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2 Commits
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 uncle6me-web
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c5d696556e | ||
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uncle6me-web
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5919c6b90f |
@@ -1,168 +0,0 @@
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// 標庫 backfill（Arcrun#85 二次裁決，2026-08-11；相關票 Arcrun#87「藏書地圖是空的」）。
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//
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// 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
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// 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
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// 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。
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//
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// base 的 write path 早就支援（`createEntry` 的 `metadata_json.$.library`，t52：「庫由
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// ingest 蓋章決定」）——既有的搜尋／embed／deprecate-by-library 全都讀這個欄位，
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// **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：
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// 既有 entries 的 metadata.library 是空的）。「源頭寫入就貼標」是呼叫端（ingest）的事，
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// 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
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// 在另一個 repo（見 kbdb/src/index.ts 檔頭「triplet (separate repo)」）。
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//
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// 這個模組只做「補存量」那一半，且刻意設計成呼叫端驅動：
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// - 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
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// ＋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。
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// - 篩選條件有兩種精度（2026-08-11 leo 定案的做法後補上）：
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// 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
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// 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／
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// #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。
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// ② `source_prefix`／`page_name_prefix` 前綴 fallback（同 library-map.ts
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// recomputeLibraryMap 的 source_prefix 精神，只是這裡是寫入不是聚合）——沒有精準
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// 清單時的過渡手段，精度不如①，兩者可並用（AND）縮小範圍。
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// - 冪等：已標記的 entries 不會再入選（WHERE 帶「library 為空」）。
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//
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// D69 節流：與 reconcileEmbedGeneration（embed.ts）共用 maintenance-quota.ts 的同一顆
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// 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
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// 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
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// 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」）。
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import type { Bindings } from '../types';
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import { maintenanceBudgetToday, addMaintenanceUsage } from './maintenance-quota';
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// 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，
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// 呼叫端清單更長就自然分批呼叫，跟 limit 分頁是同一種節奏）。
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const MAX_PAGE_NAMES = 300;
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export interface LibraryBackfillCriteria {
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owner_id?: string;
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entry_type?: string;
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page_names?: string[]; // 精準比對 page_name（IN 清單）——leo 定案的正解：從 Gitea repo
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// 列出卡名，逐批精準點名「這些卡名屬於庫 X」（見檔頭說明①）。
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source_prefix?: string; // metadata_json.$.source LIKE prefix%（過渡 fallback，見檔頭②）
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page_name_prefix?: string; // page_name LIKE prefix%（過渡 fallback，見檔頭②）
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since?: number; // created_at >= since（unix seconds）
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until?: number; // created_at < until（unix seconds）
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}
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export interface LibraryBackfillResult {
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library: string;
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scanned: number; // 本批掃到的候選筆數（受 limit 限制，額度截斷前）。
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tagged: number; // 本次真的寫入 metadata_json.$.library 的筆數。
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remaining: number; // 本次之後仍待補標（符合條件、仍未標記）的筆數，不受額度影響。
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quota_limit: number; // 今日「背景維護 D1 寫入」額度上限（與 reconcile 共用）。
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quota_used_today: number; // 本次呼叫後，今日累積已消耗的背景維護寫入額度。
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quota_exceeded: boolean; // 本批是否因額度不足被截斷。
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}
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// 單次呼叫候選上限（避開 subrequest/CPU/timeout；一批只有 1 次 SELECT + 1 次 UPDATE，
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// 比 reconcile 多一次 Vectorize 呼叫的成本低，故上限可以放寬一些）。
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const HARD_LIMIT_CAP = 500;
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function criteriaPredicate(c: LibraryBackfillCriteria): { conds: string[]; params: unknown[] } {
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// 冪等的核心：只選「目前沒有 library 值」的候選，已標記過的（含標成 'general' 的）不會再入選。
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const conds: string[] = [
