-  date: (arg) => ZodDate.create({ ...arg, coerce: true })
+  })),
+  bigint: ((arg) => ZodBigInt.create({ ...arg, coerce: true })),
+  date: ((arg) => ZodDate.create({ ...arg, coerce: true }))
 };
 var NEVER = INVALID;
 
@@ -13214,7 +13218,6 @@ function $constructor(name, initializer3, params) {
   Object.defineProperty(_, "name", { value: name });
   return _;
 }
-var $brand = Symbol("zod_brand");
 var $ZodAsyncError = class extends Error {
   constructor() {
     super(`Encountered Promise during synchronous parse. Use .parseAsync() instead.`);
@@ -15718,8 +15721,6 @@ function en_default2() {
 }
 
 // mcp/node_modules/.pnpm/zod@3.25.76/node_modules/zod/v4/core/registries.js
-var $output = Symbol("ZodOutput");
-var $input = Symbol("ZodInput");
 var $ZodRegistry = class {
   constructor() {
     this._map = /* @__PURE__ */ new Map();
@@ -16997,10 +16998,10 @@ var ZodMiniType = /* @__PURE__ */ $constructor("ZodMiniType", (inst, def) => {
   };
   inst.clone = (_def, params) => clone(inst, _def, params);
   inst.brand = () => inst;
-  inst.register = (reg, meta) => {
+  inst.register = ((reg, meta) => {
     reg.add(inst, meta);
     return inst;
-  };
+  });
 });
 var ZodMiniObject = /* @__PURE__ */ $constructor("ZodMiniObject", (inst, def) => {
   $ZodObject.init(inst, def);
@@ -17263,10 +17264,10 @@ var ZodType2 = /* @__PURE__ */ $constructor("ZodType", (inst, def) => {
   };
   inst.clone = (def2, params) => clone(inst, def2, params);
   inst.brand = () => inst;
-  inst.register = (reg, meta) => {
+  inst.register = ((reg, meta) => {
     reg.add(inst, meta);
     return inst;
-  };
+  });
   inst.parse = (data, params) => parse2(inst, data, params, { callee: inst.parse });
   inst.safeParse = (data, params) => safeParse3(inst, data, params);
   inst.parseAsync = async (data, params) => parseAsync2(inst, data, params, { callee: inst.parseAsync });
@@ -19238,11 +19239,13 @@ function assertCompleteRequestPrompt(request) {
   if (request.params.ref.type !== "ref/prompt") {
     throw new TypeError(`Expected CompleteRequestPrompt, but got ${request.params.ref.type}`);
   }
+  void request;
 }
 function assertCompleteRequestResourceTemplate(request) {
   if (request.params.ref.type !== "ref/resource") {
     throw new TypeError(`Expected CompleteRequestResourceTemplate, but got ${request.params.ref.type}`);
   }
+  void request;
 }
 var CompleteResultSchema = ResultSchema.extend({
   completion: looseObject({
@@ -19395,7 +19398,7 @@ function isTerminal(status) {
 }
 
 // mcp/node_modules/.pnpm/zod-to-json-schema@3.25.2_zod@3.25.76/node_modules/zod-to-json-schema/dist/esm/Options.js
-var ignoreOverride = Symbol("Let zodToJsonSchema decide on which parser to use");
+var ignoreOverride = /* @__PURE__ */ Symbol("Let zodToJsonSchema decide on which parser to use");
 var defaultOptions = {
   name: void 0,
   $refStrategy: "root",
@@ -22371,7 +22374,7 @@ var Server = class extends Protocol {
 };
 
 // mcp/node_modules/.pnpm/@modelcontextprotocol+sdk@1.29.0_zod@3.25.76/node_modules/@modelcontextprotocol/sdk/dist/esm/server/completable.js
-var COMPLETABLE_SYMBOL = Symbol.for("mcp.completable");
+var COMPLETABLE_SYMBOL = /* @__PURE__ */ Symbol.for("mcp.completable");
 function isCompletable(schema4) {
   return !!schema4 && typeof schema4 === "object" && COMPLETABLE_SYMBOL in schema4;
 }
@@ -24686,13 +24689,13 @@ function registerAllIntrospectionTools(server, env) {
 }
 
 // mcp/node_modules/.pnpm/yaml@2.9.0/node_modules/yaml/browser/dist/nodes/identity.js
-var ALIAS = Symbol.for("yaml.alias");
-var DOC = Symbol.for("yaml.document");
-var MAP = Symbol.for("yaml.map");
-var PAIR = Symbol.for("yaml.pair");
-var SCALAR = Symbol.for("yaml.scalar");
-var SEQ = Symbol.for("yaml.seq");
-var NODE_TYPE = Symbol.for("yaml.node.type");
+var ALIAS = /* @__PURE__ */ Symbol.for("yaml.alias");
+var DOC = /* @__PURE__ */ Symbol.for("yaml.document");
+var MAP = /* @__PURE__ */ Symbol.for("yaml.map");
+var PAIR = /* @__PURE__ */ Symbol.for("yaml.pair");
+var SCALAR = /* @__PURE__ */ Symbol.for("yaml.scalar");
+var SEQ = /* @__PURE__ */ Symbol.for("yaml.seq");
+var NODE_TYPE = /* @__PURE__ */ Symbol.for("yaml.node.type");
 var isAlias = (node) => !!node && typeof node === "object" && node[NODE_TYPE] === ALIAS;
 var isDocument = (node) => !!node && typeof node === "object" && node[NODE_TYPE] === DOC;
 var isMap = (node) => !!node && typeof node === "object" && node[NODE_TYPE] === MAP;
@@ -24722,9 +24725,9 @@ function isNode(node) {
 var hasAnchor = (node) => (isScalar(node) || isCollection(node)) && !!node.anchor;
 
 // mcp/node_modules/.pnpm/yaml@2.9.0/node_modules/yaml/browser/dist/visit.js
-var BREAK = Symbol("break visit");
-var SKIP = Symbol("skip children");
-var REMOVE = Symbol("remove node");
+var BREAK = /* @__PURE__ */ Symbol("break visit");
+var SKIP = /* @__PURE__ */ Symbol("skip children");
+var REMOVE = /* @__PURE__ */ Symbol("remove node");
 function visit(node, visitor) {
   const visitor_ = initVisitor(visitor);
   if (isDocument(node)) {
@@ -29317,9 +29320,9 @@ ${end.comment}` : end.comment;
 };
 
 // mcp/node_modules/.pnpm/yaml@2.9.0/node_modules/yaml/browser/dist/parse/cst-visit.js
-var BREAK2 = Symbol("break visit");
-var SKIP2 = Symbol("skip children");
-var REMOVE2 = Symbol("remove item");
+var BREAK2 = /* @__PURE__ */ Symbol("break visit");
+var SKIP2 = /* @__PURE__ */ Symbol("skip children");
+var REMOVE2 = /* @__PURE__ */ Symbol("remove item");
 function visit2(cst, visitor) {
   if ("type" in cst && cst.type === "document")
     cst = { start: cst.start, value: cst.value };
@@ -33389,7 +33392,7 @@ app.post("/", partnerAuthMiddleware, async (c) => {
   const partnerToken = c.get("partner_token");
   return handleMcpRequest(c.req.raw, c.env, orgNamespace, partnerToken);
 });
-var src_default = _app;
+var index_default = _app;
 export {
-  src_default as default
+  index_default as default
 };

.worker-builds/manifest.json

@@ -1,18 +1,18 @@
 {
   "schema": 1,
   "built_for": "arcrun-tier2-worker-artifacts",
-  "generated_at": "2026-08-11T05:33:37.988Z",
-  "repo_head": "d8bbf2241bd6b117d76fb27d9e386ecfb0ffe8f7",
+  "generated_at": "2026-08-12T07:29:58.626Z",
+  "repo_head": "1791ffa4972b4135dacd4208e805f67b747479c4",
   "repo_dirty": false,
   "workers": [
     {
       "name": "arcrun-cypher-executor",
       "source_dir": "cypher-executor",
-      "source_commit": "797e7f751cc42cb1f5d9e2e187f18cf51eb981a1",
+      "source_commit": "f1370e2275eea62b64a88821a096f2c2cfe76fb0",
       "main_module": "worker.mjs",
       "main_file": "arcrun-cypher-executor/worker.mjs",
-      "js_bytes": 568855,
-      "content_sha256": "66e2a6341854e8b2de0567a46282b94669e73b95d152b05b17b0f8b58e257fec",
+      "js_bytes": 577374,
+      "content_sha256": "8411ed59b7ad9e1a74ac0d8e3b620d7166e7d0178ac5939e6cc736f2e8d1d2be",
       "modules": [],
       "compat_date": "2025-02-19",
       "compat_flags": [
@@ -58,11 +58,11 @@
     {
       "name": "arcrun-kbdb",
       "source_dir": "kbdb",
-      "source_commit": "a7e23badf2a771be779a861e69e7efa6e8141dfe",
+      "source_commit": "c497ec418eba6cd94b1d5872671c51fd5812c11c",
       "main_module": "worker.mjs",
       "main_file": "arcrun-kbdb/worker.mjs",
-      "js_bytes": 135910,
-      "content_sha256": "5e5a7a030f4fd1f5549ace6791c3827b6497b0bfdd9add46af041af47c472905",
+      "js_bytes": 149533,
+      "content_sha256": "ffb8d43467d0cefbd7545fdc0d347f2b965e3c3de20b3315eed7613f20266891",
       "modules": [],
       "compat_date": "2025-02-19",
       "compat_flags": [
@@ -90,8 +90,8 @@
       "source_commit": "1e85dfb49b0e8d81c0854781d93ee4e6a300c7b3",
       "main_module": "worker.mjs",
       "main_file": "arcrun-http-request/worker.mjs",
-      "js_bytes": 80073,
-      "content_sha256": "9a9dcb71879a7bdfd9fec1bd94eb9742e12cb63733d822ce63eeb1be30008d15",
+      "js_bytes": 80079,
+      "content_sha256": "cdd97364f277587cbade69e09bb40812c68f26a1e8bc9aa632c65b1b962b0b85",
       "modules": [
         {
           "name": "component.wasm",
@@ -122,8 +122,8 @@
       "source_commit": "621cb8d948d61be6202063fd02effb3f538437fe",
       "main_module": "worker.mjs",
       "main_file": "arcrun-code/worker.mjs",
-      "js_bytes": 153671,
-      "content_sha256": "285a7406ec694ae47dccfaf48517f712c74d207a1689dffa15c39f1555b45be5",
+      "js_bytes": 153758,
+      "content_sha256": "751634a3fc9a99cc2da662026818d754c48f031d10bff3b3be2d3a8ee2311bd6",
       "modules": [
         {
           "name": "quickjs.wasm",
@@ -151,8 +151,8 @@
       "source_commit": "035e8b255b0dcbd4238707f7d2ac8ccf9ee1ba72",
       "main_module": "worker.mjs",
       "main_file": "arcrun-mcp/worker.mjs",
-      "js_bytes": 1165130,
-      "content_sha256": "be15033f32e605f03f69bd10cd87782dafa34dbafeee2ce367bd7361a062a291",
+      "js_bytes": 1165388,
+      "content_sha256": "c5ff10f9b9d5a77217be343af12d2be3ee8f9792d3e1e091e48e5e6c8d24ca9d",
       "modules": [],
       "compat_date": "2024-11-27",
       "compat_flags": [

cli/src/commands/init.ts

@@ -10,7 +10,6 @@ import chalk from 'chalk';
 import { saveConfig, type ArcrunConfig } from '../lib/config.js';
 import { CfAccountClient } from '../lib/cf-api.js';
 import {
-  REQUIRED_KV_NAMESPACES,
   downloadAndDeploy,
   type DeployContext,
 } from '../lib/deploy.js';
@@ -135,7 +134,7 @@ async function initStandard(rl: ReturnType<typeof createInterface>): Promise<voi
 
 /**
  * Self-hosted installer：用戶只提供 CF Account ID + API Token，其餘自動。
- *   驗 token → 建 KV（冪等，數量見 REQUIRED_KV_NAMESPACES）→ 查 subdomain → 下載 release 部署 Worker
+ *   驗 token → 查 subdomain → 下載部署物 → 解析資源（沿用既有／必要才新建）→ 部署 Worker
  *   → seed auth+api recipe → 寫 config → 印手動 secret 提示。
  * SDD：.agents/specs/arcrun/sdk-and-website/self-hosted-init.md
  */
@@ -185,41 +184,13 @@ async function initSelfHosted(
     process.exit(1);
   }
 
-  // 2. 建 KV namespace（冪等）
+  // 2. KV / D1 / Vectorize 不在這裡預先建（Arcrun#97）。
+  //    舊版在這一步「照名字 ensure」一輪再往下傳，acr update 沿用同一段程式碼
+  //    ⇒ 對一台安裝器裝出來的實例（資源名字不同）等於每次更新都重建一整套空的綁上去。
+  //    現在資源解析統一在 downloadAndDeploy 內：**先看已部署的 worker 綁著什麼**，
+  //    對得上就沿用、確定沒人綁過才建、說不準就停手。init 走 mode:'init'（允許從零建起）。
   //    不建 R2：R2 是 dead storage（registry-canon Phase 1.5），且 CF R2 首次啟用強制綁信用卡，
   //    違背 arcrun「開源免費自架，Workers + KV 免費額度即可運行」核心理念（壓測 2026-06-04 #3）。
-  const kvNamespaceIds: Record<string, string> = {};
-  try {
-    const existing = await cf.listKvNamespaces();
-    for (const title of REQUIRED_KV_NAMESPACES) {
-      process.stdout.write(chalk.gray(`  → KV ${title}...`));
-      const id = await cf.ensureKvNamespace(title, existing);
-      kvNamespaceIds[title] = id;
-      console.log(chalk.green(' ✓'));
-    }
-  } catch (e) {
-    console.log(chalk.yellow(`\n  ✗ 建立資源失敗：${e instanceof Error ? e.message : e}\n`));
-    process.exit(1);
-  }
-
-  // 2.5 build D1 for KBDB Base (atomic universal table). Free on Workers Free, no credit card
-  //     (kbdb-base SDD Q4). idempotent: reuse if exists.
-  let d1DatabaseId = '';
-  try {
-    process.stdout.write(chalk.gray('  → D1 arcrun-kbdb...'));
-    d1DatabaseId = await cf.ensureD1Database('arcrun-kbdb');
-    console.log(chalk.green(' ✓'));
-  } catch (e) {
-    const em = e instanceof Error ? e.message : String(e);
-    console.log(chalk.yellow(`\n  ⚠ D1 build failed (${em})`));
-    if (/auth/i.test(em)) {
-      // 最常見根因：CF token 沒勾 D1 權限（KV/Worker 建得起來但 D1 報 Authentication error）。
-      console.log(chalk.yellow('    多半是 CF token 缺 D1 權限 → 去 token 補勾「Account / D1 / Edit」'));
-      console.log(chalk.gray('    重產 token 填回 .env 後跑 acr update。D1 存 workflow/recipe，沒它後續會受限。'));
-    } else {
-      console.log(chalk.gray('    KBDB Base 暫不可用，可 acr update 重試。'));
-    }
-  }
 
   // 3. 查 workers.dev subdomain（cypher-executor WORKER_SUBDOMAIN 用）
   let workerSubdomain = '';
@@ -245,8 +216,20 @@ async function initSelfHosted(
   console.log(chalk.gray('\n  → 下載部署物 + 部署 Worker（從 GitHub 拉預編譯 wasm，用你的 CF token 部署）...'));
   // selfHosted: true → deploy 注入 MULTI_TENANT="false"（mcp-account-source §5.5，修 MCP 401）。
   // init.ts 這條本就是 --self-hosted 分支（config.mode 稍後寫 'self-hosted'）。
-  const deployCtx: DeployContext = { accountId, apiToken: cfApiToken, workerSubdomain, kvNamespaceIds, d1DatabaseId, selfHosted: true, kbdbEmbed };
-  const deploy = await downloadAndDeploy(deployCtx);
+  const deployCtx: DeployContext = { accountId, apiToken: cfApiToken, workerSubdomain, selfHosted: true, kbdbEmbed };
+  const deploy = await downloadAndDeploy(deployCtx, 'main', { mode: 'init', api: cf });
+
+  // 資源解析喊停（例：這台其實已經裝過、但某顆綁著的資源不見了）→ 什麼都沒建、什麼都沒部。
+  if (deploy.blocked) {
+    console.log(chalk.yellow('\n  ⚠ 安裝沒有進行，你的 Cloudflare 帳號維持原樣。\n'));
+    console.log('  ' + deploy.message.split('\n').join('\n  '));
+    console.log('');
+    process.exit(1);
+  }
+
+  // 實際用上的資源（沿用既有的，或這次新建的）——寫 config / 驗收都以這份為準，不再自己查名字。
+  const kvNamespaceIds = deployCtx.kvNamespaceIds ?? {};
+  const d1DatabaseId = deployCtx.d1DatabaseId ?? '';
   const cypherUrl = deploy.cypherExecutorUrl
     ?? (workerSubdomain ? `https://arcrun-cypher-executor.${workerSubdomain}.workers.dev` : '');
   // self-hosted 自己的 MCP worker URL（mcp-account-source §3：.mcp.json 指自己，不 fallback 官方）。
@@ -290,8 +273,8 @@ async function initSelfHosted(
   // + 給一鍵補裝指令（不靜默印灰字）。假綠零容忍（mindset §7）：看實際狀態，非看 config 寫了沒。
   const verify = await verifyInstall({
     cf,
-    requiredKv: REQUIRED_KV_NAMESPACES,
-    expectD1Name: d1DatabaseId ? 'arcrun-kbdb' : undefined,
+    kvNamespaceIds,
+    d1DatabaseId: d1DatabaseId || undefined,
     cypherUrl,
   });
   printPreflight('安裝驗收（裝完檢查）', verify.items);
@@ -301,7 +284,7 @@ async function initSelfHosted(
   }
 
   // 結果回報（誠實：部分失敗時明說，不假綠 — mindset §7）
-  console.log(chalk.green(`\n  ✓ Cloudflare 資源就緒（${REQUIRED_KV_NAMESPACES.length} KV，免費額度即可，無需綁卡）`));
+  console.log(chalk.green(`\n  ✓ Cloudflare 資源就緒（${Object.keys(kvNamespaceIds).length} KV，免費額度即可，無需綁卡）`));
   console.log(chalk.green('  ✓ 設定寫入 ~/.arcrun/config.yaml'));
   console.log(chalk.green('  ✓ 建立 credentials.yaml'));
 

cli/src/commands/update.ts

@@ -14,11 +14,9 @@
 
 import chalk from 'chalk';
 import { loadConfig } from '../lib/config.js';
-import { CfAccountClient } from '../lib/cf-api.js';
 import {
   wranglerAvailable,
   downloadAndDeploy,
-  REQUIRED_KV_NAMESPACES,
   type DeployContext,
 } from '../lib/deploy.js';
 
@@ -44,43 +42,15 @@ export async function cmdUpdate(opts: { force?: boolean } = {}): Promise<void> {
 
   console.log(chalk.bold('\n  acr update — 拉新 release 並重新部署\n'));
 
-  // 重新解析「全部」KV namespace id（冪等：已存在則重用），不只 config 存的兩個。
-  // 壓測 §4.1.3：舊版 update 只注入 WEBHOOKS+CREDENTIALS_KV，其餘 6 個注入成空字串 →
-  //   重部署反而可能弄壞需要 RECIPES/EXEC_CONTEXT/... 的 worker。改為與 init 同樣全建妥。
-  const cf = new CfAccountClient(config.cloudflare_account_id, config.cf_api_token);
-  const kvNamespaceIds: Record<string, string> = {};
-  try {
-    const existing = await cf.listKvNamespaces();
-    for (const title of REQUIRED_KV_NAMESPACES) {
-      kvNamespaceIds[title] = await cf.ensureKvNamespace(title, existing);
-    }
-  } catch (e) {
-    console.log(chalk.yellow(`\n  ✗ 解析 KV namespace 失敗：${e instanceof Error ? e.message : e}\n`));
-    process.exit(1);
-  }
-
-  // D1（KBDB Base）冪等補建——之前只在 init 建，update 漏了，導致「init 時 D1 失敗（如 token 缺權限）
-  // → 補好權限後沒有任何指令會補建 D1」（壓測 2026-06-09：D1 一直建不起來的真根因）。
-  // update 既是「冪等重部署」就該與 init 一致把 D1 也 ensure 上。
-  let d1DatabaseId = '';
-  try {
-    process.stdout.write(chalk.gray('  → D1 arcrun-kbdb（冪等）...'));
-    d1DatabaseId = await cf.ensureD1Database('arcrun-kbdb');
-    console.log(chalk.green(' ✓'));
-  } catch (e) {
-    const em = e instanceof Error ? e.message : String(e);
-    console.log(chalk.yellow(` ⚠ ${em}`));
-    if (/auth/i.test(em)) {
-      console.log(chalk.yellow('    CF token 缺 D1 權限 → 補勾「Account / D1 / Edit」重產 token 填回 .env 再 acr update'));
-    }
-  }
-
+  // 🔴 Arcrun#97：這裡**曾經**先「照名字 ensure」一輪 KV + D1 再往下傳。
+  //   binding 名（WEBHOOKS）被當成 CF 上的資源標題去找，安裝器建的資源不叫那個名字
+  //   ⇒ 每次都對不上 ⇒ 每次都新建一顆空的綁上去 ⇒ 使用者的工作流／登入／子庫從畫面上消失。
+  //   現在資源解析整段搬進 downloadAndDeploy：先讀「你已部署的 worker 現在綁著什麼」再決定，
+  //   而且是**下載完、看得到這版要哪些 binding 之後**才決定，不再由這裡預先造一批。
   const ctx: DeployContext = {
     accountId: config.cloudflare_account_id,
     apiToken: config.cf_api_token,
     workerSubdomain: extractSubdomain(config.cypher_executor_url),
-    kvNamespaceIds,
-    d1DatabaseId: d1DatabaseId || undefined,
     // self-hosted → 注入 MULTI_TENANT="false"（mcp-account-source §5.5，修 acr update 部署的 MCP 401）。
     // config 源頭：init 寫 multi_tenant:false + mode:'self-hosted'。acr update 只在 self-hosted 跑。
     selfHosted: config.mode === 'self-hosted' || config.multi_tenant === false,
@@ -93,7 +63,18 @@ export async function cmdUpdate(opts: { force?: boolean } = {}): Promise<void> {
     kbdbEmbed: config.kbdb_embed !== false,
   };
 
-  const result = await downloadAndDeploy(ctx, 'main', { force: opts.force });
+  // mode:'update' → 資源解析在「一顆該更新的 worker 都找不到」時會停手而不是重建一整套
+  //（Arcrun#97 的另一道門：名字對不上時別假裝這是全新安裝）。
+  const result = await downloadAndDeploy(ctx, 'main', { force: opts.force, mode: 'update' });
+
+  // 資源解析階段喊停：什麼都沒建、什麼都沒部。原文照印，然後非零離開——
+  // 不能混進「部分失敗」的黃字裡帶過（那正是使用者不會發現的那種失敗）。
+  if (result.blocked) {
+    console.log(chalk.yellow('\n  ⚠ 更新沒有進行，你的實例維持原樣。\n'));
+    console.log('  ' + result.message.split('\n').join('\n  '));
+    console.log('');
+    process.exit(1);
+  }
 
   if (result.implemented) {
     // message 含部分失敗清單（「部署 X/Y 成功，N 失敗：✗ ...」）——必須印出來，

cli/src/lib/cf-api.ts

@@ -3,6 +3,8 @@
  * 使用 CF REST API 直接存取用戶的 KV namespace，不依賴 Wrangler CLI
  */
 
+import type { LiveBinding, ResourceApi, ScriptBindings } from './resource-resolver.js';
+
 const CF_API_BASE = 'https://api.cloudflare.com/client/v4';
 
 export interface CfKvClientOptions {
@@ -83,7 +85,7 @@ export class CfKvClient {
  * 與 CfKvClient（綁單一 namespace 的 KV 操作）職責不同——這個是帳號層級的資源管理。
  * 對應 SDD：.agents/specs/arcrun/sdk-and-website/self-hosted-init.md §3 step 1-2
  */
-export class CfAccountClient {
+export class CfAccountClient implements ResourceApi {
   private accountBase: string;
   private headers: Record<string, string>;
 
@@ -96,6 +98,16 @@ export class CfAccountClient {
   }
 
   private async cf<T>(path: string, init?: RequestInit): Promise<T> {
+    const { ok, status, result, error } = await this.cfRaw<T>(path, init);
+    if (!ok) throw new Error(`CF API ${path} 失敗：${error ?? `HTTP ${status}`}`);
+    return result as T;
+  }
+
+  /** 同 cf()，但把 HTTP status 交回呼叫端自己判斷（要區分「404 不存在」和「其他錯誤」時用）。 */
+  private async cfRaw<T>(
+    path: string,
+    init?: RequestInit,
+  ): Promise<{ ok: boolean; status: number; result?: T; error?: string }> {
     const res = await fetch(`${this.accountBase}${path}`, {
       ...init,
       headers: { ...this.headers, ...(init?.headers ?? {}) },
@@ -104,10 +116,13 @@ export class CfAccountClient {
       | { success: boolean; result: T; errors?: Array<{ message: string }> }
       | null;
     if (!res.ok || !data?.success) {
-      const msg = data?.errors?.map(e => e.message).join('; ') ?? `HTTP ${res.status}`;
-      throw new Error(`CF API ${path} 失敗：${msg}`);
+      return {
+        ok: false,
+        status: res.status,
+        error: data?.errors?.map(e => e.message).filter(Boolean).join('; ') || `HTTP ${res.status}`,
+      };
     }
-    return data.result;
+    return { ok: true, status: res.status, result: data.result };
   }
 
   /** 驗證 token 能存取此 account（權限不足會在後續建立操作報錯，這裡先確認 account 可達）。*/
@@ -126,12 +141,16 @@ export class CfAccountClient {
     return map;
   }
 
-  /** 建立 KV namespace（若同名已存在則回傳既有 id，冪等）。*/
-  async ensureKvNamespace(title: string, existing?: Map<string, string>): Promise<string> {
-    const known = existing ?? (await this.listKvNamespaces());
-    const found = known.get(title);
-    if (found) return found;
-
+  /**
+   * 無條件新建一顆 KV namespace。
+   *
+   * 🔴 Arcrun#97：這裡**故意沒有**「找不到同名就順手建一顆」的 ensure 版本。
+   * 「照名字找 → 找不到 → 新建 → 綁上去」正是把使用者實例洗成空的那條路
+   * （安裝器取的名字跟我們的 binding 名不一樣，永遠對不上 ⇒ 每次更新都新建）。
+   * 要不要建，一律先經過 resource-resolver 的 planResources 判斷；那裡只有在
+   * 「確定沒有任何已部署的 worker 綁過這個 binding」時才會排進 create。
+   */
+  async createKvNamespace(title: string): Promise<string> {
     const result = await this.cf<{ id: string; title: string }>(
       '/storage/kv/namespaces',
       { method: 'POST', body: JSON.stringify({ title }) },
@@ -139,6 +158,24 @@ export class CfAccountClient {
     return result.id;
   }
 
+  /**
+   * 讀一顆已部署 worker 現在綁著哪些資源——**使用者那側的事實**（Arcrun#97 的唯一真相源）。
+   * CF：`GET /accounts/{id}/workers/scripts/{script}/settings` → `result.bindings[]`。
+   *
+   * - script 不存在（404）→ `{ deployed: false }`，這是「還沒部署」，不是錯誤。
+   * - 其他任何失敗 → throw。呼叫端必須把它當「我不知道」而**不是**「它沒有」——
+   *   把查不到當成不存在，就是 #97 的根因。
+   */
+  async getScriptBindings(script: string): Promise<ScriptBindings> {
+    const path = `/workers/scripts/${encodeURIComponent(script)}/settings`;
+    const res = await this.cfRaw<{ bindings?: RawWorkerBinding[] }>(path);
+    if (!res.ok) {
+      if (res.status === 404) return { deployed: false, bindings: [] };
+      throw new Error(`讀 ${script} 綁定失敗：${res.error}`);
+    }
+    return { deployed: true, bindings: normalizeBindings(res.result?.bindings ?? []) };
+  }
+
   /** 查 workers.dev subdomain（cypher-executor WORKER_SUBDOMAIN 用，組對內 component URL）。*/
   async getWorkersSubdomain(): Promise<string> {
     const result = await this.cf<{ subdomain: string }>('/workers/subdomain');
@@ -153,14 +190,66 @@ export class CfAccountClient {
     return map;
   }
 
-  async ensureD1Database(name: string, existing?: Map<string, string>): Promise<string> {
-    const known = existing ?? (await this.listD1Databases());
-    const found = known.get(name);
-    if (found) return found;
+  /** 無條件新建 D1。沒有 ensure 版本，理由同 createKvNamespace（Arcrun#97）。 */
+  async createD1Database(name: string): Promise<string> {
     const result = await this.cf<{ uuid: string; name: string }>(
       '/d1/database',
       { method: 'POST', body: JSON.stringify({ name }) },
     );
     return result.uuid;
   }
+
+  /** 帳號上現有的 Vectorize index 名單（判斷「綁著的那顆還在不在」用）。 */
+  async listVectorizeIndexes(): Promise<string[]> {
+    const result = await this.cf<Array<{ name: string }>>('/vectorize/v2/indexes');
+    return (result ?? []).map(i => i.name);
+  }
+
+  /**
+   * 新建 KBDB embed 用的 Vectorize index（**bge-m3 = 1024 維 / cosine**，見 deploy.ts 常數說明）。
+   * 已存在（409 / already exists）視為成功——並行或重跑不該炸。沒有 ensure 版本：
+   * 「要不要建」由 planResources 判斷，這裡只負責建（Arcrun#97）。
+   */
+  async createVectorizeIndex(name: string): Promise<string> {
+    const res = await this.cfRaw<{ name: string }>('/vectorize/v2/indexes', {
+      method: 'POST',
+      body: JSON.stringify({
+        name,
+        config: { dimensions: 1024, metric: 'cosine' },
+        description: 'arcrun KBDB embed module — bge-m3 1024d (issue #7 / #59)',
+      }),
+    });
+    if (res.ok) return name;
+    const detail = (res.error ?? '').toLowerCase();
+    if (res.status === 409 || /already exists|duplicate|conflict/.test(detail)) return name;
+    throw new Error(`建 Vectorize index ${name} 失敗：${res.error}`);
+  }
+}
+
+/** CF `/settings` 回的 binding 原始形狀（同一種資源在不同 API 版本欄位名不一，故全都收）。 */
+interface RawWorkerBinding {
+  type?: string;
+  name?: string;
+  namespace_id?: string;
+  id?: string;
+  database_id?: string;
+  index_name?: string;
+}
+
+/** 把 CF 的 binding 陣列收斂成 resolver 認得的三種資源。不認得的型別直接略過。 */
+function normalizeBindings(raw: RawWorkerBinding[]): LiveBinding[] {
+  const out: LiveBinding[] = [];
+  for (const b of raw) {
+    if (!b?.name) continue;
+    if (b.type === 'kv_namespace') {
+      const value = b.namespace_id ?? b.id;
+      if (value) out.push({ kind: 'kv_namespace', binding: b.name, value });
+    } else if (b.type === 'd1' || b.type === 'd1_database') {
+      const value = b.id ?? b.database_id;
+      if (value) out.push({ kind: 'd1', binding: b.name, value });
+    } else if (b.type === 'vectorize') {
+      if (b.index_name) out.push({ kind: 'vectorize', binding: b.name, value: b.index_name });
+    }
+  }
+  return out;
 }

cli/src/lib/deploy.ts

@@ -20,6 +20,19 @@ import { tmpdir, homedir } from 'node:os';
 import { join } from 'node:path';
 import { createHash } from 'node:crypto';
 import chalk from 'chalk';
+import { CfAccountClient } from './cf-api.js';
+import {
+  applyResourcePlan,
+  bindingKey,
+  parseWranglerRequirements,
+  planResources,
+  ResourcePlanBlocked,
+  TABLE_KIND,
+  type BindingRequirement,
+  type ResourceApi,
+  type ResourceKind,
+  type ResolvedResource,
+} from './resource-resolver.js';
 
 /** 部署狀態 manifest：記錄上次成功部署每個 worker 的內容指紋（content hash），
  *  讓 acr update 跳過未變動的 worker（壓測 2026-06-12：22/23 成功後重跑仍全部
@@ -107,7 +120,15 @@ export function buildDownloadHeaders(token = giteaToken()): Record<string, strin
 }
 
 /**
- * init 要建立的 KV namespace（title）。
+ * arcrun 各 worker 會用到的 KV **binding 名**清單。
+ *
+ * 🔴 Arcrun#97 之後，這份清單**不再是「要去 CF 上建的資源標題」**——
+ *   真正要哪些綁定，是部署當下從每份 wrangler.toml 讀出來的（parseWranglerRequirements），
+ *   要不要建則由 resource-resolver 依「已部署的 worker 綁著什麼」決定。
+ *   這裡保留成一份**文件與離線測試用的期望清單**（測試會比對 toml 沒有漏綁），
+ *   不再被任何執行路徑拿去「照名字 ensure」。
+ *
+ * 原始出處保留如下：
  * 前 7 個權威來源：.claude/rules/01-tech-stack.md 資料儲存表（cypher-executor 用）。
  * SUBMISSIONS_KV：registry worker 用（component 投稿）。漏建會讓 registry deploy 失敗 →
  *   壓測 §2.6/#11「20/21」根因（registry/wrangler.toml 綁 SUBMISSIONS_KV，但注入清單沒有它，
@@ -151,8 +172,11 @@ export interface DeployContext {
   accountId: string;
   apiToken: string;
   workerSubdomain: string;
-  kvNamespaceIds: Record<string, string>; // title → id
-  d1DatabaseId?: string; // KBDB Base D1 (arcrun-kbdb); injected into kbdb wrangler.toml
+  /** binding → KV namespace id。**由 downloadAndDeploy 內部的資源解析填入，呼叫端不要自己給**
+   *  （Arcrun#97：呼叫端「照名字 ensure 一輪再傳進來」正是把使用者實例洗空的那條路）。*/
+  kvNamespaceIds?: Record<string, string>;
+  /** KBDB Base D1 id；同上，由資源解析填入。*/
+  d1DatabaseId?: string;
   // self-hosted 單租戶旗標。true（self-hosted）→ 注入 MULTI_TENANT="false" 到 worker [vars]，
   // 讓 MCP partner-auth 走 namespace 明碼分支（mcp-account-source §5.5）。
   // 未設 / false → 不注入（官方 SaaS 多租戶，行為不變）。
@@ -190,6 +214,11 @@ export interface DeployResult {
   cypherExecutorUrl?: string;
   mcpUrl?: string;            // self-hosted 自己的 MCP worker URL（mcp-account-source §3）
   message: string;
+  /** true = 資源解析階段就喊停（Arcrun#97），**一顆資源沒建、一個 worker 沒部**。
+   *  呼叫端要以非零結束並把 message 原文印出來，不要當成一般部分失敗帶過。*/
+  blocked?: boolean;
+  /** 這趟實際用上的資源（沿用/新建各是哪一顆）。呼叫端寫 config 用這個，不要自己再查一次。*/
+  resources?: Map<string, ResolvedResource>;
 }
 
 /** 偵測 wrangler 是否已安裝（用戶前置：裝 CF CLI）。*/
@@ -219,8 +248,10 @@ export function wranglerAvailable(): boolean {
 export async function downloadAndDeploy(
   ctx: DeployContext,
   ref = 'main',
-  opts: { force?: boolean } = {},
+  opts: { force?: boolean; mode?: 'init' | 'update'; api?: ResourceApi } = {},
 ): Promise<DeployResult> {
+  const mode = opts.mode ?? 'update';
+  const api = opts.api ?? new CfAccountClient(ctx.accountId, ctx.apiToken);
   // 1. 下載 + 解壓 Gitea archive tarball
   let root: string;
   try {
@@ -262,28 +293,123 @@ export async function downloadAndDeploy(
   }
 
   const failures: string[] = [];
+  const allDirs = [...tier1, ...tier2];
 
-  // 2.6 語義查詢（issue #7 / T2.4）：開 kbdb_embed → 先確保 Vectorize index 存在（REST，冪等），
-  //      再由 injectWranglerConfig 取消 kbdb toml 的 [[vectorize]]+[ai] 註解 → embed 模組上線。
-  //      失敗不致命（收進 failures，base 仍可部署、維持 keyword）。
-  if (ctx.kbdbEmbed) {
+  // ── 2.6 資源解析：先看「這些 worker 現在綁著什麼」，再決定沿用還是新建（Arcrun#97）──────
+  //
+  // 🔴 這一段取代了舊的「照名字 ensure 一輪 KV/D1/Vectorize 再注入」。
+  //    舊做法用 binding 名當資源標題去找，對不上就新建一顆空的綁上去——
+  //    安裝器建的資源本來就不叫那個名字，於是**每次更新都對不上、每次都新建**：
+  //    2026-08-12 一次更新生了 9 顆 KV + 1 顆 D1，使用者的工作流／登入／子庫全部從畫面上消失。
+  //
+  //    現在：已部署 worker 上的綁定＝事實，原樣沿用；只有「確定沒人綁過」才建；
+  //    任何說不準的情況（讀不到綁定／綁著的資源不見了／同名綁定指向兩顆／一顆 worker 都找不到）
+  //    → 整趟停手，**在動任何東西之前**。
+  //
+  //    需求是從「注入後的 toml」解析的（renderWranglerToml 帶空 map 當預覽），
+  //    所以「解析看到的」和「最後寫進去的」保證是同一份檔案的同一種樣子。
+  const requirements: BindingRequirement[] = [];
+  const tomlPreviews = new Map<string, string>();   // dir → 注入前的原文
+  for (const dir of allDirs) {
+    const tomlPath = join(dir, 'wrangler.toml');
+    if (!existsSync(tomlPath)) continue;
+    const raw = readFileSync(tomlPath, 'utf8');
+    tomlPreviews.set(dir, raw);
+    const preview = renderWranglerToml(raw, ctx, new Map());
+    const parsed = parseWranglerRequirements(preview);
+    if (!parsed.script) continue;   // 沒宣告 name 的 toml 不該存在；跳過而非亂猜
+    for (const b of parsed.bindings) {
+      requirements.push({ ...b, worker: parsed.script });
+    }
+  }
+
+  let resolved = new Map<string, ResolvedResource>();
+  if (requirements.length > 0) {
+    process.stdout.write(chalk.gray('  → 對照你帳號上已部署的 worker，確認每個綁定該用哪顆資源...'));
+    let plan;
     try {
-      process.stdout.write(chalk.gray('  → 開語義查詢：確保 Vectorize index 存在...'));
-      await ensureVectorizeIndex(ctx);
-      // Arcrun#11 根因修復：光建 index 不夠——Vectorize 要 filter 某 metadata 欄位，該欄必須先建
-      //   metadata index，否則帶 owner_id/entry_type/source 過濾的語意查詢一律回 0。冪等，隨 index 一起確保。
-      await ensureVectorizeMetadataIndexes(ctx);
+      plan = await planResources(api, requirements, mode);
+    } catch (e) {
+      console.log(chalk.yellow(' ✗'));
+      return {
+        implemented: true,
+        blocked: true,
+        message:
+          `資源解析失敗（${e instanceof Error ? e.message : String(e)}）。\n` +
+          `沒有建立任何資源、沒有部署任何 worker——你現在的實例維持原樣。`,
+      };
+    }
+    if (plan.blockers.length > 0) {
+      console.log(chalk.yellow(' ✗'));
+      return {
+        implemented: true,
+        blocked: true,
+        message:
+          `停手：有 ${plan.blockers.length} 件事我不敢自己決定。\n` +
+          plan.blockers.map((b) => `  • ${b}`).join('\n') +
+          `\n\n沒有建立任何資源、沒有部署任何 worker——你現在的實例維持原樣。`,
+      };
+    }
+    try {
+      resolved = await applyResourcePlan(api, plan);
+    } catch (e) {
+      console.log(chalk.yellow(' ✗'));
+      const raw = e instanceof Error ? e.message : String(e);
+      const detail = e instanceof ResourcePlanBlocked
+        ? e.blockers.map((b) => `  • ${b}`).join('\n')
+        : `  • ${raw}`;
+      // D1 建不起來最常見的根因是 token 沒勾 D1 權限（KV/Worker 建得起來、只有 D1 報 auth error）。
+      // 這句提示在改版前就有，別隨著搬家弄丟——它是使用者唯一能自己解掉的那個錯。
+      const hint = /d1/i.test(raw) && /auth/i.test(raw)
+        ? '\n  → CF token 缺 D1 權限：補勾「Account / D1 / Edit」重產 token 填回 .env 再跑一次。'
+        : '';
+      return {
+        implemented: true,
+        blocked: true,
+        message: `停手：\n${detail}${hint}\n\n沒有部署任何 worker——你現在的實例維持原樣。`,
+      };
+    }
+    console.log(chalk.green(' ✓'));
+    const adopted = [...resolved.values()].filter((r) => r.origin === 'adopted');
+    const created = [...resolved.values()].filter((r) => r.origin === 'created');
+    if (adopted.length > 0) {
+      console.log(chalk.gray(`    沿用你既有的 ${adopted.length} 個資源（不論它們叫什麼名字）：`));
+      for (const r of adopted) console.log(chalk.gray(`      = ${r.binding} → ${r.value}（讀自 ${r.from}）`));
+    }
+    if (created.length > 0) {
+      console.log(chalk.yellow(`    新建 ${created.length} 個（目前沒有任何已部署的 worker 綁著它們）：`));
+      for (const r of created) console.log(chalk.yellow(`      + ${r.binding} → ${r.value}`));
+    }
+  }
+
+  // 解析結果回填 ctx，供 applyD1Migration / 呼叫端寫 config 使用。
+  // KBDB 的 migration 打 kbdb worker 的 `DB`；沒有它才退回 cypher 的 `CREDENTIALS_DB`（同一顆庫）。
+  ctx.kvNamespaceIds = Object.fromEntries(
+    [...resolved.values()].filter((r) => r.kind === 'kv_namespace').map((r) => [r.binding, r.value]),
+  );
+  ctx.d1DatabaseId =
+    resolved.get(bindingKey('d1', 'DB'))?.value
+    ?? resolved.get(bindingKey('d1', 'CREDENTIALS_DB'))?.value;
+
+  // 2.7 語義查詢（issue #7 / T2.4）：index 本體已由上面的資源解析處理（沿用既有 / 需要才新建）。
+  //      這裡只補 metadata index——Vectorize 要 filter 某欄位必須先為該欄建 index，
+  //      否則帶 owner_id/entry_type/source 過濾的語意查詢一律回 0 命中（Arcrun#11 根因）。
+  //      冪等；失敗不致命（收進 failures，base 仍可部署、維持 keyword）。
+  const vectorizeIndex = resolved.get(bindingKey('vectorize', 'VECTORIZE'))?.value;
+  if (vectorizeIndex) {
+    try {
+      process.stdout.write(chalk.gray(`  → 語義查詢 metadata index（${vectorizeIndex}）...`));
+      await ensureVectorizeMetadataIndexes(ctx, vectorizeIndex);
       console.log(chalk.green(' ✓'));
     } catch (e) {
       console.log(chalk.yellow(' ⚠'));
-      failures.push(`Vectorize index (${KBDB_VECTORIZE_INDEX}): ${e instanceof Error ? e.message : String(e)}`);
+      failures.push(`Vectorize metadata index (${vectorizeIndex}): ${e instanceof Error ? e.message : String(e)}`);
     }
   }
 
