feat(memory): pipeline hardening — typed failures, BYO embeddings, doctor, honest status

app/src/components/intelligence/MemoryTreeStatusPanel.test.tsx

@@ -345,6 +345,69 @@ describe('<MemoryTreeStatusPanel />', () => {
       );
     });
   });
+
+  // ── #002 (T018): degraded status + first-blocking-cause banner ──────────
+
+  it('renders the first-blocking-cause remediation banner with a degraded recall badge', async () => {
+    mockPipelineStatus.mockResolvedValueOnce(
+      payload({
+        status: 'degraded',
+        reason: 'semantic recall disabled',
+        first_blocking_cause: {
+          code: 'embeddings_unconfigured',
+          class: 'unrecoverable',
+          remediation_key: 'memory.health.remediation.embeddings_unconfigured',
+        },
+        degraded: { semantic_recall: true, structure: false },
+      })
+    );
+    render(<MemoryTreeStatusPanel />);
+
+    await waitFor(() => {
+      expect(screen.getByTestId('memory-tree-status-label')).toHaveTextContent(/degraded/i);
+    });
+
+    // The remediation text comes from the i18n key the core supplied.
+    const remediation = screen.getByTestId('memory-tree-blocking-cause-remediation');
+    expect(remediation).toHaveTextContent(/embeddings provider is configured/i);
+    // Recall badge present, structure badge absent.
+    expect(screen.getByTestId('memory-tree-badge-recall')).toBeInTheDocument();
+    expect(screen.queryByTestId('memory-tree-badge-structure')).not.toBeInTheDocument();
+  });
+
+  it('shows the structure badge when only extraction is degraded', async () => {
+    mockPipelineStatus.mockResolvedValueOnce(
+      payload({
+        status: 'degraded',
+        first_blocking_cause: {
+          code: 'extraction_timeout',
+          class: 'unrecoverable',
+          remediation_key: 'memory.health.remediation.extraction_timeout',
+        },
+        degraded: { semantic_recall: false, structure: true },
+      })
+    );
+    render(<MemoryTreeStatusPanel />);
+
+    await waitFor(() => {
+      expect(screen.getByTestId('memory-tree-blocking-cause')).toBeInTheDocument();
+    });
+    expect(screen.getByTestId('memory-tree-badge-structure')).toBeInTheDocument();
+    expect(screen.queryByTestId('memory-tree-badge-recall')).not.toBeInTheDocument();
+    expect(screen.getByTestId('memory-tree-blocking-cause-remediation')).toHaveTextContent(
+      /extraction model is timing out/i
+    );
+  });
+
+  it('does not render the blocking-cause banner on a healthy pipeline', async () => {
+    mockPipelineStatus.mockResolvedValueOnce(payload({ status: 'running' }));
+    render(<MemoryTreeStatusPanel />);
+
+    await waitFor(() => {
+      expect(screen.getByTestId('memory-tree-status-label')).toHaveTextContent(/running/i);
+    });
+    expect(screen.queryByTestId('memory-tree-blocking-cause')).not.toBeInTheDocument();
+  });
 });
 
 describe('integration health helpers', () => {

app/src/components/intelligence/MemoryTreeStatusPanel.tsx

@@ -187,6 +187,9 @@ function statusDotClass(kind: MemoryTreePipelineStatus['status']): string {
       return 'bg-stone-400 dark:bg-neutral-500';
     case 'error':
       return 'bg-coral-500';
+    case 'degraded':
+      // Amber: the pipeline is running but recall/structure is reduced.
+      return 'bg-amber-500';
     case 'idle':
     default:
       return 'bg-stone-400 dark:bg-neutral-500';
@@ -360,12 +363,21 @@ export function MemoryTreeStatusPanel({ onToast }: MemoryTreeStatusPanelProps) {
         return t('memoryTree.status.statusSyncing');
       case 'error':
         return t('memoryTree.status.statusError');
+      case 'degraded':
+        return t('memoryTree.status.statusDegraded');
       case 'idle':
       default:
         return t('memoryTree.status.statusIdle');
     }
   })();
 
+  // #002 (FR-004): the single first blocking cause, rendered verbatim with a
+  // localized remediation. Prefer the explicit `first_blocking_cause`; fall
+  // back to the active degradation cause so older payload shapes still surface
+  // something actionable.
+  const blockingCause = status?.first_blocking_cause ?? status?.degraded?.cause ?? null;
+  const degraded = status?.degraded;
+
   const checked = !(status?.is_paused ?? false);
 
   const tileClass =
@@ -400,6 +412,37 @@ export function MemoryTreeStatusPanel({ onToast }: MemoryTreeStatusPanelProps) {
         </div>
       ) : null}
 