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"(json_extract(metadata_json, '$.library') IS NULL OR json_extract(metadata_json, '$.library') = '')",
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];
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const params: unknown[] = [];
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if (c.owner_id) { conds.push('owner_id = ?'); params.push(c.owner_id); }
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if (c.entry_type) { conds.push('entry_type = ?'); params.push(c.entry_type); }
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if (c.page_names && c.page_names.length > 0) {
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const names = c.page_names.slice(0, MAX_PAGE_NAMES);
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conds.push(`page_name IN (${names.map(() => '?').join(',')})`);
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params.push(...names);
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}
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if (c.source_prefix) { conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') LIKE ? || '%'"); params.push(c.source_prefix); }
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if (c.page_name_prefix) { conds.push("page_name LIKE ? || '%'"); params.push(c.page_name_prefix); }
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if (typeof c.since === 'number') { conds.push('created_at >= ?'); params.push(c.since); }
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if (typeof c.until === 'number') { conds.push('created_at < ?'); params.push(c.until); }
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return { conds, params };
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}
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/**
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* 對「符合條件、目前未標記 library」的既有 entries 批次蓋上 target library 值。
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* 冪等 + 分批（單次 limit 上限）+ budget（與 reconcile 共用每日 D1 寫入額度，見檔頭）。
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* 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
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* 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）。
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*
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* `owner_id` 刻意設成**必填**（不同於 LibraryBackfillCriteria 其餘欄位皆選填）：
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* 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
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* `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）。
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* 跟既有的 `deprecateEntriesByLibrary`（同樣是「依 library 批次改一大片既有資料」的操作）
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* 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」
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* 的後門，逼呼叫端明確想清楚「這批是哪個 owner」再動手。
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*/
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export async function backfillEntryLibraryTags(
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db: D1Database,
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env: Pick<Bindings, 'KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT'>,
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opts: { library: string; owner_id: string; limit?: number } & Omit<LibraryBackfillCriteria, 'owner_id'>,
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): Promise<LibraryBackfillResult> {
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const library = (opts.library ?? '').trim();
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if (!library) throw new Error('library required');
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const ownerId = (opts.owner_id ?? '').trim();
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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）');
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const limit = Math.min(Math.max(opts.limit ?? 100, 1), HARD_LIMIT_CAP);
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const sel = criteriaPredicate({ ...opts, owner_id: ownerId });
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const where = sel.conds.join(' AND ');
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const params = sel.params;
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const res = await db
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.prepare(`SELECT id FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at ASC LIMIT ?`)
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.bind(...params, limit)
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.all<{ id: string }>();
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const scannedIds = (res.results ?? []).map((r) => r.id);
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const scanned = scannedIds.length;
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// D69：額度截斷——每個候選最多 1 次 D1 write，與 reconcile 共用同一顆計數器。
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const budget = await maintenanceBudgetToday(env, db);
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const ids = scannedIds.slice(0, budget.remaining);
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const quotaExceeded = scanned > ids.length;
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let tagged = 0;
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if (ids.length > 0) {
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const ph = ids.map(() => '?').join(',');
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await db
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.prepare(
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`UPDATE entries SET metadata_json = json_set(COALESCE(metadata_json, '{}'), '$.library', ?), updated_at = unixepoch() WHERE id IN (${ph})`,
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)
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.bind(library, ...ids)
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.run();
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tagged = ids.length;
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}
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try {
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await addMaintenanceUsage(db, tagged);