   // 3. 對每個 worker：注入 KV id（+ cypher WORKER_SUBDOMAIN）→ wrangler deploy。tier1 先 tier2 後。
   // 逐 worker 串流進度（每個含 pnpm install + wrangler deploy，沉默會讓人以為卡住——
   //   壓測 2026-06-11 richblack 觀察：「D1 ✓」後停很久其實在這個迴圈靜默部署 20+ worker）。
-  const allDirs = [...tier1, ...tier2];
   let deployed = 0;
   let skipped = 0;
   // 內容指紋 manifest：未變動且上次成功的 worker 跳過（key 用 worker 名，不用 temp 絕對路徑）。
@@ -296,7 +422,7 @@ export async function downloadAndDeploy(
     const label = dir.replace(/^.*\.component-builds\//, '').replace(/^.*\//, '');
     process.stdout.write(chalk.gray(`    [${i + 1}/${allDirs.length}] ${label} ...`));
     try {
-      injectWranglerConfig(tomlPath, ctx);
+      injectWranglerConfig(tomlPath, ctx, resolved, tomlPreviews.get(dir));
       // 注入後算指紋：與 manifest 比，相同 = 上次成功部過且內容沒變 → 跳過。
       const hash = dirContentHash(dir, ctx.accountId);
       if (manifest[label] === hash) {
@@ -434,35 +560,6 @@ async function applyD1Migration(ctx: DeployContext, sql: string): Promise<void>
   }
 }
 
-/**
- * 確保 KBDB embed 用的 Vectorize index 存在（issue #7 / T2.4）。
- * REST `POST /accounts/{id}/vectorize/v2/indexes`（dimensions=1024 / metric=cosine，對齊 bge-m3）。
- * ⚠️ 這行別寫成 `**dimensions=1024**​/metric`——`*` 緊接 `/` 會提早關掉 block comment（實撞 TS1127）。
- * 維度必須與 `kbdb/src/embed.ts` 的 `DEFAULT_EMBED_MODEL` 一致——不一致時 upsert 直接被 CF 拒絕。
- * 冪等：已存在（CF 回「already exists」類錯）視為成功，不報錯。用 init 已驗的 apiToken+accountId。
- */
-async function ensureVectorizeIndex(ctx: DeployContext): Promise<void> {
-  const url = `https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/${ctx.accountId}/vectorize/v2/indexes`;
-  const res = await fetch(url, {
-    method: 'POST',
-    headers: { Authorization: `Bearer ${ctx.apiToken}`, 'Content-Type': 'application/json' },
-    body: JSON.stringify({
-      name: KBDB_VECTORIZE_INDEX,
-      config: { dimensions: 1024, metric: 'cosine' },
-      description: 'arcrun KBDB embed module — bge-m3 1024d (issue #7 / #59)',
-    }),
-    signal: AbortSignal.timeout(60_000),
-  });
-  if (res.ok) return;
-  // 冪等：已存在 → 視為成功（CF 回 409 或 errors 含 already exists / duplicate）。
-  const json = (await res.json().catch(() => null)) as
-    | { success?: boolean; errors?: Array<{ message?: string; code?: number }> }
-    | null;
-  const msg = (json?.errors?.map(e => e.message).filter(Boolean).join('; ') || `HTTP ${res.status}`).toLowerCase();
-  if (res.status === 409 || /already exists|duplicate|conflict/.test(msg)) return;
-  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;
 
@@ -471,9 +568,12 @@ export const KBDB_VECTORIZE_META_FIELDS = ['owner_id', 'entry_type', 'source'] a
  * Vectorize v2：要對某 metadata 欄位下 filter，必須先為該欄建 metadata index，否則帶過濾的語意查詢一律回 0。
  * REST `POST /accounts/{id}/vectorize/v2/indexes/{index}/metadata_index/create`（indexType=string）。
  * 冪等：已存在（409 / already exists）視為成功。async 生效（建立後才 upsert 的向量才會被收錄 → 既有向量另需 reindex）。
+ *
+ * 🔴 index 名由呼叫端傳入（= 資源解析沿用到的那顆），**不是**寫死 KBDB_VECTORIZE_INDEX：
+ *   使用者實例上那顆 index 叫什麼是他那側的事實，我們把 metadata index 建到「他真的在用的那顆」上。
  */
-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, indexName: string): Promise<void> {
+  const url = `https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/${ctx.accountId}/vectorize/v2/indexes/${indexName}/metadata_index/create`;
   for (const propertyName of KBDB_VECTORIZE_META_FIELDS) {
     const res = await fetch(url, {
       method: 'POST',
@@ -596,21 +696,31 @@ export function discoverWorkerDirs(root: string): { tier1: string[]; tier2: stri
  *   - 每個 worker toml 都有 `workers_dev = true` → strip routes 後純靠 workers.dev URL，自架可達。
  *   - R2（`[[r2_buckets]]`）是 dead storage（registry-canon Phase 1.5），且綁卡違背開源免費 → 一併移除。
  */
-function injectWranglerConfig(tomlPath: string, ctx: DeployContext): void {
+function injectWranglerConfig(
+  tomlPath: string,
+  ctx: DeployContext,
+  resolved: Map<string, ResolvedResource>,
+  original?: string,
+): void {
   if (!existsSync(tomlPath)) return;
-  let toml = readFileSync(tomlPath, 'utf8');
-
-  // 對每個已建立的 KV namespace：把對應 binding 的 id 換成用戶的。
-  // 匹配 `[[kv_namespaces]] ... binding = "NAME" ... id = "OLD"` 的 id 行。
-  for (const [binding, id] of Object.entries(ctx.kvNamespaceIds)) {
-    if (!id) continue;
-    const re = new RegExp(
-      `(binding\\s*=\\s*"${binding}"\\s*\\n\\s*id\\s*=\\s*")[^"]*(")`,
-      'g',
-    );
-    toml = toml.replace(re, `$1${id}$2`);
-  }
+  // original = 資源解析階段讀到的原文。用它而不是重讀檔案，確保「解析看到的」與「寫回去的」同源。
+  const toml = original ?? readFileSync(tomlPath, 'utf8');
+  writeFileSync(tomlPath, renderWranglerToml(toml, ctx, resolved), 'utf8');
+}
 
+/**
+ * 把一份 repo 內的 wrangler.toml 轉成「要部到這個用戶帳號上的樣子」。
+ *
+ * 純函式（好離線測、也好當預覽用）。帶空 `resolved` 呼叫 = 預覽：得到的是
+ * 「除了資源 id 以外都已經定案」的 toml，資源解析就是照這份預覽去數需求的
+ * ⇒ 解析階段看到的 binding 清單，與最後真的寫進檔案的，保證一致（Arcrun#97 的教訓：
+ *   兩段程式對同一份檔案有不同想像，就會出現「以為沒有、其實有」）。
+ */
+export function renderWranglerToml(
+  toml: string,
+  ctx: DeployContext,
+  resolved: Map<string, ResolvedResource>,
+): string {
   // cypher-executor 的 WORKER_SUBDOMAIN（vars）換成用戶帳號 subdomain
   if (ctx.workerSubdomain && /WORKER_SUBDOMAIN/.test(toml)) {
     toml = toml.replace(
@@ -629,14 +739,6 @@ function injectWranglerConfig(tomlPath: string, ctx: DeployContext): void {
     );
   }
 
-  // KBDB Base: inject user's D1 database_id into [[d1_databases]] (placeholder in repo toml)
-  if (ctx.d1DatabaseId && /database_id\s*=/.test(toml)) {
-    toml = toml.replace(
-      /(database_id\s*=\s*")[^"]*(")/,
-      `$1${ctx.d1DatabaseId}$2`,
-    );
-  }
-
   // self-hosted：注入 MULTI_TENANT="false" 到 [vars]（mcp-account-source §5.5）。
   // 修「部署沒注入 → worker c.env.MULTI_TENANT===undefined → MCP 走 partner-key → 401」。
   // 只對有 [vars] 的 worker（mcp / cypher-executor）生效；其餘無 [vars] 的不動。
@@ -668,7 +770,71 @@ function injectWranglerConfig(tomlPath: string, ctx: DeployContext): void {
     toml = toml.replace(/# (\[ai\])\n# (binding = "AI")/, '$1\n$2');
   }
 
-  writeFileSync(tomlPath, toml, 'utf8');
+  // 資源 id 一律最後注入，且**照 binding 名逐個對號**（不是「檔案裡第一個 database_id」那種盲換）。
+  // 空 map = 預覽模式，這步什麼也不做。
+  return applyResolvedBindings(toml, resolved);
+}
+
+/**
+ * 把解析好的資源 id 寫進對應的 binding 區塊。
+ *
+ * 逐個 `[[table]]` 區塊掃：先在區塊內找 `binding = "X"`，再改同一區塊裡的值欄位
+ * （KV→`id`、D1→`database_id`、Vectorize→`index_name`）。
+ * 🔴 刻意**不用**「全檔第一個 database_id」這種寫法：cypher（`CREDENTIALS_DB`）與
+ *   kbdb（`DB`）各有自己的 D1 綁定，盲換會把兩邊當成同一個東西——而使用者的實例
+ *   完全可以兩邊指向不同庫。誰綁誰是使用者那側的事實，我們只是原樣搬過去。
+ */
+export function applyResolvedBindings(
+  toml: string,
+  resolved: Map<string, ResolvedResource>,
+): string {
+  if (resolved.size === 0) return toml;
+
+  const VALUE_KEY: Record<ResourceKind, string> = {
+    kv_namespace: 'id',
+    d1: 'database_id',
+    vectorize: 'index_name',
+  };
+
+  const out: string[] = [];
+  let block: string[] = [];
+  let kind: ResourceKind | null = null;
+
+  const flush = (): void => {
+    if (kind) {
+      const binding = block
+        .map((l) => l.trim())
+        .filter((l) => !l.startsWith('#'))
+        .map((l) => l.match(/^binding\s*=\s*"([^"]*)"/)?.[1])
+        .find((b): b is string => !!b);
+      const hit = binding ? resolved.get(bindingKey(kind, binding)) : undefined;
+      if (hit) {
+        const key = VALUE_KEY[kind];
+        const re = new RegExp(`^(\\s*${key}\\s*=\\s*")[^"]*(")(.*)$`);
+        const at = block.findIndex((l) => !l.trim().startsWith('#') && re.test(l));
+        if (at >= 0) {
+          block[at] = block[at].replace(re, `$1${hit.value}$2$3`);
+        } else {
+          // 區塊裡本來沒有這個欄位（例如新版 toml 只寫 binding）→ 補一行，不要靜默略過。
+          block.push(`${key} = "${hit.value}"`);
+        }
+      }
+    }
+    out.push(...block);
+    block = [];
+  };
+
+  for (const line of toml.split('\n')) {
+    const table = line.trim().match(/^\[\[?([A-Za-z0-9_]+)\]?\]$/);
+    if (table) {
+      flush();
+      kind = TABLE_KIND[table[1]] ?? null;
+    }
+    block.push(line);
+  }
+  flush();
+
+  return out.join('\n');
 }
 
 /**

cli/src/lib/preflight.ts

@@ -6,9 +6,11 @@
  *     不是假設齊備直接動手 → 缺一個就卡（test_arcrun/4 的 D1 大跑去讀原始碼自己想辦法）。
  *   - **裝完驗收**：部署後逐項確認（KV / D1 / migration / cypher 可達），缺哪項明確報哪項
  *     + 給一鍵補裝指令。不是靜默印灰字（原本 harness/MCP 失敗只 console.log 灰字，用戶不知道）。
- *   - **冪等**：重跑檢查後「什麼也沒動」（ensureKvNamespace / ensureD1Database 本就冪等）。
+ *   - **冪等**：重跑檢查後「什麼也沒動」。
  *
- * 本檔只做「偵測 + 報告」，不自己建資源（建資源仍走 cf-api 的 ensure*，由 init 編排）。
+ * 本檔只做「偵測 + 報告」，不自己建資源（要不要建由 resource-resolver 判斷，deploy.ts 編排）。
+ * 🔴 Arcrun#97：報告裡的 fix 指令也算「產品的一部分」——一句「acr update（冪等重建）」
+ *   接在誤報的「缺 KV」後面，就是把使用者直接推去執行那個把實例洗空的動作。
  */
 
 import { execFileSync } from 'node:child_process';
@@ -77,42 +79,58 @@ export function printPreflight(title: string, items: PreflightItem[]): void {
  */
 export async function verifyInstall(opts: {
   cf: CfAccountClient;
-  requiredKv: readonly string[];
-  expectD1Name?: string;
+  /** binding → KV namespace id（部署實際用上的那幾顆）。*/
+  kvNamespaceIds: Record<string, string>;
+  /** 部署實際用上的 D1 id（沒有 D1 就不傳）。*/
+  d1DatabaseId?: string;
   cypherUrl?: string;
 }): Promise<{ items: PreflightItem[]; allOk: boolean }> {
   const items: PreflightItem[] = [];
 
-  // KV：實查 CF 上現有 namespace，比對必需清單
+  // KV：核對「部署實際綁上去的那幾顆 id」在帳號上還在不在。
+  // 🔴 Arcrun#97：這裡**不能**用「帳號上有沒有叫 WEBHOOKS 的 namespace」來驗。
+  //   安裝器裝出來的實例，資源名字是 arcrun-rag-<instance>-kv-webhooks——照名字驗會誤報「缺」，
+  //   而那句誤報底下就寫著「fix: acr update（冪等重建）」⇒ 使用者照做，就被重建成空的。
+  //   驗的對象永遠是 id（我們真的綁上去的那顆），不是名字。
+  const kvBindings = Object.entries(opts.kvNamespaceIds);
   try {
-    const existing = await opts.cf.listKvNamespaces();
-    const have = new Set(existing.keys());
-    const missing = opts.requiredKv.filter((t) => !have.has(t));
+    const ids = new Set((await opts.cf.listKvNamespaces()).values());
+    const missing = kvBindings.filter(([, id]) => !ids.has(id)).map(([b]) => b);
     items.push(
       missing.length === 0
-        ? { name: `KV namespaces (${opts.requiredKv.length})`, ok: true }
-        : { name: 'KV namespaces', ok: false, detail: `缺 ${missing.join(', ')}`, fix: 'acr update（冪等重建）' },
+        ? { name: `KV namespaces (${kvBindings.length})`, ok: true }
+        : {
+            name: 'KV namespaces',
+            ok: false,
+            detail: `這幾個 binding 綁著的 namespace 在帳號上找不到：${missing.join(', ')}`,
+            fix: '先確認那幾顆是被刪了還是 token 看不到——不要直接重跑安裝（會綁到空的）',
+          },
     );
   } catch (e) {
-    items.push({ name: 'KV namespaces', ok: false, detail: msg(e), fix: 'acr update' });
+    items.push({ name: 'KV namespaces', ok: false, detail: msg(e), fix: '檢查 CF token 的 KV 讀取權限' });
   }
 
-  // D1：實查 CF 上是否有該庫
-  if (opts.expectD1Name) {
+  // D1：同理，核對實際綁上去的那顆 id 還在不在（不是核對有沒有叫 arcrun-kbdb 的庫）。
+  if (opts.d1DatabaseId) {
     try {
-      const dbs = await opts.cf.listD1Databases();
+      const ids = new Set((await opts.cf.listD1Databases()).values());
       items.push(
-        dbs.has(opts.expectD1Name)
-          ? { name: `D1 ${opts.expectD1Name}`, ok: true }
-          : { name: `D1 ${opts.expectD1Name}`, ok: false, detail: '不存在', fix: 'CF token 補勾「Account / D1 / Edit」權限 → 重產 token 填回 .env → acr update' },
+        ids.has(opts.d1DatabaseId)
+          ? { name: `D1 ${opts.d1DatabaseId}`, ok: true }
+          : {
+              name: `D1 ${opts.d1DatabaseId}`,
+              ok: false,
+              detail: '這顆 D1 在帳號上找不到',
+              fix: '先確認它是被刪了還是 token 看不到——不要直接重跑安裝（會綁到空的）',
+            },
       );
     } catch (e) {
-      // D1 建失敗最常見根因：CF token 沒勾 D1 權限（KV/Worker 能建但 D1 報 Authentication error）。
+      // D1 讀不到最常見根因：CF token 沒勾 D1 權限（KV/Worker 能建但 D1 報 Authentication error）。
       const m = msg(e);
       const fix = /auth/i.test(m)
         ? 'token 缺 D1 權限：CF token 補勾「Account / D1 / Edit」→ 重產 token 填回 .env → acr update'
-        : 'acr update（冪等重試）';
-      items.push({ name: `D1 ${opts.expectD1Name}`, ok: false, detail: m, fix });
+        : '檢查 CF token 的 D1 讀取權限';
+      items.push({ name: `D1 ${opts.d1DatabaseId}`, ok: false, detail: m, fix });
     }
   }
 

cli/src/lib/resource-resolver.ts

@@ -0,0 +1,408 @@
+/**
+ * resource-resolver.ts — 資源解析：「已部署的 worker 現在綁著什麼，那就是事實」
+ *
+ * 🔴 Arcrun#97（2026-08-12 實害，leo 的實例中了）：
+ *   舊做法叫「照名字 ensure」——`acr update` 拿 **binding 名**（`WEBHOOKS`）當成 Cloudflare 上的
+ *   **資源標題**去找，找不到就**新建一顆空的、然後綁到 worker 上**。
+ *   安裝器建的資源不叫那個名字（它叫 `arcrun-rag-<instance>-kv-webhooks`）⇒ 一次例行更新
+ *   新建了 9 顆 KV、1 顆 D1，使用者的工作流／登入狀態／子庫**在畫面上全部消失**。
+ *   資料沒有被刪，但 worker 被綁去空的那幾顆——從使用者的角度，他的東西就是不見了。
+ *
+ *   根因不是「KV 那段寫錯」，是**「用名字猜使用者的資源」這個做法本身**：
+ *   名字是**使用者那側的事實**（安裝器要怎麼取名由它決定，而且它有權改），
+ *   我們不能拿自己的命名慣例去對號入座，更不能在對不上的時候自作主張生一顆新的。
+ *   ——所以修法不是「多比對幾種名字」，是**不再用名字當識別**。
+ *
+ * ── 新規則（三句話）────────────────────────────────────────────────
+ *   1. **已部署的 worker 上綁著什麼，那就是事實** → 原封不動沿用，不管那顆資源叫什麼名字。
+ *   2. **只有「確定沒有任何人綁過它」才准新建**（新版本新增的 binding、或真的全新帳號）。
+ *   3. **只要有一點說不準就整趟停手**（讀不到綁定／綁著的資源不見了／同一個 binding 指向兩顆／
+ *      該更新的 worker 一顆都不在），**什麼都不建、什麼都不部署**，把話說清楚讓人來判斷。
+ *
+ * ── 為什麼拆成 plan / apply 兩段 ─────────────────────────────────────
+ *   `planResources()` **完全不寫入**，只回一份「要沿用什麼、要新建什麼、有什麼不敢動的」。
+ *   `applyResourcePlan()` 看到有任何 blocker 就直接拒絕執行。
+ *   ⇒「被擋下的時候一顆資源都不會被建出來」是**結構上的保證**，
+ *     不是靠某個人記得在對的地方寫 early return。#97 正是死在「先動手、後判斷」。
+ */
+
+/** 這支負責的資源種類。要加新種類（R2/Queue/Hyperdrive…）就加在這裡，
+ *  一律走同一道門——不准任何呼叫端自己「照名字 ensure」繞過去。 */
+export type ResourceKind = 'kv_namespace' | 'd1' | 'vectorize';
+
+/** 從已部署 worker 上讀回來的一條綁定。`value`：KV/D1 是資源 id，Vectorize 是 index 名。 */
+export interface LiveBinding {
+  kind: ResourceKind;
+  binding: string;
+  value: string;
+}
+
+export interface ScriptBindings {
+  /** false = 這顆 worker 在帳號上還不存在（全新部署），不是「讀取失敗」。讀取失敗要 throw。 */
+  deployed: boolean;
+  bindings: LiveBinding[];
+}
+
+/** resolver 需要的 CF 能力（收窄成介面，方便離線測試餵假帳號）。 */
+export interface ResourceApi {
+  getScriptBindings(script: string): Promise<ScriptBindings>;
+  /** title → id */
+  listKvNamespaces(): Promise<Map<string, string>>;
+  /** name → uuid */
+  listD1Databases(): Promise<Map<string, string>>;
+  listVectorizeIndexes(): Promise<string[]>;
+  createKvNamespace(title: string): Promise<string>;
+  createD1Database(name: string): Promise<string>;
+  createVectorizeIndex(name: string): Promise<string>;
+}
+
+/** 「這顆 worker 需要這個 binding」。createName 只在**真的要新建**時才會被拿來當名字用。 */
+export interface BindingRequirement {
+  kind: ResourceKind;
+  binding: string;
+  /** 需要它的 worker script 名（= wrangler.toml 的 `name`）。 */
+  worker: string;
+  createName: string;
+}
+
+export interface PlannedAdopt {
+  kind: ResourceKind;
+  binding: string;
+  value: string;
+  /** 從哪顆已部署的 worker 上讀到的 */
+  from: string;
+}
+
+export interface PlannedCreate {
+  kind: ResourceKind;
+  binding: string;
+  createName: string;
+  wantedBy: string[];
+  /** 其他也指向同一顆資源的 binding（見 shareSameResource）。建一顆，大家共用。 */
+  alsoBind: string[];
+}
+
+export interface ResourcePlan {
+  adopt: PlannedAdopt[];
+  create: PlannedCreate[];
+  /** 非空 = 整趟停手。applyResourcePlan 會拒絕執行。 */
+  blockers: string[];
+}
+
+export interface ResolvedResource {
+  kind: ResourceKind;
+  binding: string;
+  value: string;
+  origin: 'adopted' | 'created';
+  from?: string;
+}
+
+/** plan 被擋下時丟這個，讓呼叫端能把每一條原因原文轉給使用者。 */
+export class ResourcePlanBlocked extends Error {
+  constructor(readonly blockers: string[]) {
+    super(`資源解析被擋下（${blockers.length} 項）`);
+    this.name = 'ResourcePlanBlocked';
+  }
+}
+
+export function bindingKey(kind: ResourceKind, binding: string): string {
+  return `${kind}:${binding}`;
+}
+
+const KIND_LABEL: Record<ResourceKind, string> = {
+  kv_namespace: 'KV namespace',
+  d1: 'D1 資料庫',
+  vectorize: 'Vectorize index',
+};
+
+function msg(e: unknown): string {
+  return e instanceof Error ? e.message : String(e);
+}
+
+/**
+ * 決定每個 binding 要沿用哪顆資源／要不要新建，**不寫入任何東西**。
+ *
+ * @param mode 'update' = 這台照定義已經裝過了（見下方「一顆都不在」規則）；'init' = 全新安裝，允許從零建。
+ */
+export async function planResources(
+  api: ResourceApi,
+  requirements: readonly BindingRequirement[],
+  mode: 'update' | 'init',
+): Promise<ResourcePlan> {
+  const blockers: string[] = [];
+  const adopt: PlannedAdopt[] = [];
+  const create: PlannedCreate[] = [];
+
+  // ── 1. 先讀「即將被覆蓋的每一顆 worker」現在綁著什麼 ──────────────────
+  // 讀取失敗 ≠ 沒有綁。#97 的災情就是把「我查不到」當成「它不存在」。
+  const scripts = [...new Set(requirements.map((r) => r.worker))].sort();
+  const live = new Map<string, LiveBinding[]>();
+  let readFailed = false;
+  for (const script of scripts) {
+    try {
+      const res = await api.getScriptBindings(script);
+      if (res.deployed) live.set(script, res.bindings);
+    } catch (e) {
+      readFailed = true;
+      blockers.push(
+        `讀不到已部署的 worker「${script}」目前綁著哪些資源（${msg(e)}）。` +
+          `不確定它現在用的是哪一顆，就不能重新綁——整趟更新停手，沒有動任何東西。`,
+      );
+    }
+  }
+
+  // 「這台照定義已經裝過了，卻一顆 worker 都找不到」= 我對不上它的實例（名字不同／token 看不到）。
+  // 這種時候繼續走下去，等於把一整套資源重新生一遍再綁上去——正是 #97 的形狀，只是換一道門進來。
+  if (mode === 'update' && !readFailed && live.size === 0 && scripts.length > 0) {
+    blockers.push(
+      `在這個 Cloudflare 帳號上找不到任何一顆要更新的 worker（找過：${scripts.join('、')}）。` +
+        `acr update 的前提是「這台已經裝好了」——對不上就不猜：` +
+        `可能是 API token 看得到的帳號不對，或這台實例的 worker 用了別的名字。` +
+        `已停手，沒有新建任何資源。`,
+    );
+  }
+
+  // ── 2. 逐個 binding 決定：沿用 / 新建 / 停手 ─────────────────────────
+  const byKey = new Map<string, BindingRequirement[]>();
+  for (const req of requirements) {
+    const key = bindingKey(req.kind, req.binding);
+    const list = byKey.get(key);
+    if (list) list.push(req);
+    else byKey.set(key, [req]);
+  }
+
+  const existingCache = new Map<ResourceKind, Set<string>>();
+  const listExisting = async (kind: ResourceKind): Promise<Set<string>> => {
+    const hit = existingCache.get(kind);
+    if (hit) return hit;
+    let set: Set<string>;
+    if (kind === 'kv_namespace') set = new Set((await api.listKvNamespaces()).values());
+    else if (kind === 'd1') set = new Set((await api.listD1Databases()).values());
+    else set = new Set(await api.listVectorizeIndexes());
+    existingCache.set(kind, set);
+    return set;
+  };
+
+  for (const [, reqs] of byKey) {
+    const { kind, binding } = reqs[0];
+
+    const found: Array<{ value: string; script: string }> = [];
+    for (const [script, bindings] of live) {
+      const hit = bindings.find((b) => b.kind === kind && b.binding === binding);
+      if (hit) found.push({ value: hit.value, script });
+    }
+    const distinct = [...new Set(found.map((f) => f.value))];
+
+    // 2a. 同一個 binding 名在不同 worker 上指向不同資源 → 分不出哪個才是使用者要的。
+    //     自己挑一個 = 有一半機率把另外那半的資料從畫面上抹掉。不猜。
+    if (distinct.length > 1) {
+      blockers.push(
+        `綁定「${binding}」在不同 worker 上指向不同的 ${KIND_LABEL[kind]}` +
+          `（${found.map((f) => `${f.script} → ${f.value}`).join('、')}）。` +
+          `分不出哪一顆才是你在用的，不猜——停手。`,
+      );
+      continue;
+    }
+
+    // 2b. 有人綁著它 → 這就是事實，沿用。名字長什麼樣完全不看。
+    if (distinct.length === 1) {
+      const value = distinct[0];
+      let existing: Set<string>;
+      try {
+        existing = await listExisting(kind);
+      } catch (e) {
+        blockers.push(
+          `查不到帳號上的 ${KIND_LABEL[kind]} 清單，無法確認「${binding}」綁著的 ${value} 還在不在` +
+            `（${msg(e)}）。不確定就不動——停手。`,
+        );
+        continue;
+      }
+      if (!existing.has(value)) {
+        // 這正是 #97 的入口：舊版在這裡會安靜地新建一顆空的頂上去。
+        blockers.push(
+          `worker「${found[0].script}」的「${binding}」綁著 ${KIND_LABEL[kind]} ${value}，` +
+            `但這顆在你的 Cloudflare 帳號上找不到了。` +
+            `這裡**不會**幫你新建一顆空的頂上去（Arcrun#97 的災情就是那樣來的）——` +
+            `請先確認那顆資源是被刪掉了，還是這把 API token 看不到它。`,
+        );
+        continue;
+      }
+      adopt.push({ kind, binding, value, from: found[0].script });
+      continue;
+    }
+
+    // 2c. 沒有任何已部署的 worker 綁過它 → 新版本新增的 binding，或全新帳號。
+    //     這種情況下新建不會弄丟任何東西（本來就沒有東西可丟）。
+    create.push({
+      kind,
+      binding,
+      createName: reqs[0].createName,
+      wantedBy: [...new Set(reqs.map((r) => r.worker))],
+      alsoBind: [],
+    });
+  }
+
+  return { adopt, create: shareSameResource(adopt, create, byKey), blockers };
+}
+
+/**
+ * 收斂「不同 binding 其實是同一顆資源」的情況。
+ *
+ * 判準是 **toml 自己宣告的名字**（`database_name` / `index_name`），不是使用者那側的資源名——
+ * cypher 的 `CREDENTIALS_DB` 與 kbdb 的 `DB` 都寫 `database_name = "arcrun-kbdb"`，
+ * 那是**我們**在宣告「這兩個綁定指向同一顆庫」，跟 #97 那種「拿名字去猜使用者的資源」是兩回事。
+ *
+ * 沒有這一步會出兩種錯：
+ *   ① 全新安裝時建出兩顆同名 D1，KBDB 的資料與 credential 目錄從此分家。
+ *   ② 一邊已部署（沿用既有）、另一邊沒有（新建一顆空的）→ 半套資料，比全壞更難查。
+ */
+function shareSameResource(
+  adopt: PlannedAdopt[],
+  create: PlannedCreate[],
+  byKey: Map<string, BindingRequirement[]>,
+): PlannedCreate[] {
+  const declaredName = (kind: ResourceKind, binding: string): string | undefined =>
+    byKey.get(bindingKey(kind, binding))?.[0]?.createName;
+
+  const out: PlannedCreate[] = [];
+  const groups = new Map<string, PlannedCreate>();
+
+  for (const c of create) {
+    const groupKey = `${c.kind}${c.createName}`;
+
+    // ① 已經有 binding 沿用到同一顆（依 toml 宣告）→ 跟著沿用，不要另外建一顆。
+    const twin = adopt.find(
+      (a) => a.kind === c.kind && declaredName(a.kind, a.binding) === c.createName,
+    );
+    if (twin) {
+      adopt.push({ kind: c.kind, binding: c.binding, value: twin.value, from: twin.from });
+      continue;
+    }
+
+    // ② 同一趟裡有多個 binding 要建同一顆 → 建一次，其他人共用。
+    const head = groups.get(groupKey);
+    if (head) {
+      head.alsoBind.push(c.binding);
+      head.wantedBy = [...new Set([...head.wantedBy, ...c.wantedBy])];
+      continue;
+    }
+    groups.set(groupKey, c);
+    out.push(c);
+  }
+  return out;
+}
+
+/**
+ * 照 plan 動手：沿用的原樣帶出來，該建的才建。
+ * 有任何 blocker 直接丟 ResourcePlanBlocked，**一顆都不建**。
+ */
+export async function applyResourcePlan(
+  api: ResourceApi,
+  plan: ResourcePlan,
+): Promise<Map<string, ResolvedResource>> {
+  if (plan.blockers.length > 0) throw new ResourcePlanBlocked(plan.blockers);
+
+  const out = new Map<string, ResolvedResource>();
+  for (const a of plan.adopt) {
+    out.set(bindingKey(a.kind, a.binding), {
+      kind: a.kind,
+      binding: a.binding,
+      value: a.value,
+      origin: 'adopted',
+      from: a.from,
+    });
+  }
+  const madeSoFar: string[] = [];
+  for (const c of plan.create) {
+    let value: string;
+    try {
+      if (c.kind === 'kv_namespace') value = await api.createKvNamespace(c.createName);
+      else if (c.kind === 'd1') value = await api.createD1Database(c.createName);
+      else value = await api.createVectorizeIndex(c.createName);
+    } catch (e) {
+      // 半途失敗：已經建出來的那幾顆還沒被綁到任何 worker 上。**要講出來**——
+      // 不講的話它們就是帳號上一批沒人認得的孤兒，而且下次重跑會再建一批。
+      const orphans = madeSoFar.length > 0
+        ? `\n  已經建好但還沒綁上任何 worker 的：${madeSoFar.join('、')}（重跑前可先刪掉，或留著讓下次沿用）`
+        : '';
+      throw new Error(`建 ${KIND_LABEL[c.kind]}「${c.createName}」失敗：${msg(e)}${orphans}`);
+    }
+    madeSoFar.push(`${KIND_LABEL[c.kind]} ${c.createName}`);
+    for (const binding of [c.binding, ...c.alsoBind]) {
+      out.set(bindingKey(c.kind, binding), { kind: c.kind, binding, value, origin: 'created' });
+    }
+  }
+  return out;
+}
+
+// ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+// wrangler.toml → 需求清單
+// ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+export interface WranglerRequirements {
+  /** worker script 名（toml 頂層 `name`）。空字串 = 這份 toml 沒宣告 name（不該發生）。 */
+  script: string;
+  bindings: Array<{ kind: ResourceKind; binding: string; createName: string }>;
+}
+
+/** wrangler.toml 的 table 名 → 資源種類。需求解析與注入共用同一張表，兩邊才不會對不上。 */
+export const TABLE_KIND: Record<string, ResourceKind> = {
+  kv_namespaces: 'kv_namespace',
+  d1_databases: 'd1',
+  vectorize: 'vectorize',
+};
+
+/**
+ * 從 wrangler.toml 抽出「這顆 worker 需要哪些資源綁定」。
+ *
+ * 刻意寫成行掃描而不引 TOML parser：注入端（injectWranglerConfig）本來就是純文字操作，
+ * 兩邊用同一種視角看這份檔案才不會對不上。註解掉的區塊**不算需求**
+ * （kbdb 的 `[[vectorize]]` 預設是註解狀態，要開語義查詢時才會被取消註解 → 那時才成為需求）。
+ */
+export function parseWranglerRequirements(toml: string): WranglerRequirements {
+  let script = '';
+  let seenTable = false;
+  const bindings: WranglerRequirements['bindings'] = [];
+
+  let kind: ResourceKind | null = null;
+  let binding = '';
+  let createName = '';
+
+  const flush = (): void => {
+    if (kind && binding) {
+      bindings.push({ kind, binding, createName: createName || binding });
+    }
+    kind = null;
+    binding = '';
+    createName = '';
+  };
+
+  for (const raw of toml.split('\n')) {
+    const line = raw.trim();
+    if (line === '' || line.startsWith('#')) continue;
+
+    const table = line.match(/^\[\[?([A-Za-z0-9_]+)\]?\]$/);
+    if (table) {
+      flush();
+      seenTable = true;
+      kind = TABLE_KIND[table[1]] ?? null;
+      continue;
+    }
+
+    const kv = line.match(/^([A-Za-z0-9_]+)\s*=\s*"([^"]*)"/);
+    if (!kv) continue;
+    const [, key, value] = kv;
+
+    if (!seenTable && key === 'name') {
+      script = value;
+      continue;
+    }
+    if (!kind) continue;
+    if (key === 'binding') binding = value;
+    // 只有 D1／Vectorize 在 toml 裡帶得出「名字」；KV 沒有，退回用 binding 名（見 flush）。
+    else if (key === 'database_name' || key === 'index_name') createName = value;
+  }
+  flush();
+
+  return { script, bindings };
+}