+      {/* #002 (FR-004): actionable first-blocking-cause banner. Shown when the
+          core reports a typed cause — names the problem + the fix instead of a
+          generic "error". Degraded badges below distinguish recall vs structure. */}
+      {!loading && blockingCause ? (
+        <div
+          className="rounded-lg border border-amber-200 dark:border-amber-500/30 bg-amber-50 dark:bg-amber-500/10 px-3 py-2 text-sm text-amber-800 dark:text-amber-200"
+          data-testid="memory-tree-blocking-cause">
+          <div className="font-medium" data-testid="memory-tree-blocking-cause-remediation">
+            {t(blockingCause.remediation_key, t('memory.health.remediation.unknown'))}
+          </div>
+          {degraded?.semantic_recall || degraded?.structure ? (
+            <div className="mt-1 flex flex-wrap gap-1.5" data-testid="memory-tree-degraded-badges">
+              {degraded?.semantic_recall ? (
+                <span
+                  className="inline-flex items-center rounded-full bg-amber-100 dark:bg-amber-500/20 px-2 py-0.5 text-[11px] font-medium text-amber-800 dark:text-amber-200"
+                  data-testid="memory-tree-badge-recall">
+                  {t('memoryTree.status.degradedRecall')}
+                </span>
+              ) : null}
+              {degraded?.structure ? (
+                <span
+                  className="inline-flex items-center rounded-full bg-amber-100 dark:bg-amber-500/20 px-2 py-0.5 text-[11px] font-medium text-amber-800 dark:text-amber-200"
+                  data-testid="memory-tree-badge-structure">
+                  {t('memoryTree.status.degradedStructure')}
+                </span>
+              ) : null}
+            </div>
+          ) : null}
+        </div>
+      ) : null}
+
       <div className="grid grid-cols-2 sm:grid-cols-4 gap-3" data-testid="memory-tree-status-tiles">
         {/* Status tile ── color-coded pill */}
         <div className={tileClass}>
@@ -463,6 +506,20 @@ export function MemoryTreeStatusPanel({ onToast }: MemoryTreeStatusPanelProps) {
         </div>
       </div>
 
+      {/* #002 (FR-010 / US5): extraction coverage. Only meaningful once chunks
+          exist; near-0% with chunks present means the wiki is built but has no
+          structure (the extraction model is failing). */}
+      {!loading && status && status.total_chunks > 0 && status.extraction_coverage != null ? (
+        <div
+          className="text-xs text-stone-500 dark:text-neutral-400"
+          data-testid="memory-tree-extraction-coverage">
+          {t('memoryTree.status.extractionCoverage').replace(
+            '{pct}',
+            String(Math.round((status.extraction_coverage ?? 0) * 100))
+          )}
+        </div>
+      ) : null}
+
       <IntegrationHealthStrip integrations={integrations} loading={loading} t={t} />
 
       {/* Auto-sync toggle row — markup mirrors AIPanel's inline ToggleRow */}

app/src/lib/i18n/ar.ts

@@ -4390,6 +4390,31 @@ const messages: TranslationMap = {
   'keyring.settings.revokeConsent': 'رفض التخزين المحلي',
   'pages.settings.account.security': 'الأمان',
   'pages.settings.account.securityDesc': 'وضع تخزين الأسرار وحالة سلسلة المفاتيح',
+  // #002 memory-pipeline-hardening: degraded badges + typed remediation.
+  'memoryTree.status.statusDegraded': 'متدهور',
+  'memoryTree.status.degradedRecall': 'الاسترجاع الدلالي معطّل',
+  'memoryTree.status.degradedStructure': 'بنية الويكي غير مكتملة',
+  'memoryTree.status.extractionCoverage': 'تغطية الاستخراج: {pct}% من الأجزاء لها بنية',
+  'memory.health.remediation.budget_exhausted':
+    'استنفدت تضمينات الذاكرة الميزانية المُدارة. أعدّ تضمينات Ollama المحلية (الإعدادات → الذكاء الاصطناعي → التضمينات) أو أضف مفتاح API الخاص بك للتضمينات لمواصلة بناء الذاكرة.',
+  'memory.health.remediation.auth_missing':
+    'لم يتم العثور على بيانات اعتماد التضمينات. سجّل الدخول إلى OpenHuman، أو أعدّ تضمينات Ollama المحلية في الإعدادات → الذكاء الاصطناعي → التضمينات.',
+  'memory.health.remediation.auth_invalid':
+    'تم رفض بيانات اعتماد التضمينات الخاصة بك. أعد المصادقة، أو بدّل إلى تضمينات Ollama المحلية في الإعدادات → الذكاء الاصطناعي → التضمينات.',
+  'memory.health.remediation.embeddings_unconfigured':
+    'لم يتم تكوين أي مزوّد تضمينات، لذا فإن الاسترجاع الدلالي معطّل. أعدّ تضمينات Ollama المحلية (موصى به) أو أضف مفتاح تضمينات في الإعدادات → الذكاء الاصطناعي → التضمينات.',
+  'memory.health.remediation.embedding_dim_mismatch':
+    'يعيد نموذج التضمين حجم متجه خاطئًا (تتوقع الذاكرة 1024 بُعدًا). اختر نموذجًا بـ 1024 بُعدًا، أو اطلب 1024 بُعدًا من مزوّدك.',
+  'memory.health.remediation.local_model_unavailable':
+    'نموذج محلي مطلوب غير متوفر. ثبّت/شغّل Ollama ونزّل النموذج، أو بدّل هذا الحِمل إلى مزوّد سحابي في الإعدادات → الذكاء الاصطناعي.',
+  'memory.health.remediation.extraction_timeout':
+    'يتجاوز نموذج استخراج الذاكرة المهلة الزمنية، لذا فإن بنية الويكي قليلة. بدّل نموذج استخراج الذاكرة إلى نموذج أسرع في الإعدادات → الذكاء الاصطناعي.',
+  'memory.health.remediation.summarizer_unavailable':
+    'لا يتوفر مزوّد تلخيص لميزة إنشاء أشجار التلخيص. فعّل الذكاء الاصطناعي المحلي (Ollama)، أو فعّل تلخيص السحابة في الإعدادات → الذكاء الاصطناعي → الذاكرة.',
+  'memory.health.remediation.transient':
+    'حدث خطأ مؤقت أدى إلى مقاطعة معالجة الذاكرة. ستتم إعادة المحاولة تلقائيًا.',
+  'memory.health.remediation.unknown':
+    'واجهت معالجة الذاكرة مشكلة. تحقق من الإعدادات → الذكاء الاصطناعي للتكوين.',
   // Chat — agent-generated artifacts (#2779)
   'chat.artifact.aria': 'الملف: {title}',
   'chat.artifact.generating': 'جارٍ إنشاء {kind}…',