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} catch {
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// 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）。
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}
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const remRow = await db
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.prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`)
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.bind(...params)
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.first<{ c: number }>();
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return {
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library,
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scanned,
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tagged,
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remaining: remRow?.c ?? 0,
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quota_limit: budget.limit,
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quota_used_today: budget.used + tagged,
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quota_exceeded: quotaExceeded,
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};
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}
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/** 待補標統計（回報用）：符合條件、目前未標記 library 的筆數。 */
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export async function libraryBackfillStatus(
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db: D1Database,
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opts: LibraryBackfillCriteria = {},
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): Promise<{ pending: number }> {
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const sel = criteriaPredicate(opts);
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const where = sel.conds.join(' AND ');
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const row = await db
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||||
.prepare(`SELECT COUNT(*) as c FROM entries WHERE ${where}`)
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.bind(...sel.params)
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||||
.first<{ c: number }>();
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||||
return { pending: row?.c ?? 0 };
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}
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@@ -330,6 +330,15 @@ type LibraryNameSet = Set<string>;
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// 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
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// triplet 歸 'general'）——與 GET /records/triplet-stats（t142）同一套分組語意，兩處數字對得上。
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//
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// 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，
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// 而 recomputeLibraryMap（上方 withLib）只算 COALESCE(status,'active')='active'。兩邊判準不
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// 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，
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// ensureFreshLibraryMaps 判定 stale，每次讀地圖都觸發重算，每次都新建一筆 library_map
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// record（superseded 舊的），無止盡寫 D1，且加劇 recomputeLibraryMap 本身非原子 supersede
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// 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，
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// 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
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||||
// 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」。
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||||
async function liveTripletCountsByLibrary(
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db: D1Database,
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||||
tripletTemplateId: string,
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@@ -337,15 +346,18 @@ async function liveTripletCountsByLibrary(
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): Promise<LibraryCountMap> {
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const params: unknown[] = owner_id ? [tripletTemplateId, owner_id] : [tripletTemplateId];
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||||
const res = await db
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.prepare(
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.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
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||||
`SELECT COALESCE(NULLIF(lib_e.content, ''), 'general') AS library, COUNT(*) AS n
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FROM (
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SELECT DISTINCT ev.record_id
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SELECT ev.record_id AS rid,
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||||
MAX(CASE WHEN ev.slot_name = 'status' THEN e.content END) AS status
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||||
FROM entry_values ev JOIN entries e ON ev.entry_id = e.id
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||||
WHERE ev.template_id = ?${owner_id ? ' AND e.owner_id = ?' : ''}
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||||
GROUP BY ev.record_id
|
||||
) AS tr
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||||
LEFT JOIN entry_values lev ON lev.record_id = tr.record_id AND lev.slot_name = 'library'
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||||
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
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||||
WHERE COALESCE(tr.status, 'active') = 'active'
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||||
GROUP BY COALESCE(NULLIF(lib_e.content, ''), 'general')`,
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||||
)
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.bind(...params)
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@@ -1,106 +0,0 @@
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// 背景維護寫入的共用 D1 每日額度（Arcrun#85 D69，2026-08-11）。
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//
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// 為什麼需要這個模組（不是每個 caller 各自算）：
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// D68 已經替「補算向量」的 Workers AI 呼叫量設了每日軟上限（embed.ts