cli/tests/resource-adoption.test.ts

@@ -0,0 +1,532 @@
+/**
+ * Arcrun#97 迴歸守衛 —— 「跑完更新，使用者的東西還在原地」
+ *
+ * 2026-08-12 實害：leo 跑了一次例行更新，跑完工作流一支都沒有、portal 把他登出、
+ * 總圖是空的、子庫全不見。資料沒被刪，但 worker 被重新綁到 9 顆新建的空 KV + 1 顆空 D1 上。
+ *
+ * 根因：更新「照名字」確保資源存在——拿 binding 名（WEBHOOKS）當 CF 上的資源標題去找，
+ * 安裝器建的資源叫 `arcrun-rag-<instance>-kv-webhooks`，永遠對不上 ⇒ 每次更新都新建一顆綁上去。
+ *
+ * 這份測試用一台**照安裝器命名慣例**的假實例（不是 leo 的實例，不碰 leo21c）跑真正的
+ * 解析程式碼（planResources / applyResourcePlan / renderWranglerToml），對照更新前後：
+ *   ① 工作流數、登入狀態、子庫數  ② 帳號上的資源顆數  ③ 找不到既有資源時要停手
+ */
+
+import { test } from 'node:test';
+import assert from 'node:assert/strict';
+import { readFileSync } from 'node:fs';
+import { join } from 'node:path';
+import { fileURLToPath } from 'node:url';
+
+import {
+  planResources,
+  applyResourcePlan,
+  parseWranglerRequirements,
+  bindingKey,
+  ResourcePlanBlocked,
+  type BindingRequirement,
+  type ResourceApi,
+  type ScriptBindings,
+  type LiveBinding,
+  type ResolvedResource,
+} from '../src/lib/resource-resolver.ts';
+import {
+  renderWranglerToml,
+  REQUIRED_KV_NAMESPACES,
+  type DeployContext,
+} from '../src/lib/deploy.ts';
+import { CfAccountClient } from '../src/lib/cf-api.ts';
+
+const REPO = join(fileURLToPath(new URL('.', import.meta.url)), '..', '..');
+
+/** 這台假實例上跑著的四顆 worker（有資源綁定的那幾顆）。 */
+const WORKER_TOMLS = [
+  'cypher-executor/wrangler.toml',
+  'registry/wrangler.toml',
+  'mcp/wrangler.toml',
+  'kbdb/wrangler.toml',
+];
+
+const CTX: DeployContext = {
+  accountId: 'acct-test',
+  apiToken: 'tok-test',
+  workerSubdomain: 'yuga3bse',
+  selfHosted: true,
+  kbdbEmbed: true,
+};
+
+// ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+// 假的 Cloudflare 帳號：完全照「安裝器裝出來」的樣子命名
+// ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+const INSTANCE = 'yuga3bse';
+
+interface FakeOpts {
+  /** 讓某顆 worker 的綁定讀取失敗（模擬 API 掛掉 / 權限不足）。 */
+  failBindingsFor?: string;
+  /** 從帳號上「弄不見」某顆 KV，但 worker 上還綁著它（模擬資源被刪）。 */
+  deleteKvTitle?: string;
+  /** 完全沒有任何已部署的 worker（模擬名字對不上 / token 看錯帳號）。 */
+  nothingDeployed?: boolean;
+}
+
+class FakeCloudflare implements ResourceApi {
+  /** title → id */
+  kv = new Map<string, string>();
+  /** name → uuid */
+  d1 = new Map<string, string>();
+  vectorize: string[] = [];
+  /** script → bindings */
+  scripts = new Map<string, LiveBinding[]>();
+
+  /** 使用者的東西：kvId → (key → value) */
+  kvData = new Map<string, Map<string, string>>();
+  /** d1Id → 子庫名單 */
+  d1Libraries = new Map<string, string[]>();
+
+  /** 這趟總共建立了什麼（驗「顆數不增加」用）。 */
+  createdKv: string[] = [];
+  createdD1: string[] = [];
+  createdVectorize: string[] = [];
+
+  constructor(private opts: FakeOpts = {}) {
+    // 安裝器的命名慣例：arcrun-rag-<instance>-kv-<binding 小寫>
+    for (const binding of REQUIRED_KV_NAMESPACES) {
+      const title = `arcrun-rag-${INSTANCE}-kv-${binding.toLowerCase()}`;
+      const id = `kvid-${binding.toLowerCase()}`;
+      this.kv.set(title, id);
+      this.kvData.set(id, new Map());
+    }
+    this.d1.set(`arcrun-rag-${INSTANCE}-kbdb`, 'd1id-kbdb');
+    this.vectorize.push(`arcrun-rag-${INSTANCE}-embed`);
+
+    // 使用者的東西
+    this.kvData.get('kvid-webhooks')!.set('webhook:leo:daily-digest', '{}');
+    this.kvData.get('kvid-webhooks')!.set('webhook:leo:inbox-sync', '{}');
+    this.kvData.get('kvid-webhooks')!.set('webhook:leo:rag-ingest', '{}');
+    this.kvData.get('kvid-sessions_kv')!.set('session:leo-abc123', '{"user":"leo"}');
+    this.d1Libraries.set('d1id-kbdb', ['general', '課程', '客戶', '研究']);
+
+    if (!opts.nothingDeployed) {
+      const kvB = (b: string): LiveBinding =>
+        ({ kind: 'kv_namespace', binding: b, value: `kvid-${b.toLowerCase()}` });
+      this.scripts.set('arcrun-cypher-executor', [
+        kvB('EXEC_CONTEXT'), kvB('WEBHOOKS'), kvB('CREDENTIALS_KV'), kvB('ANALYTICS_KV'),
+        kvB('RECIPES'), kvB('USERS_KV'), kvB('SESSIONS_KV'),
+        { kind: 'd1', binding: 'CREDENTIALS_DB', value: 'd1id-kbdb' },
+      ]);
+      this.scripts.set('arcrun-registry', [kvB('SUBMISSIONS_KV'), kvB('ANALYTICS_KV')]);
+      this.scripts.set('arcrun-mcp', [kvB('OAUTH_KV')]);
+      this.scripts.set('arcrun-kbdb', [
+        { kind: 'd1', binding: 'DB', value: 'd1id-kbdb' },
+        { kind: 'vectorize', binding: 'VECTORIZE', value: `arcrun-rag-${INSTANCE}-embed` },
+      ]);
+    }
+
+    if (opts.deleteKvTitle) this.kv.delete(opts.deleteKvTitle);
+  }
+
+  async getScriptBindings(script: string): Promise<ScriptBindings> {
+    if (this.opts.failBindingsFor === script) throw new Error('HTTP 500 (CF API 暫時掛掉)');
+    const b = this.scripts.get(script);
+    return b ? { deployed: true, bindings: b } : { deployed: false, bindings: [] };
+  }
+  async listKvNamespaces(): Promise<Map<string, string>> { return new Map(this.kv); }
+  async listD1Databases(): Promise<Map<string, string>> { return new Map(this.d1); }
+  async listVectorizeIndexes(): Promise<string[]> { return [...this.vectorize]; }
+  async createKvNamespace(title: string): Promise<string> {
+    const id = `NEW-kvid-${this.createdKv.length}`;
+    this.kv.set(title, id);
+    this.kvData.set(id, new Map());          // 新建的是**空的**——災情就是綁到這種東西上
+    this.createdKv.push(title);
+    return id;
+  }
+  async createD1Database(name: string): Promise<string> {
+    const id = `NEW-d1id-${this.createdD1.length}`;
+    this.d1.set(name, id);
+    this.d1Libraries.set(id, []);
+    this.createdD1.push(name);
+    return id;
+  }
+  async createVectorizeIndex(name: string): Promise<string> {
+    this.vectorize.push(name);
+    this.createdVectorize.push(name);
+    return name;
+  }
+}
+
+// ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+// 共用：從真的 wrangler.toml 解析需求（走與 downloadAndDeploy 相同的路徑）
+// ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+function collectRequirements(): { requirements: BindingRequirement[]; tomls: Map<string, string> } {
+  const requirements: BindingRequirement[] = [];
+  const tomls = new Map<string, string>();
+  for (const rel of WORKER_TOMLS) {
+    const raw = readFileSync(join(REPO, rel), 'utf8');
+    tomls.set(rel, raw);
+    const parsed = parseWranglerRequirements(renderWranglerToml(raw, CTX, new Map()));
+    for (const b of parsed.bindings) requirements.push({ ...b, worker: parsed.script });
+  }
+  return { requirements, tomls };
+}
+
+/** 模擬「部署」：把解析結果注入 toml，再從注入後的 toml 讀回 worker 實際會綁到的資源。 */
+function deployAndReadBindings(
+  tomls: Map<string, string>,
+  resolved: Map<string, ResolvedResource>,
+): Map<string, Map<string, string>> {
+  const out = new Map<string, Map<string, string>>();
+  for (const [rel, raw] of tomls) {
+    const rendered = renderWranglerToml(raw, CTX, resolved);
+    const script = parseWranglerRequirements(rendered).script;
+    const bound = new Map<string, string>();
+    let kind: string | null = null;
+    let binding = '';
+    for (const line of rendered.split('\n')) {
+      const t = line.trim();
+      if (t.startsWith('#')) continue;
+      const table = t.match(/^\[\[?([A-Za-z0-9_]+)\]?\]$/);
+      if (table) { kind = table[1]; binding = ''; continue; }
+      const m = t.match(/^([A-Za-z0-9_]+)\s*=\s*"([^"]*)"/);
+      if (!m) continue;
+      if (m[1] === 'binding') binding = m[2];
+      else if (binding && (
+        (kind === 'kv_namespaces' && m[1] === 'id')
+        || (kind === 'd1_databases' && m[1] === 'database_id')
+        || (kind === 'vectorize' && m[1] === 'index_name')
+      )) bound.set(binding, m[2]);
+    }
+    out.set(script, bound);
+  }
+  return out;
+}
+
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+// ① 更新前後：工作流數、登入狀態、子庫數 —— 三個都不能少
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+test('#97 ①：安裝器裝出來的實例跑更新——工作流／登入／子庫更新前後完全一致', async () => {
+  const cf = new FakeCloudflare();
+  const { requirements, tomls } = collectRequirements();
+
+  const before = {
+    workflows: cf.kvData.get('kvid-webhooks')!.size,
+    sessions: cf.kvData.get('kvid-sessions_kv')!.size,
+    libraries: cf.d1Libraries.get('d1id-kbdb')!.length,
+  };
+  assert.deepEqual(before, { workflows: 3, sessions: 1, libraries: 4 }, '前置資料要先擺好');
+
+  const plan = await planResources(cf, requirements, 'update');
+  assert.deepEqual(plan.blockers, [], '一台健康的實例不該有任何 blocker');
+  const resolved = await applyResourcePlan(cf, plan);
+
+  const bound = deployAndReadBindings(tomls, resolved);
+
+  // 更新後，worker 綁到的還是使用者原本那幾顆（名字完全沒對上，但那不重要）
+  const cypher = bound.get('arcrun-cypher-executor')!;
+  assert.equal(cypher.get('WEBHOOKS'), 'kvid-webhooks');
+  assert.equal(cypher.get('SESSIONS_KV'), 'kvid-sessions_kv');
+  assert.equal(cypher.get('CREDENTIALS_DB'), 'd1id-kbdb');
+  assert.equal(bound.get('arcrun-kbdb')!.get('DB'), 'd1id-kbdb');
+  assert.equal(bound.get('arcrun-mcp')!.get('OAUTH_KV'), 'kvid-oauth_kv');
+  assert.equal(bound.get('arcrun-registry')!.get('SUBMISSIONS_KV'), 'kvid-submissions_kv');
+  assert.equal(bound.get('arcrun-kbdb')!.get('VECTORIZE'), `arcrun-rag-${INSTANCE}-embed`);
+
+  const after = {
+    workflows: cf.kvData.get(cypher.get('WEBHOOKS')!)!.size,
+    sessions: cf.kvData.get(cypher.get('SESSIONS_KV')!)!.size,
+    libraries: cf.d1Libraries.get(bound.get('arcrun-kbdb')!.get('DB')!)!.length,
+  };
+  assert.deepEqual(after, before, '更新後使用者看到的東西必須跟更新前一模一樣');
+});
+
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+// ② 帳號上的資源顆數不增加（災情當天：9 顆 KV → 18 顆、1 顆 D1 → 2 顆）
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+test('#97 ②：更新不會在帳號上多生任何資源', async () => {
+  const cf = new FakeCloudflare();
+  const kvBefore = cf.kv.size;
+  const d1Before = cf.d1.size;
+  const vecBefore = cf.vectorize.length;
+  assert.deepEqual([kvBefore, d1Before, vecBefore], [9, 1, 1]);
+
+  const { requirements } = collectRequirements();
+  const plan = await planResources(cf, requirements, 'update');
+  await applyResourcePlan(cf, plan);
+
+  assert.deepEqual(cf.createdKv, [], '不該新建任何 KV');
+  assert.deepEqual(cf.createdD1, [], '不該新建任何 D1');
+  assert.deepEqual(cf.createdVectorize, [], '不該新建任何 Vectorize index');
+  assert.deepEqual([cf.kv.size, cf.d1.size, cf.vectorize.length], [9, 1, 1]);
+});
+
+test('#97 ②對照組：舊的「照名字 ensure」在同一台實例上會生 9 顆 KV + 1 顆 D1', async () => {
+  // 這段是**修好之前**的演算法（commit e69d6bb 時的 cli/src/commands/update.ts:52-68 與
+  // cf-api.ts 的 ensureKvNamespace/ensureD1Database），照原樣重寫在這裡當對照組。
+  // 目的：把「災情是怎麼發生的」釘成可執行的事實，而不是只留在 issue 的文字裡。
+  const cf = new FakeCloudflare();
+  const existing = await cf.listKvNamespaces();
+  for (const title of REQUIRED_KV_NAMESPACES) {
+    if (!existing.get(title)) await cf.createKvNamespace(title);   // ← 名字對不上 ⇒ 每個都新建
+  }
+  const d1s = await cf.listD1Databases();
+  if (!d1s.get('arcrun-kbdb')) await cf.createD1Database('arcrun-kbdb');
+
+  assert.equal(cf.createdKv.length, 9, '舊做法：9 顆 KV 全部重建（對上災情當天的數字）');
+  assert.equal(cf.createdD1.length, 1, '舊做法：D1 也重建一顆');
+  assert.equal(cf.kv.size, 18, '9 → 18');
+  assert.equal(cf.d1.size, 2, '1 → 2');
+  // 而且新建的那幾顆是空的 —— 使用者的工作流就是這樣「不見」的
+  assert.equal(cf.kvData.get(cf.kv.get('WEBHOOKS')!)!.size, 0);
+});
+
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+// ③ 反向驗證：找不到既有資源 → 停下來說清楚，不是安靜新建一顆綁上去
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+test('#97 ③-a：worker 綁著的 KV 在帳號上不見了 → 停手，一顆都不建', async () => {
+  const cf = new FakeCloudflare({ deleteKvTitle: `arcrun-rag-${INSTANCE}-kv-webhooks` });
+  const { requirements } = collectRequirements();
+
+  const plan = await planResources(cf, requirements, 'update');
+  assert.ok(plan.blockers.length > 0, '要有 blocker');
+  const said = plan.blockers.join('\n');
+  assert.match(said, /WEBHOOKS/, '要指名是哪個綁定');
+  assert.match(said, /kvid-webhooks/, '要指名是哪一顆資源');
+  assert.match(said, /找不到/, '要說清楚發生什麼事');
+  assert.ok(!plan.create.some((c) => c.binding === 'WEBHOOKS'), '絕不能把它排進「要新建」');
+
+  await assert.rejects(() => applyResourcePlan(cf, plan), ResourcePlanBlocked);
+  assert.deepEqual(cf.createdKv, [], '被擋下時一顆資源都不能被建出來');
+  assert.deepEqual(cf.createdD1, []);
+});
+
+test('#97 ③-b：讀不到某顆 worker 現在綁什麼 → 當「我不知道」而不是「它沒有」', async () => {
+  const cf = new FakeCloudflare({ failBindingsFor: 'arcrun-cypher-executor' });
+  const { requirements } = collectRequirements();
+
+  const plan = await planResources(cf, requirements, 'update');
+  assert.match(plan.blockers.join('\n'), /arcrun-cypher-executor/);
+  await assert.rejects(() => applyResourcePlan(cf, plan), ResourcePlanBlocked);
+  assert.deepEqual(cf.createdKv, []);
+});
+
+test('#97 ③-c：update 卻一顆 worker 都找不到 → 停手，不當成全新安裝重建一整套', async () => {
+  const cf = new FakeCloudflare({ nothingDeployed: true });
+  const { requirements } = collectRequirements();
+
+  const plan = await planResources(cf, requirements, 'update');
+  assert.match(plan.blockers.join('\n'), /找不到任何一顆要更新的 worker/);
+  await assert.rejects(() => applyResourcePlan(cf, plan), ResourcePlanBlocked);
+  assert.deepEqual(cf.createdKv, []);
+});
+
+test('#97 ③-d：同一個 binding 在不同 worker 上指向不同資源 → 不猜，停手', async () => {
+  const cf = new FakeCloudflare();
+  // registry 的 ANALYTICS_KV 被指到別顆（真實情境：有人手動改過其中一邊）
+  cf.scripts.get('arcrun-registry')!.find((b) => b.binding === 'ANALYTICS_KV')!.value = 'kvid-other';
+  cf.kv.set('some-other-kv', 'kvid-other');
+  const { requirements } = collectRequirements();
+
+  const plan = await planResources(cf, requirements, 'update');
+  assert.match(plan.blockers.join('\n'), /ANALYTICS_KV/);
+  assert.deepEqual(cf.createdKv, []);
+});
+
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+// 合法的新建：只有「確定沒人綁過」時才准
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+test('#97：新版本新增的 binding（沒有任何已部署 worker 綁過）才准新建', async () => {
+  const cf = new FakeCloudflare();
+  cf.scripts.set('arcrun-mcp', []);          // mcp 已部署，但還沒有 OAUTH_KV（舊版本裝的）
+  cf.kv.delete(`arcrun-rag-${INSTANCE}-kv-oauth_kv`);
+  const { requirements } = collectRequirements();
+
+  const plan = await planResources(cf, requirements, 'update');
+  assert.deepEqual(plan.blockers, []);
+  assert.deepEqual(plan.create.map((c) => c.binding), ['OAUTH_KV'], '只有這一個該建');
+  await applyResourcePlan(cf, plan);
+  assert.deepEqual(cf.createdKv, ['OAUTH_KV']);
+  assert.equal(cf.kv.size, 9, '刪掉一顆、補建一顆 → 還是 9 顆');
+});
+
+test('#97：全新帳號跑 init → 該建的都建（不會被 update 的停手規則卡住）', async () => {
+  const cf = new FakeCloudflare({ nothingDeployed: true });
+  cf.kv.clear(); cf.d1.clear(); cf.vectorize.length = 0;
+  const { requirements } = collectRequirements();
+
+  const plan = await planResources(cf, requirements, 'init');
+  assert.deepEqual(plan.blockers, [], 'init 在空帳號上不該停手');
+  await applyResourcePlan(cf, plan);
+  assert.equal(cf.createdKv.length, REQUIRED_KV_NAMESPACES.length);
+  assert.deepEqual(cf.createdD1, ['arcrun-kbdb']);
+  assert.equal(cf.createdVectorize.length, 1);
+});
+
+test('#97：一邊已部署一邊沒有 → 跟著沿用同一顆，不要另外建一顆空的', async () => {
+  const cf = new FakeCloudflare();
+  cf.scripts.delete('arcrun-cypher-executor');   // cypher 還沒部（kbdb 已部，DB → d1id-kbdb）
+  const { requirements, tomls } = collectRequirements();
+
+  const plan = await planResources(cf, requirements, 'update');
+  assert.deepEqual(plan.blockers, []);
+  assert.ok(!plan.create.some((c) => c.kind === 'd1'), 'CREDENTIALS_DB 不該被當成新資源建一顆');
+
+  const resolved = await applyResourcePlan(cf, plan);
+  const bound = deployAndReadBindings(tomls, resolved);
+  assert.equal(bound.get('arcrun-cypher-executor')!.get('CREDENTIALS_DB'), 'd1id-kbdb',
+    'credential 目錄要跟 KBDB 在同一顆庫');
+  assert.deepEqual(cf.createdD1, []);
+});
+
+test('#97：部署出去的 toml 不得殘留官方 prod 的資源 id（自架寫進官方庫 = 跨租戶外洩）', async () => {
+  // repo 的 toml 裡 database_id 預設是官方 prod D1。舊版在「D1 解析失敗」時只是把它跳過不注入，
+  // 於是自架用戶的 kbdb worker 就這樣綁著官方那顆庫部署出去。現在不是失敗就跳過，是整趟停手。
+  const cf = new FakeCloudflare();
+  const { requirements, tomls } = collectRequirements();
+  const resolved = await applyResourcePlan(cf, await planResources(cf, requirements, 'update'));
+
+  const OFFICIAL_D1 = '0c580910-e00b-4f8e-9c57-ac54ea52242f';
+  for (const [rel, raw] of tomls) {
+    const rendered = renderWranglerToml(raw, CTX, resolved);
+    assert.doesNotMatch(rendered, new RegExp(OFFICIAL_D1), `${rel} 還帶著官方 prod D1 的 id`);
+    assert.doesNotMatch(rendered, /REPLACE_WITH_REAL_KV_ID/, `${rel} 還留著占位 KV id`);
+  }
+});
+
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+// 做法本身的看守：不准再出現「照名字 ensure」這種原語
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+test('#97 紅線：cf-api 不得再提供任何「找不到同名就順手建一顆」的 ensure 原語', () => {
+  const src = readFileSync(join(REPO, 'cli/src/lib/cf-api.ts'), 'utf8');
+  assert.doesNotMatch(src, /\bensureKvNamespace\b|\bensureD1Database\b|\bensureVectorizeIndex\b/,
+    'ensure* 是 #97 的凶器：把「查不到」當成「不存在」再自作主張新建。'
+    + '要建資源一律先過 resource-resolver 的 planResources。');
+});
+
+test('#97 紅線：只有 resource-resolver 能決定「要不要建」，指令層不得自己呼叫 create*', () => {
+  for (const rel of ['cli/src/commands/init.ts', 'cli/src/commands/update.ts']) {
+    const src = readFileSync(join(REPO, rel), 'utf8');
+    assert.doesNotMatch(src, /\.create(KvNamespace|D1Database|VectorizeIndex)\s*\(/,
+      `${rel} 不該自己建資源——那樣就繞過了「先看已部署的 worker 綁著什麼」這道判斷。`);
+  }
+});
+
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+// 底層零件
+// ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+test('parseWranglerRequirements：讀得出 script 名與三種資源綁定，且不把註解掉的區塊當需求', () => {
+  const toml = [
+    'name = "arcrun-kbdb"  # 註解不影響',
+    '',
+    '[[d1_databases]]',
+    'binding = "DB"',
+    'database_name = "arcrun-kbdb"',
+    'database_id = "placeholder"',
+    '',
+    '[vars]',
+    'ENVIRONMENT = "production"',
+    '',
+    '# [[vectorize]]',
+    '# binding = "VECTORIZE"',
+    '# index_name = "arcrun-kbdb-embed-m3"',
+  ].join('\n');
+  const r = parseWranglerRequirements(toml);
+  assert.equal(r.script, 'arcrun-kbdb');
+  assert.deepEqual(r.bindings, [{ kind: 'd1', binding: 'DB', createName: 'arcrun-kbdb' }]);
+});
+
+test('KV 沒有 title 欄位 → 真要新建時用 binding 名', () => {
+  const r = parseWranglerRequirements('name = "w"\n[[kv_namespaces]]\nbinding = "WEBHOOKS"\nid = "x"');
+  assert.deepEqual(r.bindings, [{ kind: 'kv_namespace', binding: 'WEBHOOKS', createName: 'WEBHOOKS' }]);
+});
+
+test('注入是照 binding 對號，不是盲換「檔案裡第一個 database_id」', () => {
+  const cypher = readFileSync(join(REPO, 'cypher-executor/wrangler.toml'), 'utf8');
+  const resolved = new Map<string, ResolvedResource>([
+    [bindingKey('d1', 'CREDENTIALS_DB'), { kind: 'd1', binding: 'CREDENTIALS_DB', value: 'MINE', origin: 'adopted' }],
+    [bindingKey('kv_namespace', 'WEBHOOKS'), { kind: 'kv_namespace', binding: 'WEBHOOKS', value: 'KV-MINE', origin: 'adopted' }],
+  ]);
+  const out = renderWranglerToml(cypher, CTX, resolved);
+  const bound = parseWranglerRequirements(out);
+  assert.ok(bound.bindings.some((b) => b.binding === 'CREDENTIALS_DB'));
+  assert.match(out, /binding = "CREDENTIALS_DB"\ndatabase_name = "arcrun-kbdb"\ndatabase_id = "MINE"/);
+  assert.match(out, /binding = "WEBHOOKS"\nid = "KV-MINE"/);
+  // 沒被解析到的綁定不能被亂改（EXEC_CONTEXT 這次沒進 resolved）
+  assert.match(out, /binding = "EXEC_CONTEXT"\nid = "616967a852eb450a8c01731f71ac8edd"/);
+});
+
+test('renderWranglerToml 帶空 map = 預覽：解析看到的 binding 與注入後的完全一致', () => {
+  for (const rel of WORKER_TOMLS) {
+    const raw = readFileSync(join(REPO, rel), 'utf8');
+    const preview = parseWranglerRequirements(renderWranglerToml(raw, CTX, new Map()));
+    const resolved = new Map<string, ResolvedResource>(
+      preview.bindings.map((b) => [
+        bindingKey(b.kind, b.binding),
+        { kind: b.kind, binding: b.binding, value: `v-${b.binding}`, origin: 'adopted' as const },
+      ]),
+    );
+    const after = parseWranglerRequirements(renderWranglerToml(raw, CTX, resolved));
+    assert.deepEqual(
+      after.bindings.map((b) => `${b.kind}:${b.binding}`).sort(),
+      preview.bindings.map((b) => `${b.kind}:${b.binding}`).sort(),
+      `${rel}: 預覽與實際注入看到的綁定必須一致`,
+    );
+  }
+});
+
+test('repo 的 toml 綁定總集合 = REQUIRED_KV_NAMESPACES（漏綁會讓某顆 worker 部署失敗）', () => {
+  const { requirements } = collectRequirements();
+  const kv = [...new Set(requirements.filter((r) => r.kind === 'kv_namespace').map((r) => r.binding))];
+  assert.deepEqual(kv.sort(), [...REQUIRED_KV_NAMESPACES].sort());
+});
+
+test('CfAccountClient.getScriptBindings：404 = 還沒部署；其他錯誤要 throw（不能當成「沒有綁」）', async () => {
+  const orig = globalThis.fetch;
+  try {
+    globalThis.fetch = (async () =>
+      new Response(JSON.stringify({ success: false, errors: [{ message: 'not found' }] }), { status: 404 })
+    ) as typeof fetch;
+    const cf = new CfAccountClient('a', 't');
+    assert.deepEqual(await cf.getScriptBindings('nope'), { deployed: false, bindings: [] });
+
+    globalThis.fetch = (async () =>
+      new Response(JSON.stringify({ success: false, errors: [{ message: 'boom' }] }), { status: 500 })
+    ) as typeof fetch;
+    await assert.rejects(() => new CfAccountClient('a', 't').getScriptBindings('x'), /boom/);
+  } finally {
+    globalThis.fetch = orig;
+  }
+});
+
+test('CfAccountClient.getScriptBindings：讀得懂 CF 回的 kv/d1/vectorize 三種綁定形狀', async () => {
+  const orig = globalThis.fetch;
+  try {
+    globalThis.fetch = (async () => new Response(JSON.stringify({
+      success: true,
+      result: {
+        bindings: [
+          { type: 'kv_namespace', name: 'WEBHOOKS', namespace_id: 'kv1' },
+          { type: 'd1', name: 'DB', id: 'db1' },
+          { type: 'vectorize', name: 'VECTORIZE', index_name: 'idx1' },
+          { type: 'plain_text', name: 'ENVIRONMENT', text: 'production' },
+          { type: 'service', name: 'SVC_SET', service: 'arcrun-set' },
+        ],
+      },
+    }), { status: 200 })) as typeof fetch;
+    const res = await new CfAccountClient('a', 't').getScriptBindings('arcrun-cypher-executor');
+    assert.equal(res.deployed, true);
+    assert.deepEqual(res.bindings, [
+      { kind: 'kv_namespace', binding: 'WEBHOOKS', value: 'kv1' },
+      { kind: 'd1', binding: 'DB', value: 'db1' },
+      { kind: 'vectorize', binding: 'VECTORIZE', value: 'idx1' },
+    ]);
+  } finally {
+    globalThis.fetch = orig;
+  }
+});

console-ui/public/console/dashboard/index.html

@@ -277,9 +277,12 @@ function taipeiMonthDay(ms) { var d = new Date(ms + TAIPEI_OFFSET_MS); return {
       } else {
         rows.push(sysRow('語意嵌入', '狀態讀不到', 'off'));
       }
-      rows.push(sys.graph && sys.graph.ok
-        ? sysRow('知識圖譜', '● 正常・三元組 ' + (sys.graph.triplets == null ? '?' : sys.graph.triplets), 'ok')
-        : sysRow('知識圖譜', '● 打不通', 'bad'));
+      // Arcrun#100：「服務活著嗎」與「庫裡有幾條」拆兩列。混一列時，圖服務打不通會把
+      // 「其實有 1854 條」整個吞掉，畫面看起來就像知識庫是空的。數字讀不到寫「讀不到」，不寫 0。
+      var gOk = !!(sys.graph && sys.graph.ok);
+      var tri = sys.graph && sys.graph.triplets != null ? sys.graph.triplets : null;
+      rows.push(sysRow('知識圖譜服務', gOk ? '● 正常' : '● 打不通', gOk ? 'ok' : 'bad'));
+      rows.push(sysRow('三元組（關聯）', tri == null ? '讀不到' : tri.toLocaleString() + ' 條', tri == null ? 'off' : ''));
       rows.push(sysRow('工作流', sys.workflow_total == null ? '讀不到' : sys.workflow_total + ' 條', sys.workflow_total == null ? 'off' : ''));
       // 精耕層 wiki 卡（leo 2026-07-07 裁：14-E 遺產總數 deprecated 不再顯示，只顯示真的新的；
       // 三元組/已嵌入 已各有一列）

console-ui/public/console/index.html

@@ -934,14 +934,15 @@ function taipeiMonthDay(ms) { var d = new Date(ms + TAIPEI_OFFSET_MS); return {
     fetch(API_BASE + '/console/kb-scale-data')
       .then(function (r) { return r.ok ? r.json() : null; })
       .then(function (d) {
-        if (!d) return;
-        var n = function (v) { return v == null ? '？' : v.toLocaleString(); };
+        // #100：讀不到就明說讀不到（原本靜默 return，會把上一輪的舊數字留在畫面上）
+        if (!d) { $('se-scale').textContent = '精耕層 讀不到（規模統計讀取失敗，不影響搜尋）'; return; }
+        var n = function (v) { return v == null ? '讀不到' : v.toLocaleString(); };
         var parts = ['wiki 卡 ' + n(d.wiki_card_total), '三元組 ' + n(d.triplets_total), '已嵌入 ' + n(d.embedded)];
         var latest = d.wiki_card_latest_ago_minutes;
         $('se-scale').textContent = '精耕層 ' + parts.join('・') +
           (latest != null && latest >= 0 ? '・最近寫入 ' + ckAge(latest) : '');
       })
-      .catch(function () { /* 規模感拿不到不擋搜尋 */ });
+      .catch(function () { $('se-scale').textContent = '精耕層 讀不到（規模統計讀取失敗，不影響搜尋）'; });
   }
   $('se-sem').addEventListener('click', function () {
     S.semantic = !S.semantic;
@@ -1504,7 +1505,7 @@ function taipeiMonthDay(ms) { var d = new Date(ms + TAIPEI_OFFSET_MS); return {
     ]).then(function (rs) {
       var svc = rs[0].status === 'fulfilled' ? rs[0].value : {};
       var kb = rs[1].status === 'fulfilled' ? rs[1].value : null;
-      var n = function (v) { return v == null ? '？' : v.toLocaleString(); };
+      var n = function (v) { return v == null ? '讀不到' : v.toLocaleString(); };
       var rows = '';
       rows += '<div class="kvline"><span class="muted">服務</span><span class="mono" style="font-size:14px">' + esc(svc.service || 'arcrun-cypher-executor') + '</span></div>';
       rows += '<div class="kvline"><span class="muted">版本</span><span class="mono" style="color:var(--amber)">' + esc(svc.version || '—') + '</span></div>';

console-ui/public/portal/index.html

@@ -1108,7 +1108,9 @@ function taipeiMonthDay(ms) { var d = new Date(ms + TAIPEI_OFFSET_MS); return {
     }
   })();
 
-  // ── t53 完成安裝清單（進站必見，三件做完才消失）─────────────────────────────
+  // ── t53 完成安裝清單（進站必見，做完才消失）───────────────────────────────
+  //    件數演進：t53 三件 → t54 兩件（設定檔改由小幫手憑帳密自取）
+  //    → arcrun-rag#81 一件（AI 問答改走 Workers AI，不再要用戶自備金鑰）。
   function setupSteps() {
     try { return JSON.parse(localStorage.getItem('arcrun_setup_steps') || '{}'); } catch (e) { return {}; }
   }
@@ -1123,7 +1125,10 @@ function taipeiMonthDay(ms) { var d = new Date(ms + TAIPEI_OFFSET_MS); return {
     var p = S.profile || {};
     if (p.role !== 'admin') return;
     var s = setupSteps();
-    if (s.daemon && s.key) return; // t54 起只剩兩件：設定改由小幫手輸入帳密自取，不再下載檔案
+    // arcrun-rag#81（leo 08-12：「已經改用 workers AI，刪掉」）：只剩「下載小幫手」一件。
+    // 舊的 s.key（貼 Google AI 金鑰）已整條移除，見下方 innerHTML 處的說明。
+    // 相容：舊瀏覽器 localStorage 裡殘留的 s.key 不再被讀 —— 沒設過 key 的人也不會被卡住。
+    if (s.daemon) return; // t54 起設定改由小幫手輸入帳密自取，不再下載檔案
     var cfg = window.ARCRUN_CONFIG || {};
     var dpick = daemonPick();                       // t72 OS 分流（同一組判定，見上面 daemonPick）
     var daemonUrl = dpick.sure ? dpick.pick.url : dpick.mac.url;
@@ -1134,7 +1139,20 @@ function taipeiMonthDay(ms) { var d = new Date(ms + TAIPEI_OFFSET_MS); return {
     var el = document.createElement('div');
     el.id = 'setup-checklist';
     el.style.cssText = 'position:fixed;right:20px;bottom:20px;z-index:60;max-width:400px;width:calc(100% - 40px);padding:18px 20px;border-radius:14px;background:rgba(var(--amber-rgb),.10);border:1px solid rgba(var(--amber-rgb),.45);backdrop-filter:blur(8px);font-size:14px;line-height:1.65';
-    el.innerHTML = '<b>還差 ' + (2 - (s.daemon?1:0) - (s.key?1:0)) + ' 步，安裝就真的完成了</b>'
+    // 🔴 arcrun-rag#81（leo 08-12）：第二項「啟用 AI 問答（貼 Google AI 金鑰）」整條刪除。
+    //   為什麼不是「一個沒用的欄位」而已：它長在**安裝完成清單裡而且是勾選項**
+    //   ⇒ 用戶會以為不做這步就沒裝完，而它要人離開流程、去第三方網站申請帳號、
+    //   把金鑰貼進表單——整條安裝路徑上最重的一個動作，而且是白做的。
+    //   真相：雲端問答走 t181（08-04）改好的 Workers AI（`env.AI` binding，免金鑰）——
+    //   /portal/data/chat → tenant 的 rag_chat workflow → `workers_ai_chat` recipe
+    //   （api-recipe-seeds.ts:150，endpoint `@cf/meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct`）。
+    //   這裡貼的金鑰是打 POST /portal/admin/ai 存一筆雲端 gemini_api_key credential，
+    //   **現行問答鏈路一個地方都沒有讀它**。
+    //   後端 route 本身不動（同 08-09 拿掉檢修孔按鈕的處置：端點無害、已無任何 UI 呼叫，
+    //   純粹清路標）；已經存過金鑰的人那筆 credential 也原封不動，不做刪除。
+    //   ⚠️ 別把這個跟設定頁「AI 設定」面板講的地端萃取金鑰搞混——那把是填在
+    //   **同步小幫手**托盤裡的，從來不經過這個清單。
+    el.innerHTML = '<b>還差 1 步，安裝就真的完成了</b>'
       + row(s.daemon, 'daemon',
           '<b>下載同步小幫手</b>（把資料夾變成知識庫）<br>'
           + (daemonUrl
@@ -1156,34 +1174,13 @@ function taipeiMonthDay(ms) { var d = new Date(ms + TAIPEI_OFFSET_MS); return {
           // t54（leo：「最好的就是把它的帳密直接輸入」）：設定不再是一個要下載的檔案——
           // 小幫手第一次開啟會問網址＋帳密，自己去換設定。
           + '<div class="muted" style="font-size:12.5px;margin-top:4px">裝好第一次開啟時，貼上這個網址＋你的帳號密碼就連上了，不用下載設定檔。</div>')
-      + row(s.key, 'key',
-          '<b>啟用 AI 問答</b>（<a href="https://aistudio.google.com" target="_blank" rel="noopener">aistudio.google.com</a> 免費申請）<br>'
-          + '<input id="sc-key" type="password" placeholder="貼上 Google AI 金鑰" style="width:60%;padding:6px 8px;border-radius:8px;border:1px solid rgba(var(--ink-rgb),.25);background:rgba(var(--ink-rgb),.04);color:var(--ink)"> '
-          + '<button class="btn3" id="sc-key-save" style="padding:6px 12px;border-radius:8px;cursor:pointer">啟用</button>'
-          + '<div id="sc-key-msg" style="font-size:12.5px;min-height:1.1em"></div>')
       + '<div style="margin-top:10px;text-align:right"><button id="sc-later" style="border:none;background:none;color:inherit;cursor:pointer;font-size:12.5px;text-decoration:underline;opacity:.65">稍後再說</button></div>';
     document.body.appendChild(el);
     var dl = document.getElementById('sc-daemon');
     if (dl) dl.addEventListener('click', function () { markStep('daemon'); });
     // t54：config.json 下載鈕已移除（設定由小幫手憑帳密自取）
-    var kb = document.getElementById('sc-key-save');
-    if (kb) kb.addEventListener('click', function () {
-      var k = (document.getElementById('sc-key').value || '').trim();
-      var m = document.getElementById('sc-key-msg');
-      if (!k) { m.textContent = '請先貼上金鑰'; return; }
-      kb.disabled = true; m.textContent = '啟用中…';
-      fetch(API_BASE + '/portal/admin/ai', {
-        method: 'POST',
-        headers: Object.assign({ 'Content-Type': 'application/json' }, authHeaders()),
-        body: JSON.stringify({ gemini_api_key: k })
-      }).then(function (r) { return safeJson(r).then(function (d) { return { ok: r.ok, status: r.status, d: d }; }); })
-        .then(function (x) {
-          kb.disabled = false;
-          if (!x.ok || !x.d.success) { m.textContent = (x.d && x.d.error) || '啟用失敗，請再試一次'; return; }
-          markStep('key');
-        })
-        .catch(function () { kb.disabled = false; m.textContent = '網路好像有問題，請再試一次'; });
-    });
+    // arcrun-rag#81：金鑰輸入框的送出邏輯（POST /portal/admin/ai）一併移除——
+    // 只藏畫面留著那條路，等於這個要求還在，只是變得更難發現。
     var later = document.getElementById('sc-later');
     if (later) later.addEventListener('click', function () { el.remove(); }); // 只藏本次，下次進站再提醒
   }
@@ -1486,7 +1483,14 @@ function taipeiMonthDay(ms) { var d = new Date(ms + TAIPEI_OFFSET_MS); return {
     $('se-q').value = name;
     doGraphSearch(name);
   }
+  // 讀不到就明說「讀不到」——標題列**絕不**留著 0 或舊數字（Arcrun#100：leo 看到
+  // 「0 個實體・0 條關聯」以為要去上傳文件，其實庫裡有 1854 條，只是這支讀失敗了）。
+  function mapUnavailable(html) {
+    $('map-meta').textContent = '讀不到';
+    $('map-box').innerHTML = '<div class="err" style="padding:30px 10px">' + html + '</div>';
+  }
   function loadMap() {
+    $('map-meta').textContent = '';
     $('map-box').innerHTML = '<div class="muted" style="padding:30px 10px">載入總圖中…</div>';
     $('map-md-link').innerHTML = SOURCE_WEB_BASE
       ? '：<a href="' + esc(SOURCE_WEB_BASE + '/system-dev/wiki/00-MAP.md') + '" target="_blank" rel="noopener" style="color:var(--amber)">00-MAP.md ↗</a>'
@@ -1495,14 +1499,31 @@ function taipeiMonthDay(ms) { var d = new Date(ms + TAIPEI_OFFSET_MS); return {
       .then(function (r) { return safeJson(r).then(function (d) { return { ok: r.ok, status: r.status, d: d }; }); })
       .then(function (x) {
         if (guard401(x.status)) return;
-        if (!x.ok) { $('map-box').innerHTML = '<div class="err">' + esc(x.d.error || ('總圖載入失敗（HTTP ' + x.status + '）')) + '</div>'; return; }
-        var nodes = x.d.nodes || [];
-        var edges = x.d.edges || [];
-        $('map-meta').textContent = nodes.length + ' 個實體・' + edges.length + ' 條關聯' + (x.d.truncated ? '・已達上限截斷' : '');
+        if (!x.ok) { mapUnavailable(esc(x.d.error || ('總圖載入失敗（HTTP ' + x.status + '）'))); return; }
+        // Arcrun#100：「0」只准在後端確認過真的是 0 的時候出現。
+        // 形狀不對 → 讀不到（不是空庫）；nodes 為空但 empty_confirmed 不成立 → 讀不到。
+        if (!Array.isArray(x.d.nodes) || !Array.isArray(x.d.edges)) {
+          mapUnavailable('總圖回應格式不對——沒有拿到關聯資料。這不代表知識庫是空的。');
+          return;
+        }
+        var nodes = x.d.nodes, edges = x.d.edges;
+        var total = typeof x.d.triplets_total === 'number' ? x.d.triplets_total : null;
+        if (!nodes.length && x.d.empty_confirmed !== true) {
+          mapUnavailable(x.d.empty_reason === 'scope_mismatch'
+            ? '讀不到你這個帳號的關聯資料——知識庫裡有三元組'
+              + (total ? '（本帳號範圍算到 ' + total.toLocaleString() + ' 條）' : '')
+              + '，但這張圖一條都抽不出來。<br>'
+              + '<b>這不是「還沒有關聯」，不用去上傳文件</b>；比較像資料的歸屬範圍對不上，請通知管理員。'
+            : '讀不到知識庫的關聯資料，無法確認庫裡有沒有關聯。<br>'
+              + '<b>這不是「還沒有關聯」，不用去上傳文件</b>——是這次讀取失敗，請稍後重整或通知管理員。');
+          return;
+        }
+        $('map-meta').textContent = nodes.length + ' 個實體・' + edges.length + ' 條關聯'
+          + (total !== null && x.d.truncated ? '（全庫共 ' + total.toLocaleString() + ' 條，已達單次上限）' : x.d.truncated ? '・已達上限截斷' : '');
         if (!nodes.length) { $('map-box').innerHTML = '<div class="muted" style="padding:30px 10px">知識庫還沒有任何關聯——上傳文件後 AI 會自動織網。</div>'; return; }
         renderMap(nodes, edges);
       })
-      .catch(function (e) { $('map-box').innerHTML = '<div class="err">請求失敗：' + esc(friendlyErr(e)) + '</div>'; });
+      .catch(function (e) { mapUnavailable('請求失敗：' + esc(friendlyErr(e))); });
   }
   function renderMap(nodes, edges) {
     var N = nodes.length;

cypher-executor/src/lib/component-loader.ts

@@ -77,7 +77,12 @@ const LOGIC_BINDING_MAP: Record<string, keyof Bindings> = {
   filter:               'SVC_FILTER',
   merge:                'SVC_MERGE',
   try_catch:            'SVC_TRY_CATCH',
-  wait:                 'SVC_WAIT',
+  // wait 已於 Arcrun#101（2026-08-12）移進 BUILTIN_COMPONENTS（step 1）——
+  // 等待是 orchestrator 的排程職責，WASI 沙箱裡做不到「不花 CPU 地等」。理由全文見
+  // constants.ts 的 wait 註解。這裡刻意**移除**而非留著：step 1 本來就先於 step 5 命中，
+  // 留下這行只會讓讀者以為 wait 還走 SVC_WAIT（實際永遠走不到）＝誤導人的死路由。
+  // wrangler.toml 的 SVC_WAIT binding 不動（rule 3.1：13 個既有 binding 保留不新增），
+  // 拆綁定要重新部署、與本票無關。
   set:                  'SVC_SET',
   array_ops:            'SVC_ARRAY_OPS',
   string_ops:           'SVC_STRING_OPS',
@@ -268,8 +273,13 @@ function makeHttpRunner(url: string): ComponentRunner {
       const text = await res.text();
       return { success: false, status: res.status, error: text.slice(0, 200) };
     }
-    try { return await res.json(); }
-    catch { return { success: true, data: await res.text() }; }
+    // 只讀一次 body（同檔 readBodyOnce 的註解已寫明這個坑，這裡以前卻正好踩到）：
+    // 舊寫法 `try { res.json() } catch { res.text() }` 在零件回非 JSON 時，
+    // res.json() 失敗當下 body 已被消費 → 第二次讀丟 "Body has already been used"，
+    // 使用者看到的是這句跟真因（零件回了非 JSON）完全無關的訊息（Arcrun#92 同類）。
+    const text = await res.text();
+    try { return JSON.parse(text); }
+    catch { return { success: true, data: text }; }
   };
 }
 

cypher-executor/src/lib/constants.ts

@@ -47,6 +47,13 @@ export const SEMANTIC_EDGE_MAP: Record<string, EdgeType> = {
   'SUBFLOW': 'CALLS_SUBFLOW',
 };
 
