uncle6me-web
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按 issue 分段標明（檔 #5/#8 改動交疊處無法乾淨拆檔，故併一個 commit）： #4 thin-shell §3.1 自力救濟階梯 + code-node 規則（純文檔/規則，code-node 零件未實作） #5 KBDB source filter（json_extract metadata_json 零建表）+ 能力對照；documents 聚合與 DELETE proxy 部分擱置等頂層 T8 #7 base embed 模組（kbdb/src/embed.ts）+ vectorize 開關（deploy/config/wrangler.toml 註解範本） + 語義查詢降級閉環（mode=semantic 未開→LIKE+capability_hint） #8 部分（workflow-discovery）： - KBDB /entries/search 加 base 通用 entry_type filter（entry-crud/embed/route/kbdb-proxy 透傳） - /webhooks/named 強制 description（空→400，訊息要求操盤 AI 據實寫一句） - 部署雙寫 entry_type=workflow embeddable entry（waitUntil 非阻塞，供 search） - cypher GET /workflows/search + MCP u6u_search_workflows（優先語意、降級 hint） - cypher POST /workflows/backfill-search-entries（無 desc 列出不編造） - GET /webhooks/named 補回 description/created_at 欄位（為 list 來源收斂備） ⚠️ tsc 綠 = code done，非完成（mindset §7 禁假綠）： - #7/#8 端到端待 leo21c 部署驗（Vectorize 需官方憑證、CC 跑不了） - #8 ①-a（MCP deploy 改打 /webhooks/named）未做、MCP deploy 那半仍 404 - #8 端到端（強制填擋空/語義命中/租戶隔離/降級 hint）未驗 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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TOML
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TOML
name = "arcrun-kbdb"
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main = "src/index.ts"
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compatibility_date = "2025-02-19"
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workers_dev = true
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compatibility_flags = ["nodejs_compat"]
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# KBDB Base — atomic universal table (SDD .agents/specs/arcrun/kbdb-base).
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# Base needs D1 ONLY (free, no credit card). embed module adds Vectorize+AI bindings
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# (optional, self-host opens it themselves). triplet is a separate repo.
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[[d1_databases]]
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binding = "DB"
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database_name = "arcrun-kbdb"
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database_id = "0c580910-e00b-4f8e-9c57-ac54ea52242f" # 官方 prod D1（arcrun-kbdb）；self-hosted deploy.ts 會注入用戶自己的 id 覆蓋
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[vars]
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ENVIRONMENT = "production"
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# ── Optional embed module (issue #7 / SDD T2.4) ────────────────────────────────
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# Base 預設不開（free-tier 友善）。self-host 開語義查詢時，deploy.ts 偵測 config kbdb_embed:true
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# → 取消下面兩段註解（注入 active binding）並 `wrangler vectorize create arcrun-kbdb-embed
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# --dimensions=768 --metric=cosine`（bge-base-en-v1.5 = 768 維）。官方帳號同理由 deploy 注入。
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# 沒有這兩個 binding 時，kbdb/src/embed.ts 的 embedEnabled() 回 false → 維持 LIKE keyword、API 不變。
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#
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# [[vectorize]]
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# binding = "VECTORIZE"
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# index_name = "arcrun-kbdb-embed"
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#
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# [ai]
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# binding = "AI"
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