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// DEFAULT_BACKFILL_DAILY_LIMIT），但 leo 逐行複核後指出還有一個沒堵的洞——
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// 世代核對（reconcileEmbedGeneration）**不打 AI，卻一樣逐筆寫 D1**（補標 content_hash
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// 或重置 is_embedded），47 萬筆候選 ≈ 4.7 倍 D1 免費層 100,000 rows written/日，而它
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// 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**
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// ——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
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// 的閘繞過去（兩者加起來還是可能燒穿同一顆 D1）。
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// ⇒ 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。
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//
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// 儲存精神完全比照 execution-log.ts checkUsage／embed.ts getBackfillUsageToday：單一
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// entries 列/日（entry_type='kbdb_maintenance_usage'），upsert，不新增表（D38）。
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//
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||||
// 額度怎麼選（不是拍腦袋，比照 execution-log.ts DEFAULT_DAILY_LIMIT 的既有算法）：
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// D1 免費層 100,000 rows written/日。execution_log 自設 20%（20,000）留給知識卡；
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||||
// 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
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// 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
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||||
// 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，
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// 可用 env.KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT 覆寫。
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import type { Bindings } from '../types';
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export const DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT = 20000;
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||||
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||||
export function maintenanceDailyLimit(env: Pick<Bindings, 'KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT'>): number {
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||||
const raw = env.KBDB_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT;
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||||
const n = raw ? parseInt(raw, 10) : NaN;
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||||
return Number.isFinite(n) && n > 0 ? n : DEFAULT_MAINTENANCE_DAILY_WRITE_LIMIT;
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||||
}
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||||
|
||||
function utcDay(): string {
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||||
return new Date().toISOString().slice(0, 10);
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||||
}
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||||
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||||
/** 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）。 */
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||||
function maintenanceUsageId(): string {
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||||
return `kbdb-maintenance-usage:${utcDay()}`;
|
||||
}
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||||
|
||||
/**
|
||||
* 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) };
|
||||
}
|
||||
+13
-305
@@ -12,7 +12,6 @@
|
||||
// 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）────────────────
|
||||
//
|
||||
@@ -133,12 +132,7 @@ 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。
|
||||
// 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();
|
||||
await env.DB.prepare('UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id = ?').bind(entry.id).run();
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -179,134 +173,12 @@ 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";
|
||||
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||||
// ── 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」）─────────
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//
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||||
// 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，
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||||
// 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
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||||
// 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）：
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||||
// bge-m3 定價：1,075 neurons / 1,000,000 input tokens（無輸出 token 成本，embedding 只有輸入）。
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||||
// 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，
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||||
// 高估 token 數 ⇒ 算出的「每日可嵌筆數」偏保守，不會撞真的 CF 額度）：
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||||
// 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）：
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||||
// 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）：
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||||
// 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;
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||||
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);
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||||
}
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||||
|
||||
/** 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()}`;
|
||||
}
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||||
|
||||
/**
|
||||
* 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）───────────────
|
||||
//
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||||
// 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／
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||||
// 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，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）。
|
||||
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）。
|
||||
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）。
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
@@ -321,14 +193,9 @@ export interface BackfillResult {
|
||||
*/
|
||||
export async function backfillEmbeddings(
|
||||
env: Bindings,