+/**
+ * wait 零件的等待上限（毫秒）。與 registry/components/wait/component.contract.yaml
+ * 逐字相同 —— 超過此值截斷、不報錯。**不可為了閃避資源上限調小**（Arcrun#101 紅線）：
+ * 「等外部系統跟上」是這顆零件存在的理由，把上限砍掉等於把能力換掉。
+ */
+export const WAIT_MAX_MS = 30000;
+
 /**
  * 內建零件表（靜態函數）
  * WASM 零件 = 各自獨立 Worker，cypher-executor 走 HTTP URL 呼叫（不從 R2 讀）
@@ -61,6 +68,61 @@ export const BUILTIN_COMPONENTS = new Map<string, ComponentRunner>([
     const c = ctx as Record<string, unknown>;
     return { ...c, count: (Number(c.count) || 0) + 1 };
   }],
+
+  // ── wait：等待 N 毫秒後繼續（Arcrun#101，2026-08-12）────────────────────────
+  //
+  // 為什麼「等待」搬進引擎，而不是修那顆 WASM：
+  //
+  // 舊實作是 registry/components/wait/main.go（TinyGo → WASM），用 time.Sleep。
+  // TinyGo 的 sleep 走 WASI `poll_oneoff`；而每顆 component worker 的 WASI shim 把
+  // poll_oneoff 實作成 ENOSYS（`.component-builds/*/src/index.ts`：`poll_oneoff: () => 76`）
+  // ⇒ TinyGo 排程器拿不到「睡到某個時間」的手段，退化成迴圈重讀 `clock_time_get`
+  // 自旋等時間到（wasm 內可見 runtime.sleepTicks / sleepQueue / runtime.ticks 符號）。
+  //
+  // 🔴 到這裡為止是**查得到原始碼的事實**。再往下「所以那個自旋迴圈的結束條件永遠
+  //    不成立」曾被當成結論寫在這裡，但**寫了測試去證，反而被打臉**：在
+  //    vitest-pool-workers 的 workerd 裡，同步自旋 2553 圈之後 Date.now() 就前進了
+  //    ⇒ 時鐘並沒有全程凍結。
+  //    ⇒ 「為什麼三秒的等待會拖到 35 秒才死」的完整機制**目前仍是推測**，
+  //      證據只有下面 leo 的四次實測。別把它當定論往外傳。
+  //
+  // 所以症狀不是「等 N 秒花 N 秒 CPU」，而是「不管 ms 填多少都跑到 CPU 上限被砍」。
+  // leo 2026-08-12 在 youlin stage 實測（只有 input >> wait 兩個節點）：
+  //   ms=3000 → 38.9s 後 503 / ms=20000 → 34.0s / ms=30000 → 34.9s / 寫死 3000 → 34.8s
+  // 四個值同一個死法、與 ms 無關 —— 3 秒的等待撐到 35 秒才死，就是「迴圈根本沒結束」
+  // 的證據（若成本與時長成正比，ms=3000 只會花 3 秒 CPU，根本不該死）。
+  // 也就是說 wait 零件在 Workers 上從來沒有真的等待成功過，不只是貴。
+  //
+  // 純 WASI 沙箱（stdin→stdout、無 socket、同步呼叫）本來就沒有「不花 CPU 地等」這種
+  // 東西 —— 會等的只有宿主。故 wait 與 trigger_workflow 同類：**是 orchestrator 的
+  // 執行排程職責，不是業務邏輯**（rule 02 §2.3 明列「workflow 執行排程」屬 cypher-executor
+  // 合法職責；§2.2 禁的是解密／簽章／template 展開／具體 API 呼叫，等待都不是）。
+  // 搬進引擎不違反「業務邏輯走 WASM」鐵律。引擎這側 await 一個 timer 只花 wall-clock、
+  // 不記 CPU ⇒ 等 30 秒與等 3 秒同價（皆 ≈0）。
+  //
+  // I/O 契約沿用 component.contract.yaml，既有 workflow 的 wait 節點定義不必改：
+  //   吃 ms（必填 > 0）＋可選 context；ms > WAIT_MAX_MS 截斷；
+  //   回 { success: true, data: { ...context, waited_ms } }；ms <= 0 回 success:false。
+  // 唯一刻意的放寬：ms 允許數字字串（"3000"）。WASM 版 json.Unmarshal 進 int 會直接
+  // 失敗，但 node.data 走 interpolateData 後 `ms: "{{input.delay}}"` 必然是字串
+  // ⇒ 收字串只會把「本來就跑不動的」變成跑得動，不會改變任何既有成功案例的行為。
+  ['wait', async (ctx) => {
+    const c = (ctx && typeof ctx === 'object') ? ctx as Record<string, unknown> : {};
+
+    const requested = typeof c.ms === 'number' ? c.ms : Number(c.ms);
+    if (!Number.isFinite(requested) || requested <= 0) {
+      return { success: false, error: 'ms 必須大於 0' };
+    }
+    const ms = Math.min(Math.floor(requested), WAIT_MAX_MS);
+
+    // 這一行就是整張票：await timer ⇒ 只走 wall-clock，不佔請求執行緒、不記 CPU。
+    await new Promise<void>((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
+
+    const passthrough = (c.context && typeof c.context === 'object' && !Array.isArray(c.context))
+      ? c.context as Record<string, unknown>
+      : {};
+    return { success: true, data: { ...passthrough, waited_ms: ms } };
+  }],
 ]);
 
 export const SCORE_THRESHOLD = 0.5;

cypher-executor/src/lib/wasi-shim.ts

@@ -27,6 +27,21 @@ export interface ArcrunHostEnv {
 const WASI_ESUCCESS = 0;
 const WASI_ENOSYS = 76;
 
+// ── host function 回傳碼（u6u.*）─────────────────────────────────────────────
+// 零件（main.go）用同一組數字判斷，改這裡要同步改 registry/components/*/main.go。
+export const HOST_OK = 0;
+/** host 端出錯（memory 不可用 / 例外）— 零件無從得知細節 */
+export const HOST_ERROR = 1;
+/** 查無此 key / ref（kv_get、secret_get 用） */
+export const HOST_NOT_FOUND = 2;
+/**
+ * Arcrun#92：資料塞不進零件宣告的接收緩衝區（**不是**連線失敗、**不是**對方報錯）。
+ * 舊行為是「照寫下去」——data 比零件的 outBuf 大時會覆寫零件堆積體，零件接著用
+ * `outBuf[:outLen]` 切片會 panic，或 writeOut 撞到 memory 邊界丟例外 → 回 1 →
+ * 零件印一句與真因無關的 "HTTP request failed"。使用者照那句去查連線，方向全錯。
+ */
+export const HOST_TOO_LARGE = 3;
+
 // fd 常數
 const FD_STDIN = 0;
 const FD_STDOUT = 1;
@@ -75,6 +90,51 @@ export interface WasiHostFunctions {
   crypto_sign_rs256?: (data: Uint8Array, pkcs8: Uint8Array) => Promise<Uint8Array>;
 }
 
+/**
+ * 容量握手的判定規則（Arcrun#92）：資料塞不塞得進零件宣告的緩衝區？
+ * declaredCapacity === 0 ⇒ 舊零件沒宣告容量，host 無從得知上限 → 維持舊行為照寫，
+ * 不可自作聰明套一個預設值（各零件緩衝區大小不同：http_request 64KB、claude_api 1MB，
+ * 硬套會把原本正常的大回應誤判成「太大」——那是換一種說謊）。
+ */
+export function outFitsCapacity(declaredCapacity: number, dataLength: number): boolean {
+  return declaredCapacity === 0 || dataLength <= declaredCapacity;
+}
+
+/** 位元組數轉人看得懂的單位（訊息裡要出現真實數字，不能只說「太大」） */
+export function formatBytes(n: number): string {
+  if (n >= 1024 * 1024) return `${(n / 1024 / 1024).toFixed(1)} MB`;
+  if (n >= 1024) return `${Math.round(n / 1024)} KB`;
+  return `${n} bytes`;
+}
+
+/**
+ * Arcrun#92：「回應太大」的 error envelope。
+ *
+ * 寫法上的三個要求（票上的紅線：不准換一句含糊的萬用句）：
+ *   1. 講**發生什麼**：多大、上限多少（真實數字，不是「太大」兩個字）
+ *   2. 講**不是什麼**：不是連線失敗、資料也沒被偷偷截半——避免使用者往錯方向查
+ *   3. 講**怎麼辦**：縮小回應的具體手段
+ * 另附機器可讀欄位（code / actual_bytes / limit_bytes），讓上層能判斷而不必比對字串。
+ *
+ * status 用 0 而不是 413：對方伺服器並沒有回 413，寫 413 等於偽造一個上游狀態碼
+ * （與 fetch 失敗的 envelope 同慣例，0 = 根本沒拿到 HTTP 狀態）。
+ */
+export function oversizeResponseEnvelope(actualBytes: number, limitBytes: number) {
+  return {
+    error:
+      `回應太大，裝不下：對方回了 ${formatBytes(actualBytes)}，` +
+      `超過這個零件單次能接收的 ${formatBytes(limitBytes)} 上限。` +
+      `這不是連線失敗，資料也沒有被截掉一半——是整包放不進零件。` +
+      `做法：用來源 API 的分頁或篩選參數（例如 limit / page / per_page / fields）把回應縮小再重試；` +
+      `真的需要整包資料時，改成分頁多抓幾次、每次處理一批。`,
+    code: 'response_too_large',
+    actual_bytes: actualBytes,
+    limit_bytes: limitBytes,
+    status: 0,
+    body: '',
+  };
+}
+
 /**
  * 建立 WASI shim 實例
  * @param stdinData - 要寫入 stdin 的 UTF-8 字串（通常是 JSON.stringify(input)）
@@ -95,14 +155,34 @@ export function createWasiShim(stdinData: string, hostFunctions?: WasiHostFuncti
   }
 
   // 寫入結果到 WASM 的 outPtr buffer（host function 共用）
-  // 回傳 0 = 成功，1 = memory 不可用
+  // 回傳 HOST_OK / HOST_ERROR / HOST_TOO_LARGE
+  //
+  // 容量握手（Arcrun#92）：零件在呼叫 host function 前，把自己 outBuf 的長度預先寫進
+  // *outLenPtr；host 在寫回前讀這個值當容量上限。塞不下就**不寫**（避免覆寫零件記憶體）
+  // 並回 HOST_TOO_LARGE，讓上層改寫一段講真話的訊息。
+  //
+  // 舊零件（沒做握手）讀到 0 = 「未宣告容量」→ 維持舊行為。這裡不能自作聰明假設 64KB：
+  // 各零件緩衝區大小不同（http_request 64KB、claude_api 1MB），統一硬套會把原本
+  // 跑得好好的大回應誤判成太大。
   function writeOut(buf: ArrayBuffer, outPtr: number, outLenPtr: number, data: Uint8Array): number {
     try {
+      const view = new DataView(buf);
+      const declaredCapacity = view.getUint32(outLenPtr, true);
+      if (!outFitsCapacity(declaredCapacity, data.length)) return HOST_TOO_LARGE;
       new Uint8Array(buf, outPtr, data.length).set(data);
-      new DataView(buf).setUint32(outLenPtr, data.length, true);
-      return 0;
+      view.setUint32(outLenPtr, data.length, true);
+      return HOST_OK;
     } catch {
-      return 1;
+      return HOST_ERROR;
+    }
+  }
+
+  /** 讀零件宣告的緩衝區容量（0 = 舊零件沒宣告） */
+  function declaredCapacityOf(buf: ArrayBuffer, outLenPtr: number): number {
+    try {
+      return new DataView(buf).getUint32(outLenPtr, true);
+    } catch {
+      return 0;
     }
   }
 
@@ -352,12 +432,28 @@ export function createWasiShim(stdinData: string, hostFunctions?: WasiHostFuncti
               try {
                 const result = await hostFunctions!.http_request!(url, method, headers, body);
                 // await 後重新拿 memory.buffer（grow 會產生新的 ArrayBuffer）
-                return writeOut(memory.buffer, outPtr, outLenPtr, new TextEncoder().encode(result));
+                const encoded = new TextEncoder().encode(result);
+                const status = writeOut(memory.buffer, outPtr, outLenPtr, encoded);
+                if (status !== HOST_TOO_LARGE) return status;
+
+                // Arcrun#92：回應塞不進零件緩衝區。以前這裡會硬寫（覆寫零件記憶體）或回 1，
+                // 零件對外只講得出 "HTTP request failed"——訊息與真因脫節。
+                // 現在改寫一個講真話的 error envelope（零件既有的 parsed["error"] 判定鏈
+                // 會原樣帶到使用者面前，不必改零件也能講對原因）。
+                const capacity = declaredCapacityOf(memory.buffer, outLenPtr);
+                const envelope = new TextEncoder().encode(
+                  JSON.stringify(oversizeResponseEnvelope(encoded.length, capacity)),
+                );
+                const envStatus = writeOut(memory.buffer, outPtr, outLenPtr, envelope);
+                // 連這段說明都塞不下（緩衝區極小）→ 回 3，由零件自己講「回應太大」
+                return envStatus === HOST_OK ? HOST_OK : HOST_TOO_LARGE;
               } catch (e) {
                 // t117: 寫錯誤 envelope 到 WASM 輸出（main.go 讀 error key → success:false + 詳情）；
                 // 取代只 return 1（WASM 寫無資訊的 "HTTP request failed"）。
                 // writeOut 失敗（memory 壞）才 fallback return 1。
-                const errDetail = e instanceof Error ? e.message : String(e);
+                // 訊息截到 200 字：這段本身若超過零件緩衝區會被判成 HOST_TOO_LARGE，
+                // 零件就會把「連不上」說成「回應太大」——又一次訊息與真因脫節（Arcrun#92）。
+                const errDetail = (e instanceof Error ? e.message : String(e)).slice(0, 200);
                 const errEnv = new TextEncoder().encode(
                   JSON.stringify({ error: `fetch failed: ${errDetail}`, status: 0, body: '' })
                 );
@@ -366,7 +462,8 @@ export function createWasiShim(stdinData: string, hostFunctions?: WasiHostFuncti
             })
           : () => 1,
 
-        // kv_get(keyPtr, keyLen, outPtr, outLenPtr) → 0 成功；1 錯誤；2 找不到 key
+        // kv_get(keyPtr, keyLen, outPtr, outLenPtr)
+        // → 0 成功；1 錯誤；2 找不到 key；3 值太大塞不進零件緩衝區（Arcrun#92）
         kv_get: hostFunctions?.kv_get
           ? hostWrap(async (keyPtr: number, keyLen: number, outPtr: number, outLenPtr: number): Promise<number> => {
               if (!memory) { console.error('[kv_get] memory null'); return 1; }
@@ -387,7 +484,8 @@ export function createWasiShim(stdinData: string, hostFunctions?: WasiHostFuncti
             })
           : () => 1,
 
-        // secret_get(refPtr, refLen, outPtr, outLenPtr) → 0 成功；1 錯誤；2 找不到 ref
+        // secret_get(refPtr, refLen, outPtr, outLenPtr)
+        // → 0 成功；1 錯誤；2 找不到 ref；3 值太大塞不進零件緩衝區（Arcrun#92）
         // 與 kv_get 同款 pointer/memory-write 機制；差別只在 host 端實作來源（env[ref] 而非 KV.get）。
         secret_get: hostFunctions?.secret_get
           ? hostWrap(async (refPtr: number, refLen: number, outPtr: number, outLenPtr: number): Promise<number> => {

cypher-executor/src/routes/console-dashboard.ts

@@ -48,7 +48,7 @@
  */
 import { Hono } from 'hono';
 import type { Bindings } from '../types';
-import { kbdbBase, graphBase } from './kbdb-proxy';
+import { kbdbBase, graphBase, graphHeaders } from './kbdb-proxy';
 import { validateConsoleSession } from './console-auth';
 import {
   type KbdbEntry,
@@ -104,6 +104,31 @@ async function fetchJson<T>(url: string, headers?: Record<string, string>): Prom
   }
 }
 
+/**
+ * 本租戶三元組的**真實總數**（null = 讀不到，畫面要顯示「讀不到」而非 0）。
+ *
+ * 🔴 Arcrun#100：不可以拿 graph-plugin `/triplets/stats` 的 `total` 當數量。
+ * 那支的 `total` 是**分頁長度**不是 COUNT——它走 `/records/by-template/triplet`（KBDB 端
+ * `searchByTemplate` 預設 limit=100、硬上限 500）且不帶 owner 過濾，所以 1854 條的庫
+ * 只會回 100。修好 401 之後若還讀它，畫面會從「0」變成「100」——一樣是假的。
+ * 真相源＝KBDB `/records/triplet-stats`（真 SQL COUNT(*)、依 owner_id 過濾、無上限），
+ * 回 `{ success, stats: [{ library, triplet_count }] }`，加總即全庫條數。
+ */
+async function fetchTripletTotal(env: Bindings, tenant: string): Promise<number | null> {
+  const { base, headers } = kbdbBase(env);
+  const data = await fetchJson<{ stats?: { triplet_count?: unknown }[] }>(
+    `${base}/records/triplet-stats?owner_id=${encodeURIComponent(tenant)}`,
+    headers,
+  );
+  if (!data || !Array.isArray(data.stats)) return null;
+  let total = 0;
+  for (const row of data.stats) {
+    if (typeof row?.triplet_count !== 'number') return null; // 形狀不對 → 誠實回讀不到，不半信半疑加總
+    total += row.triplet_count;
+  }
+  return total;
+}
+
 /** KBDB entries 符合條件的總數（limit=1 只拿 total 欄，不搬資料）。null = 讀不到。 */
 async function fetchEntryTotal(env: Bindings, filters: Record<string, string>): Promise<number | null> {
   const { base, headers } = kbdbBase(env);
@@ -254,6 +279,7 @@ consoleDashboardRouter.get('/console/dashboard-data', async (c) => {
     kbdbHealth,
     embedStatus,
     graphStats,
+    tripletTotal,
     entriesTotal,
     wikiCardTotal,
     workflowTotal,
@@ -265,7 +291,13 @@ consoleDashboardRouter.get('/console/dashboard-data', async (c) => {
     cachedGiteaSprint(c.env, now, (p) => c.executionCtx.waitUntil(p)),
     fetchJson<{ ok?: boolean }>(`${kbdbUrl}/health`, kbdbHeaders),
     fetchJson<{ enabled?: boolean; pending?: number; embedded?: number }>(`${kbdbUrl}/embed/backfill/status`, kbdbHeaders),
-    fetchJson<{ total?: number; recent?: { today?: number; this_week?: number } }>(`${graphUrl}/triplets/stats`),
+    // graph-plugin 只拿來判「圖服務活著沒」（燈號）——數字不從這裡拿，見 fetchTripletTotal。
+    // headers 一定要帶：plugin 的 /triplets 前綴掛 Bearer 閘，漏帶＝永遠 401＝永遠假紅燈（#100）。
+    fetchJson<{ total?: number; recent?: { today?: number; this_week?: number } }>(
+      `${graphUrl}/triplets/stats`,
+      graphHeaders(c.env),
+    ),
+    fetchTripletTotal(c.env, tenant),
     // owner_id 一律鎖本租戶：原本不帶 owner 會混到別租戶（實測 459,137 vs leo 的 458,732）
     fetchEntryTotal(c.env, { owner_id: tenant }),
     fetchEntryTotal(c.env, { entry_type: 'wiki_card', owner_id: tenant }),
@@ -400,13 +432,14 @@ consoleDashboardRouter.get('/console/dashboard-data', async (c) => {
       embed: embedStatus
         ? { enabled: embedStatus.enabled === true, embedded: embedStatus.embedded ?? null, pending: embedStatus.pending ?? null }
         : null,
-      graph: graphStats ? { ok: true, triplets: graphStats.total ?? null } : { ok: false, triplets: null },
+      // ok = plugin 通不通（graphStats 讀得到就是通）；triplets = KBDB 真 COUNT（與 plugin 分頁長度無關）
+      graph: { ok: graphStats !== null, triplets: tripletTotal },
       workflow_total: workflowTotal,
     },
     kb: {
       entries_total: entriesTotal,
       wiki_card_total: wikiCardTotal,
-      triplets_total: graphStats?.total ?? null,
+      triplets_total: tripletTotal,
     },
     generated_at: new Date(now).toISOString(),
   });
@@ -420,15 +453,15 @@ consoleDashboardRouter.get('/console/dashboard-data', async (c) => {
 consoleDashboardRouter.get('/console/kb-scale-data', async (c) => {
   const tenant = c.env.CONSOLE_TENANT || 'leo';
   const { base, headers } = kbdbBase(c.env);
-  const graphUrl = graphBase(c.env);
   const now = Date.now();
-  const [wikiCards, graphStats, embedStatus] = await Promise.all([
+  const [wikiCards, tripletTotal, embedStatus] = await Promise.all([
     // limit=1 順手拿最新一筆 created_at（list 為 created_at DESC）＝「最近寫入時間」
     fetchJson<{ total?: number; entries?: { created_at?: string | number }[] }>(
       `${base}/entries?${new URLSearchParams({ owner_id: tenant, entry_type: 'wiki_card', limit: '1' }).toString()}`,
       headers,
     ),
-    fetchJson<{ total?: number }>(`${graphUrl}/triplets/stats`),
+    // #100：三元組數改讀 KBDB 真 COUNT，不再讀 graph-plugin 的分頁長度（見 fetchTripletTotal 註）
+    fetchTripletTotal(c.env, tenant),
     fetchJson<{ enabled?: boolean; embedded?: number; pending?: number }>(`${base}/embed/backfill/status`, headers),
   ]);
   const latestMs = parseCreatedAtMs(wikiCards?.entries?.[0]?.created_at ?? null);
@@ -436,7 +469,7 @@ consoleDashboardRouter.get('/console/kb-scale-data', async (c) => {
   return c.json({
     wiki_card_total: typeof wikiCards?.total === 'number' ? wikiCards.total : null,
     wiki_card_latest_ago_minutes: latestMs === null ? -1 : agoMinutes(now, latestMs),
-    triplets_total: typeof graphStats?.total === 'number' ? graphStats.total : null,
+    triplets_total: tripletTotal,
     embedded: embedStatus?.embedded ?? null,
     embed_enabled: embedStatus ? embedStatus.enabled === true : null,
     generated_at: new Date(now).toISOString(),

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

@@ -223,13 +223,27 @@ export function graphBase(env: Bindings): string {
   return `https://kbdb-graph-plugin.${env.WORKER_SUBDOMAIN}.workers.dev`;
 }
 
+/**
+ * kbdb-graph-plugin 的 internal headers。**打 plugin 一律用這支，不要各自手拼**（Arcrun#100）。
+ *
+ * plugin 端（kbdb-graph-plugin/src/index.ts）對 `/triplets` `/graph` `/search` `/entities`
+ * 四個前綴掛了 Bearer 閘：設了 KBDB_INTERNAL_TOKEN 就必須帶，否則一律 401。
+ * 原本三處手拼（本檔 neighbors、portal-data neighbors、console-dashboard 兩支 stats），
+ * 前兩處帶了、後兩處漏了 → `/triplets/stats` 永遠 401 → 前端「三元組 0」。
+ * 收斂成一支函式＝新的呼叫點不可能再漏（漂移的根，不是那兩行本身）。
+ */
+export function graphHeaders(env: Bindings): Record<string, string> {
+  const headers: Record<string, string> = {};
+  if (env.KBDB_INTERNAL_TOKEN) headers['Authorization'] = `Bearer ${env.KBDB_INTERNAL_TOKEN}`;
+  return headers;
+}
+
 // GET /kbdb/graph/neighbors/:name — 查某節點（entity/卡片名）的鄰居 + 邊。
 // 查無 triplet 資料時 plugin 回空陣列——前端據此顯示「尚無關聯資料」（誠實，不編造關聯）。
 kbdbProxyRouter.get('/kbdb/graph/neighbors/:name', async (c) => {
   if (!tenant(c)) return c.json(NEED_KEY, 401);
   const base = graphBase(c.env);
-  const headers: Record<string, string> = {};
-  if (c.env.KBDB_INTERNAL_TOKEN) headers['Authorization'] = `Bearer ${c.env.KBDB_INTERNAL_TOKEN}`;
+  const headers = graphHeaders(c.env);
   try {
     const res = await fetch(`${base}/graph/neighbors/${encodeURIComponent(c.req.param('name'))}`, { headers });
     return new Response(res.body, { status: res.status, headers: { 'Content-Type': 'application/json' } });

cypher-executor/src/routes/portal-data.ts

@@ -24,7 +24,7 @@ import { Hono } from 'hono';
 import type { Context } from 'hono';
 import type { Bindings } from '../types';
 import { kbdbFetch, run, requirePortalUser, parseLibraries, portalTenant, hasGraphAccess, workflowsVisible, uploadEnabled, buildDiagnostics } from './portal';
-import { graphBase } from './kbdb-proxy';
+import { graphBase, graphHeaders } from './kbdb-proxy';
 import { executeWebhookGraph } from '../actions/webhook-handlers';
 
 export const portalDataRouter = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
@@ -186,6 +186,45 @@ export function findBestNodeMatch(searchTerm: string, nodeNames: string[]): stri
   return hits.reduce((a, b) => a.length <= b.length ? a : b);
 }
 
+/**
+ * 三元組條數（KBDB `/records/triplet-stats` 真 SQL COUNT）。owner 傳 '' ＝不限租戶（KBDB 端
+ * `?1 = '' OR e.owner_id = ?1`）。null＝讀不到——caller 據此不敢宣稱 0。
+ */
+async function tripletCount(env: Bindings, owner: string): Promise<number | null> {
+  try {
+    const res = await kbdbFetch(env, `/records/triplet-stats?owner_id=${encodeURIComponent(owner)}`);
+    if (!res.ok) return null;
+    const body = (await res.json().catch(() => null)) as { stats?: { triplet_count?: unknown }[] } | null;
+    if (!body || !Array.isArray(body.stats)) return null;
+    let total = 0;
+    for (const row of body.stats) {
+      if (typeof row?.triplet_count !== 'number') return null;
+      total += row.triplet_count;
+    }
+    return total;
+  } catch {
+    return null;
+  }
+}
+
+/**
+ * 三元組普查（Arcrun#100）——回答總圖那句「知識庫還沒有任何關聯」到底能不能講。
+ *
+ * leo 的原則（已寫在 portal.ts §②.5 daemon diagnostics）：**「不要讓『查不到』和『沒有』
+ * 長得一樣」**。t161 前科：手補的 record owner_id 存成 None ⇒ 全量查得到、按 owner_id 過濾
+ * 的畫面永遠空——比真的沒資料更難查。所以本租戶數為 0 時**再花一次查詢換一條路徑**
+ * （同一支端點但不帶 owner），問「這個庫到底有沒有三元組」：
+ *   owned>0                → 有資料
+ *   owned=0 且 any=0       → 真的空（此時、也只有此時，畫面才准印 0）
+ *   owned=0 但 any>0       → owner_id / 範圍對不上，不是空庫 → 畫面說讀不到
+ *   owned=null             → 讀不到 → 畫面說讀不到
+ */
+async function tripletCensus(env: Bindings, tenant: string): Promise<{ owned: number | null; any: number | null }> {
+  const owned = await tripletCount(env, tenant);
+  if (owned !== 0) return { owned, any: null }; // 非 0（含 null）不必多問一次
+  return { owned, any: await tripletCount(env, '') };
+}
+
 /** 從 KBDB triplet records 找最佳比對節點名（t96 plugin fuzzy fallback 用）。 */
 async function fuzzyFindNode(env: Bindings, tenant: string, searchTerm: string): Promise<string | null> {
   try {
@@ -343,8 +382,7 @@ portalDataRouter.get('/portal/data/graph/neighbors/:name', (c) =>
 
     // ② plugin fallback（Mira/leo21c 相容）
     const base = graphBase(c.env);
-    const headers: Record<string, string> = {};
-    if (c.env.KBDB_INTERNAL_TOKEN) headers['Authorization'] = `Bearer ${c.env.KBDB_INTERNAL_TOKEN}`;
+    const headers = graphHeaders(c.env);
     try {
       const res = await fetch(`${base}/graph/neighbors/${encodeURIComponent(nodeName)}`, { headers });
       if (!res.ok) {
@@ -383,14 +421,23 @@ portalDataRouter.get('/portal/data/graph/overview', (c) =>
       return c.json({ error: '無知識圖譜檢視權限' }, 403);
     }
     const tenant = portalTenant(c.env);
-    const res = await kbdbFetch(c.env, `/records/by-template/triplet?owner_id=${encodeURIComponent(tenant)}`);
+    const [res, census] = await Promise.all([
+      kbdbFetch(c.env, `/records/by-template/triplet?owner_id=${encodeURIComponent(tenant)}&limit=500`),
+      tripletCensus(c.env, tenant),
+    ]);
+    const tripletsTotal = census.owned;
     if (!res.ok) {
       return new Response(res.body, { status: res.status, headers: { 'Content-Type': 'application/json' } });
     }
     const body = (await res.json().catch(() => null)) as
       | { records?: { values?: Record<string, unknown> }[] }
       | null;
-    const records = body && Array.isArray(body.records) ? body.records : [];
+    // #100：形狀不對 ≠ 沒有資料。原本 `: []` 會把「讀不出來」變成一張空圖，
+    // 前端照著印「0 個實體・0 條關聯」——那是畫面在說謊。讀不出來就誠實 502。
+    if (!body || !Array.isArray(body.records)) {
+      return c.json({ error: '三元組讀取失敗：KBDB 回應不是預期的 records 清單' }, 502);
+    }
+    const records = body.records;
     const EDGE_CAP = 500;
     const seen = new Set<string>();
     const edges: { subject: string; predicate: string; object: string }[] = [];
@@ -413,7 +460,28 @@ portalDataRouter.get('/portal/data/graph/overview', (c) =>
       degree.set(o, (degree.get(o) ?? 0) + 1);
     }
     const nodes = [...degree.entries()].map(([name, d]) => ({ name, degree: d }));
-    return c.json({ nodes, edges, node_count: nodes.length, edge_count: edges.length, truncated });
+    // #100：一張空圖有三種成因，前端必須分得出來（判準留在 server，不留給前端猜）——
+    //   confirmed_empty  ：本租戶真的一條都沒有，全庫也沒有 → 才准印「0 個實體・0 條關聯」
+    //   scope_mismatch   ：全庫有、本租戶查不到 → owner_id/範圍對不上，不是空庫（t161 前科）
+    //   unreadable       ：連條數都讀不到 → 只能說讀不到
+    let emptyReason: 'confirmed_empty' | 'scope_mismatch' | 'unreadable' | null = null;
+    if (nodes.length === 0) {
+      if (census.owned === null) emptyReason = 'unreadable';
+      else if (census.owned > 0) emptyReason = 'scope_mismatch'; // 有條數卻抽不出邊
+      else if (census.any === null) emptyReason = 'unreadable';
+      else emptyReason = census.any > 0 ? 'scope_mismatch' : 'confirmed_empty';
+    }
+    return c.json({
+      nodes,
+      edges,
+      node_count: nodes.length,
+      edge_count: edges.length,
+      // 取到的 record 已達 KBDB 單頁上限 → 這張圖只是全庫的一部分，別讓 meta 看起來像全部
+      truncated: truncated || records.length >= 500,
+      triplets_total: tripletsTotal,
+      empty_confirmed: nodes.length > 0 || emptyReason === 'confirmed_empty',
+      empty_reason: emptyReason,
+    });
   }),
 );
 

cypher-executor/tests/graph-stats-honesty.test.ts

@@ -0,0 +1,147 @@
+/**
+ * Arcrun#100 — 「畫面上的 0，只准在真的是 0 的時候出現」
+ *
+ * 病灶（leo 實遇）：總圖頁寫「0 個實體・0 條關聯／知識庫還沒有任何關聯——上傳文件後 AI 會
+ * 自動織網」，而他庫裡有 1854 條三元組。那句話會叫他去做一件不需要做的事。
+ *
+ * 本檔釘住三件事：
+ *   ① kbdb-graph-plugin 的 `/triplets` 前綴掛 Bearer 閘，cypher 打它**一定要帶 token**
+ *      （console-dashboard 兩支 stats 原本漏帶 → 永遠 401）。
+ *   ② 三元組數量的真相源＝KBDB `/records/triplet-stats`（真 SQL COUNT、依 owner 過濾），
+ *      **不是** plugin `/triplets/stats` 的 `total`——那是分頁長度（KBDB 端上限 100/500），
+ *      1854 條的庫只會回 100。只修 401 不換來源＝把「0」換成「100」，一樣是假的。
+ *   ③ 讀不到一律 null / 502 / empty_confirmed=false，**絕不退化成 0**。
+ *
+ * KBDB／graph-plugin 都打 fetchMock 假 host（wrangler.test.toml KBDB_BASE_URL=https://kbdb.test、
+ * KBDB_GRAPH_URL=https://graph.test）＋disableNetConnect——絕不外連。
+ */
+import { SELF, env, fetchMock } from 'cloudflare:test';
+import { beforeAll, afterEach, describe, it, expect } from 'vitest';
+import { graphHeaders, graphBase } from '../src/routes/kbdb-proxy';
+import type { Bindings } from '../src/types';
+
+const KBDB = 'https://kbdb.test';
+const GRAPH = 'https://graph.test';
+const TENANT = 'leo'; // wrangler.test.toml CONSOLE_TENANT
+
+beforeAll(() => {
+  fetchMock.activate();
+  fetchMock.disableNetConnect();
+});
+afterEach(() => fetchMock.assertNoPendingInterceptors());
+
+/** KBDB `/records/triplet-stats` — 真 COUNT 的形狀：{ success, stats: [{library, triplet_count}] } */
+function mockTripletStats(rows: { library: string; triplet_count: number }[] | null, status = 200) {
+  fetchMock
+    .get(KBDB)
+    .intercept({ path: (p: string) => p.startsWith('/records/triplet-stats'), method: 'GET' })
+    .reply(status, rows === null ? { success: false, error: 'boom' } : { success: true, stats: rows });
+}
+
+// ═══════════════ 1. graphHeaders：打 plugin 的 header 只有一份 ═══════════════
+
+describe('graphHeaders（#100 漂移的根：三處手拼 → 一支函式）', () => {
+  it('有 KBDB_INTERNAL_TOKEN → 帶 Bearer（plugin 的 /triplets /graph /search /entities 全靠它）', () => {
+    expect(graphHeaders({ KBDB_INTERNAL_TOKEN: 'tok-abc' } as unknown as Bindings)).toEqual({
+      Authorization: 'Bearer tok-abc',
+    });
+  });
+
+  it('沒設 token → 空 headers（plugin 未設 secret 時本來就開放，不硬塞空 Bearer）', () => {
+    expect(graphHeaders({} as unknown as Bindings)).toEqual({});
+  });
+
+  it('graphBase 仍照舊（KBDB_GRAPH_URL 優先、去尾斜線）', () => {
+    expect(graphBase({ KBDB_GRAPH_URL: 'https://graph.test/' } as unknown as Bindings)).toBe('https://graph.test');
+  });
+});
+
+// ═══════════════ 2. /console/kb-scale-data：數字對得上庫裡真正的數量 ═══════════════
+
+describe('GET /console/kb-scale-data — 三元組數＝KBDB 真 COUNT', () => {
+  it('庫裡 1854 條（跨三個庫）→ triplets_total 回 1854，不是 plugin 的分頁長度 100', async () => {
+    mockTripletStats([
+      { library: 'general', triplet_count: 1200 },
+      { library: 'finance', triplet_count: 600 },
+      { library: 'ops', triplet_count: 54 },
+    ]);
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/console/kb-scale-data');
+    expect(res.status).toBe(200);
+    const d = (await res.json()) as { triplets_total: number | null };
+    expect(d.triplets_total).toBe(1854);
+  });
+
+  it('反向：triplet-stats 讀不到（500）→ triplets_total = null，**不是 0**', async () => {
+    mockTripletStats(null, 500);
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/console/kb-scale-data');
+    expect(res.status).toBe(200);
+    const d = (await res.json()) as { triplets_total: number | null };
+    expect(d.triplets_total).toBeNull();
+    expect(d.triplets_total).not.toBe(0); // 這一行就是 #100 的整個重點
+  });
+
+  it('反向：回應形狀不對（stats 不是陣列）→ null，不半信半疑當 0', async () => {
+    fetchMock
+      .get(KBDB)
+      .intercept({ path: (p: string) => p.startsWith('/records/triplet-stats'), method: 'GET' })
+      .reply(200, { success: true, stats: 'oops' });
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/console/kb-scale-data');
+    const d = (await res.json()) as { triplets_total: number | null };
+    expect(d.triplets_total).toBeNull();
+  });
+
+  it('真的是 0（庫存在但沒有任何三元組）→ 誠實回 0（0 只在這種時候出現）', async () => {
+    mockTripletStats([]);
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/console/kb-scale-data');
+    const d = (await res.json()) as { triplets_total: number | null };
+    expect(d.triplets_total).toBe(0);
+  });
+
+  it('kb-scale-data 不再打 graph-plugin（沒有 plugin interceptor 也能拿到數字）', async () => {
+    mockTripletStats([{ library: 'general', triplet_count: 7 }]);
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/console/kb-scale-data');
+    const d = (await res.json()) as { triplets_total: number | null };
+    expect(d.triplets_total).toBe(7); // 打 GRAPH 的話 disableNetConnect 會讓它變 null
+  });
+});
+
+// ═══════════════ 3. /console/dashboard-data：燈號問 plugin、數字問 KBDB ═══════════════
+
+describe('GET /console/dashboard-data — 圖服務健康 vs 三元組數量是兩件事', () => {
+  it('打 plugin /triplets/stats **有帶 Bearer** → graph.ok=true；數量仍取 KBDB 真 COUNT', async () => {
+    // headers matcher：漏帶 Authorization 就配不到這個 interceptor → 請求失敗 → graph.ok=false
+    fetchMock
+      .get(GRAPH)
+      .intercept({
+        path: (p: string) => p.startsWith('/triplets/stats'),
+        method: 'GET',
+        headers: { authorization: `Bearer ${env.KBDB_INTERNAL_TOKEN}` },
+      })
+      .reply(200, { total: 100 }); // plugin 的分頁長度，故意與真值不同
+    mockTripletStats([{ library: 'general', triplet_count: 1854 }]);
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/console/dashboard-data');
+    expect(res.status).toBe(200);
+    const d = (await res.json()) as {
+      system: { graph: { ok: boolean; triplets: number | null } };
+      kb: { triplets_total: number | null };
+    };
+    expect(d.system.graph.ok).toBe(true); // 帶了 token 才會是 true（#100 迴歸閘）
+    expect(d.system.graph.triplets).toBe(1854); // 不是 plugin 的 100
+    expect(d.kb.triplets_total).toBe(1854);
+  });
+
+  it('反向：plugin 打不通 → graph.ok=false，但三元組數照樣是真的（不被服務狀態吞掉）', async () => {
+    mockTripletStats([{ library: 'general', triplet_count: 1854 }]);
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/console/dashboard-data');
+    const d = (await res.json()) as { system: { graph: { ok: boolean; triplets: number | null } } };
+    expect(d.system.graph.ok).toBe(false);
+    expect(d.system.graph.triplets).toBe(1854);
+  });
+
+  it('反向：兩邊都讀不到 → ok=false + triplets=null（不是 0）', async () => {
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/console/dashboard-data');
+    const d = (await res.json()) as { system: { graph: { ok: boolean; triplets: number | null } } };
+    expect(d.system.graph.ok).toBe(false);
+    expect(d.system.graph.triplets).toBeNull();
+  });
+});

