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实现 Embedding 服务：文本、分块与提交边界

对照 ChatCrystal 的真实 Embedding 流程，区分文本选择、软分块、向量校验与提交，并用离线反例验证边界。

以 ChatCrystal 摘要和关系发现为例，设计字段契约、可见输入与反例样本，并用离线 Zod 练习区分格式验证和证据验证。

在临时目录运行 Vectra 0.15.0 的确定性练习，检查余弦分数、元数据过滤、重新打开索引和取消更新。

对照 ChatCrystal 的 AI SDK 7 调用，分清 provider 适配、输出类型与业务事实，用离线 Zod 练习验证提示描述的边界。

从生成文本与生成向量的接口差异出发，核对 ChatCrystal 的两套模型配置、连接测试与索引重建边界。

从 Claude Code、Codex、Cursor、Trae 和 Copilot 的实际适配器出发，理解 JSONL 消息、事件流、SQLite KV 与会话快照的解析边界。

以 ChatCrystal 为例，分别检查存储、Embedding、摘要、关系发现与 Agent 回忆的数据流，判断本地优先究竟控制了哪些边界。

到我的 GitHub 看看 ChatCrystal、开发者工具和日常学习记录，欢迎交流实现细节。