|
||||
opts: SelectionCriteria & { limit?: number; reindex?: boolean; offset?: number } = {},
|
||||
opts: { limit?: number; owner_id?: string; source?: string; reindex?: boolean; offset?: number } = {},
|
||||
): Promise<BackfillResult> {
|
||||
if (!embedEnabled(env)) {
|
||||
return {
|
||||
enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0,
|
||||
quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
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);
|
||||
|
||||
@@ -343,39 +210,21 @@ 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）。
|
||||
// 「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 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); }
|
||||
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 DESC LIMIT ? OFFSET ?`)
|
||||
.prepare(`SELECT * FROM entries WHERE ${where} ORDER BY created_at ASC LIMIT ? OFFSET ?`)
|
||||
.bind(...params, limit, offset)
|
||||
.all<Entry>();
|
||||
const rows = res.results ?? [];
|
||||
const scanned = rows.length;
|
||||
|
||||
// D68：每日額度上限。額度是「這次呼叫要不要打 AI」的唯一守門——reindex 一樣要打 AI.run，
|
||||
// 同樣受限（不因為是 reindex 就例外，會打 Workers AI 的動作都算）。
|
||||
const dailyCap = backfillDailyLimit(env);
|
||||
let usedToday = 0;
|
||||
try {
|
||||
usedToday = await getBackfillUsageToday(env.DB);
|
||||
} catch {
|
||||
usedToday = 0; // fail-open：計數器本身故障（含 D1 額度打滿）不該連 backfill 都不做
|
||||
}
|
||||
const remainingQuota = Math.max(0, dailyCap - usedToday);
|
||||
|
||||
let processed = 0;
|
||||
const candidates = rows.filter((e) => (e.content ?? '').trim().length > 0);
|
||||
// 額度截斷：candidates 已按 created_at DESC 排序，取前 remainingQuota 筆＝優先保留最新的。
|
||||
const embeddable = candidates.slice(0, remainingQuota);
|
||||
const quotaExceeded = candidates.length > embeddable.length;
|
||||
|
||||
const embeddable = rows.filter((e) => (e.content ?? '').trim().length > 0);
|
||||
if (embeddable.length > 0 && env.AI && env.VECTORIZE) {
|
||||
const texts = embeddable.map((e) => (e.content ?? '').trim());
|
||||
const out = (await env.AI.run(embedModel(env), { text: texts })) as { data: number[][] };
|
||||
@@ -397,18 +246,8 @@ export async function backfillEmbeddings(
|
||||
await env.VECTORIZE.upsert(vectors);
|
||||
const ids = vectors.map((v) => v.id);
|
||||
const placeholders = ids.map(() => '?').join(',');
|
||||
// content_hash 順手蓋成現行模型（世代戳記，見 reconcileEmbedGeneration）。
|
||||
await env.DB
|
||||
.prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 1, content_hash = ? WHERE id IN (${placeholders})`)
|
||||
.bind(embedModel(env), ...ids)
|
||||
.run();
|
||||
await env.DB.prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 1 WHERE id IN (${placeholders})`).bind(...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）。
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -420,16 +259,7 @@ 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,
|
||||
quota_limit: dailyCap,
|
||||
quota_used_today: usedToday + processed,
|
||||
quota_exceeded: quotaExceeded,
|
||||
};
|
||||
return { enabled: true, processed, skipped: scanned - processed, remaining, scanned };
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** 補嵌進度統計（回報用；模組未開仍可查 pending 數，誠實標 enabled:false）。 */
|
||||
@@ -453,128 +283,6 @@ 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）
|
||||
|
||||
@@ -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, reconcileEmbedGeneration } from '../embed';
|
||||
import { embedEnabled, backfillEmbeddings, backfillStatus, embedSelfTest } from '../embed';
|
||||
|
||||
export const embedRoutes = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();
|
||||
|
||||
@@ -16,14 +16,11 @@ 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?, library?, since?, until?, reindex?, offset? }。
|
||||
// body（皆選填）：{ limit?:1-100（預設25）, owner_id?, source?, 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)) {
|
||||
@@ -36,9 +33,6 @@ 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;
|
||||
};
|
||||
@@ -46,9 +40,6 @@ 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,
|
||||
@@ -65,38 +56,6 @@ 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），
|
||||
|
||||
@@ -23,7 +23,6 @@ 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 }>();
|
||||
|
||||
@@ -368,64 +367,6 @@ 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(() => ({}));
|
||||
|
||||
+1
-15
@@ -24,18 +24,6 @@ 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 =
|
||||
@@ -47,9 +35,7 @@ export type EntryType =
|
||||
| 'workflow'
|
||||
| 'recipe_stat'
|
||||
| 'execution_log'
|
||||
| 'execution_log_usage'
|
||||
| 'embed_backfill_usage'
|
||||
| 'kbdb_maintenance_usage';
|
||||
| 'execution_log_usage';
|
||||
|
||||
export interface Entry {
|
||||
id: string;
|
||||
|
||||
+108
-410
@@ -1,196 +1,130 @@
|
||||
// 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 { 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';
|
||||
import { backfillEmbeddings, backfillStatus, embedEnabled } from '../src/embed';
|
||||
import type { Bindings, Entry } from '../src/types';
|
||||
|
||||
const CURRENT_MODEL = '@cf/baai/bge-m3'; // embed.ts DEFAULT_EMBED_MODEL（未 export，測試按文件字面核對）
|
||||
// ── 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);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── 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）
|
||||
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;
|
||||
},
|
||||
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 } };
|
||||
// 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 };
|
||||
},
|
||||
};
|
||||
return s;
|
||||
}
|
||||
return { prepare: (sql: string) => stmt(sql, []) } as unknown as D1Database;
|
||||
return stmt;
|
||||
};
|
||||
return { prepare } as unknown as D1Database;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── 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 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,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
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;
|
||||
function makeEnv(store: Entry[], withBindings: boolean): Bindings {
|
||||
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: db,
|
||||
DB: makeFakeDB(store),
|
||||
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);
|
||||
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] }));
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
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 }; } },