cypher-executor/tests/oversize-response-truth.test.ts

@@ -0,0 +1,79 @@
+/**
+ * Arcrun#92 — 「回應太大」不准再被說成「請求失敗」
+ *
+ * 背景：零件（main.go）給 host function 的接收緩衝區是固定大小（http_request 64KB、
+ * claude_api 1MB）。回應超過這個大小時，舊 host 會照寫不誤 → 覆寫零件記憶體 → 零件
+ * 切片 panic，或 writeOut 撞 memory 邊界丟例外 → 回 1 → 零件印一句
+ * "HTTP request failed"。使用者拿到那句會去查連線／URL／防火牆，全部查錯方向。
+ *
+ * 這一支測的是**訊息有沒有講真話**，不是「有沒有回錯誤」：
+ *   1. 判定規則本身（沒宣告容量的舊零件不可被誤判成太大）
+ *   2. 訊息內容：真實數字 + 撇清錯誤方向 + 具體該怎麼辦 + 機器可讀欄位
+ */
+import { describe, it, expect } from 'vitest';
+import {
+  outFitsCapacity,
+  formatBytes,
+  oversizeResponseEnvelope,
+  HOST_TOO_LARGE,
+} from '../src/lib/wasi-shim';
+
+describe('容量握手的判定規則', () => {
+  it('宣告 64KB、資料 200KB → 塞不下', () => {
+    expect(outFitsCapacity(65536, 200_000)).toBe(false);
+  });
+
+  it('剛好等於容量 → 塞得下（不可 off-by-one 誤殺）', () => {
+    expect(outFitsCapacity(65536, 65536)).toBe(true);
+  });
+
+  it('舊零件沒宣告容量（0）→ 一律視為塞得下，維持舊行為', () => {
+    // 這條是防「換一種說謊」：不能因為新規則就把 claude_api 那種 1MB 緩衝區的
+    // 大回應統統誤判成「太大」。沒宣告 = host 不知道上限 = 不准亂猜。
+    expect(outFitsCapacity(0, 900_000)).toBe(true);
+  });
+
+  it('HOST_TOO_LARGE 與零件端的 hostTooLarge 常數同值（registry/components/*/main.go）', () => {
+    expect(HOST_TOO_LARGE).toBe(3);
+  });
+});
+
+describe('formatBytes', () => {
+  it('分別用 bytes / KB / MB', () => {
+    expect(formatBytes(512)).toBe('512 bytes');
+    expect(formatBytes(65536)).toBe('64 KB');
+    expect(formatBytes(3_355_443)).toBe('3.2 MB');
+  });
+});
+
+describe('「回應太大」的訊息本身', () => {
+  const env = oversizeResponseEnvelope(3_355_443, 65536);
+
+  it('講出實際大小與上限（不是只說「太大」）', () => {
+    expect(env.error).toContain('3.2 MB');
+    expect(env.error).toContain('64 KB');
+    expect(env.actual_bytes).toBe(3_355_443);
+    expect(env.limit_bytes).toBe(65536);
+  });
+
+  it('明講「不是連線失敗」，把使用者從錯誤方向拉回來', () => {
+    expect(env.error).toContain('不是連線失敗');
+  });
+
+  it('給得出下一步（分頁／篩選），不是叫人「稍後再試」', () => {
+    expect(env.error).toMatch(/分頁|篩選/);
+    expect(env.error).not.toMatch(/稍後再試|請重新操作/);
+  });
+
+  it('不准退回萬用句', () => {
+    expect(env.error).not.toMatch(/請求失敗|HTTP request failed|未知錯誤/);
+  });
+
+  it('帶機器可讀欄位，上層不必比對字串', () => {
+    expect(env.code).toBe('response_too_large');
+  });
+
+  it('status 不偽造上游狀態碼（對方沒回 413）', () => {
+    expect(env.status).toBe(0);
+  });
+});

cypher-executor/tests/portal-data.test.ts

@@ -942,3 +942,91 @@ describe('GET /portal/daemon/diagnostics（t213 daemon 版）', () => {
     expect(JSON.stringify(body.notes)).not.toContain('截圖');
   });
 });
+
+// ═══ Arcrun#100: 總圖的「0」只准在真的是 0 的時候出現 ═══
+
+describe('GET /portal/data/graph/overview（#100 空圖三態）', () => {
+  /** KBDB `/records/triplet-stats`：帶 owner 與不帶 owner 是兩條不同路徑，分別攔。 */
+  function mockCount(scoped: number | null, global?: number | null) {
+    fetchMock
+      .get(KBDB)
+      .intercept({ path: (p: string) => p.startsWith(`/records/triplet-stats?owner_id=${TENANT}`), method: 'GET' })
+      .reply(scoped === null ? 500 : 200, scoped === null ? { error: 'boom' } : { success: true, stats: [{ library: 'general', triplet_count: scoped }] });
+    if (global !== undefined) {
+      fetchMock
+        .get(KBDB)
+        .intercept({ path: (p: string) => p === '/records/triplet-stats?owner_id=', method: 'GET' })
+        .reply(global === null ? 500 : 200, global === null ? { error: 'boom' } : { success: true, stats: [{ library: 'general', triplet_count: global }] });
+    }
+  }
+  function mockTriplets(body: object, status = 200) {
+    fetchMock
+      .get(KBDB)
+      .intercept({ path: (p: string) => p.startsWith('/records/by-template/triplet'), method: 'GET' })
+      .reply(status, body);
+  }
+  async function overview(token: string) {
+    await seedSession(token, `rec_${token}`);
+    mockGetRecord(`rec_${token}`, userValues({ libraries: '["*"]', role: 'admin' }));
+    return get('/portal/data/graph/overview', { Authorization: `Bearer ${token}` });
+  }
+
+  it('有資料 → 照常回圖，並附上全庫真實條數', async () => {
+    mockTriplets({ success: true, records: [{ values: { subject: 'A', predicate: '連到', object: 'B' } }] });
+    mockCount(1854);
+    const res = await overview('tok-ov1');
+    expect(res.status).toBe(200);
+    const d = (await res.json()) as { node_count: number; triplets_total: number; empty_confirmed: boolean };
+    expect(d.node_count).toBe(2);
+    expect(d.triplets_total).toBe(1854);
+    expect(d.empty_confirmed).toBe(true);
+  });
+
+  it('真的空（本租戶 0、全庫也 0）→ empty_confirmed=true，畫面才准印 0', async () => {
+    mockTriplets({ success: true, records: [] });
+    mockCount(0, 0);
+    const res = await overview('tok-ov2');
+    const d = (await res.json()) as { node_count: number; empty_confirmed: boolean; empty_reason: string };
+    expect(d.node_count).toBe(0);
+    expect(d.empty_confirmed).toBe(true);
+    expect(d.empty_reason).toBe('confirmed_empty');
+  });
+
+  it('🔴 反向：本租戶查到 0、全庫卻有 1854（t161 owner_id 對不上）→ 不准說空，回 scope_mismatch', async () => {
+    mockTriplets({ success: true, records: [] });
+    mockCount(0, 1854);
+    const res = await overview('tok-ov3');
+    const d = (await res.json()) as { empty_confirmed: boolean; empty_reason: string };
+    expect(d.empty_confirmed).toBe(false);
+    expect(d.empty_reason).toBe('scope_mismatch');
+  });
+
+  it('🔴 反向：條數讀不到 → unreadable（不是 confirmed_empty，畫面顯示「讀不到」）', async () => {
+    mockTriplets({ success: true, records: [] });
+    mockCount(null);
+    const res = await overview('tok-ov4');
+    const d = (await res.json()) as { empty_confirmed: boolean; empty_reason: string; triplets_total: number | null };
+    expect(d.empty_confirmed).toBe(false);
+    expect(d.empty_reason).toBe('unreadable');
+    expect(d.triplets_total).toBeNull();
+  });
+
+  it('🔴 反向：有條數卻一條邊都抽不出來 → scope_mismatch，不是空庫', async () => {
+    mockTriplets({ success: true, records: [{ values: { subject: '', object: '' } }] });
+    mockCount(1854);
+    const res = await overview('tok-ov5');
+    const d = (await res.json()) as { node_count: number; empty_confirmed: boolean; empty_reason: string };
+    expect(d.node_count).toBe(0);
+    expect(d.empty_reason).toBe('scope_mismatch');
+    expect(d.empty_confirmed).toBe(false);
+  });
+
+  it('🔴 反向：KBDB 回應形狀不對（沒有 records 陣列）→ 502，不再回一張空圖', async () => {
+    mockTriplets({ success: true, items: [] }); // 欄位名不對＝讀不出來
+    mockCount(1854);
+    const res = await overview('tok-ov6');
+    expect(res.status).toBe(502);
+    const d = (await res.json()) as { error: string };
+    expect(d.error).toContain('三元組讀取失敗');
+  });
+});

cypher-executor/tests/wait-builtin.test.ts

@@ -0,0 +1,165 @@
+/**
+ * wait：等待不該吃運算額度（Arcrun#101）
+ *
+ * 病灶（leo 2026-08-12 於 youlin stage 實測，只有 input >> wait 兩個節點）：
+ *   ms=3000 → 38.9s 後 503(1102) / ms=20000 → 34.0s / ms=30000 → 34.9s / 寫死 3000 → 34.8s
+ * 四個值同一種死法、與 ms 完全無關。若「等 N 秒＝燒 N 秒 CPU」，ms=3000 只會花 3 秒
+ * 就結束、根本不該死 —— 所以真正的病不是「等待很貴」，是「等待永遠不會結束」。
+ *
+ * 機制：wait 是 TinyGo WASM，time.Sleep 走 WASI poll_oneoff；component worker 的
+ * WASI shim 把 poll_oneoff 實作成 ENOSYS ⇒ TinyGo 排程器退化成迴圈重讀 clock_time_get
+ * 自旋；而 Workers 的時鐘在無 I/O 的同步執行期間凍結 ⇒ 迴圈的結束條件永遠不成立。
+ *
+ * 本檔驗四件事：
+ *   A. 反向驗證（機制）：在真的 workerd 裡，輪詢時鐘的同步自旋迴圈確實永不前進。
+ *   B. 修法本體：wait 走引擎的 timer ⇒ 真的讓出執行緒（不佔請求執行緒）。
+ *   C. 契約沒變：既有 workflow 的 wait 節點定義不用改就能照樣跑。
+ *   D. 路由：wait 由 step 1 內建命中，不再打 arcrun-wait worker（不發任何 fetch）。
+ */
+import { describe, it, expect, vi, afterEach } from 'vitest';
+import { env } from 'cloudflare:test';
+import { BUILTIN_COMPONENTS, WAIT_MAX_MS } from '../src/lib/constants';
+import { createComponentLoader } from '../src/lib/component-loader';
+import type { Bindings, ComponentRunner } from '../src/types';
+
+const wait = BUILTIN_COMPONENTS.get('wait') as ComponentRunner;
+
+afterEach(() => {
+  vi.unstubAllGlobals();
+});
+
+// ── A. 反向驗證：舊路徑為什麼不可能便宜地等 ──────────────────────────────────
+//
+// 直接跑那顆 component.wasm 沒辦法寫成安全的測試 —— 它會把 isolate 卡到 CPU 上限，
+// 測試無從中止（那正是 bug 本身）。所以這裡驗的是「**沙箱裡根本沒有睡覺這個手段**」。
+//
+// 🔴 這裡本來有一條斷言「Workers 的時鐘在同步執行期間凍結，所以自旋迴圈的結束條件
+//    永遠不成立」。**實跑打臉了**：在 vitest-pool-workers 的 workerd 裡，2553 圈之後
+//    Date.now() 就前進了。⇒ 那條斷言被刪掉，不是改鬆——它從一開始就不是證據。
+//
+//    保留下來的是**查證得動的那一半**：WASI shim 把 poll_oneoff 實作成 ENOSYS(76)，
+//    TinyGo 的 time.Sleep 只有這一條路可走 ⇒ 拿不到「睡到某個時刻」的手段，
+//    只能退化成自旋。至於「自旋為什麼會拖到 35 秒才死」的完整機制**仍是推測**，
+//    證據是 leo 在 youlin stage 的四次實測（見檔頭），不是本檔任何一條斷言。
+//
+//    ⇒ 而修法不依賴那個推測：純 WASI 沙箱（stdin→stdout、無 socket、同步呼叫）
+//      本來就沒有「不花 CPU 地等」這種東西，會等的只有宿主。無論卡死的細節是什麼，
+//      等待都該搬回引擎。
+//    「poll_oneoff 是 ENOSYS」這件事查原始碼即可（`wasi-shim.ts:319` 的
+//    `poll_oneoff: () => WASI_ENOSYS`，以及 13 個 `.component-builds/*/src/index.ts`
+//    的 `poll_oneoff: () => 76`）。**沒有為它硬寫一條測試**——寫得出來的只會是
+//    「把字串抓出來比對」，那驗的是抓字串，不是行為。事實放註解，斷言留給真的驗行為的 B/C/D。
+describe('A. 反向驗證：WASI 沙箱裡沒有「睡覺」這個手段', () => {
+  it('對照組：await 一個 timer 之後時鐘才會前進（＝為什麼修法必須在引擎側 await）', async () => {
+    const t0 = Date.now();
+    await new Promise<void>((r) => setTimeout(r, 20));
+    expect(Date.now()).toBeGreaterThan(t0);
+  });
+});
+
+// ── B. 修法本體：等待是 timer，不是佔用執行緒 ────────────────────────────────
+describe('B. 引擎側的 wait 真的讓出執行緒（等 30 秒與等 3 秒同價）', () => {
+  it('5 個 300ms 的 wait 併發跑完 ≈ 300ms 而非 1500ms（會 blocking 的實作做不到這件事）', async () => {
+    const started = Date.now();
+    const results = await Promise.all(
+      Array.from({ length: 5 }, () => wait({ ms: 300 })),
+    );
+    const elapsed = Date.now() - started;
+
+    for (const r of results) {
+      expect(r).toEqual({ success: true, data: { waited_ms: 300 } });
+    }
+    // 序列化（blocking）會是 ~1500ms；讓出執行緒則 5 個計時器同時走完 ≈ 300ms。
+    // 抓 900ms 當門檻：離 300 夠鬆、離 1500 夠遠。
+    expect(elapsed).toBeLessThan(900);
+    expect(elapsed).toBeGreaterThanOrEqual(300);
+  });
+
+  it('等待期間 event loop 沒被佔住：同時排的 timer 照樣先到', async () => {
+    const order: string[] = [];
+    const waited = Promise.resolve(wait({ ms: 400 })).then(() => { order.push('wait-400'); });
+    const ticked = new Promise<void>((r) => setTimeout(r, 50)).then(() => { order.push('tick-50'); });
+
+    await Promise.all([waited, ticked]);
+    expect(order).toEqual(['tick-50', 'wait-400']);
+  });
+});
+
+// ── C. 契約沒變：既有 wait 節點定義不用改 ────────────────────────────────────
+//
+// 逐條對 registry/components/wait/component.contract.yaml 的 gherkin_tests。
+describe('C. I/O 契約與 WASM 版一致（既有 workflow 不必改定義）', () => {
+  it('contract gherkin：等待 100ms → waited_ms:100', async () => {
+    expect(await wait({ ms: 100 })).toEqual({ success: true, data: { waited_ms: 100 } });
+  });
+
+  it('contract gherkin：ms 為 0 時失敗（不是靜靜跳過）', async () => {
+    expect(await wait({ ms: 0 })).toEqual({ success: false, error: 'ms 必須大於 0' });
+  });
+
+  it('ms 缺漏 / 負數 / 非數字，一律誠實回 success:false，不假裝等過', async () => {
+    for (const bad of [undefined, null, -1, 'abc', {}, []]) {
+      expect(await wait({ ms: bad })).toEqual({ success: false, error: 'ms 必須大於 0' });
+    }
+  });
+
+  it('contract gherkin：ms=99999 截斷為上限 30000（不是報錯、也不是真的等 99 秒）', async () => {
+    // 不真的等 30 秒：換掉 setTimeout，攔下引擎「要求等多久」再立刻放行。
+    const asked: number[] = [];
+    vi.stubGlobal('setTimeout', ((fn: () => void, delay?: number) => {
+      asked.push(Number(delay));
+      fn();
+      return 0 as unknown as ReturnType<typeof setTimeout>;
+    }) as unknown as typeof setTimeout);
+
+    expect(await wait({ ms: 99999 })).toEqual({ success: true, data: { waited_ms: WAIT_MAX_MS } });
+    expect(asked).toEqual([WAIT_MAX_MS]);
+    expect(WAIT_MAX_MS).toBe(30000);   // 紅線：上限不准為了閃避資源限制被調小
+  });
+
+  it('ms=30000 一路走到底也只是「排一個 30 秒的 timer」，沒有任何同步佔用', async () => {
+    const asked: number[] = [];
+    vi.stubGlobal('setTimeout', ((fn: () => void, delay?: number) => {
+      asked.push(Number(delay));
+      fn();
+      return 0 as unknown as ReturnType<typeof setTimeout>;
+    }) as unknown as typeof setTimeout);
+
+    expect(await wait({ ms: 30000 })).toEqual({ success: true, data: { waited_ms: 30000 } });
+    expect(asked).toEqual([30000]);
+  });
+
+  it('context 照契約透傳，並補上 waited_ms', async () => {
+    const r = await wait({ ms: 5, context: { order_id: 'A-1', payload: { n: 2 } } });
+    expect(r).toEqual({
+      success: true,
+      data: { order_id: 'A-1', payload: { n: 2 }, waited_ms: 5 },
+    });
+  });
+
+  it('node.data 經 interpolateData 後 ms 會是字串 —— 收得下（WASM 版在這裡直接 unmarshal 失敗）', async () => {
+    expect(await wait({ ms: '250' })).toEqual({ success: true, data: { waited_ms: 250 } });
+  });
+});
+
+// ── D. 路由：不再打 arcrun-wait worker ───────────────────────────────────────
+describe('D. component-loader 把 wait 解到內建 runner（step 1），不發任何 fetch', () => {
+  it('loader("wait") 跑起來不會對外送出任何請求', async () => {
+    const fakeEnv = { ...env, WORKER_SUBDOMAIN: 'test-sub' } as unknown as Bindings;
+    const fetchSpy = vi.fn(async () => new Response('{}', { status: 200 }));
+    vi.stubGlobal('fetch', fetchSpy);
+
+    const runner = await createComponentLoader(fakeEnv)('wait');
+    const r = await runner({ ms: 10 });
+
+    expect(r).toEqual({ success: true, data: { waited_ms: 10 } });
+    // 修法前這裡會打 arcrun-wait.test-sub.workers.dev（SVC_WAIT 未綁時的 fallback），
+    // 那顆 worker 就是會燒到 1102 的那顆。
+    expect(fetchSpy).not.toHaveBeenCalled();
+  });
+
+  it('wait 仍在「執行期真的解析得動」的清單裡（/cypher/search 查得到）', async () => {
+    const { RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS } = await import('../src/lib/component-loader');
+    expect(RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS.has('wait')).toBe(true);
+  });
+});

cypher-executor/wrangler.test.toml

@@ -49,6 +49,10 @@ KBDB_BASE_URL = "https://kbdb.test"
 CONSOLE_TENANT = "leo"
 # portal-auth P3：graph 粗閘放行後的轉發目標也指假 host（fetchMock 攔截，絕不外連）
 KBDB_GRAPH_URL = "https://graph.test"
+# Arcrun#100：kbdb-graph-plugin 對 /triplets /graph /search /entities 掛 Bearer 閘。測試環境要有
+# 這把（明顯的假字串、非真實金鑰）才驗得出「cypher 打 plugin 有沒有帶 token」——原本兩支
+# /triplets/stats 漏帶 → 永遠 401 → 前端「三元組 0」。真實部署仍走 wrangler secret put。
+KBDB_INTERNAL_TOKEN = "test-fake-not-a-real-token" # credential-ok：測試假值，同上方 CF_SECRETS_API_TOKEN 慣例
 # D61（ADR D61 / Leo/arcrun-rag#55）：認證儲存（lib/portal-auth-store.ts）走 CF Workers
 # Scripts secrets 管理 API（https://api.cloudflare.com/...），authStoreWritable() 只看這兩項
 # 存不存在。測試環境預設就緒（比照真實已裝妥的實例），值是明顯的假字串、非真實金鑰；實際的

kbdb/src/actions/entry-crud.ts

@@ -216,12 +216,63 @@ const MAX_LIKE_TERMS = 6;
 
 const utf8Len = (s: string): number => new TextEncoder().encode(s).length;
 
-/** 依 UTF-8 byte 上限切片，不切壞多位元組字元。 */
+// ── 使用者打的 `%` 與 `_` 是「要找的字」，不是萬用字元（Arcrun#94）────────────────
+//
+// 病徵：搜尋框打 `100%` 或 `owner_id`，回來一堆跟那些字無關的東西。
+//   SQLite LIKE 只有兩個萬用字元——`%`（任意長度）與 `_`（任意一個字元），而且
+//   **沒有預設跳脫字元**（不寫 ESCAPE 就沒有任何辦法表示「字面上的 %」）。
+//   我們把使用者輸入直接內插成 `'%' + q + '%'` ⇒ 他打的符號被當成 pattern 語法：
+//     `100%`     → `%100%%`     → 「100」開頭後面接什麼都算 ⇒ 撈回一堆不相干的
+//     `owner_id` → `%owner_id%` → `_` 匹配任一字元 ⇒ `ownerXid`、`owner-id` 也中
+//     `%`／`_` 單打 → `%%%`／`%_%` → **整個庫都回來**（`_` 只要有一個字元就中）
+//
+// 這是舊病，不是 08-10 斷詞（47c6aae→本檔上一段）引進的：pattern 一直都是這樣拼的。
+//   之前關鍵字搜尋幾乎恆為 0 命中（整串比對），這個洞被那個洞蓋住，看不出來；
+//   斷詞讓搜尋真的會回東西之後它才浮出來。**斷詞那段一個字都沒動。**
+//
+// 修法：三個字元都跳脫，並在每個 LIKE 後面掛 `ESCAPE '\'`。
+//
+// 為什麼**跳脫字元本身（`\`）也要跳脫**（邊界問題的答案，不是順手多做）：
+//   一旦宣告了 ESCAPE，`\` 在 pattern 裡就變成有意義的字元，於是「使用者打的 `\`」
+//   同樣會被誤讀——而且是更糟的一種，因為它會**把後面那個字吃掉**：
+//     使用者打 `100\%`  → 不跳脫 `\` ⇒ pattern `%100\%%` ⇒ `\%`＝字面 %
+//                        ⇒ 實際找的是 `100%`，**跟他打的字不一樣**
+//     使用者打 `C:\`    → pattern `%C:\%` ⇒ 尾巴 `\%`＝字面 %
+//                        ⇒ 找的是 `C:%`，而真正的 `C:\` 反而找不到
+//   ⇒ 三個字元是一組的：宣告 ESCAPE 卻不跳脫 `\` 等於用新的漏洞換掉舊的。
+//   （SQLite 對「`\` 後面接其他字元」是寬容的——照字面匹配下一個字、不報錯——
+//     所以不跳脫不會炸，只會靜靜地找錯東西，正是最難發現的那種。）
+//
+// 為什麼**只有這三個**：SQLite 的 LIKE 萬用字元就只有 `%` 和 `_`（`[...]`、`?`、`*`
+//   是別的方言／GLOB 的東西，LIKE 不吃），加上自己宣告的跳脫字元 `\`，就這三個。
+//   不多跳脫其他字元——跳脫沒有語法意義的字元只會白白吃掉 pattern 的 byte 預算。
+//
+// 🔴 與 50 bytes 上限的交互作用（不能只加跳脫就收工）：跳脫會**變長**（`%`→`\%`），
+//   所以所有 byte 預算改用「跳脫後」的長度算（likeBytes），否則使用者打一串 `%`
+//   會讓 pattern 膨脹回 50 bytes 以上 ⇒ 退回 2026-08-03 那個 500。
+//   不含這三個字元的查詢，likeBytes ≡ utf8Len ⇒ **既有查詢的行為逐字不變**。
+const LIKE_ESCAPE = '\\';
+/** 每個 `content LIKE ?` 都要帶著它的 ESCAPE 宣告，否則跳脫過的 pattern 反而被當字面。 */
+const CONTENT_LIKE = `content LIKE ? ESCAPE '${LIKE_ESCAPE}'`;
+
+/** 把使用者輸入當「字面字串」送進 LIKE（純函式，單測用 export）。 */
+export function escapeLikeLiteral(s: string): string {
+  // 一次掃描、每個字元各自替換 ⇒ 不會發生「先換 % 再換 \ 把剛加的跳脫又跳脫一次」。
+  return s.replace(/[\\%_]/g, (ch) => LIKE_ESCAPE + ch);
+}
+
+/** 這段文字**跳脫後**佔的 byte 數（＝它在 LIKE pattern 裡真正佔的長度）。 */
+const likeBytes = (s: string): number => utf8Len(escapeLikeLiteral(s));
+
+/** 子字串比對用的 pattern：只有頭尾那兩個 `%` 是萬用字元，中間全是字面。 */
+const likePattern = (s: string): string => `%${escapeLikeLiteral(s)}%`;
+
+/** 依 UTF-8 byte 上限切片，不切壞多位元組字元。上限算的是**跳脫後**的長度。 */
 function chunkByBytes(s: string, maxBytes: number): string[] {
   const out: string[] = [];
   let cur = '';
   for (const ch of s) {
-    if (utf8Len(cur + ch) > maxBytes) {
+    if (likeBytes(cur + ch) > maxBytes) {
       if (cur) out.push(cur);
       cur = ch;
     } else {
@@ -237,8 +288,8 @@ function chunkByBytes(s: string, maxBytes: number): string[] {
  * 回 `split=false` 代表走的是與舊版逐字相同的單一 LIKE。
  */
 export function buildContentLike(q: string): { conds: string[]; params: string[]; split: boolean } {
-  if (utf8Len(q) <= MAX_LIKE_Q_BYTES) {
-    return { conds: ['content LIKE ?'], params: [`%${q}%`], split: false };
+  if (likeBytes(q) <= MAX_LIKE_Q_BYTES) {
+    return { conds: [CONTENT_LIKE], params: [likePattern(q)], split: false };
   }
   const terms: string[] = [];
   for (const word of q.split(/\s+/).filter(Boolean)) {
@@ -251,8 +302,8 @@ export function buildContentLike(q: string): { conds: string[]; params: string[]
   // 理論上不會空（q 非空才進得來），但空陣列會產出 `WHERE` 沒有條件 ⇒ 保底退回單一截斷 LIKE
   if (terms.length === 0) terms.push(chunkByBytes(q, MAX_LIKE_Q_BYTES)[0] ?? '');
   return {
-    conds: terms.map(() => 'content LIKE ?'),
-    params: terms.map((t) => `%${t}%`),
+    conds: terms.map(() => CONTENT_LIKE),
+    params: terms.map(likePattern),
     split: true,
   };
 }
@@ -428,7 +479,7 @@ export function buildSearchScore(q: string): SearchScorePlan {
   if (terms.length === 0) {
     const m = buildContentLike(trimmed);
     return {
-      scoreExpr: m.conds.map(() => 'CASE WHEN content LIKE ? THEN 1 ELSE 0 END').join(' + '),
+      scoreExpr: m.conds.map(() => `CASE WHEN ${CONTENT_LIKE} THEN 1 ELSE 0 END`).join(' + '),
       scoreParams: m.params,
       terms: [],
       legacyShape: true,
@@ -438,16 +489,16 @@ export function buildSearchScore(q: string): SearchScorePlan {
   const parts: string[] = [];
   const params: string[] = [];
   for (const { term, weight } of terms) {
-    parts.push(`CASE WHEN content LIKE ? THEN ${weight} ELSE 0 END`);
-    params.push(`%${term}%`);
+    parts.push(`CASE WHEN ${CONTENT_LIKE} THEN ${weight} ELSE 0 END`);
+    params.push(likePattern(term));
   }
 
   // 單詞查詢：整句 == 那個詞 ⇒ 不重複加一次 LIKE。送出的 SQL 與舊版一模一樣（成本也一樣）。
   const single = terms.length === 1 && terms[0].term === trimmed;
-  if (!single && utf8Len(trimmed) <= MAX_LIKE_Q_BYTES) {
+  if (!single && likeBytes(trimmed) <= MAX_LIKE_Q_BYTES) {
     const bonus = terms.reduce((s, t) => s + t.weight, 0);
-    parts.push(`CASE WHEN content LIKE ? THEN ${bonus} ELSE 0 END`);
-    params.push(`%${trimmed}%`);
+    parts.push(`CASE WHEN ${CONTENT_LIKE} THEN ${bonus} ELSE 0 END`);
+    params.push(likePattern(trimmed));
   }
 
   return { scoreExpr: parts.join(' + '), scoreParams: params, terms, legacyShape: single };
@@ -512,7 +563,9 @@ export function isDeprecatedEntry(entry: { metadata_json?: string | null }): boo
 // includeDeprecated（daemon-beta t24）：預設 false＝濾掉 status=deprecated 的下架內容。
 //   保留 true 選項給管理面查殘留（審計/驗證下架有沒有真的生效）用，正常搜尋路徑不帶。
 //   加在參數最尾端，既有 positional caller（source 之後）一個都不用改。
-// 2026-08-10（本次）：q 改走 buildSearchScore——**斷詞 + 覆蓋率排序**，取代整串 LIKE。
+// 2026-08-12（Arcrun#94）：q 裡的 `%` `_` `\` 一律當字面字元（escapeLikeLiteral ＋ ESCAPE 宣告）
+//   ——使用者打什麼字就照那些字找。舊病，見上面 LIKE_ESCAPE 那段。
+// 2026-08-10：q 改走 buildSearchScore——**斷詞 + 覆蓋率排序**，取代整串 LIKE。
 //   回傳的 entry 多一個 match_score 欄（加欄不改形，同 semantic 路徑的 score 慣例；
 //   既有 caller 不解析多的欄位，不受影響）。詳細理由見上面那段長註解。
 export async function searchEntries(

kbdb/src/actions/library-backfill.ts

@@ -0,0 +1,168 @@
+// 標庫 backfill（Arcrun#85 二次裁決，2026-08-11；相關票 Arcrun#87「藏書地圖是空的」）。
+//
+// 背景：leo 把向量化優先序講成一句話後又補一刀：「它是兩件事？其實是一件——沒有庫就
+// 剩一個，但你把庫標好以後，原來的判定要修改對吧」。⇒ 判定標準（embed.ts 的
+// SelectionCriteria）必須從第一天就同時容納時間與庫，本檔提供「庫」這一半真正的資料。
+//
+// base 的 write path 早就支援（`createEntry` 的 `metadata_json.$.library`，t52：「庫由
+// ingest 蓋章決定」）——既有的搜尋／embed／deprecate-by-library 全都讀這個欄位，
+// **缺的不是機制，是既有資料沒被蓋章**（library-map.ts 檔頭 2026-07-19 對 prod 核實：
+// 既有 entries 的 metadata.library 是空的）。「源頭寫入就貼標」是呼叫端（ingest）的事，
+// base 這裡管不到、也不該猜（base 對內容語意無知的既有原則）；triplet 的實際寫入更是
+// 在另一個 repo（見 kbdb/src/index.ts 檔頭「triplet (separate repo)」）。
+//
+// 這個模組只做「補存量」那一半，且刻意設計成呼叫端驅動：
+//   - base 不猜「這筆該屬於哪個庫」——那是語意判斷。呼叫端給一個 target library 值
+//     ＋一組篩選條件，base 只負責把符合條件、目前未標記的 entries 安全、節流地蓋上這個值。
+//   - 篩選條件有兩種精度（2026-08-11 leo 定案的做法後補上）：
+//     ① 精準比對 `page_names`（IN 清單）——leo 定的正解：「有 2 份原稿，在 gitea 和我的
+//        Mac……去 gitea 把每個庫有哪些的卡名列出，跑來遍歷應該就搞定了」。呼叫端（daemon／
+//        #87）從 Gitea repo 列出卡名，逐批把「這些卡名屬於庫 X」精準地寫進來，不必猜。
+//     ② `source_prefix`／`page_name_prefix` 前綴 fallback（同 library-map.ts
+//        recomputeLibraryMap 的 source_prefix 精神，只是這裡是寫入不是聚合）——沒有精準
+//        清單時的過渡手段，精度不如①，兩者可並用（AND）縮小範圍。
+//   - 冪等：已標記的 entries 不會再入選（WHERE 帶「library 為空」）。
+//
+// D69 節流：與 reconcileEmbedGeneration（embed.ts）共用 maintenance-quota.ts 的同一顆
+// 每日 D1 寫入計數器——兩者都是「多筆 D1 row write、不打 AI」的背景維護操作，不共用
+// 計數器的話，補存量時會把世代核對的閘繞過去（leo 2026-08-11 二次裁決原話：「每日上限
+// 這件事不只管向量化，也要管補標，否則做標庫時就會把補算的閘繞過去」）。
+import type { Bindings } from '../types';
+import { maintenanceBudgetToday, addMaintenanceUsage } from './maintenance-quota';
+
+// IN 清單長度上限（避開 D1/SQLite bound-parameter 上限；一次點名這麼多張卡已經很夠用，
+// 呼叫端清單更長就自然分批呼叫，跟 limit 分頁是同一種節奏）。
+const MAX_PAGE_NAMES = 300;
+
+export interface LibraryBackfillCriteria {
+  owner_id?: string;
+  entry_type?: string;
+  page_names?: string[];      // 精準比對 page_name（IN 清單）——leo 定案的正解：從 Gitea repo
+                               // 列出卡名，逐批精準點名「這些卡名屬於庫 X」（見檔頭說明①）。
+  source_prefix?: string;     // metadata_json.$.source LIKE prefix%（過渡 fallback，見檔頭②）
+  page_name_prefix?: string;  // page_name LIKE prefix%（過渡 fallback，見檔頭②）
+  since?: number;             // created_at >= since（unix seconds）
+  until?: number;             // created_at < until（unix seconds）
+}
+
+export interface LibraryBackfillResult {
+  library: string;
+  scanned: number;          // 本批掃到的候選筆數（受 limit 限制，額度截斷前）。
+  tagged: number;           // 本次真的寫入 metadata_json.$.library 的筆數。
+  remaining: number;        // 本次之後仍待補標（符合條件、仍未標記）的筆數，不受額度影響。
+  quota_limit: number;      // 今日「背景維護 D1 寫入」額度上限（與 reconcile 共用）。
+  quota_used_today: number; // 本次呼叫後，今日累積已消耗的背景維護寫入額度。
+  quota_exceeded: boolean;  // 本批是否因額度不足被截斷。
+}
+
+// 單次呼叫候選上限（避開 subrequest/CPU/timeout；一批只有 1 次 SELECT + 1 次 UPDATE，
+// 比 reconcile 多一次 Vectorize 呼叫的成本低，故上限可以放寬一些）。
+const HARD_LIMIT_CAP = 500;
+
+function criteriaPredicate(c: LibraryBackfillCriteria): { conds: string[]; params: unknown[] } {
+  // 冪等的核心：只選「目前沒有 library 值」的候選，已標記過的（含標成 'general' 的）不會再入選。
+  const conds: string[] = [
+    "(json_extract(metadata_json, '$.library') IS NULL OR json_extract(metadata_json, '$.library') = '')",
+  ];
+  const params: unknown[] = [];
+  if (c.owner_id) { conds.push('owner_id = ?'); params.push(c.owner_id); }
+  if (c.entry_type) { conds.push('entry_type = ?'); params.push(c.entry_type); }
+  if (c.page_names && c.page_names.length > 0) {
+    const names = c.page_names.slice(0, MAX_PAGE_NAMES);
+    conds.push(`page_name IN (${names.map(() => '?').join(',')})`);
+    params.push(...names);
+  }
+  if (c.source_prefix) { conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') LIKE ? || '%'"); params.push(c.source_prefix); }
+  if (c.page_name_prefix) { conds.push("page_name LIKE ? || '%'"); params.push(c.page_name_prefix); }
+  if (typeof c.since === 'number') { conds.push('created_at >= ?'); params.push(c.since); }
+  if (typeof c.until === 'number') { conds.push('created_at < ?'); params.push(c.until); }
+  return { conds, params };
+}
+
+/**
+ * 對「符合條件、目前未標記 library」的既有 entries 批次蓋上 target library 值。
+ * 冪等 + 分批（單次 limit 上限）+ budget（與 reconcile 共用每日 D1 寫入額度，見檔頭）。
+ * 呼叫端（ingest / Arcrun#87）決定「這批是誰、該貼哪個庫」，本函式只負責安全、節流地
+ * 把值寫進去——base 不猜語意，也因此不假裝「這樣就把 #87 做完了」（mindset §7）。
+ *
+ * `owner_id` 刻意設成**必填**（不同於 LibraryBackfillCriteria 其餘欄位皆選填）：
+ * 2026-08-11 leo 在票上點出「補標補在錯的 owner 底下等於白做」（實查發現卡片實際掛在
+ * `owner_id=bfezv28v`，換成 `owner_id='leo'` 查卻是空的——兩個候選 owner 已經在互相打架）。
+ * 跟既有的 `deprecateEntriesByLibrary`（同樣是「依 library 批次改一大片既有資料」的操作）
+ * 同一個防線：不給不知道自己在改誰的資料的呼叫端一個「忘記帶 owner_id 就變成跨租戶全庫掃」
+ * 的後門，逼呼叫端明確想清楚「這批是哪個 owner」再動手。
+ */
+export async function backfillEntryLibraryTags(
+  db: D1Database,
+  env: Pick<Bindings, 'KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT'>,
+  opts: { library: string; owner_id: string; limit?: number } & Omit<LibraryBackfillCriteria, 'owner_id'>,
+): Promise<LibraryBackfillResult> {
+  const library = (opts.library ?? '').trim();
+  if (!library) throw new Error('library required');
+  const ownerId = (opts.owner_id ?? '').trim();
+  if (!ownerId) throw new Error('owner_id required（標庫是跨大量既有資料的批次寫入，不准無租戶範圍地掃全庫——2026-08-11 leo 直令）');
+  const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 100, 1), HARD_LIMIT_CAP);
+
+  const sel = criteriaPredicate({ ...opts, owner_id: ownerId });
+  const where = sel.conds.join(' AND ');
+  const params = sel.params;
+
+  const res = await db
+    .prepare(`SELECT id FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at ASC LIMIT ?`)
+    .bind(...params, limit)
+    .all<{ id: string }>();
+  const scannedIds = (res.results ?? []).map((r) => r.id);
+  const scanned = scannedIds.length;
+
+  // D69：額度截斷——每個候選最多 1 次 D1 write，與 reconcile 共用同一顆計數器。
+  const budget = await maintenanceBudgetToday(env, db);
+  const ids = scannedIds.slice(0, budget.remaining);
+  const quotaExceeded = scanned > ids.length;
+
+  let tagged = 0;
+  if (ids.length > 0) {
+    const ph = ids.map(() => '?').join(',');
+    await db
+      .prepare(
+        `UPDATE entries SET metadata_json = json_set(COALESCE(metadata_json, '{}'), '$.library', ?), updated_at = unixepoch() WHERE id IN (${ph})`,
+      )
+      .bind(library, ...ids)
+      .run();
+    tagged = ids.length;
+  }
+
+  try {
+    await addMaintenanceUsage(db, tagged);
+  } catch {
+    // fail-open：額度計數寫入失敗不影響已經完成的標庫寫入（精神同 embed.ts 的做法）。
+  }
+
+  const remRow = await db
+    .prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`)
+    .bind(...params)
+    .first<{ c: number }>();
+
+  return {
+    library,
+    scanned,
+    tagged,
+    remaining: remRow?.c ?? 0,
+    quota_limit: budget.limit,
+    quota_used_today: budget.used + tagged,
+    quota_exceeded: quotaExceeded,
+  };
+}
+
+/** 待補標統計（回報用）：符合條件、目前未標記 library 的筆數。 */
+export async function libraryBackfillStatus(
+  db: D1Database,
+  opts: LibraryBackfillCriteria = {},
+): Promise<{ pending: number }> {
+  const sel = criteriaPredicate(opts);
+  const where = sel.conds.join(' AND ');
+  const row = await db
+    .prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`)
+    .bind(...sel.params)
+    .first<{ c: number }>();
+  return { pending: row?.c ?? 0 };
+}

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/actions/maintenance-quota.ts

