Leo
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ingest 全管線（採取優先、extract fallback、跨庫織網、POST envelope）： - T0.5 骨架：Hono + zod-openapi，無 D1/Vectorize/AI 綁定（不碰儲存鐵律） - T1 SourceAdapter：GitHub runtime API 拉 + per-file sha256 content-hash + /refresh 受理端 - T2 採取（路徑 A 優先）：harvest template 1.8.0+ 卡（gloss/實體/typed-edge） - T3 extract（路徑 B fallback）：LlmCaller 可選模型 + JSON-fail 升級閘 + 端點對齊硬自檢護欄；第一版不 embed（只打標） - T4 跨庫織網（主職）：匯總多 repo → 偵測跨庫橋/異見，不算 bridge_score（graph 領域） - T5 輸出：buildEnvelope strict + 顯式禁送欄位自檢；graph-client 純 POST（cherry-pick _kbdb_client.py 改不碰 base）；薄 ops CLI（不帶查詢 MCP） envelope 對齊 full contract（embed/id/aliases/predicate_embed）；同步 contract 向量化欄位升格。 gate：vitest 28 passed / tsc clean / wrangler dry-run 乾淨（只 env-var 綁定）。 端到端 ingest→graph：graph receiver 已補對齊 → 待 ingest 部署 + GRAPH_BASE_URL → 待部署驗，未假綠。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
kbdb-ingest-plugin
KBDB 堆疊的餵食器——從 GitHub repo 拉知識庫，採取/萃取成三元組候選，餵給 kbdb-graph-plugin，織成跨 vault 的圖。
堆疊裡最薄的一層：
base KBDB（arcrun/kbdb） ← 儲存（D1 三表 + CRUD API）
↑ API
kbdb-graph-plugin ← 三元組領域 + 圖查詢
↑ API（ingest 餵候選）
kbdb-ingest-plugin（本 repo） ← 純餵食器：拉 + 採取/萃取 + 跨庫織網
它做什麼
- 採取（優先）：拉本地 CC 已建好的三元組 + gloss（用了精耕模板的 repo）。
- 萃取（fallback）：裸原文時自己萃成 (subject, predicate, object) + gloss；模型可選（預設 Haiku）。
- 跨 repo 織網：匯總多 repo 的三元組，織出單一 repo 看不到的跨庫橋與異見。
它不做什麼
- ❌ 不碰儲存（不直連 D1/Vectorize/表）——只 POST 候選給 graph 的寫入 API。
- ❌ 不算向量 normalize（歸 base embed 模組）。
- ❌ 不帶查詢 MCP（ambient 餵食器，只帶 ops CLI）。
命題
不是「更好的 notes RAG」（紅海），而是跨所有 vault 的圖——Obsidian/Logseq 結構上做不到的那層。護城河是你累積的圖，不是這份程式碼。
契約
contracts/ingest-candidate.json — ingest→graph 的凍結 envelope 契約（與 graph repo 同一份）。
InkStoneCo 子專案。開發規範見 CLAUDE.md，跨專案藍圖見 InkStoneCo docs/3-specs/mira-dissolve/。