|
||||
}
|
||||
: {}),
|
||||
} as unknown as Bindings;
|
||||
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); };
|
||||
(env as unknown as { __upserts: unknown[]; __ai: unknown[] }).__upserts = upserts;
|
||||
(env as unknown as { __upserts: unknown[]; __ai: unknown[] }).__ai = aiCalls;
|
||||
return env;
|
||||
}
|
||||
|
||||
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 });
|
||||
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);
|
||||
expect(embedEnabled(env)).toBe(false);
|
||||
const r = await backfillEmbeddings(env);
|
||||
expect(r).toEqual({
|
||||
enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0,
|
||||
quota_limit: 0, quota_used_today: 0, quota_exceeded: false,
|
||||
});
|
||||
expect(r).toEqual({ enabled: false, processed: 0, skipped: 0, remaining: 0, scanned: 0 });
|
||||
expect(store[0].is_embedded).toBe(0); // untouched
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
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);
|
||||
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);
|
||||
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);
|
||||
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);
|
||||
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);
|
||||
});
|
||||
|
||||
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' });
|
||||
it('idempotent: re-run after all embedded processes nothing', async () => {
|
||||
const store = [mkEntry('e1', 'x', true)];
|
||||
const env = makeEnv(store, true);
|
||||
await backfillEmbeddings(env);
|
||||
const r2 = await backfillEmbeddings(env);
|
||||
expect(r2.processed).toBe(0);
|
||||
expect(r2.remaining).toBe(0);
|
||||
});
|
||||
|
||||
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' });
|
||||
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);
|
||||
const r1 = await backfillEmbeddings(env, { limit: 2 });
|
||||
expect(r1.processed).toBe(2);
|
||||
expect(r1.remaining).toBe(1);
|
||||
@@ -199,270 +133,34 @@ describe('backfillEmbeddings — 基本行為（沿用既有覆蓋，改動後
|
||||
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 () => {
|
||||
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' });
|
||||
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」）。
|
||||
const normal = await backfillEmbeddings(env, { limit: 100 });
|
||||
expect(normal.processed).toBe(0); // 沒有 is_embedded=0 → 什麼都不做
|
||||
expect(normal.processed).toBe(0);
|
||||
// reindex 分頁：第一批 2 筆、remaining=1；第二批 1 筆、remaining=0。
|
||||
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);
|
||||
expect(upsertsOf(env).map((u) => u.id).sort()).toEqual(['a', 'b', 'c']);
|
||||
const upserts = (env as unknown as { __upserts: { id: string }[] }).__upserts;
|
||||
expect(upserts.map((u) => u.id).sort()).toEqual(['a', 'b', 'c']);
|
||||
});
|
||||
|
||||
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);
|
||||
it('status reports pending/embedded counts', async () => {
|
||||
const store = [mkEntry('e1', 'x', true), mkEntry('e2', 'y', true, 1)];
|
||||
const env = makeEnv(store, true);
|
||||
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
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -1,230 +0,0 @@
|
||||
// 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);
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
@@ -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);
|
||||
|
||||
@@ -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）：
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||||
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||||
```
|
||||
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`）
|
||||
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||||
`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」。
|
||||
@@ -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
|
||||
@@ -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)
|
||||
}
|
||||
@@ -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"
|
||||
@@ -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
|
||||
@@ -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
|
||||
@@ -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，
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`ensureFreshLibraryMaps` 就永遠判定 stale ⇒ **每次讀地圖都觸發重算，每次都新建一筆
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library_map record（superseded 舊的），無止盡寫 D1**——且加劇 `recomputeLibraryMap`
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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
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全部 44 筆被標 superseded、`notes` 庫兩筆同時 active（`arcrun-rag#50`）這兩個症狀的
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共同根因之一。
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**修法**：`liveTripletCountsByLibrary`（`kbdb/src/actions/library-map.ts`）的 SQL 改成
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先 pivot 出每筆 triplet record 的 status，再套用與 `recomputeLibraryMap` 逐字一致的
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`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，
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stale 判定回歸「真的有資料變動才 stale」。
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**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
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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
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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、
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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）
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獨立重現修前症狀：`general` 庫 `updated_at` 從 `1786457080` 前進到 `1786457114`。
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**尚待**：改動只在分支 `fix/library-map-recompute-loop-87-v3`（未 push、未部署 leo21c）；
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既有 100 筆 library_map 殘骸（`kb` 44 筆 superseded／`general` 41／`notes` 2）未清——
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清除需要一個目前不存在的 DELETE 通道（cypher-executor 的 `/kbdb/records/:id` proxy 只有
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GET/POST/PATCH，無 DELETE；kbdb base 自己雖有 `DELETE /records/:recordId` 但走 leo21c
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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
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DELETE proxy 後再清。
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