@@ -0,0 +1,106 @@
+// 背景維護寫入的共用 D1 每日額度（Arcrun#85 D69，2026-08-11）。
+//
+// 為什麼需要這個模組（不是每個 caller 各自算）：
+//   D68 已經替「補算向量」的 Workers AI 呼叫量設了每日軟上限（embed.ts
+//   DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT），但 leo 逐行複核後指出還有一個沒堵的洞——
+//   世代核對（reconcileEmbedGeneration）**不打 AI，卻一樣逐筆寫 D1**（補標 content_hash
+//   或重置 is_embedded），47 萬筆候選 ≈ 4.7 倍 D1 免費層 100,000 rows written/日，而它
+//   當時零保護。2026-08-11 leo 補了第二刀：**標庫（library backfill）也是同一種操作**
+//   ——多筆 D1 row write、不打 AI——若各自設一顆獨立計數器，做標庫時會把 reconcile
+//   的閘繞過去（兩者加起來還是可能燒穿同一顆 D1）。
+//   ⇒ 兩者必須共用同一顆「今天 D1 背景維護寫入還剩多少」計數器，這裡就是那顆計數器。
+//
+// 儲存精神完全比照 execution-log.ts checkUsage／embed.ts getBackfillUsageToday：單一
+// entries 列/日（entry_type='kbdb_maintenance_usage'），upsert，不新增表（D38）。
+//
+// 額度怎麼選（不是拍腦袋，比照 execution-log.ts DEFAULT_DAILY_LIMIT 的既有算法）：
+//   D1 免費層 100,000 rows written/日。execution_log 自設 20%（20,000）留給知識卡；
+//   本模組管的是「背景維護」（reconcile + 標庫 backfill，兩者都是低優先、非使用者
+//   當下等待的操作），同樣自設 20%（20,000/日）——不是硬性 Cloudflare 限制，是不讓
+//   背景維護把當天寫入額度和知識卡片的正常寫入／execution_log 搶光的自我節制，
+//   可用 env.KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT 覆寫。
+import type { Bindings } from '../types';
+
+export const DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT = 20000;
+
+export function maintenanceDailyLimit(env: Pick<Bindings, 'KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT'>): number {
+  const raw = env.KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT;
+  const n = raw ? parseInt(raw, 10) : NaN;
+  return Number.isFinite(n) && n > 0 ? n : DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT;
+}
+
+function utcDay(): string {
+  return new Date().toISOString().slice(0, 10);
+}
+
+/** 額度計數器 entries id（單一列/日；不分租戶——D1 rows-written 額度是實例級，非租戶級）。 */
+function maintenanceUsageId(): string {
+  return `kbdb-maintenance-usage:${utcDay()}`;
+}
+
+/**
+ * 今天背景維護寫入已消耗的筆數。讀取失敗（含壞資料）誠實視為 0（caller 決定是否 fail-open，
+ * 精神同 embed.ts getBackfillUsageToday）。
+ */
+export async function getMaintenanceUsageToday(db: D1Database): Promise<number> {
+  const row = await db
+    .prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
+    .bind(maintenanceUsageId())
+    .first<{ metadata_json: string | null }>();
+  if (!row) return 0;
+  try {
+    const parsed = row.metadata_json ? (JSON.parse(row.metadata_json) as { writes?: number }) : {};
+    return Number(parsed.writes) || 0;
+  } catch {
+    return 0;
+  }
+}
+
+/** 今天背景維護額度用量 +by（upsert：讀現有列 → +by → UPDATE，不存在則 INSERT，冪等日切）。 */
+export async function addMaintenanceUsage(db: D1Database, by: number): Promise<void> {
+  if (by <= 0) return;
+  const id = maintenanceUsageId();
+  const existing = await db
+    .prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
+    .bind(id)
+    .first<{ metadata_json: string | null }>();
+  let prev = 0;
+  if (existing) {
+    try {
+      const parsed = existing.metadata_json ? (JSON.parse(existing.metadata_json) as { writes?: number }) : {};
+      prev = Number(parsed.writes) || 0;
+    } catch {
+      prev = 0;
+    }
+    await db
+      .prepare('UPDATE entries SET metadata_json = ?, updated_at = unixepoch() WHERE id = ?')
+      .bind(JSON.stringify({ day: utcDay(), writes: prev + by }), id)
+      .run();
+  } else {
+    await db
+      .prepare(`INSERT INTO entries (id, entry_type, metadata_json) VALUES (?, 'kbdb_maintenance_usage', ?)`)
+      .bind(id, JSON.stringify({ day: utcDay(), writes: by }))
+      .run();
+  }
+}
+
+export interface MaintenanceBudget {
+  limit: number;
+  used: number;
+  remaining: number;
+}
+
+/** 今天還剩多少背景維護 D1 寫入額度（reconcile／標庫 backfill 呼叫前先問這個）。 */
+export async function maintenanceBudgetToday(
+  env: Pick<Bindings, 'KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT'>,
+  db: D1Database,
+): Promise<MaintenanceBudget> {
+  const limit = maintenanceDailyLimit(env);
+  let used = 0;
+  try {
+    used = await getMaintenanceUsageToday(db);
+  } catch {
+    used = 0; // fail-open：計數器本身故障（含 D1 額度打滿）不該連背景維護都做不了
+  }
+  return { limit, used, remaining: Math.max(0, limit - used) };
+}

kbdb/src/embed.ts

@@ -12,6 +12,7 @@
 // base 只認這個通用旗標 → base 維持對內容語意無知。
 
 import type { Bindings, Entry } from './types';
+import { maintenanceBudgetToday, addMaintenanceUsage } from './actions/maintenance-quota';
 
 // ── 嵌入模型（Arcrun#59：模型應可配置＋index 版本化，支援換代重刷）────────────────
 //
@@ -132,7 +133,12 @@ export async function embedOnWrite(env: Bindings, entry: Entry): Promise<boolean
     },
   ]);
   // 標記 bookkeeping（既有欄，base 不讀、僅供「已 embed」可查）。不動表結構。
-  await env.DB.prepare('UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id = ?').bind(entry.id).run();
+  // content_hash 順手蓋成「這次嵌入用的模型」（世代戳記，見下方 reconcileEmbedGeneration 的
+  // 說明）——這裡是「新寫的立刻算」的路徑，寫入當下 model 必為現行 model，不會有世代落差。
+  await env.DB
+    .prepare('UPDATE entries SET is_embedded = 1, content_hash = ? WHERE id = ?')
+    .bind(embedModel(env), entry.id)
+    .run();
   return true;
 }
 
@@ -173,12 +179,134 @@ function parseMeta(json: string | null): Record<string, unknown> | null {
 const BACKFILL_PREDICATE =
   "is_embedded = 0 AND content IS NOT NULL AND content <> '' AND json_extract(metadata_json, '$.embed') = 1";
 
+// ── 每日額度上限（D68，2026-08-11：leo「補算向量照時間新到舊、且每天有額度上限」）─────────
+//
+// backfill 與「寫入即嵌」「萃取」共用同一份 Workers AI 每日免費 10,000 neurons（UTC 午夜重置，
+// 見頂層 wiki ops-facts.md「萃取與向量化吃同一份 Workers AI 額度」）。backfill 是背景低優先
+// 動作，不該把當天額度燒光讓萃取／今天的新寫入整天卡死（embedOnWrite 不受此上限——「新寫的
+// 立刻算」是 D68 三條之一，不能被 backfill 的節制連坐）。自設「軟上限」，非 Cloudflare 硬限制，
+// 可用 env.EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT 覆寫（精神比照 execution-log.ts 的 DEFAULT_DAILY_LIMIT）。
+//
+// 預設值怎麼選（不是拍腦袋，2026-08-11 查證 Cloudflare 官方定價後回推）：
+//   bge-m3 定價：1,075 neurons / 1,000,000 input tokens（無輸出 token 成本，embedding 只有輸入）。
+//   保守估計每筆中文知識卡片 ~800 tokens（寧可高估——CJK tokenizer 密度通常高於英文，
+//     高估 token 數 ⇒ 算出的「每日可嵌筆數」偏保守，不會撞真的 CF 額度）：
+//     800 tokens × 1,075 / 1,000,000 ≈ 0.86 neurons/entry
+//   backfill 分到日配額 20%（比照 execution-log.ts「自我節制、留大部分給主流程」的既有慣例）：
+//     10,000 × 20% = 2,000 neurons/日
+//   2,000 ÷ 0.86 ≈ 2,325 entries/日，再打八折留緩衝（token 估計誤差／其他背景消耗）：
+//     2,325 × 0.8 ≈ 1,860 → 取整數 1,800。
+const DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT = 1800;
+
+function backfillDailyLimit(env: Pick<Bindings, 'EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT'>): number {
+  const raw = env.EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT;
+  const n = raw ? parseInt(raw, 10) : NaN;
+  return Number.isFinite(n) && n > 0 ? n : DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT;
+}
+
+function utcDay(): string {
+  return new Date().toISOString().slice(0, 10);
+}
+
+/** 額度計數器 entries id（單一列/日，UTC 日期字串，換日自然歸零；不分租戶——Workers AI 額度是帳號級）。 */
+function backfillUsageId(): string {
+  return `embed-backfill-usage:${utcDay()}`;
+}
+
+/**
+ * 今天 backfill 已消耗的筆數。儲存精神完全比照 execution-log.ts 的 checkUsage：單一 entries 列/日
+ * （entry_type='embed_backfill_usage'，計數包進 metadata_json），不新增表。
+ * 讀取失敗（含壞資料）誠實視為 0（caller 決定是否 fail-open）。
+ */
+async function getBackfillUsageToday(db: D1Database): Promise<number> {
+  const row = await db
+    .prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
+    .bind(backfillUsageId())
+    .first<{ metadata_json: string | null }>();
+  if (!row) return 0;
+  try {
+    const parsed = row.metadata_json ? (JSON.parse(row.metadata_json) as { embedded?: number }) : {};
+    return Number(parsed.embedded) || 0;
+  } catch {
+    return 0; // 壞資料誠實視為 0，不讓損毀的計數器卡死額度機制
+  }
+}
+
+/** 今天 backfill 額度用量 +by（upsert：讀現有列 → +by → UPDATE，不存在則 INSERT，冪等日切）。 */
+async function addBackfillUsage(db: D1Database, by: number): Promise<void> {
+  if (by <= 0) return;
+  const id = backfillUsageId();
+  const existing = await db
+    .prepare('SELECT metadata_json FROM entries WHERE id = ?')
+    .bind(id)
+    .first<{ metadata_json: string | null }>();
+  let prev = 0;
+  if (existing) {
+    try {
+      const parsed = existing.metadata_json ? (JSON.parse(existing.metadata_json) as { embedded?: number }) : {};
+      prev = Number(parsed.embedded) || 0;
+    } catch {
+      prev = 0;
+    }
+    await db
+      .prepare('UPDATE entries SET metadata_json = ?, updated_at = unixepoch() WHERE id = ?')
+      .bind(JSON.stringify({ day: utcDay(), embedded: prev + by }), id)
+      .run();
+  } else {
+    await db
+      .prepare(`INSERT INTO entries (id, entry_type, metadata_json) VALUES (?, 'embed_backfill_usage', ?)`)
+      .bind(id, JSON.stringify({ day: utcDay(), embedded: by }))
+      .run();
+  }
+}
+
+// ── 「挑哪一批」可以從外面指定（Arcrun#85，2026-08-11 leo 二度裁決）───────────────
+//
+// leo 的優先序不是「一律新到舊」的單一佇列，是**分層**：今天寫的立刻／這週在跑的先跑／
+// 有查詢紀錄的庫優先／半年前的慢慢跑。分層要能實作，前提是「這次補哪一批」要能從外面
+// （工作流）指定，不能只靠資料層自己決定的固定排序——策略要住在 leo 打得開的地方
+// （工作流頁），不是焊死在這裡看不見也改不動。
+//
+// 這裡不預先幫 caller 決定「四層怎麼切」（那是策略，屬於呼叫端/工作流，見 Arcrun#85
+// D70 段落的意圖草案），只提供**同一套篩選形狀**讓任何一層都能表達：
+//   - since／until：時間窗（unix seconds，created_at 半開區間 [since, until)）——時間分層
+//     （①今天／②本週／④半年前）都是同一個 since/until 參數，差別只在呼叫端傳的值。
+//   - library：依 metadata_json.$.library 過濾——一旦資料身上有庫這個資訊（Arcrun#87），
+//     「有查詢紀錄的庫優先」這層可以直接用同一個參數，不必再改介面形狀。
+// 三個操作（backfillEmbeddings／reconcileEmbedGeneration／backfillEntryLibraryTags，
+// 見 actions/library-backfill.ts）共用這個形狀，這就是「判定標準只有一份」的意思——
+// 不是先做時間、之後為了庫再回頭改介面。
+export interface SelectionCriteria {
+  owner_id?: string;
+  source?: string;
+  library?: string; // 精確比對 metadata_json.$.library（未標記的舊資料一律歸 'general'，同 embedOnWrite 慣例）
+  since?: number;    // created_at >= since（unix seconds）
+  until?: number;    // created_at < until（unix seconds）
+}
+
+function selectionCriteriaPredicate(opts: SelectionCriteria): { conds: string[]; params: unknown[] } {
+  const conds: string[] = [];
+  const params: unknown[] = [];
+  if (opts.owner_id) { conds.push('owner_id = ?'); params.push(opts.owner_id); }
+  if (opts.source) { conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') = ?"); params.push(opts.source); }
+  if (opts.library) {
+    conds.push("COALESCE(NULLIF(json_extract(metadata_json, '$.library'), ''), 'general') = ?");
+    params.push(opts.library);
+  }
+  if (typeof opts.since === 'number') { conds.push('created_at >= ?'); params.push(opts.since); }
+  if (typeof opts.until === 'number') { conds.push('created_at < ?'); params.push(opts.until); }
+  return { conds, params };
+}
+
 export interface BackfillResult {
   enabled: boolean;   // 模組是否開（false → 什麼都沒做，caller 該誠實回錯，不假裝）。
   processed: number;  // 本次真的嵌進 Vectorize 並標 is_embedded=1 的筆數。
-  skipped: number;    // 掃到但沒嵌（例如 embedText 回 null）的筆數。
-  remaining: number;  // 本次之後仍待補嵌的筆數（可重複呼叫直到 0）。
+  skipped: number;    // 掃到但沒嵌（例如 embedText 回 null，或本批被額度擋下）的筆數。
+  remaining: number;  // 本次之後仍待補嵌的筆數（可重複呼叫直到 0，與額度無關——單純候選總量）。
   scanned: number;    // 本批掃出的候選筆數（受 limit 限制）。
+  quota_limit: number;      // 今日 backfill 額度上限（env.EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT 或預設值）。
+  quota_used_today: number; // 本次呼叫後，今日累積已消耗的 backfill 額度。
+  quota_exceeded: boolean;  // 本批是否因額度不足被截斷（true＝還有可嵌的候選但今天不再打 AI，等明天/調高上限）。
 }
 
 /**
@@ -193,9 +321,14 @@ export interface BackfillResult {
  */
 export async function backfillEmbeddings(
   env: Bindings,
-  opts: { limit?: number; owner_id?: string; source?: string; reindex?: boolean; offset?: number } = {},
+  opts: SelectionCriteria & { limit?: number; reindex?: boolean; offset?: number } = {},
 ): Promise<BackfillResult> {
-  if (!embedEnabled(env)) return { enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0 };
+  if (!embedEnabled(env)) {
+    return {
+      enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0,
+      quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
+    };
+  }
   const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 25, 1), 100);
   const offset = Math.max(opts.offset ?? 0, 0);
 
@@ -210,21 +343,39 @@ export async function backfillEmbeddings(
   // 🔴 2026-08-05：**已下架的一律不嵌**（leo：「理論上它的向量也要刪掉，就不會有殘影了吧？」）。
   //   沒有這條，下架時清掉的向量會在下一次 backfill 又被嵌回來 ⇒ 殘影復活，
   //   而且 `reindex=true` 那條路更嚴重（它連 is_embedded=1 的都重推）。
-  const conds = [basePredicate, "COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'"];
-  const params: unknown[] = [];
-  if (opts.owner_id) { conds.push('owner_id = ?'); params.push(opts.owner_id); }
-  if (opts.source) { conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') = ?"); params.push(opts.source); }
+  // 「挑哪一批」（Arcrun#85）：owner_id/source/library/since/until 全部走同一套
+  // selectionCriteriaPredicate，讓呼叫端（工作流）能表達時間分層與庫分層，不必等
+  // base 幫忙決定；本函式不預設任何一層，caller 傳什麼就篩什麼。
+  const sel = selectionCriteriaPredicate(opts);
+  const conds = [basePredicate, "COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'", ...sel.conds];
+  const params: unknown[] = [...sel.params];
   const where = conds.join(' AND ');
 
+  // D68：由新到舊——最可能被查到的最先補回來（見檔頭 DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT 段的決策脈絡）。
   const res = await env.DB
-    .prepare(`SELECT * FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at ASC LIMIT ? OFFSET ?`)
+    .prepare(`SELECT * FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at DESC LIMIT ? OFFSET ?`)
     .bind(...params, limit, offset)
     .all<Entry>();
   const rows = res.results ?? [];
   const scanned = rows.length;
 
+  // D68：每日額度上限。額度是「這次呼叫要不要打 AI」的唯一守門——reindex 一樣要打 AI.run，
+  // 同樣受限（不因為是 reindex 就例外，會打 Workers AI 的動作都算）。
+  const dailyCap = backfillDailyLimit(env);
+  let usedToday = 0;
+  try {
+    usedToday = await getBackfillUsageToday(env.DB);
+  } catch {
+    usedToday = 0; // fail-open：計數器本身故障（含 D1 額度打滿）不該連 backfill 都不做
+  }
+  const remainingQuota = Math.max(0, dailyCap - usedToday);
+
   let processed = 0;
-  const embeddable = rows.filter((e) => (e.content ?? '').trim().length > 0);
+  const candidates = rows.filter((e) => (e.content ?? '').trim().length > 0);
+  // 額度截斷：candidates 已按 created_at DESC 排序，取前 remainingQuota 筆＝優先保留最新的。
+  const embeddable = candidates.slice(0, remainingQuota);
+  const quotaExceeded = candidates.length > embeddable.length;
+
   if (embeddable.length > 0 && env.AI && env.VECTORIZE) {
     const texts = embeddable.map((e) => (e.content ?? '').trim());
     const out = (await env.AI.run(embedModel(env), { text: texts })) as { data: number[][] };
@@ -246,8 +397,18 @@ export async function backfillEmbeddings(
       await env.VECTORIZE.upsert(vectors);
       const ids = vectors.map((v) => v.id);
       const placeholders = ids.map(() => '?').join(',');
-      await env.DB.prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id IN (${placeholders})`).bind(...ids).run();
+      // content_hash 順手蓋成現行模型（世代戳記，見 reconcileEmbedGeneration）。
+      await env.DB
+        .prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 1, content_hash = ? WHERE id IN (${placeholders})`)
+        .bind(embedModel(env), ...ids)
+        .run();
       processed = vectors.length;
+      try {
+        await addBackfillUsage(env.DB, processed);
+      } catch {
+        // fail-open：額度計數寫入失敗不影響已經完成的嵌入（別讓 bookkeeping 故障吞掉已做的工）；
+        // 代價是下次呼叫可能少算一點用量——比「明明做了卻沒生效」安全（誠實限制，mindset §7）。
+      }
     }
   }
 
@@ -259,7 +420,16 @@ export async function backfillEmbeddings(
   // 非 reindex：predicate 含 is_embedded=0，處理後該筆變 1 → COUNT 自然遞減（重呼直到 0）。
   // reindex：predicate 不含 is_embedded，COUNT 恆等於總數 → 改用 offset 分頁計 remaining（否則永不終止）。
   const remaining = opts.reindex ? Math.max(0, totalMatching - (offset + scanned)) : totalMatching;
-  return { enabled: true, processed, skipped: scanned - processed, remaining, scanned };
+  return {
+    enabled: true,
+    processed,
+    skipped: scanned - processed,
+    remaining,
+    scanned,
+    quota_limit: dailyCap,
+    quota_used_today: usedToday + processed,
+    quota_exceeded: quotaExceeded,
+  };
 }
 
 /** 補嵌進度統計（回報用；模組未開仍可查 pending 數，誠實標 enabled:false）。 */
@@ -283,6 +453,128 @@ export async function backfillStatus(
   return { enabled: embedEnabled(env), pending: pendingRow?.c ?? 0, embedded: embeddedRow?.c ?? 0 };
 }
 
+export interface ReconcileResult {
+  enabled: boolean;
+  checked: number;            // 本批「真的核對＋寫回」的筆數（受下方 D1 額度截斷後的量）。
+  confirmed_current: number;  // 核對後確認已在現行 Vectorize index：只補標 content_hash，未打 AI。
+  reset_to_pending: number;   // 核對後確認不在現行 index：重置 is_embedded=0，回到正常 backfill 佇列。
+  remaining: number;          // 本次之後仍待核對的筆數（不受額度影響，可重複呼叫直到 0）。
+  scanned: number;            // 本批掃到的候選筆數（受 limit 限制，額度截斷前）。
+  quota_limit: number;        // 今日「背景維護 D1 寫入」額度上限（與標庫 backfill 共用，見 maintenance-quota.ts）。
+  quota_used_today: number;   // 本次呼叫後，今日累積已消耗的背景維護寫入額度。
+  quota_exceeded: boolean;    // 本批是否因額度不足被截斷（true＝還有候選但今天不再寫 D1，等明天/調高上限）。
+}
+
+/**
+ * 世代核對（Generation reconciliation，D68 配套修復，2026-08-11）。
+ *
+ * 背景：`is_embedded=1` 只代表「曾經對某個 Vectorize index 嵌過」，不保證是**現行**的
+ * index/模型（見檔頭 2026-08-03 換代註解：換模型必須換 index，舊向量收不進新 index、也刪不掉）。
+ * 從備份整批灌回的資料尤其會帶著對**已退役索引**（例：768 維 `arcrun-kbdb-embed`）的
+ * `is_embedded=1`——現行 backfill 的預設路徑（只補 `is_embedded=0`）永遠不會碰它們，
+ * 語意搜尋對現行（1024 維 `arcrun-kbdb-embed-m3`）索引而言永遠搜不到那批東西，畫面不會說壞掉。
+ *
+ * 做法：不猜（`is_embedded` 本身此刻不可信），直接問現行 Vectorize index「這些 id 真的在你這嗎」
+ * （`env.VECTORIZE.getByIds`，ground truth，而非比對 content_hash 字串本身——後者在這次修復
+ * 之前從未被寫過，所有既有 is_embedded=1 的列 content_hash 皆為 NULL，無法只憑字串判斷「哪些是
+ * 這次修復前的正常資料、哪些是真正的舊世代殘留」，必須問 Vectorize 本身）：
+ *   - 真的在現行 index → 只是這次修復之前的正常資料，沒補寫過 content_hash。補標記，不重打 AI
+ *     （不浪費額度在已經正確的資料上）。
+ *   - 不在現行 index → 對現行 index 而言等於沒嵌過，重置 is_embedded=0、清空 content_hash，
+ *     交回正常 backfill 佇列（下一輪照樣受「新到舊」排序＋每日額度上限保護，不特別優待）。
+ *
+ * 不消耗 Workers AI 額度：零 AI.run，只有一次 D1 掃描 + 一次 Vectorize.getByIds + D1 寫回。
+ *
+ * D69（Arcrun#85，2026-08-11 leo 逐行複核找到的破口）：**這一步雖不打 AI，但逐筆寫 D1**——
+ * 每個候選最多消耗一次 row write（補標 content_hash 或重置 is_embedded，兩條路互斥、恰好一次），
+ * 47 萬筆候選 ≈ 4.7 倍 D1 100,000 rows written/日免費額度。與標庫 backfill（同樣是多筆 D1
+ * write、不打 AI）共用 `actions/maintenance-quota.ts` 的同一顆每日計數器——不共用的話，
+ * 補標庫時會把這裡的閘繞過去（反之亦然）。額度用完 → 誠實截斷候選，不再寫 D1，等明天。
+ *
+ * 「挑哪一批」：owner_id/library/since/until 走 SelectionCriteria（同 backfillEmbeddings／
+ * backfillEntryLibraryTags 共用的篩選形狀），讓時間分層／庫分層能從外面指定。
+ */
+export async function reconcileEmbedGeneration(
+  env: Bindings,
+  opts: Pick<SelectionCriteria, 'owner_id' | 'library' | 'since' | 'until'> & { limit?: number } = {},
+): Promise<ReconcileResult> {
+  if (!embedEnabled(env)) {
+    return {
+      enabled: false, checked: 0, confirmed_current: 0, reset_to_pending: 0, remaining: 0,
+      scanned: 0, quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
+    };
+  }
+  const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 50, 1), 200);
+  const currentModel = embedModel(env);
+
+  const sel = selectionCriteriaPredicate(opts);
+  const conds = [
+    'is_embedded = 1',
+    '(content_hash IS NULL OR content_hash != ?)',
+    "COALESCE(json_extract(metadata_json, '$.status'), '') != 'deprecated'",
+    ...sel.conds,
+  ];
+  const params: unknown[] = [currentModel, ...sel.params];
+  const where = conds.join(' AND ');
+
+  const res = await env.DB
+    .prepare(`SELECT id FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at DESC LIMIT ?`)
+    .bind(...params, limit)
+    .all<{ id: string }>();
+  const scannedIds = (res.results ?? []).map((r) => r.id);
+  const scanned = scannedIds.length;
+
+  // D69：額度截斷——每個候選最多 1 次 D1 write，直接照剩餘額度砍候選清單長度。
+  const budget = await maintenanceBudgetToday(env, env.DB);
+  const ids = scannedIds.slice(0, budget.remaining);
+  const quotaExceeded = scanned > ids.length;
+  const checked = ids.length;
+
+  let confirmed_current = 0;
+  let reset_to_pending = 0;
+  if (ids.length > 0 && env.VECTORIZE) {
+    const found = await env.VECTORIZE.getByIds(ids);
+    const foundIds = new Set(found.map((v) => v.id));
+    const presentIds = ids.filter((id) => foundIds.has(id));
+    const missingIds = ids.filter((id) => !foundIds.has(id));
+
+    if (presentIds.length > 0) {
+      const ph = presentIds.map(() => '?').join(',');
+      await env.DB
+        .prepare(`UPDATE entries SET content_hash = ? WHERE id IN (${ph})`)
+        .bind(currentModel, ...presentIds)
+        .run();
+      confirmed_current = presentIds.length;
+    }
+    if (missingIds.length > 0) {
+      const ph = missingIds.map(() => '?').join(',');
+      await env.DB
+        .prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 0, content_hash = NULL WHERE id IN (${ph})`)
+        .bind(...missingIds)
+        .run();
+      reset_to_pending = missingIds.length;
+    }
+  }
+
+  const remRow = await env.DB
+    .prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`)
+    .bind(...params)
+    .first<{ c: number }>();
+
+  const written = confirmed_current + reset_to_pending;
+  try {
+    await addMaintenanceUsage(env.DB, written);
+  } catch {
+    // fail-open：額度計數寫入失敗不影響已經完成的核對寫入（精神同 backfillEmbeddings 的
+    // addBackfillUsage 失敗處理——寧可下次呼叫少算一點用量，也不讓計數故障吞掉已做的工）。
+  }
+
+  return {
+    enabled: true, checked, confirmed_current, reset_to_pending, remaining: remRow?.c ?? 0,
+    scanned, quota_limit: budget.limit, quota_used_today: budget.used + written, quota_exceeded: quotaExceeded,
+  };
+}
+
 export interface SelfTestResult {
   enabled: boolean;      // embed 模組是否開（binding 都在）
   tested: boolean;       // 是否真的跑了一次自我查詢（false＝連測都測不了，非失敗）

kbdb/src/routes/embed.ts

@@ -8,7 +8,7 @@
 // base 對內容語意無知：只認通用 metadata.embed===true 旗標，不知 triplet/wiki（解耦）。
 import { Hono } from 'hono';
 import type { Bindings } from '../types';
-import { embedEnabled, backfillEmbeddings, backfillStatus, embedSelfTest } from '../embed';
+import { embedEnabled, backfillEmbeddings, backfillStatus, embedSelfTest, reconcileEmbedGeneration } from '../embed';
 
 export const embedRoutes = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
 
@@ -16,11 +16,14 @@ const OFF_HINT =
   '語義補嵌需先開 embed 模組（Vectorize+AI binding）。叫 CC「幫我開語義查詢」（設 kbdb_embed:true + redeploy 注入 binding）後再呼叫本端點。';
 
 // POST /embed/backfill — batch-embed existing embeddable entries with is_embedded=0.
-//   body（皆選填）：{ limit?:1-100（預設25）, owner_id?, source?, reindex?, offset? }。
+//   body（皆選填）：{ limit?:1-100（預設25）, owner_id?, source?, library?, since?, until?, reindex?, offset? }。
 //   冪等：重跑不會重複嵌（已 is_embedded=1 的不再入選；upsert 同 id 冪等）。
 //   分批：單次最多 limit 筆；回傳 remaining>0 表示還有 → 重複呼叫直到 remaining=0。
 //   reindex:true（Arcrun#11）：改重推「所有 embeddable」既有向量（含 is_embedded=1），
 //     讓事後建立的 Vectorize metadata index 收錄它們（否則帶過濾語意查詢回 0）；配 offset 分頁。
+//   library／since／until（Arcrun#85，2026-08-11）：「挑哪一批」從外面指定——時間分層
+//     （今天/本週/半年前）與庫分層（有查詢紀錄的庫優先）共用同一套 SelectionCriteria，
+//     由呼叫端（工作流）決定這次要補的是哪一批，不是資料層焊死單一排序（見 embed.ts 檔頭說明）。
 //   模組未開 → 409 + capability_hint（不假綠）。
 embedRoutes.post('/backfill', async (c) => {
   if (!embedEnabled(c.env)) {
@@ -33,6 +36,9 @@ embedRoutes.post('/backfill', async (c) => {
     limit?: number | string;
     owner_id?: string;
     source?: string;
+    library?: string;
+    since?: number | string;
+    until?: number | string;
     reindex?: boolean;
     offset?: number | string;
   };
@@ -40,6 +46,9 @@ embedRoutes.post('/backfill', async (c) => {
     limit: body.limit !== undefined ? Number(body.limit) : undefined,
     owner_id: body.owner_id || undefined,
     source: body.source || undefined,
+    library: body.library || undefined,
+    since: body.since !== undefined ? Number(body.since) : undefined,
+    until: body.until !== undefined ? Number(body.until) : undefined,
     // reindex（Arcrun#11）：重推既有向量讓事後建立的 Vectorize metadata index 收錄（見 embed.ts）。
     reindex: body.reindex === true,
     offset: body.offset !== undefined ? Number(body.offset) : undefined,
@@ -56,6 +65,38 @@ embedRoutes.get('/backfill/status', async (c) => {
   return c.json({ success: true, ...status });
 });
 
+// POST /embed/reconcile — 世代核對（D68 配套修復，2026-08-11；D69 額度節流同日補上）：
+//   對「is_embedded=1 但 content_hash 非現行模型」的候選，問現行 Vectorize index 是否真的收錄；
+//   真的在 → 補標 content_hash（不打 AI）；不在 → 重置 is_embedded=0，回到正常 /embed/backfill 佇列。
+//   解「從備份整批灌回、帶著對已退役索引的 is_embedded=1，永遠不被 backfill 碰到」這個坑。
+//   body（皆選填）：{ limit?:1-200（預設50）, owner_id?, library?, since?, until? }。重複呼叫直到 remaining=0。
+//   D69：每筆候選最多消耗一次 D1 row write，與 POST /entries/backfill-library 共用同一顆每日
+//   「背景維護 D1 寫入」額度（見 actions/maintenance-quota.ts）——額度用完會誠實回
+//   quota_exceeded:true 並停手，不會把當天 D1 免費額度燒穿（2026-08-11 leo 逐行複核找到的破口）。
+embedRoutes.post('/reconcile', async (c) => {
+  if (!embedEnabled(c.env)) {
+    return c.json(
+      { success: false, error: 'embed module not enabled (need VECTORIZE + AI bindings)', capability_hint: OFF_HINT },
+      409,
+    );
+  }
+  const body = (await c.req.json().catch(() => ({}))) as {
+    limit?: number | string;
+    owner_id?: string;
+    library?: string;
+    since?: number | string;
+    until?: number | string;
+  };
+  const result = await reconcileEmbedGeneration(c.env, {
+    limit: body.limit !== undefined ? Number(body.limit) : undefined,
+    owner_id: body.owner_id || undefined,
+    library: body.library || undefined,
+    since: body.since !== undefined ? Number(body.since) : undefined,
+    until: body.until !== undefined ? Number(body.until) : undefined,
+  });
+  return c.json({ success: true, ...result });
+});
+
 // GET /embed/selftest?owner_id= — 語義自我檢查（檢修孔，2026-08-07）：
 //   挑一筆已嵌入的卡片，拿它自己的內容查自己，只回布林診斷（不回卡片內容、不回 entry id）。
 //   計數（backfill/status）看不出「嵌了但查不到」這種故障模式（Arcrun#11 撞過的真實案例），

kbdb/src/routes/entries.ts

@@ -23,6 +23,7 @@ import {
   EmbedQueryFailedError,
 } from '../embed';
 import { migrateLegacyCredentialsForOwner } from '../actions/credential-legacy-migration';
+import { backfillEntryLibraryTags, libraryBackfillStatus } from '../actions/library-backfill';
 
 export const entryRoutes = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
 
@@ -367,6 +368,64 @@ entryRoutes.patch('/deprecate-by-library', async (c) => {
   return c.json({ success: true, deprecated_count: count, vectors_deleted });
 });
 
+// POST /entries/backfill-library — 標庫補存量（Arcrun#85 二次裁決／相關票 Arcrun#87，2026-08-11）。
+//   body（必填 library + owner_id）：{ library, owner_id, page_names?（string[]，精準比對，
+//     leo 定案的正解——見 actions/library-backfill.ts 檔頭「拿原稿遍歷」）, entry_type?,
+//     source_prefix?, page_name_prefix?（後兩者為過渡 fallback，精度不如 page_names）,
+//     since?, until?, limit?(1-500，預設100) }。
+//   冪等：只選「目前未標記 library」的候選；分批：單次 limit 上限，remaining>0 → 重複呼叫直到 0。
+//   budget：與 /embed/reconcile 共用同一顆每日 D1 寫入額度（見 actions/maintenance-quota.ts）——
+//     兩者都是「多筆 D1 write、不打 AI」的背景維護操作，不共用額度的話補存量會把世代核對的閘繞過去。
+//   base 對內容語意無知：不猜「這批該貼哪個庫」，呼叫端（ingest／#87）決定 library 與篩選條件；
+//   owner_id 必填（同 /entries/deprecate-by-library 的既有防線——批次改一大片既有資料不准無租戶範圍地掃）。
+//   此路由必須在 '/:id' 之前註冊，否則 'backfill-library' 會被當成 id 參數。
+entryRoutes.post('/backfill-library', async (c) => {
+  const body = (await c.req.json().catch(() => ({}))) as {
+    library?: string;
+    owner_id?: string;
+    entry_type?: string;
+    page_names?: string[];
+    source_prefix?: string;
+    page_name_prefix?: string;
+    since?: number | string;
+    until?: number | string;
+    limit?: number | string;
+  };
+  const library = String(body.library ?? '').trim();
+  const ownerId = String(body.owner_id ?? '').trim();
+  if (!library || !ownerId) return c.json({ success: false, error: 'library 與 owner_id 必填' }, 400);
+  try {
+    const result = await backfillEntryLibraryTags(c.env.DB, c.env, {
+      library,
+      owner_id: ownerId,
+      entry_type: body.entry_type || undefined,
+      page_names: Array.isArray(body.page_names) && body.page_names.length > 0 ? body.page_names : undefined,
+      source_prefix: body.source_prefix || undefined,
+      page_name_prefix: body.page_name_prefix || undefined,
+      since: body.since !== undefined ? Number(body.since) : undefined,
+      until: body.until !== undefined ? Number(body.until) : undefined,
+      limit: body.limit !== undefined ? Number(body.limit) : undefined,
+    });
+    return c.json({ success: true, ...result });
+  } catch (e) {
+    return c.json({ success: false, error: e instanceof Error ? e.message : String(e) }, 400);
+  }
+});
+
+// GET /entries/backfill-library/status?owner_id=&entry_type=&source_prefix=&page_name_prefix=&since=&until=
+//   — 符合條件、目前未標記 library 的筆數（backfill 前後都能查，判斷還剩多少）。
+entryRoutes.get('/backfill-library/status', async (c) => {
+  const status = await libraryBackfillStatus(c.env.DB, {
+    owner_id: c.req.query('owner_id') || undefined,
+    entry_type: c.req.query('entry_type') || undefined,
+    source_prefix: c.req.query('source_prefix') || undefined,
+    page_name_prefix: c.req.query('page_name_prefix') || undefined,
+    since: c.req.query('since') ? Number(c.req.query('since')) : undefined,
+    until: c.req.query('until') ? Number(c.req.query('until')) : undefined,
+  });
+  return c.json({ success: true, ...status });
+});
+
 // PATCH /entries/:id
 entryRoutes.patch('/:id', async (c) => {
   const body = await c.req.json().catch(() => ({}));

kbdb/src/types.ts

@@ -24,6 +24,18 @@ export type Bindings = {
   // kbdb/src/actions/execution-log.ts DEFAULT_DAILY_LIMIT 說明）。未設 → 20000
   // （D1 100,000 rows written/日的 20%，留 80% 給知識卡 entries）。
   EXECUTION_LOG_DAILY_WRITE_LIMIT?: string;
+  // embed backfill 每日軟上限（D68，2026-08-11：補算向量照時間新到舊、且每天有額度上限）。
+  // backfill 與「寫入即嵌」「萃取」共用同一份 Workers AI 每日 10,000 免費 neurons（見頂層
+  // wiki ops-facts.md）；backfill 是背景低優先動作，自設軟上限不把當天額度燒光。未設 → 見
+  // kbdb/src/embed.ts DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT 說明（含選值算式，非拍腦袋）。
+  EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT?: string;
+  // 背景維護寫入（reconcile 世代核對 + 標庫 backfill）共用的 D1 每日寫入軟上限
+  // （Arcrun#85 D69 修法，2026-08-11：兩者都是「多筆 D1 row write、不打 AI」的操作，
+  // 各自不設防都會單獨燒穿 D1 100,000 rows/日免費額度——reconcile 47 萬筆 candidate
+  // ≈ 4.7 倍全日額度，已在票上實測；標庫 backfill 同樣是逐筆 D1 write，若各管各的，
+  // 補標庫時會把 reconcile 的閘繞過去。兩者共用同一顆「今天還剩多少」計數器。
+  // 未設 → 見 kbdb/src/actions/maintenance-quota.ts DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT。
+  KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT?: string;
 };
 
 export type EntryType =
@@ -35,7 +47,9 @@ export type EntryType =
   | 'workflow'
   | 'recipe_stat'
   | 'execution_log'
-  | 'execution_log_usage';
+  | 'execution_log_usage'
+  | 'embed_backfill_usage'
+  | 'kbdb_maintenance_usage';
 
 export interface Entry {
   id: string;

kbdb/tests/embed-backfill.test.ts

@@ -1,130 +1,196 @@
+// embed backfill — D68（2026-08-11 leo 拍板：補算向量照時間新到舊、且每天有額度上限）測試。
+//
+// 測試策略比照 execution-log.test.ts／library-map.test.ts：真 SQLite（node:sqlite）套
+// migrations/0001_base.sql 原檔，比手刻假 DB 更硬——驗的是真實 SQL 語意（ORDER BY／WHERE／
+// JSON 函式），不是「以為 SQL 長這樣」。AI／VECTORIZE 仍是輕量假物件（Cloudflare binding，
+// 不是 SQL，沒有真 runtime 可套）。
+//
+// 覆蓋 D68 三條 + is_embedded 世代旗標坑，四項都要有實測輸出：
+//   1. 由新到舊：造 created_at 跨時間的候選，證明先被處理的是最新那幾筆
+//   2. 每日額度上限真的擋：cap 設小，跑到撞上限，證明它停手不再打 AI（不是繼續打）
+//   3. 帶著舊世代旗標（is_embedded=1 但對應已退役索引）的列補得回來
+//   4. 現有 idempotent／batching／reindex 行為不因本次改動而壞掉
+//
+// 本檔在 kbdb/tests/（牆外，非 kbdb/src|migrations），依 D38 kbdb-api-wall-guard 規則，
+// 所有直接對 SQLite 治具下 SQL 的行都集中在下面幾個 helper（每行標 kbdb-sql-ok 留痕）——
+// 這是**測試治具本身**（node:sqlite→D1 shim，模擬 D1 binding），不是牆外業務邏輯繞過 API。
 import { describe, it, expect } from 'vitest';
-import { backfillEmbeddings, backfillStatus, embedEnabled } from '../src/embed';
-import type { Bindings, Entry } from '../src/types';
+import { DatabaseSync } from 'node:sqlite';
+import { readFileSync } from 'node:fs';
+import {
+  backfillEmbeddings,
+  backfillStatus,
+  embedEnabled,
+  reconcileEmbedGeneration,
+} from '../src/embed';
+import type { Bindings, Entry, EntryType } from '../src/types';
 
-// ── Minimal in-memory fakes (no Workers runtime) ─────────────────────────────
-// The fake DB interprets only the 3 statement shapes backfill issues, by keyword:
-//   SELECT * ... LIMIT ? OFFSET ?  → candidate rows (embeddable & non-empty content;
-//                                     +is_embedded=0 for normal backfill, any for reindex)
-//   UPDATE ... IN (...)            → flip is_embedded=1 for the bound ids
-//   SELECT COUNT(*)                → count of matching candidates
-// embeddable = metadata.embed===true & non-empty content（reindex predicate）。
-function isEmbeddable(e: Entry): boolean {
-  if (!e.content || e.content.trim() === '') return false;
-  try {
-    const m = JSON.parse(e.metadata_json ?? 'null');
-    return m?.embed === true;
-  } catch {
-    return false;
-  }
-}
-// normal backfill 額外要求 is_embedded=0（漏網補嵌）。
-function isCandidate(e: Entry): boolean {
-  return e.is_embedded === 0 && isEmbeddable(e);
-}
+const CURRENT_MODEL = '@cf/baai/bge-m3'; // embed.ts DEFAULT_EMBED_MODEL（未 export，測試按文件字面核對）
 
-function makeFakeDB(store: Entry[]) {
-  const prepare = (sql: string) => {
-    // reindex predicate 不含 "is_embedded = 0" → 依 SQL 判斷該用哪個 filter（對齊 embed.ts）。
-    const pred = /is_embedded = 0/.test(sql) ? isCandidate : isEmbeddable;
-    let bound: unknown[] = [];
-    const stmt = {
-      bind(...args: unknown[]) { bound = args; return stmt; },
-      async all<T>() {
-        // SELECT * ... LIMIT ? OFFSET ?  (bound tail = [..., limit, offset])
-        const offset = Number(bound[bound.length - 1]);
-        const limit = Number(bound[bound.length - 2]);
-        const results = store.filter(pred).slice(offset, offset + limit) as unknown as T[];
-        return { results };
-      },
-      async first<T>() {
-        // SELECT COUNT(*) as c ...
-        const c = store.filter(pred).length;
-        return { c } as unknown as T;
-      },
+// ── node:sqlite → D1 介面最小 adapter（同 execution-log.test.ts／library-map.test.ts 手法）──
+function makeSqliteD1(): D1Database {
+  const raw = new DatabaseSync(':memory:');
+  raw.exec(readFileSync(new URL('../migrations/0001_base.sql', import.meta.url), 'utf8')); // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）套 migration 原檔
+  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：測試治具（node:sqlite→D1 shim）
+      async first<T>() { return (raw.prepare(sql).get(...params) ?? null) as T | null; }, // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）
       async run() {
-        // UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id IN (...)  → bound = ids
-        const ids = new Set(bound.map(String));
-        for (const e of store) if (ids.has(e.id)) e.is_embedded = 1;
-        return { success: true };
+        const r = raw.prepare(sql).run(...params); // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim），非牆外業務邏輯繞過 API
+        return { success: true, meta: { changes: r.changes } };
       },
     };
-    return stmt;
-  };
-  return { prepare } as unknown as D1Database;
+    return s;
+  }
+  return { prepare: (sql: string) => stmt(sql, []) } as unknown as D1Database;
 }
 
-function mkEntry(id: string, content: string | null, embed: boolean, is_embedded = 0): Entry {
-  return {
-    id, content, entry_type: 'workflow', owner_id: 'leo', parent_id: null, page_name: null,
-    refs_json: '[]', tags_json: '[]', task_status: null, content_hash: null, is_embedded,
-    confidence: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed }), created_at: 1, updated_at: 1,
-  };
+// ── 測試專用資料存取 helper：把所有直接下 SQL 的呼叫收斂到這裡（每行標記留痕）──────────
+function insertEntry(db: D1Database, e: Partial<Entry> & { id: string; created_at: number }): void {
+  const sql = `INSERT INTO entries (id, content, entry_type, owner_id, content_hash, is_embedded, metadata_json, created_at, updated_at)
+       VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)`;
+  db.prepare(sql).bind( // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）灌測試資料
+    e.id,
+    e.content === undefined ? 'x' : e.content, // 區分「沒提供」(undefined→預設'x') 與「顯式 null」(保留 null)
+
+    (e.entry_type ?? 'workflow') as EntryType,
+    e.owner_id ?? 'leo',
+    e.content_hash ?? null,
+    e.is_embedded ?? 0,
+    e.metadata_json ?? JSON.stringify({ embed: true }),
+    e.created_at,
+    e.created_at,
+  ).run();
 }
 
-function makeEnv(store: Entry[], withBindings: boolean): Bindings {
+async function getRow(db: D1Database, id: string): Promise<{ id: string; is_embedded: number; content_hash: string | null } | null> {
+  return db.prepare('SELECT id, is_embedded, content_hash FROM entries WHERE id = ?').bind(id).first(); // kbdb-sql-ok：測試治具讀回斷言用
+}
+
+async function listAllRows(db: D1Database): Promise<{ id: string; is_embedded: number; content_hash: string | null }[]> {
+  const res = await db.prepare('SELECT id, is_embedded, content_hash FROM entries').all<{ id: string; is_embedded: number; content_hash: string | null }>(); // kbdb-sql-ok：測試治具讀回斷言用
+  return res.results;
+}
+
+async function listEmbeddedIds(db: D1Database): Promise<string[]> {
+  const res = await db.prepare("SELECT id FROM entries WHERE is_embedded = 1").all<{ id: string }>(); // kbdb-sql-ok：測試治具讀回斷言用
+  return res.results.map((r) => r.id);
+}
+
+async function countUsageRows(db: D1Database): Promise<{ id: string; entry_type: string }[]> {
+  const res = await db.prepare("SELECT id, entry_type FROM entries WHERE entry_type = 'embed_backfill_usage'").all<{ id: string; entry_type: string }>(); // kbdb-sql-ok：測試治具驗證「不新增表、單列 upsert」
+  return res.results;
+}
+
+function makeEnv(db: D1Database, opts: { withBindings?: boolean; dailyLimit?: string; maintenanceLimit?: string } = {}): Bindings {
+  const withBindings = opts.withBindings ?? true;
   const upserts: { id: string }[] = [];
   const aiCalls: string[][] = [];
+  const getByIdsCalls: string[][] = [];
+  const vectorizeStore = new Set<string>(); // ids "present" in the current (fake) Vectorize index
   const env = {
-    DB: makeFakeDB(store),
+    DB: db,
     ENVIRONMENT: 'test',
+    EMBED_BACKFILL_DAILY_LIMIT: opts.dailyLimit,
+    KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT: opts.maintenanceLimit,
     ...(withBindings
       ? {
-          AI: { async run(_m: string, i: { text: string[] }) { aiCalls.push(i.text); return { data: i.text.map(() => [0.1, 0.2, 0.3]) }; } },
-          VECTORIZE: { async upsert(v: { id: string }[]) { upserts.push(...v); return { count: v.length }; } },
+          AI: {
+            async run(_m: string, i: { text: string[] }) {
+              aiCalls.push(i.text);
+              return { data: i.text.map(() => [0.1, 0.2, 0.3]) };
+            },
+          },
+          VECTORIZE: {
+            async upsert(v: { id: string }[]) {
+              upserts.push(...v);
+              for (const x of v) vectorizeStore.add(x.id);
+              return { count: v.length };
+            },
+            async getByIds(ids: string[]) {
+              getByIdsCalls.push(ids);
+              return ids.filter((id) => vectorizeStore.has(id)).map((id) => ({ id, values: [0.1] }));
+            },
+          },
         }
       : {}),
   } as unknown as Bindings;
-  (env as unknown as { __upserts: unknown[]; __ai: unknown[] }).__upserts = upserts;
-  (env as unknown as { __upserts: unknown[]; __ai: unknown[] }).__ai = aiCalls;
+  const bag = env as unknown as {
+    __upserts: unknown[]; __ai: unknown[]; __getByIds: unknown[];
+    __seedVectorized: (ids: string[]) => void;
+  };
+  bag.__upserts = upserts;
+  bag.__ai = aiCalls;
+  bag.__getByIds = getByIdsCalls;
+  bag.__seedVectorized = (ids: string[]) => { for (const id of ids) vectorizeStore.add(id); };
   return env;
 }
 
-describe('backfillEmbeddings', () => {
-  it('module off → enabled:false, no-op (誠實不假綠)', async () => {
-    const store = [mkEntry('e1', 'hello', true)];
-    const env = makeEnv(store, false);
+function aiCallsOf(env: Bindings): string[][] {
+  return (env as unknown as { __ai: string[][] }).__ai;
+}
+function upsertsOf(env: Bindings): { id: string }[] {
+  return (env as unknown as { __upserts: { id: string }[] }).__upserts;
+}
+function seedVectorized(env: Bindings, ids: string[]): void {
+  (env as unknown as { __seedVectorized: (ids: string[]) => void }).__seedVectorized(ids);
+}
+
+describe('backfillEmbeddings — 模組未開', () => {
+  it('誠實不假綠：no-op，含新增的 quota 欄位', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', created_at: 1 });
+    const env = makeEnv(db, { withBindings: false });
     expect(embedEnabled(env)).toBe(false);
     const r = await backfillEmbeddings(env);
-    expect(r).toEqual({ enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0 });
-    expect(store[0].is_embedded).toBe(0); // untouched
+    expect(r).toEqual({
+      enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0,
+      quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
+    });
   });
+});
 
-  it('embeds embeddable+is_embedded=0 entries, marks is_embedded=1, batches AI+upsert', async () => {
-    const store = [
-      mkEntry('e1', 'doorbell workflow', true),
-      mkEntry('e2', 'notify workflow', true),
-      mkEntry('e3', 'not tagged', false),         // embed:false → not a candidate
-      mkEntry('e4', 'already done', true, 1),      // is_embedded=1 → not a candidate
-      mkEntry('e5', '   ', true),                  // empty content → not embeddable
-    ];
-    const env = makeEnv(store, true);
+describe('backfillEmbeddings — 基本行為（沿用既有覆蓋，改動後仍要綠）', () => {
+  it('embeds embeddable+is_embedded=0 entries, marks is_embedded=1 + content_hash，批次 AI+upsert', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', content: 'doorbell workflow', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'e2', content: 'notify workflow', created_at: 2 });
+    insertEntry(db, { id: 'e3', content: 'not tagged', created_at: 3, metadata_json: JSON.stringify({ embed: false }) });
+    insertEntry(db, { id: 'e4', content: 'already done', created_at: 4, is_embedded: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'e5', content: null, created_at: 5 }); // NULL content → 排除，非本次改動範圍的既有行為
+    const env = makeEnv(db);
     const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
     expect(r.enabled).toBe(true);
-    expect(r.processed).toBe(2);       // only e1,e2
-    expect(r.remaining).toBe(0);       // nothing left embeddable
-    expect(store.find((e) => e.id === 'e1')!.is_embedded).toBe(1);
-    expect(store.find((e) => e.id === 'e2')!.is_embedded).toBe(1);
-    expect(store.find((e) => e.id === 'e3')!.is_embedded).toBe(0);
-    const upserts = (env as unknown as { __upserts: { id: string }[] }).__upserts;
-    expect(upserts.map((u) => u.id).sort()).toEqual(['e1', 'e2']);
-    const ai = (env as unknown as { __ai: string[][] }).__ai;
-    expect(ai.length).toBe(1);         // single batched AI.run for the whole batch
-    expect(ai[0].length).toBe(2);
+    expect(r.processed).toBe(2); // only e1, e2
+    expect(r.remaining).toBe(0);
+    const rows = await listAllRows(db);
+    const byId = Object.fromEntries(rows.map((x) => [x.id, x]));
+    expect(byId.e1.is_embedded).toBe(1);
+    expect(byId.e1.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL); // 世代戳記有寫
+    expect(byId.e2.is_embedded).toBe(1);
+    expect(byId.e3.is_embedded).toBe(0);
+    expect(upsertsOf(env).map((u) => u.id).sort()).toEqual(['e1', 'e2']);
+    expect(aiCallsOf(env).length).toBe(1);
+    expect(aiCallsOf(env)[0].length).toBe(2);
   });
 
-  it('idempotent: re-run after all embedded processes nothing', async () => {
-    const store = [mkEntry('e1', 'x', true)];
-    const env = makeEnv(store, true);
+  it('idempotent：全部嵌完後重跑不再處理', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', content: 'x', created_at: 1 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
     await backfillEmbeddings(env);
     const r2 = await backfillEmbeddings(env);
     expect(r2.processed).toBe(0);
     expect(r2.remaining).toBe(0);
   });
 
-  it('batches via limit → remaining reported so caller can loop to zero', async () => {
-    const store = [mkEntry('a', 'x', true), mkEntry('b', 'y', true), mkEntry('c', 'z', true)];
-    const env = makeEnv(store, true);
+  it('batches via limit → remaining 讓 caller 可重複呼叫到 0', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', content: 'x', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'b', content: 'y', created_at: 2 });
+    insertEntry(db, { id: 'c', content: 'z', created_at: 3 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
     const r1 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 2 });
     expect(r1.processed).toBe(2);
     expect(r1.remaining).toBe(1);
@@ -133,34 +199,270 @@ describe('backfillEmbeddings', () => {
     expect(r2.remaining).toBe(0);
   });
 
-  it('reindex: 重推所有 embeddable（含 is_embedded=1），offset 分頁到 remaining=0（Arcrun#11）', async () => {
-    // 三筆皆已 is_embedded=1（既有向量）：正常 backfill 不會碰（pending=0），reindex 要全部重推
-    // 讓事後建立的 Vectorize metadata index 收錄。
-    const store = [
-      mkEntry('a', 'x', true, 1), mkEntry('b', 'y', true, 1), mkEntry('c', 'z', true, 1),
-    ];
-    const env = makeEnv(store, true);
-    // 正常 backfill：沒有 is_embedded=0 → 什麼都不做（證明「不重推就補不到」）。
+  it('reindex：重推所有 embeddable（含 is_embedded=1），offset 分頁到 remaining=0（Arcrun#11）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', content: 'x', created_at: 1, is_embedded: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'b', content: 'y', created_at: 2, is_embedded: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'c', content: 'z', created_at: 3, is_embedded: 1 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
     const normal = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
-    expect(normal.processed).toBe(0);
-    // reindex 分頁：第一批 2 筆、remaining=1；第二批 1 筆、remaining=0。
+    expect(normal.processed).toBe(0); // 沒有 is_embedded=0 → 什麼都不做
     const r1 = await backfillEmbeddings(env, { reindex: true, limit: 2, offset: 0 });
     expect(r1.processed).toBe(2);
     expect(r1.remaining).toBe(1);
     const r2 = await backfillEmbeddings(env, { reindex: true, limit: 2, offset: 2 });
     expect(r2.processed).toBe(1);
     expect(r2.remaining).toBe(0);
-    const upserts = (env as unknown as { __upserts: { id: string }[] }).__upserts;
-    expect(upserts.map((u) => u.id).sort()).toEqual(['a', 'b', 'c']);
+    expect(upsertsOf(env).map((u) => u.id).sort()).toEqual(['a', 'b', 'c']);
   });
 
-  it('status reports pending/embedded counts', async () => {
-    const store = [mkEntry('e1', 'x', true), mkEntry('e2', 'y', true, 1)];
-    const env = makeEnv(store, true);
+  it('status 回報 pending/embedded 計數', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', content: 'x', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'e2', content: 'y', created_at: 2, is_embedded: 1 });
+    const env = makeEnv(db);
     const s = await backfillStatus(env);
-    // fake first() returns candidate count for pending; embedded query also runs through
-    // the same COUNT fake, so this asserts the call path works (enabled:true).
     expect(s.enabled).toBe(true);
     expect(typeof s.pending).toBe('number');
   });
 });
+
+describe('D68①：由新到舊排序（實測，不是推論）', () => {
+  it('候選跨時間分佈時，先被嵌入的是 created_at 最新的那幾筆', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    // 刻意亂序插入，證明排序看的是 created_at 不是插入順序 / id 字母序
+    insertEntry(db, { id: 'old-2024', content: 'half year ago', created_at: 1_000 });
+    insertEntry(db, { id: 'today', content: 'written today', created_at: 100_000 });
+    insertEntry(db, { id: 'mid-2025', content: 'a few months ago', created_at: 50_000 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
+    // limit=1：一次只能處理一筆，若排序正確，該筆必須是 'today'（created_at 最大）
+    const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 1 });
+    expect(r.processed).toBe(1);
+    const embedded = await listEmbeddedIds(db);
+    expect(embedded).toEqual(['today']);
+    expect(aiCallsOf(env)[0]).toEqual(['written today']);
+  });
+});
+
+describe('D68②：每日額度上限真的擋（把上限設小，跑到撞上限）', () => {
+  it('額度耗盡後停手，不再繼續打 AI；未耗盡的仍優先保留最新的（額度截斷 + 排序疊加）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e-oldest', content: 'c1', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'e-old', content: 'c2', created_at: 2 });
+    insertEntry(db, { id: 'e-new', content: 'c3', created_at: 3 });
+    insertEntry(db, { id: 'e-newest', content: 'c4', created_at: 4 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '2' }); // 上限設得比候選數（4）小
+    const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
+
+    // 停手，不是繼續打：AI 只被叫過一次，且只帶 2 筆文字（不是全部 4 筆）
+    expect(aiCallsOf(env).length).toBe(1);
+    expect(aiCallsOf(env)[0].length).toBe(2);
+    expect(r.processed).toBe(2);
+    expect(r.quota_limit).toBe(2);
+    expect(r.quota_used_today).toBe(2);
+    expect(r.quota_exceeded).toBe(true); // 還有候選但今天不再打 AI
+
+    // 被留下處理的兩筆是最新的（e-newest, e-new），不是隨機或最舊的
+    const embedded = await listEmbeddedIds(db);
+    expect(embedded.sort()).toEqual(['e-new', 'e-newest']);
+
+    // 再跑一次（同一天）：額度已用完，processed=0，AI 呼叫次數仍是 1（沒有再打）
+    const r2 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
+    expect(r2.processed).toBe(0);
+    expect(r2.quota_exceeded).toBe(true);
+    expect(aiCallsOf(env).length).toBe(1); // 沒有新增呼叫
+  });
+
+  it('額度上限被拿掉時本測試會變紅（反向驗證：測試真的在測東西，不是恆真）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    for (let i = 1; i <= 5; i++) insertEntry(db, { id: `e${i}`, content: `c${i}`, created_at: i });
+    // 不設 dailyLimit（用預設 1800，遠大於 5）→ 全部應被處理，模擬「上限被拿掉」的行為
+    const env = makeEnv(db);
+    const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
+    expect(r.processed).toBe(5);
+    expect(r.quota_exceeded).toBe(false);
+    // 對照組：把上限設到比候選數小，行為必須不同（證明上一組「額度=2」的測試不是巧合）
+    const db2 = makeSqliteD1();
+    for (let i = 1; i <= 5; i++) insertEntry(db2, { id: `e${i}`, content: `c${i}`, created_at: i });
+    const env2 = makeEnv(db2, { dailyLimit: '2' });
+    const r2 = await backfillEmbeddings(env2, { limit: 100 });
+    expect(r2.processed).toBe(2);
+    expect(r2.processed).not.toBe(r.processed); // 有 cap vs 沒 cap 必須不同，否則 cap 沒在起作用
+  });
+
+  it('額度計數跨呼叫累加，換日字串變動即歸零（不新增表，entries 單列 upsert）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', content: 'c1', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'e2', content: 'c2', created_at: 2 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '10' });
+    const r1 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 1 });
+    expect(r1.quota_used_today).toBe(1);
+    const r2 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 1 });
+    expect(r2.quota_used_today).toBe(2); // 累加，不是每次重算成當批數
+    // 驗證只有一列計數器，且落在既有三表（entries），沒有新表
+    const usageRows = await countUsageRows(db);
+    expect(usageRows.length).toBe(1);
+    expect(usageRows[0].id).toMatch(/^embed-backfill-usage:\d{4}-\d{2}-\d{2}$/);
+  });
+});
+
+describe('D68③：leo21c 資料還原情境——is_embedded=1 但對應已退役索引的列補得回來', () => {
+  it('reconcile：確認在現行 index 的只補 content_hash，不打 AI', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    // 模擬「這次修復之前」就已經正確嵌入現行 index 的資料：is_embedded=1、content_hash 從未寫過（NULL）
+    insertEntry(db, { id: 'ok-legacy', content: 'x', created_at: 1, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    const env = makeEnv(db);
+    seedVectorized(env, ['ok-legacy']); // 現行 index 真的有它
+
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r.checked).toBe(1);
+    expect(r.confirmed_current).toBe(1);
+    expect(r.reset_to_pending).toBe(0);
+    expect(aiCallsOf(env).length).toBe(0); // 沒有打 AI
+
+    const row = await getRow(db, 'ok-legacy');
+    expect(row!.is_embedded).toBe(1); // 沒被誤重置
+    expect(row!.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL); // 補標記
+  });
+
+  it('reconcile 揪出真正對舊索引的殘留 → 重置回 pending → 正常 backfill 真的把它補回來（端到端）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    // leo21c 情境：從備份整批灌回，is_embedded=1 但這是對已退役 768 維索引說的；
+    // 現行（1024 維）Vectorize index 裡沒有這個向量（不呼叫 seedVectorized）。
+    insertEntry(db, { id: 'restored-stale', content: '從備份還原的舊卡片', created_at: 999, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    const env = makeEnv(db);
+
+    // step 1：reconcile 應該發現它不在現行 index，重置成 pending
+    const r1 = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r1.checked).toBe(1);
+    expect(r1.confirmed_current).toBe(0);
+    expect(r1.reset_to_pending).toBe(1);
+    const midRow = await getRow(db, 'restored-stale');
+    expect(midRow!.is_embedded).toBe(0);
+    expect(midRow!.content_hash).toBe(null);
+    expect(r1.remaining).toBe(0); // 處理完，沒有更多待核對的了
+
+    // step 2：正常 backfill 現在會撿到它（因為 is_embedded=0 了），真的打 AI 補回來
+    const r2 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
+    expect(r2.processed).toBe(1);
+    expect(aiCallsOf(env).length).toBe(1);
+    expect(aiCallsOf(env)[0]).toEqual(['從備份還原的舊卡片']);
+
+    const finalRow = await getRow(db, 'restored-stale');
+    expect(finalRow!.is_embedded).toBe(1); // 補回來了
+    expect(finalRow!.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL); // 蓋上現行世代戳記，下次 reconcile 不會再選到它
+  });
+
+  it('已經是現行世代（content_hash 等於現行模型）的列不會被 reconcile 重複選中', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'fresh', content: 'x', created_at: 1, is_embedded: 1, content_hash: CURRENT_MODEL });
+    const env = makeEnv(db);
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r.checked).toBe(0);
+    expect(r.remaining).toBe(0);
+  });
+
+  it('模組未開 → 誠實回 enabled:false，不假裝', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'e1', content: 'x', created_at: 1, is_embedded: 1 });
+    const env = makeEnv(db, { withBindings: false });
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env);
+    expect(r).toEqual({
+      enabled: false, checked: 0, confirmed_current: 0, reset_to_pending: 0, remaining: 0,
+      scanned: 0, quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
+    });
+  });
+});
+
+describe('Arcrun#85 D69：reconcile 的 D1 寫入額度（與標庫 backfill 共用的計數器）', () => {
+  it('額度耗盡後 reconcile 停手：不再寫 D1，quota_exceeded=true', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'r1', content: 'c1', created_at: 1, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    insertEntry(db, { id: 'r2', content: 'c2', created_at: 2, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    insertEntry(db, { id: 'r3', content: 'c3', created_at: 3, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    const env = makeEnv(db, { maintenanceLimit: '2' }); // 上限比候選數（3）小
+    seedVectorized(env, ['r1', 'r2', 'r3']); // 全在現行 index（confirmed_current 路徑，仍是 D1 write）
+
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r.scanned).toBe(3);       // 掃到 3 筆候選
+    expect(r.checked).toBe(2);       // 但只處理了額度允許的 2 筆
+    expect(r.confirmed_current).toBe(2);
+    expect(r.quota_limit).toBe(2);
+    expect(r.quota_used_today).toBe(2);
+    expect(r.quota_exceeded).toBe(true);
+
+    // 只有 2 筆真的被寫回 content_hash（最新的兩筆，ORDER BY created_at DESC）
+    const rows = await listAllRows(db);
+    const byId = Object.fromEntries(rows.map((x) => [x.id, x]));
+    expect(byId.r3.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL);
+    expect(byId.r2.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL);
+    expect(byId.r1.content_hash).toBe(null); // 額度用完，沒輪到它
+
+    // 再跑一次（同一天）：額度已用完，checked=0
+    const r2 = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r2.checked).toBe(0);
+    expect(r2.quota_exceeded).toBe(true);
+  });
+
+  it('額度上限被拿掉時本測試會變紅（反向驗證，同 D68② 手法）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    for (let i = 1; i <= 5; i++) insertEntry(db, { id: `r${i}`, content: `c${i}`, created_at: i, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    const env = makeEnv(db); // 不設 maintenanceLimit → 用預設 20000，遠大於 5，全部應被處理
+    seedVectorized(env, ['r1', 'r2', 'r3', 'r4', 'r5']);
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100 });
+    expect(r.checked).toBe(5);
+    expect(r.quota_exceeded).toBe(false);
+
+    const db2 = makeSqliteD1();
+    for (let i = 1; i <= 5; i++) insertEntry(db2, { id: `r${i}`, content: `c${i}`, created_at: i, is_embedded: 1, content_hash: null });
+    const env2 = makeEnv(db2, { maintenanceLimit: '2' });
+    seedVectorized(env2, ['r1', 'r2', 'r3', 'r4', 'r5']);
+    const r2 = await reconcileEmbedGeneration(env2, { limit: 100 });
+    expect(r2.checked).toBe(2);
+    expect(r2.checked).not.toBe(r.checked); // 有 cap vs 沒 cap 必須不同，否則 cap 沒在作用
+  });
+});
+
+describe('Arcrun#85：「挑哪一批」可以從外面指定（SelectionCriteria：since/until/library）', () => {
+  it('backfillEmbeddings 帶 since/until 只補時間窗內的候選', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'too-old', content: 'x', created_at: 100 });
+    insertEntry(db, { id: 'in-window-1', content: 'y', created_at: 500 });
+    insertEntry(db, { id: 'in-window-2', content: 'z', created_at: 800 });
+    insertEntry(db, { id: 'too-new', content: 'w', created_at: 1500 });
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
+    const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100, since: 400, until: 1000 });
+    expect(r.processed).toBe(2);
+    expect((await listEmbeddedIds(db)).sort()).toEqual(['in-window-1', 'in-window-2']);
+  });
+
+  it('backfillEmbeddings 帶 library 只補該庫的候選（未標記歸 general）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'finance-1', content: 'x', created_at: 1, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'finance' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'hr-1', content: 'y', created_at: 2, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'hr' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'untagged', content: 'z', created_at: 3 }); // 無 library → general
+    const env = makeEnv(db, { dailyLimit: '100' });
+    const r = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100, library: 'finance' });
+    expect(r.processed).toBe(1);
+    expect(await listEmbeddedIds(db)).toEqual(['finance-1']);
+
+    const r2 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100, library: 'general' });
+    expect(r2.processed).toBe(1);
+    expect((await listEmbeddedIds(db)).sort()).toEqual(['finance-1', 'untagged']);
+  });
+
+  it('reconcile 帶 since/until/library 同樣受篩選（同一套 SelectionCriteria，非獨立實作）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'old', content: 'x', created_at: 1, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'finance' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'new', content: 'y', created_at: 100, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'finance' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'other-lib', content: 'z', created_at: 100, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'hr' }) });
+    const env = makeEnv(db);
+    seedVectorized(env, ['old', 'new', 'other-lib']);
+    const r = await reconcileEmbedGeneration(env, { limit: 100, library: 'finance', since: 50 });
+    expect(r.checked).toBe(1);
+    const row = await getRow(db, 'new');
+    expect(row!.content_hash).toBe(CURRENT_MODEL);
+    const oldRow = await getRow(db, 'old');
+    expect(oldRow!.content_hash).toBe(null); // 在時間窗外，沒被動到
+  });
+});

kbdb/tests/library-backfill.test.ts

@@ -0,0 +1,230 @@
+// 標庫 backfill（Arcrun#85 二次裁決，2026-08-11）測試。
+//
+// 測試策略比照 embed-backfill.test.ts：真 SQLite（node:sqlite）套 migrations/0001_base.sql
+// 原檔，驗真實 SQL 語意（json_set／WHERE／LIMIT），不是「以為 SQL 長這樣」。
+//
+// 覆蓋：
+//   1. 只補「符合條件、目前未標記 library」的候選；已標記的不動（冪等）
+//   2. owner_id 必填（缺了要拋錯，防「補錯 owner 等於白做」——2026-08-11 leo 直令）
+//   3. source_prefix／page_name_prefix／since／until 篩選條件真的在篩
+//   4. 與 reconcileEmbedGeneration 共用同一顆每日 D1 寫入額度（D69 的核心訴求：
+//      補標不能把世代核對的閘繞過去，反之亦然）
+//
+// 本檔在 kbdb/tests/（牆外），依 D38 kbdb-api-wall-guard 規則，直接對 SQLite 治具下 SQL
+// 的行集中在 helper（測試治具本身，非牆外業務邏輯繞過 API，每行標 kbdb-sql-ok 留痕）。
+import { describe, it, expect } from 'vitest';
+import { DatabaseSync } from 'node:sqlite';
+import { readFileSync } from 'node:fs';
+import { backfillEntryLibraryTags, libraryBackfillStatus } from '../src/actions/library-backfill';
+import { reconcileEmbedGeneration } from '../src/embed';
+import type { Bindings, Entry, EntryType } from '../src/types';
+
+// ── node:sqlite → D1 介面最小 adapter（同 embed-backfill.test.ts 手法）──────────────
+function makeSqliteD1(): D1Database {
+  const raw = new DatabaseSync(':memory:');
+  raw.exec(readFileSync(new URL('../migrations/0001_base.sql', import.meta.url), 'utf8')); // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）套 migration 原檔
+  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：測試治具（node:sqlite→D1 shim）
+      async first<T>() { return (raw.prepare(sql).get(...params) ?? null) as T | null; }, // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）
+      async run() {
+        const r = raw.prepare(sql).run(...params); // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim），非牆外業務邏輯繞過 API
+        return { success: true, meta: { changes: r.changes } };
+      },
+    };
+    return s;
+  }
+  return { prepare: (sql: string) => stmt(sql, []) } as unknown as D1Database;
+}
+
+function insertEntry(db: D1Database, e: Partial<Entry> & { id: string; created_at: number }): void {
+  const sql = `INSERT INTO entries (id, content, entry_type, owner_id, content_hash, is_embedded, metadata_json, page_name, created_at, updated_at)
+       VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)`;
+  db.prepare(sql).bind( // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）灌測試資料
+    e.id,
+    e.content === undefined ? 'x' : e.content,
+    (e.entry_type ?? 'block') as EntryType,
+    e.owner_id ?? 'bfezv28v',
+    e.content_hash ?? null,
+    e.is_embedded ?? 0,
+    e.metadata_json === undefined ? null : e.metadata_json,
+    e.page_name ?? null,
+    e.created_at,
+    e.created_at,
+  ).run();
+}
+
+async function getLibrary(db: D1Database, id: string): Promise<string | null> {
+  const row = await db.prepare("SELECT json_extract(metadata_json, '$.library') AS library FROM entries WHERE id = ?").bind(id).first<{ library: string | null }>(); // kbdb-sql-ok：測試治具讀回斷言用
+  return row?.library ?? null;
+}
+
+function makeEnv(db: D1Database, opts: { maintenanceLimit?: string } = {}): Bindings {
+  return {
+    DB: db,
+    ENVIRONMENT: 'test',
+    KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT: opts.maintenanceLimit,
+  } as unknown as Bindings;
+}
+
+describe('backfillEntryLibraryTags — 基本行為', () => {
+  it('只標記符合條件、目前未標記 library 的候選；已標記的不動', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', created_at: 1 }); // 無 metadata_json → 未標記
+    insertEntry(db, { id: 'b', created_at: 2, metadata_json: JSON.stringify({}) }); // 有 metadata_json 但無 library
+    insertEntry(db, { id: 'c', created_at: 3, metadata_json: JSON.stringify({ library: 'hr' }) }); // 已標記，不該被動
+    const env = makeEnv(db);
+    const r = await backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: 'finance', owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(r.tagged).toBe(2);
+    expect(r.remaining).toBe(0);
+    expect(await getLibrary(db, 'a')).toBe('finance');
+    expect(await getLibrary(db, 'b')).toBe('finance');
+    expect(await getLibrary(db, 'c')).toBe('hr'); // 未被覆寫
+  });
+
+  it('冪等：全部標記完後重跑不再處理', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', created_at: 1 });
+    const env = makeEnv(db);
+    await backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: 'finance', owner_id: 'bfezv28v' });
+    const r2 = await backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: 'finance', owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(r2.tagged).toBe(0);
+    expect(r2.remaining).toBe(0);
+  });
+
+  it('owner_id 缺了要拋錯（防補錯 owner 等於白做，2026-08-11 leo 直令）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', created_at: 1 });
+    const env = makeEnv(db);
+    await expect(
+      backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: 'finance', owner_id: '' }),
+    ).rejects.toThrow(/owner_id/);
+  });
+
+  it('library 缺了要拋錯', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    const env = makeEnv(db);
+    await expect(
+      backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: '', owner_id: 'bfezv28v' }),
+    ).rejects.toThrow(/library/);
+  });
+
+  it('owner_id 篩選：只動指定租戶的資料，其他租戶不受影響（跨租戶隔離）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'mine', created_at: 1, owner_id: 'bfezv28v' });
+    insertEntry(db, { id: 'theirs', created_at: 2, owner_id: 'someone-else' });
+    const env = makeEnv(db);
+    const r = await backfillEntryLibraryTags(db, env, { library: 'finance', owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(r.tagged).toBe(1);
+    expect(await getLibrary(db, 'mine')).toBe('finance');
+    expect(await getLibrary(db, 'theirs')).toBe(null); // 別的租戶完全沒被動到
+  });
+
+  it('source_prefix／page_name_prefix／since／until 篩選真的在篩', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'match-source', created_at: 500, metadata_json: JSON.stringify({ source: 'gitea://Leo/kb/foo.md' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'other-source', created_at: 500, metadata_json: JSON.stringify({ source: 'gitea://Leo/other/bar.md' }) });
+    const r1 = await backfillEntryLibraryTags(db, makeEnv(db), {
+      library: 'kb', owner_id: 'bfezv28v', source_prefix: 'gitea://Leo/kb/',
+    });
+    expect(r1.tagged).toBe(1);
+    expect(await getLibrary(db, 'match-source')).toBe('kb');
+    expect(await getLibrary(db, 'other-source')).toBe(null);
+
+    const db2 = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db2, { id: 'in-window', created_at: 500, page_name: 'wiki/foo' });
+    insertEntry(db2, { id: 'out-window', created_at: 5000, page_name: 'wiki/bar' });
+    const r2 = await backfillEntryLibraryTags(db2, makeEnv(db2), {
+      library: 'wiki', owner_id: 'bfezv28v', page_name_prefix: 'wiki/', since: 0, until: 1000,
+    });
+    expect(r2.tagged).toBe(1);
+    expect(await getLibrary(db2, 'in-window')).toBe('wiki');
+    expect(await getLibrary(db2, 'out-window')).toBe(null);
+  });
+
+  it('page_names 精準比對（leo 定案的正解：拿 Gitea 原稿卡名逐批遍歷點名）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', created_at: 1, page_name: 'card-alpha' });
+    insertEntry(db, { id: 'b', created_at: 2, page_name: 'card-beta' });
+    insertEntry(db, { id: 'c', created_at: 3, page_name: 'card-gamma' }); // 不在點名清單內
+    const r = await backfillEntryLibraryTags(db, makeEnv(db), {
+      library: 'kb', owner_id: 'bfezv28v', page_names: ['card-alpha', 'card-beta'],
+    });
+    expect(r.tagged).toBe(2);
+    expect(await getLibrary(db, 'a')).toBe('kb');
+    expect(await getLibrary(db, 'b')).toBe('kb');
+    expect(await getLibrary(db, 'c')).toBe(null); // 沒被點名，不動
+  });
+
+  it('libraryBackfillStatus 回報待補標筆數', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'a', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'b', created_at: 2, metadata_json: JSON.stringify({ library: 'hr' }) });
+    const s = await libraryBackfillStatus(db, { owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(s.pending).toBe(1); // 只有 'a' 未標記
+  });
+});
+
+describe('Arcrun#85 D69：標庫 backfill 與 reconcile 共用同一顆 D1 每日寫入額度', () => {
+  it('reconcile 先消耗額度 → 標庫 backfill 看到的剩餘額度真的變少', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    // reconcile 的候選：is_embedded=1 且 content_hash 非現行世代
+    // library 已標記（'hr'）→ 不會被下面的標庫 backfill 選中，讓兩種候選池互不重疊，
+    // 才能單純驗證「額度共用」本身，不被「標庫候選也吃到 reconcile 資料」干擾。
+    insertEntry(db, { id: 'reconcile-1', created_at: 1, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'hr' }) });
+    insertEntry(db, { id: 'reconcile-2', created_at: 2, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true, library: 'hr' }) });
+    // 標庫的候選：未標記 library
+    insertEntry(db, { id: 'tag-1', created_at: 3 });
+    insertEntry(db, { id: 'tag-2', created_at: 4 });
+    insertEntry(db, { id: 'tag-3', created_at: 5 });
+
+    const maintenanceLimit = '3'; // 5 個候選（2 reconcile + 3 tag），額度只夠 3 個
+    const reconcileEnv = {
+      DB: db, ENVIRONMENT: 'test', KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT: maintenanceLimit,
+      AI: { async run() { return { data: [] }; } },
+      VECTORIZE: {
+        async getByIds(ids: string[]) { return ids.map((id) => ({ id, values: [0.1] })); }, // 全部視為現行 index 已有
+        async upsert() { return { count: 0 }; },
+      },
+    } as unknown as Bindings;
+
+    // 先跑 reconcile：吃掉 2 筆額度（3 - 2 = 1 剩）
+    const rc = await reconcileEmbedGeneration(reconcileEnv, { limit: 100 });
+    expect(rc.checked).toBe(2);
+    expect(rc.quota_used_today).toBe(2);
+
+    // 標庫 backfill 用同一顆 DB／同一個每日上限：只剩 1 筆額度可用，即使候選有 3 筆
+    const tagEnv = makeEnv(db, { maintenanceLimit });
+    const tagResult = await backfillEntryLibraryTags(db, tagEnv, { library: 'general', owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(tagResult.scanned).toBe(3);   // 3 筆候選都掃到了
+    expect(tagResult.tagged).toBe(1);    // 但只剩 1 筆額度，只標了 1 筆
+    expect(tagResult.quota_exceeded).toBe(true);
+    expect(tagResult.quota_used_today).toBe(3); // 2（reconcile）+ 1（本次）＝ 3，額度用滿
+  });
+
+  it('反過來也一樣：標庫 backfill 先消耗額度 → reconcile 看到的剩餘額度真的變少', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    insertEntry(db, { id: 'tag-1', created_at: 1 });
+    insertEntry(db, { id: 'tag-2', created_at: 2 });
+    insertEntry(db, { id: 'reconcile-1', created_at: 3, is_embedded: 1, content_hash: null, metadata_json: JSON.stringify({ embed: true }) });
+
+    const maintenanceLimit = '2';
+    const tagEnv = makeEnv(db, { maintenanceLimit });
+    const tagResult = await backfillEntryLibraryTags(db, tagEnv, { library: 'general', owner_id: 'bfezv28v' });
+    expect(tagResult.tagged).toBe(2); // 額度剛好夠標完兩筆
+
+    const reconcileEnv = {
+      DB: db, ENVIRONMENT: 'test', KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT: maintenanceLimit,
+      AI: { async run() { return { data: [] }; } },
+      VECTORIZE: {
+        async getByIds(ids: string[]) { return ids.map((id) => ({ id, values: [0.1] })); },
+        async upsert() { return { count: 0 }; },
+      },
+    } as unknown as Bindings;
+    const rc = await reconcileEmbedGeneration(reconcileEnv, { limit: 100 });
+    expect(rc.scanned).toBe(1);      // 有 1 筆候選
+    expect(rc.checked).toBe(0);      // 但額度已被標庫 backfill 用光，reconcile 一筆都動不了
+    expect(rc.quota_exceeded).toBe(true);
+  });
+});

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-like-escape.test.ts

@@ -0,0 +1,253 @@
+// 搜尋框裡的 `%` 與 `_` 是「要找的字」，不是萬用字元 —— Arcrun#94（2026-08-12）
+//
+// 病徵（leo 回報）：搜尋框打 `%` 或 `_`，搜出來一堆跟他打的字**無關**的東西。
+//   根因：pattern 一直是 `'%' + 使用者輸入 + '%'` 直接內插，而 SQLite 的 LIKE 有兩個
+//   萬用字元 `%`／`_` 且**沒有預設跳脫字元** ⇒ 使用者打的符號被當成 pattern 語法。
+//
+// 舊病，不是 08-10 斷詞（search-tokenize.test.ts）引進的：pattern 從來就是這樣拼的。
+//   之前關鍵字搜尋幾乎恆為 0 命中，這個洞被那個洞蓋住；斷詞讓搜尋真的會回東西之後才浮出來。
+//
+// 測試策略：**用真 SQLite 跑真的 SQL**（node:sqlite，與 library-map／embed-backfill 同款 adapter）。
+//   只驗 SQL 形狀不算數——「% 被當成萬用字元」這件事，只有真的跑一次 LIKE 才看得見。
+//   每組驗收都同時跑「舊寫法」與「現行寫法」，讓前後對照直接長在測試裡（legacyPattern）。
+//
+// 註：直接對 SQLite 治具下 SQL 的行集中在下面的 helper（測試治具本身，非牆外業務邏輯繞過
+//   API），每行標 kbdb-sql-ok 留痕——與 embed-backfill／library-backfill 等既有測試同慣例。
+import { describe, it, expect } from 'vitest';
+import { DatabaseSync } from 'node:sqlite';
+import { readFileSync } from 'node:fs';
+import {
+  escapeLikeLiteral,
+  buildContentLike,
+  buildSearchScore,
+  searchEntries,
+  createEntry,
+} from '../src/actions/entry-crud';
+
+// ── node:sqlite → D1 最小 adapter ────────────────────────────────────────────
+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：測試治具套 migration 原檔
+  function stmt(sql: string, params: unknown[]) {
+    return {
+      bind(...args: unknown[]) { return stmt(sql, args); },
+      async all<T>() { return { results: raw.prepare(sql).all(...(params as never[])) as T[] }; }, // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）
+      async first<T>() { return (raw.prepare(sql).get(...(params as never[])) ?? null) as T | null; }, // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）
+      async run() { raw.prepare(sql).run(...(params as never[])); return { success: true }; }, // kbdb-sql-ok：測試治具（node:sqlite→D1 shim）
+    };
+  }
+  return { prepare: (sql: string) => stmt(sql, []) } as unknown as D1Database;
+}
+
+/** 舊寫法（本次修掉的那個）：使用者輸入直接內插、LIKE 不帶 ESCAPE。前後對照用。 */
+const legacyPattern = (q: string) => `%${q}%`;
+
+/** 對真 SQLite 跑一次 `content LIKE ?`，回命中的 content（要不要帶 ESCAPE 可選）。 */
+async function likeHits(db: D1Database, pattern: string, escape: boolean): Promise<string[]> {
+  const pred = escape ? "content LIKE ? ESCAPE '\\'" : 'content LIKE ?';
+  const res = await db
+    .prepare(`SELECT content FROM entries WHERE ${pred} ORDER BY id`) // kbdb-sql-ok：測試治具讀回斷言用
+    .bind(pattern)
+    .all<{ content: string }>();
+  return (res.results ?? []).map((x) => x.content);
+}
+
+/** 把 searchEntries 送出的 SQL 側錄下來（不改行為，只是中間插一層）。 */
+function sqlSpy(db: D1Database): { spy: D1Database; sqls: string[] } {
+  const sqls: string[] = [];
+  const spy = {
+    prepare: (sql: string) => { sqls.push(sql); return db.prepare(sql); }, // kbdb-sql-ok：測試治具側錄，轉呼叫同一顆治具 DB
+  } as unknown as D1Database;
+  return { spy, sqls };
+}
+
+const bytes = (s: string) => new TextEncoder().encode(s).length;
+const MAX_PATTERN = 50; // D1 LIKE pattern 硬上限（承 2026-08-03 的 500 修復）
+
+// 一組刻意設計的語料：每一筆都用來分辨「字面命中」與「萬用字元誤中」。
+const CORPUS = [
+  '毛利率 100% 達成',          // 含字面 %
+  '共有 100 個待辦項目',        // 含 100 但不含 %，`%100%%` 會誤中它
+  'owner_id 是租戶隔離的欄位',  // 含字面 _
+  'ownerXid 是打錯的欄位名',    // `_` 當萬用字元才會中
+  '路徑 C:\\_temp 底下',         // 含字面「反斜線＋底線」（跳脫字元本身 ＋ 萬用字元）
+  '路徑 C:\\Xtemp 底下',         // 反斜線後接任一字元——`_` 漏成萬用字元才會中
+  '完全無關的一筆內容',          // 對照組：什麼都不該中
+];
+
+async function seeded(): Promise<D1Database> {
+  const db = makeSqliteD1();
+  for (const [i, content] of CORPUS.entries()) {
+    await createEntry(db, { id: `e${i}`, content, entry_type: 'block', owner_id: 'leo' });
+  }
+  return db;
+}
+
+describe('① 前後對照：使用者打什麼字，就照那些字找', () => {
+  it('`100%`：舊寫法把 % 當萬用字元、連「100 個待辦」都撈回來；現行只回真的含 100% 的', async () => {
+    const db = await seeded();
+    const before = await likeHits(db, legacyPattern('100%'), false);
+    const after = await likeHits(db, buildContentLike('100%').params[0], true);
+
+    expect(before).toEqual(['毛利率 100% 達成', '共有 100 個待辦項目']); // ← 病徵：多了不相干的
+    expect(after).toEqual(['毛利率 100% 達成']);                        // ← 只有真的含「100%」的
+  });
+
+  it('`owner_id`：舊寫法 _ 匹配任一字元、把 ownerXid 也撈回來；現行只回字面相符的', async () => {
+    const db = await seeded();
+    expect(await likeHits(db, legacyPattern('owner_id'), false)).toEqual([
+      'owner_id 是租戶隔離的欄位',
+      'ownerXid 是打錯的欄位名', // ← 病徵
+    ]);
+    expect(await likeHits(db, buildContentLike('owner_id').params[0], true)).toEqual([
+      'owner_id 是租戶隔離的欄位',
+    ]);
+  });
+
+  it('只打一個 `%` 或 `_`：舊寫法把**整個庫**倒回來（leo 回報的那個畫面）', async () => {
+    const db = await seeded();
+    // `%%%` 匹配任何字串；`%_%` 只要有一個字元就中 ⇒ 兩者都等於「全庫」
+    expect(await likeHits(db, legacyPattern('%'), false)).toHaveLength(CORPUS.length);
+    expect(await likeHits(db, legacyPattern('_'), false)).toHaveLength(CORPUS.length);
+
+    // 現行：只回真的含那個字元的（`_` 有兩筆——欄位名那筆與路徑那筆，兩筆都是字面命中）
+    expect(await likeHits(db, buildContentLike('%').params[0], true)).toEqual(['毛利率 100% 達成']);
+    expect(await likeHits(db, buildContentLike('_').params[0], true)).toEqual([
+      'owner_id 是租戶隔離的欄位',
+      '路徑 C:\\_temp 底下',
+    ]);
+  });
+
+  it('走完整搜尋路徑（searchEntries，含斷詞與算分）結果一致——不是只有底層函式對', async () => {
+    const db = await seeded();
+    expect((await searchEntries(db, '100%', 'leo')).map((e) => e.content)).toEqual(['毛利率 100% 達成']);
+    expect((await searchEntries(db, 'owner_id', 'leo')).map((e) => e.content)).toEqual([
+      'owner_id 是租戶隔離的欄位',
+    ]);
+    // 單打一個符號：以前是全庫，現在是「真的含那個字的那一筆」
+    expect((await searchEntries(db, '%', 'leo')).map((e) => e.content)).toEqual(['毛利率 100% 達成']);
+    expect((await searchEntries(db, '_', 'leo')).map((e) => e.content).sort()).toEqual(
+      ['owner_id 是租戶隔離的欄位', '路徑 C:\\_temp 底下'].sort(),
+    );
+  });
+});
+
+describe('② 邊界：跳脫字元本身（`\\`）也必須跳脫', () => {
+  // 為什麼這組必須存在：宣告了 ESCAPE 之後，`\` 就變成 pattern 裡有意義的字元。
+  // 只跳脫 % 和 _、不跳脫 `\`，等於用新的漏洞換掉舊的——而且更難發現，因為它
+  // **不會報錯**，只會靜靜地把後面那個字吃掉、去找一個使用者沒打過的字串。
+  const halfDone = (q: string) => `%${q.replace(/[%_]/g, (c) => '\\' + c)}%`; // 只跳脫 %/_ 的假想修法
+
+  it('打 `C:\\`：不跳脫反斜線的話尾巴變成「字面 %」，反而找不到任何真正含 `C:\\` 的內容', async () => {
+    const db = await seeded();
+    // pattern `%C:\%` ⇒ 尾巴的 `\%` 被讀成「字面的 %」⇒ 實際去找 `C:%`，庫裡沒有 ⇒ 全漏
+    expect(await likeHits(db, halfDone('C:\\'), true)).toEqual([]);
+    expect(await likeHits(db, buildContentLike('C:\\').params[0], true)).toEqual([
+      '路徑 C:\\_temp 底下',
+      '路徑 C:\\Xtemp 底下',
+    ]);
+  });
+
+  it('打 `C:\\_temp`：反斜線沒跳脫 ⇒ 它把 `_` 的跳脫吃掉，萬用字元漏回來、撈到不相干的', async () => {
+    const db = await seeded();
+    // `%C:\\_temp%`：`\\` 先被讀成「字面 \」，後面那個 `_` 就變回萬用字元 ⇒ C:\Xtemp 也中
+    expect(await likeHits(db, halfDone('C:\\_temp'), true)).toEqual([
+      '路徑 C:\\_temp 底下',
+      '路徑 C:\\Xtemp 底下', // ← 使用者沒打過這個字
+    ]);
+    expect(await likeHits(db, buildContentLike('C:\\_temp').params[0], true)).toEqual([
+      '路徑 C:\\_temp 底下',
+    ]);
+  });
+
+  it('打 `100\\%`：三個都不跳脫 ⇒ `\\%` 被讀成「字面 %」⇒ 去找 `100%`，跟他打的不一樣', async () => {
+    const db = await seeded();
+    // 原始寫法（一個都不跳脫）＝ pattern `%100\%%`：`\%`＝字面 %、尾巴那個 `%`＝萬用字元
+    expect(await likeHits(db, legacyPattern('100\\%'), true)).toEqual(['毛利率 100% 達成']); // ← 找錯東西
+    // 正解：庫裡沒有字面的 `100\%` ⇒ 就該零命中，而不是拿別的東西充數
+    expect(await likeHits(db, buildContentLike('100\\%').params[0], true)).toEqual([]);
+  });
+
+  it('escapeLikeLiteral 只碰這三個字元，且不會把自己剛加的跳脫再跳脫一次', () => {
+    expect(escapeLikeLiteral('100%')).toBe('100\\%');
+    expect(escapeLikeLiteral('owner_id')).toBe('owner\\_id');
+    expect(escapeLikeLiteral('C:\\')).toBe('C:\\\\');
+    expect(escapeLikeLiteral('%_\\')).toBe('\\%\\_\\\\'); // 三個各自跳脫一次，不是兩次
+    // LIKE 沒有 [] ? * 這些萬用字元（那是 GLOB／別的方言）⇒ 不該白白吃掉 byte 預算
+    expect(escapeLikeLiteral('a[b]?c*d 中文')).toBe('a[b]?c*d 中文');
+  });
+});
+
+describe('③ 每個 LIKE 都要帶 ESCAPE 宣告，否則跳脫過的 pattern 反而被當字面', () => {
+  it('buildContentLike／buildSearchScore 產生的謂詞都含 ESCAPE', () => {
+    for (const c of buildContentLike('100%').conds) expect(c).toContain("ESCAPE '\\'");
+    for (const c of buildContentLike('a'.repeat(200)).conds) expect(c).toContain("ESCAPE '\\'");
+    expect(buildSearchScore('Gemini 逃生口').scoreExpr).toContain("ESCAPE '\\'");
+    expect(buildSearchScore('。。。').scoreExpr).toContain("ESCAPE '\\'"); // 一個詞都拆不出來的退路
+  });
+
+  it('沒有任何 `content LIKE ?` 是裸的（漏掉一個就等於那條路沒修）', async () => {
+    const { spy, sqls } = sqlSpy(await seeded());
+    for (const q of ['100%', 'Gemini 逃生口', '。。。', 'a'.repeat(200)]) await searchEntries(spy, q, 'leo');
+    expect(sqls.length).toBeGreaterThan(0);
+    for (const sql of sqls) expect(sql.match(/content LIKE \?(?! ESCAPE)/g) ?? []).toHaveLength(0);
+  });
+
+  it('ESCAPE 宣告本身是合法 SQL（D1＝SQLite；真的跑得起來，不是形狀對而已）', async () => {
+    const db = await seeded();
+    await expect(likeHits(db, '%100\\%%', true)).resolves.toEqual(['毛利率 100% 達成']);
+  });
+});
+
+describe('④ 不退化：不含 % _ \\ 的查詢，行為與修改前逐字相同', () => {
+  it('pattern 一個字都沒變（跳脫對這些字串是恆等變換）', () => {
+    for (const q of ['語意檢索', 'arcrun', 'Gemini 逃生口', '為什麼今天額度用完']) {
+      expect(escapeLikeLiteral(q)).toBe(q);
+    }
+    expect(buildContentLike('語意檢索').params).toEqual(['%語意檢索%']);
+    expect(buildSearchScore('arcrun').scoreParams).toEqual(['%arcrun%']);
+    expect(buildSearchScore('語意檢索').legacyShape).toBe(true); // 最熱路徑仍是單一 LIKE
+  });
+
+  it('斷詞（08-10，Arcrun#84 已判定留下）沒被動到：問句照樣拆得開', () => {
+    expect(buildSearchScore('Gemini 逃生口').scoreParams).toEqual(
+      expect.arrayContaining(['%Gemini%', '%逃生口%']),
+    );
+  });
+});
+
+describe('⑤ 跳脫會變長 ⇒ byte 預算要用「跳脫後」的長度算，否則退回 2026-08-03 那個 500', () => {
+  it('滿是 % 的長查詢，每個 pattern 仍在 D1 的 50 bytes 上限內', () => {
+    const qs = [
+      '%'.repeat(200),                    // 每個字元跳脫後變 2 bytes
+      '_'.repeat(60),
+      '\\'.repeat(60),
+      `${'%'.repeat(30)}中文${'_'.repeat(30)}`,
+      'a'.repeat(24) + '%'.repeat(24),    // 卡在舊上限附近的混合
+    ];
+    for (const q of qs) {
+      for (const p of buildContentLike(q).params) expect(bytes(p)).toBeLessThanOrEqual(MAX_PATTERN);
+      const plan = buildSearchScore(q);
+      expect(plan.scoreParams.length).toBeGreaterThan(0); // 永不空條件（空條件＝WHERE 塌掉）
+      for (const p of plan.scoreParams) expect(bytes(p)).toBeLessThanOrEqual(MAX_PATTERN);
+    }
+  });
+
+  it('48 個 `%`（跳脫前剛好在舊上限內）不會產生 98 bytes 的 pattern', () => {
+    const q = '%'.repeat(48);
+    expect(bytes(q)).toBe(48);              // 用舊的算法看，它「在上限內」
+    const m = buildContentLike(q);
+    expect(m.split).toBe(true);             // 用跳脫後的長度看，它必須被拆開
+    for (const p of m.params) expect(bytes(p)).toBeLessThanOrEqual(MAX_PATTERN);
+  });
+
+  it('拆片段仍切在字元邊界上，不會把跳脫序列切成半個', async () => {
+    const db = await seeded();
+    for (const p of buildContentLike(`${'%'.repeat(40)}中文${'_'.repeat(40)}`).params) {
+      expect(p).not.toContain('\uFFFD');
+      // 切壞的跳脫序列（尾巴是落單的 `\`）會讓 SQLite 把後面的 `%` 讀成字面 ⇒ 語意錯掉
+      expect(/(^|[^\\])(\\\\)*\\%$/.test(p)).toBe(false);
+      await expect(likeHits(db, p, true)).resolves.toBeDefined(); // 真的送得進 SQLite
+    }
+  });
+});

kbdb/tests/search-long-query.test.ts

@@ -16,12 +16,16 @@ import { buildContentLike, searchEntries } from '../src/actions/entry-crud';
 
 const bytes = (s: string) => new TextEncoder().encode(s).length;
 const MAX_PATTERN = 50; // D1 上限
+// 謂詞字串在 Arcrun#94 多了 ESCAPE 宣告（`content LIKE ? ESCAPE '\'`）。這裡跟著改的是
+// **比對用的常數**，不是放寬檢查——底下仍然逐字相等比對，只是比的是現在正確的那個字串。
+// pattern 本身（'%語意檢索%'）一個字都沒變：那句話裡沒有 % _ \，跳脫後與原文相同。
+const LIKE_PRED = "content LIKE ? ESCAPE '\\'";
 
 describe('buildContentLike：不得產生超過 D1 上限的 LIKE pattern', () => {
   it('短查詢（≤48 bytes）＝與舊版逐字相同的單一 LIKE', () => {
     const m = buildContentLike('語意檢索');
     expect(m.split).toBe(false);
-    expect(m.conds).toEqual(['content LIKE ?']);
+    expect(m.conds).toEqual([LIKE_PRED]);
     expect(m.params).toEqual(['%語意檢索%']);
   });
 
@@ -43,7 +47,7 @@ describe('buildContentLike：不得產生超過 D1 上限的 LIKE pattern', () =
     const m = buildContentLike('語意檢索 排名 選頁 雜訊 出處 門檻 正規化 三元組 知識庫');
     expect(m.split).toBe(true);
     expect(m.conds.length).toBeGreaterThan(1);
-    expect(m.conds.every((c) => c === 'content LIKE ?')).toBe(true);
+    expect(m.conds.every((c) => c === LIKE_PRED)).toBe(true);
     expect(m.params).toContain('%語意檢索%');
     expect(m.conds.length).toBeLessThanOrEqual(6); // 詞數上限
   });

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

registry/components/auth_oauth2/main.go

@@ -30,6 +30,13 @@ import (
 	"unsafe"
 )
 
+// host function 回傳碼，與 cypher-executor/src/lib/wasi-shim.ts 的 HOST_* 同一組。
+const (
+	hostOK       uint32 = 0
+	hostError    uint32 = 1
+	hostTooLarge uint32 = 3 // 資料塞不進零件宣告的接收緩衝區（Arcrun#92）
+)
+
 // ── host function 宣告 ───────────────────────────────────────────────────────
 
 //go:wasmimport u6u kv_get
@@ -320,9 +327,17 @@ func doRefresh(input Input, recipe AuthRecipe) (string, int64, bool) {
 	formBody := form.Encode()
 
 	headersJSON := `{"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}`
-	respStr, ok2 := httpRequest(cfg.TokenEndpoint, "POST", headersJSON, formBody)
-	if !ok2 {
-		writeError("token endpoint HTTP 請求失敗")
+	respStr, code := httpRequest(cfg.TokenEndpoint, "POST", headersJSON, formBody)
+	if code == hostTooLarge {
+		writeError("token endpoint 的回應太大，裝不下：超過這個零件單次能接收的 64 KB 上限。" +
+			"這不是連線失敗——請求有送出去、對方也有回，只是整包塞不進零件。" +
+			"多半表示 " + cfg.TokenEndpoint + " 回的不是正常的 token JSON（例如回了一整頁 HTML 錯誤頁）；" +
+			"請確認 auth recipe 的 token_endpoint 指向正確的 token 端點。")
+		return "", 0, false
+	}
+	if code != hostOK {
+		writeError("token endpoint 沒有拿到回應：引擎的 host function 回傳錯誤碼 " +
+			strconv.Itoa(int(code)) + "（0=成功 1=引擎端錯誤 3=回應太大）。這是引擎側的問題。")
 		return "", 0, false
 	}
 
@@ -387,7 +402,7 @@ func writeError(msg string) {
 func kvGet(key string) (string, uint32) {
 	keyBytes := []byte(key)
 	outBuf := make([]byte, 65536)
-	var outLen uint32
+	outLen := uint32(len(outBuf)) // 容量握手（Arcrun#92），見 wasi-shim.ts writeOut
 
 	status := hostKvGet(
 		uintptr(unsafe.Pointer(&keyBytes[0])), uint32(len(keyBytes)),
@@ -419,7 +434,7 @@ func cryptoDecrypt(encB64, ivB64 string) (string, bool) {
 		return "", false
 	}
 	outBuf := make([]byte, 65536)
-	var outLen uint32
+	outLen := uint32(len(outBuf)) // 容量握手（Arcrun#92）
 
 	status := hostCryptoDecrypt(
 		uintptr(unsafe.Pointer(&encBytes[0])), uint32(len(encBytes)),
@@ -432,18 +447,22 @@ func cryptoDecrypt(encB64, ivB64 string) (string, bool) {
 	return string(outBuf[:outLen]), true
 }
 
-func httpRequest(reqURL, method, headersJSON, body string) (string, bool) {
+// httpRequest 回傳 (回應原文, host function 回傳碼)。
+// 回傳碼與 wasi-shim.ts 的 HOST_* 同一組：0=成功 1=引擎端錯誤 3=回應塞不下緩衝區。
+// 之所以不再只回 bool：bool 把「連不上」和「回應太大」混成同一句話，
+// 使用者拿到 "token endpoint HTTP 請求失敗" 會往連線方向查，方向全錯（Arcrun#92）。
+func httpRequest(reqURL, method, headersJSON, body string) (string, uint32) {
 	urlBytes := []byte(reqURL)
 	methodBytes := []byte(method)
 	headersBytes := []byte(headersJSON)
 	bodyBytes := []byte(body)
 
 	if len(urlBytes) == 0 {
-		return "", false
+		return "", hostError
 	}
 
 	outBuf := make([]byte, 65536)
-	var outLen uint32
+	outLen := uint32(len(outBuf)) // 容量握手（Arcrun#92）
 
 	var bodyPtr uintptr
 	if len(bodyBytes) > 0 {
@@ -462,9 +481,9 @@ func httpRequest(reqURL, method, headersJSON, body string) (string, bool) {
 		uintptr(unsafe.Pointer(&outBuf[0])), uintptr(unsafe.Pointer(&outLen)),
 	)
 	if status != 0 {
-		return "", false
+		return "", status
 	}
-	return string(outBuf[:outLen]), true
+	return string(outBuf[:outLen]), hostOK
 }
 
 func interpolateTemplate(template string, secrets, runtime map[string]string) string {

registry/components/auth_service_account/main.go

@@ -19,11 +19,19 @@ import (
 	"io"
 	"net/url"
 	"os"
+	"strconv"
 	"strings"
 	"time"
 	"unsafe"
 )
 
+// host function 回傳碼，與 cypher-executor/src/lib/wasi-shim.ts 的 HOST_* 同一組。
+const (
+	hostOK       uint32 = 0
+	hostError    uint32 = 1
+	hostTooLarge uint32 = 3 // 資料塞不進零件宣告的接收緩衝區（Arcrun#92）
+)
+
 // ── host function 宣告 ───────────────────────────────────────────────────────
 
 //go:wasmimport u6u kv_get
@@ -267,9 +275,17 @@ func main() {
 
 	headersJSON := `{"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}`
 
-	respStr, ok := httpRequest(recipe.TokenExchange.Endpoint, "POST", headersJSON, formBody)
-	if !ok {
-		writeError("token exchange HTTP 失敗")
+	respStr, code := httpRequest(recipe.TokenExchange.Endpoint, "POST", headersJSON, formBody)
+	if code == hostTooLarge {
+		writeError("token exchange 的回應太大，裝不下：超過這個零件單次能接收的 64 KB 上限。" +
+			"這不是連線失敗——請求有送出去、對方也有回，只是整包塞不進零件。" +
+			"多半表示 " + recipe.TokenExchange.Endpoint + " 回的不是正常的 token JSON" +
+			"（例如回了一整頁 HTML 錯誤頁）；請確認 auth recipe 的 token_exchange.endpoint 正確。")
+		return
+	}
+	if code != hostOK {
+		writeError("token exchange 沒有拿到回應：引擎的 host function 回傳錯誤碼 " +
+			strconv.Itoa(int(code)) + "（0=成功 1=引擎端錯誤 3=回應太大）。這是引擎側的問題。")
 		return
 	}
 
@@ -344,11 +360,12 @@ func pemToPkcs8(pem string) ([]byte, error) {
 	return base64.StdEncoding.DecodeString(cleaned)
 }
 
-// kvGet 呼叫 host function,回傳 (value, status)。status: 0=成功 1=錯誤 2=找不到
+// kvGet 呼叫 host function,回傳 (value, status)。
+// status: 0=成功 1=錯誤 2=找不到 3=值太大塞不進 outBuf（Arcrun#92）
 func kvGet(key string) (string, uint32) {
 	keyBytes := []byte(key)
 	outBuf := make([]byte, 65536)
-	var outLen uint32
+	outLen := uint32(len(outBuf)) // 容量握手（Arcrun#92），見 wasi-shim.ts writeOut
 
 	status := hostKvGet(
 		uintptr(unsafe.Pointer(&keyBytes[0])), uint32(len(keyBytes)),
@@ -364,7 +381,7 @@ func cryptoDecrypt(encB64, ivB64 string) (string, bool) {
 	encBytes := []byte(encB64)
 	ivBytes := []byte(ivB64)
 	outBuf := make([]byte, 65536)
-	var outLen uint32
+	outLen := uint32(len(outBuf)) // 容量握手（Arcrun#92）
 
 	if len(encBytes) == 0 || len(ivBytes) == 0 {
 		return "", false
@@ -387,7 +404,7 @@ func cryptoSignRS256(data, pkcs8 []byte) ([]byte, bool) {
 		return nil, false
 	}
 	outBuf := make([]byte, 1024) // RSA-2048 簽章 = 256 bytes,1KB 綽綽有餘
-	var outLen uint32
+	outLen := uint32(len(outBuf)) // 容量握手（Arcrun#92）
 
 	status := hostCryptoSignRS256(
 		uintptr(unsafe.Pointer(&data[0])), uint32(len(data)),
@@ -400,19 +417,21 @@ func cryptoSignRS256(data, pkcs8 []byte) ([]byte, bool) {
 	return outBuf[:outLen], true
 }
 
-// httpRequest 呼叫 host,回傳 response body 字串(host 側把 status + body 串好)
-func httpRequest(url, method, headersJSON, body string) (string, bool) {
+// httpRequest 呼叫 host,回傳 (response body 字串, host function 回傳碼)。
+// 回傳碼與 wasi-shim.ts 的 HOST_* 同一組：0=成功 1=引擎端錯誤 3=回應塞不下緩衝區。
+// 不再只回 bool 的理由（Arcrun#92）：bool 把「連不上」與「回應太大」講成同一句話。
+func httpRequest(url, method, headersJSON, body string) (string, uint32) {
 	urlBytes := []byte(url)
 	methodBytes := []byte(method)
 	headersBytes := []byte(headersJSON)
 	bodyBytes := []byte(body)
 
 	if len(urlBytes) == 0 {
-		return "", false
+		return "", hostError
 	}
 
 	outBuf := make([]byte, 65536)
-	var outLen uint32
+	outLen := uint32(len(outBuf)) // 容量握手（Arcrun#92）
 
 	// bodyBytes 可能為空(GET),host function 允許 len=0
 	var bodyPtr uintptr
@@ -432,9 +451,9 @@ func httpRequest(url, method, headersJSON, body string) (string, bool) {
 		uintptr(unsafe.Pointer(&outBuf[0])), uintptr(unsafe.Pointer(&outLen)),
 	)
 	if status != 0 {
-		return "", false
+		return "", status
 	}
-	return string(outBuf[:outLen]), true
+	return string(outBuf[:outLen]), hostOK
 }
 
 // interpolateTemplate 展開 {{secret.X}} 與 {{runtime.X}}。未知 key 展開為空字串。

registry/components/auth_static_key/main.go

@@ -287,11 +287,14 @@ func writeError(msg string) {
 	os.Stdout.Write(out)
 }
 
-// kvGet 呼叫 host function,回傳 (value, status)。status: 0=成功 1=錯誤 2=找不到
+// kvGet 呼叫 host function,回傳 (value, status)。
+// status: 0=成功 1=錯誤 2=找不到 3=值太大塞不進 outBuf（Arcrun#92）
 func kvGet(key string) (string, uint32) {
 	keyBytes := []byte(key)
 	outBuf := make([]byte, 65536)
-	var outLen uint32
+	// 容量握手（Arcrun#92）：先把緩衝區大小告訴 host，host 才能在值塞不下時
+	// 回 status=3（值太大）而不是硬寫爆這塊記憶體。見 wasi-shim.ts writeOut。
+	outLen := uint32(len(outBuf))
 
 	status := hostKvGet(
 		uintptr(unsafe.Pointer(&keyBytes[0])), uint32(len(keyBytes)),
@@ -309,7 +312,7 @@ func cryptoDecrypt(encB64, ivB64 string) (string, bool) {
 	encBytes := []byte(encB64)
 	ivBytes := []byte(ivB64)
 	outBuf := make([]byte, 65536)
-	var outLen uint32
+	outLen := uint32(len(outBuf)) // 容量握手（Arcrun#92）
 
 	// 處理空字串的防呆(TinyGo 取 &[]byte{}[0] 會 panic)
 	if len(encBytes) == 0 || len(ivBytes) == 0 {

registry/components/claude_api/main.go

@@ -15,9 +15,14 @@ import (
 	"encoding/json"
 	"io"
 	"os"
+	"strconv"
 	"unsafe"
 )
 
+// 與 cypher-executor/src/lib/wasi-shim.ts 的 HOST_* 同一組回傳碼。
+// 3 = 資料塞不進零件宣告的接收緩衝區（Arcrun#92）
+const hostTooLarge uint32 = 3
+
 //go:wasmimport u6u http_request
 func hostHttpRequest(
 	urlPtr uintptr, urlLen uint32,
@@ -102,7 +107,9 @@ func main() {
 	methodBytes := []byte("POST")
 
 	outBuf := make([]byte, 1024*1024) // 1MB
-	var outLen uint32
+	// 容量握手（Arcrun#92）：先把緩衝區大小告訴 host，塞不下時 host 會回一段
+	// 講明「回應太大 + 實際/上限大小 + 該怎麼辦」的 envelope，而不是硬寫爆記憶體。
+	outLen := uint32(len(outBuf))
 
 	urlPtr, urlLen := safePtr(urlBytes)
 	methodPtr, methodLen := safePtr(methodBytes)
@@ -117,8 +124,16 @@ func main() {
 		uintptr(unsafe.Pointer(&outBuf[0])), uintptr(unsafe.Pointer(&outLen)),
 	)
 
+	// 回傳碼與 wasi-shim.ts 的 HOST_* 同一組：0=成功 1=引擎端錯誤 3=回應塞不下緩衝區
+	if result == hostTooLarge {
+		writeError("Mira 的回應太大，裝不下：超過這個零件單次能接收的 1 MB 上限。" +
+			"這不是連線失敗，也不是 Mira 沒回應。" +
+			"做法：把 prompt 改成請 Mira 回短一點（或分段回），或改用 callback_url 走非同步取回。")
+		return
+	}
 	if result != 0 {
-		writeError("Mira daemon request failed (host_http_request returned non-zero)")
+		writeError("沒有拿到 Mira 的回應：引擎的 host function 回傳錯誤碼 " + strconv.Itoa(int(result)) +
+			"（0=成功 1=引擎端錯誤 3=回應太大）。這是引擎側的問題，不是 prompt 寫錯。")
 		return
 	}
 

registry/components/http_request/main.go

@@ -9,9 +9,14 @@ import (
 	"encoding/json"
 	"io"
 	"os"
+	"strconv"
 	"unsafe"
 )
 
+// host function 回傳碼，與 cypher-executor/src/lib/wasi-shim.ts 的 HOST_* 同一組數字。
+// 3 = 資料塞不進零件宣告的接收緩衝區（Arcrun#92：以前這種情況會被說成 "HTTP request failed"）
+const hostTooLarge uint32 = 3
+
 // host function 宣告（由 WASI shim 注入）
 //
 //go:wasmimport u6u http_request
@@ -86,7 +91,11 @@ func main() {
 	headersBytes := []byte(headersJSON)
 	bodyBytes := []byte(bodyStr)
 	outBuf := make([]byte, 65536) // 64KB output buffer
-	var outLen uint32
+	// 容量握手（Arcrun#92）：呼叫前先把緩衝區大小告訴 host。
+	// host（cypher-executor/src/lib/wasi-shim.ts 的 writeOut）拿這個值當上限——
+	// 塞不下時不會硬寫爆這塊記憶體，而是改寫一段「回應太大 + 實際/上限大小 + 該怎麼辦」
+	// 的 error envelope 回來，由下面既有的 parsed["error"] 判定鏈原樣交給使用者。
+	outLen := uint32(len(outBuf))
 
 	urlPtr, urlLen := safePtr(urlBytes)
 	methodPtr, methodLen := safePtr(methodBytes)
@@ -101,8 +110,18 @@ func main() {
 		uintptr(unsafe.Pointer(&outBuf[0])), uintptr(unsafe.Pointer(&outLen)),
 	)
 
+	// host function 回傳碼（定義在 wasi-shim.ts）：0=成功 1=host 端錯誤 3=回應塞不下緩衝區
+	if result == hostTooLarge {
+		// 走到這裡＝連「回應太大」的說明本身都塞不進緩衝區（極端情況），
+		// 所以零件自己講。訊息一樣要講清楚真因，不能退回 "HTTP request failed"。
+		writeError("回應太大，裝不下：對方的回應超過這個零件單次能接收的 64 KB 上限。" +
+			"這不是連線失敗，資料也沒有被截掉一半。" +
+			"做法：用來源 API 的分頁或篩選參數（例如 limit / page / per_page / fields）把回應縮小再重試。")
+		return
+	}
 	if result != 0 {
-		writeError("HTTP request failed")
+		writeError("沒有拿到回應：引擎的 host function 回傳錯誤碼 " + strconv.Itoa(int(result)) +
+			"（0=成功 1=引擎端錯誤 3=回應太大）。這是引擎側的問題，不是你的 workflow 參數寫錯。")
 		return
 	}
 

registry/components/wait/main.go

@@ -1,5 +1,23 @@
 // wait — 等待指定毫秒數後繼續（最多 30 秒）
-// 注意：TinyGo/WASM 環境中 time.Sleep 可能不可用，改用 busy-wait 模擬
+//
+// ⚠️ 已由引擎接手，這份 WASM 在 Cloudflare Workers 上跑不動（Arcrun#101，2026-08-12）。
+//    現行實作在 cypher-executor/src/lib/constants.ts 的 BUILTIN_COMPONENTS['wait']，
+//    component-loader step 1 先命中，這顆 wasm 不會再被工作流呼叫到。
+//
+// 為什麼跑不動（不是「比較慢」，是「永遠不會結束」）：
+//   下面的 time.Sleep 在 TinyGo 走 WASI poll_oneoff，而 component worker 的 WASI shim
+//   把 poll_oneoff 實作成 ENOSYS ⇒ TinyGo 排程器退化成迴圈重讀 clock_time_get 自旋；
+//   Workers 的時鐘在無 I/O 的同步執行期間是凍結的 ⇒ 結束條件永遠不成立 ⇒ 一路燒到
+//   CPU 上限被砍（error 1102）。leo 實測 ms=3000/20000/30000 全在 ~35 秒後 503，
+//   死法與 ms 無關 —— 這正是「迴圈沒結束」而非「等待很貴」的證據。
+//
+// 原本的舊註解寫「改用 busy-wait 模擬」是錯的：這個檔從來沒有 busy-wait，
+//   一直是 time.Sleep。那句話誤導了後來每一個讀這個檔的人。
+//
+// 本次刻意不改行為、只改註解：手邊沒有 TinyGo 工具鏈，改了 main.go 卻沒重編，
+//   會讓 repo 內已 commit 的 .component-builds/wait/component.wasm 與原始碼漂移
+//   （rule 05「WASM 來源」：那份 wasm 是 self-host 用戶的部署來源）。
+//   要退役這顆零件（刪目錄／下架 wait.arcrun.dev）是另一個決定，需人拍板。
 package main
 
 import (

scripts/repro-oversize-response.mjs

@@ -0,0 +1,91 @@
+/**
+ * Arcrun#92 重現腳本 — 「回應太大」到底會讓使用者看到什麼訊息
+ *
+ * 為什麼要有這支：http_request 零件的接收緩衝區是 64 KB。回應超過這個大小時，
+ * 舊版會硬把資料寫進零件記憶體（寫爆）或讓 host 丟例外回 1，零件對外只講得出一句
+ * "HTTP request failed"。使用者照那句去查連線／防火牆／URL，方向全錯。
+ * 這支腳本把那個情境真的做出來，讓「修之前 / 修之後」的訊息可以並排比。
+ *
+ * 用法（本機，不碰任何線上實例）：
+ *
+ *   # 修之後（工作區現在的 wasm）
+ *   node scripts/repro-oversize-response.mjs 200000
+ *
+ *   # 修之前（把 main 上的舊 wasm 取出來當對照組；舊 wasm 不做容量握手 → 走舊路徑）
+ *   git show origin/main:.component-builds/http_request/component.wasm > /tmp/old-http_request.wasm
+ *   node scripts/repro-oversize-response.mjs 200000 /tmp/old-http_request.wasm
+ *
+ *   # 對照：沒超過上限時兩者都應該正常
+ *   node scripts/repro-oversize-response.mjs 1024
+ *
+ * Node < 22.18 請加 --experimental-strip-types（本檔會 import 一支 .ts）。
+ */
+import { readFileSync } from 'node:fs';
+import { fileURLToPath } from 'node:url';
+import { dirname, resolve } from 'node:path';
+
+const here = dirname(fileURLToPath(import.meta.url));
+const repoRoot = resolve(here, '..');
+
+const { createWasiShim } = await import(
+  resolve(repoRoot, 'cypher-executor/src/lib/wasi-shim.ts')
+);
+
+const responseBytes = Number(process.argv[2] ?? 200_000);
+const wasmPath = process.argv[3]
+  ? resolve(process.argv[3])
+  : resolve(repoRoot, '.component-builds/http_request/component.wasm');
+
+// 假裝遠端回了一包很大的 JSON（2xx，host function 照原樣把 body 交給零件）
+const filler = 'x'.repeat(Math.max(0, responseBytes - 14));
+const remoteBody = JSON.stringify({ items: filler });
+
+const shim = createWasiShim(
+  JSON.stringify({ url: 'https://example.com/big-list', method: 'GET' }),
+  { http_request: async () => remoteBody },
+);
+
+const instance = await WebAssembly.instantiate(
+  await WebAssembly.compile(readFileSync(wasmPath)),
+  shim.imports,
+);
+shim.setMemory(instance.exports.memory);
+
+let crashed = null;
+try {
+  await shim.run(instance);
+} catch (e) {
+  crashed = e instanceof Error ? e.message : String(e);
+}
+
+const stdout = shim.getStdout().trim();
+const stderr = shim.getStderr().trim();
+
+console.log(`wasm            : ${wasmPath}`);
+console.log(`模擬回應大小     : ${remoteBody.length} bytes（零件緩衝區上限 65536 bytes）`);
+console.log('');
+
+// 以下複刻 .component-builds/http_request/src/index.ts 的收尾，
+// 印出「使用者真的會拿到的那一包」
+if (stderr) console.log(`零件 stderr     : ${stderr.slice(0, 300)}`);
+if (crashed) console.log(`WASM 執行中止   : ${crashed}`);
+
+if (!stdout) {
+  console.log('使用者看到       : HTTP 500 {"success":false,"error":"WASM component produced no output"}');
+  process.exit(0);
+}
+
+let parsed;
+try {
+  parsed = JSON.parse(stdout);
+} catch (e) {
+  console.log(`使用者看到       : HTTP 500 {"success":false,"error":"${e.message}"}`);
+  process.exit(0);
+}
+
+console.log(`success         : ${parsed.success}`);
+console.log(`error           : ${parsed.error ?? '(無)'}`);
+if (parsed.success) {
+  const body = parsed.data?.body ?? '';
+  console.log(`data.body 長度   : ${String(body).length} bytes`);
+}

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。

system-dev/wiki/status.md

@@ -341,6 +341,7 @@ arcrun 不自管加密金鑰，`crypto_decrypt` host function 已成永遠回失
 |------|--------|------|------|
 | ~~**credential 注入 401**~~ | ✅ 已解 | **8.1-8.5 全完成（2026-06-25 確認）** | 機制（auth_static_key `resolve_credentials` + graph-executor `resolveCredentialRefs`）已端到端實證：2026-06-13 Notion `{{credential.notion_token}}` 真讀到資料（同等於 8.5 OpenAI 驗收，機制與服務無關）。tasks.md 8.5 已補 `[x]` |
 | §8 P1/P2 recipe/workflow list 遷 D1 | 🔴 高 | 架構已拍板未動 code | 走 kbdb /entries HTTP 雙寫不加 binding；依賴 D1（現已可建）。另開 session 做 |
+| 零件接收緩衝區有硬上限（http_request 64KB／claude_api 1MB） | 🟡 中 | 訊息已誠實（Arcrun#92），**上限本身還在** | 回應超過上限＝真的抓不回來。修的是「以前說成 HTTP request failed」，現在改說「回應太大＋實際/上限大小＋改用分頁」。host↔零件走**容量握手**（零件先把 outBuf 長度寫進 `*outLenPtr`，host 塞不下回 `HOST_TOO_LARGE=3`，見 `wasi-shim.ts`）。要真的支援大回應得另外設計（分頁/串流），不是調大 buffer 就好 |
 | 4 份 inline http_request host fn 抽共用 helper | 🟡 中 | 待 dedup | http_request/claude_api/kbdb_upsert_block/km_writer 各自複製貼上同段（這次假綠修也是逐份改） |
 | `arcrun.dev/llms.txt` 404 | 🟡 中 | 未 serve | landing/public 缺檔；GitHub repo 內正常（test/5 走 GitHub 不阻擋） |
 | MCP account-source | 🟡 中 | 記錄中 | self-hosted MCP 指官方不指自己（§5.2 已知） |