app/src/lib/i18n/bn.ts

@@ -4468,6 +4468,31 @@ const messages: TranslationMap = {
   'keyring.settings.revokeConsent': 'স্থানীয় সঞ্চয়স্থান প্রত্যাখ্যান করুন',
   'pages.settings.account.security': 'নিরাপত্তা',
   'pages.settings.account.securityDesc': 'গোপনীয়তা সঞ্চয়স্থান মোড এবং কিচেন অবস্থা',
+  // #002 memory-pipeline-hardening: degraded badges + typed remediation.
+  'memoryTree.status.statusDegraded': 'অবনমিত',
+  'memoryTree.status.degradedRecall': 'সিম্যান্টিক রিকল নিষ্ক্রিয়',
+  'memoryTree.status.degradedStructure': 'উইকি কাঠামো অসম্পূর্ণ',
+  'memoryTree.status.extractionCoverage': 'এক্সট্র্যাকশন কভারেজ: {pct}% অংশের কাঠামো আছে',
+  'memory.health.remediation.budget_exhausted':
+    'মেমরি এমবেডিং পরিচালিত বাজেটে পৌঁছেছে। স্থানীয় Ollama এমবেডিং সেট আপ করুন (সেটিংস → AI → এমবেডিংস) অথবা মেমরি তৈরি চালিয়ে যেতে আপনার নিজস্ব এমবেডিং API কী যোগ করুন।',
+  'memory.health.remediation.auth_missing':
+    'কোনও এমবেডিং শংসাপত্র পাওয়া যায়নি। OpenHuman-এ লগ ইন করুন, অথবা সেটিংস → AI → এমবেডিংস-এ স্থানীয় Ollama এমবেডিং সেট আপ করুন।',
+  'memory.health.remediation.auth_invalid':
+    'আপনার এমবেডিং শংসাপত্র প্রত্যাখ্যাত হয়েছে। পুনরায় প্রমাণীকরণ করুন, অথবা সেটিংস → AI → এমবেডিংস-এ স্থানীয় Ollama এমবেডিং-এ স্যুইচ করুন।',
+  'memory.health.remediation.embeddings_unconfigured':
+    'কোনও এমবেডিং প্রদানকারী কনফিগার করা নেই, তাই সিম্যান্টিক রিকল বন্ধ। স্থানীয় Ollama এমবেডিং সেট আপ করুন (প্রস্তাবিত) অথবা সেটিংস → AI → এমবেডিংস-এ একটি এমবেডিং কী যোগ করুন।',
+  'memory.health.remediation.embedding_dim_mismatch':
+    'এমবেডিং মডেল ভুল ভেক্টর আকার ফেরত দেয় (মেমরি 1024 মাত্রা প্রত্যাশা করে)। 1024-মাত্রার একটি মডেল বেছে নিন, অথবা আপনার প্রদানকারীর কাছে 1024 মাত্রা অনুরোধ করুন।',
+  'memory.health.remediation.local_model_unavailable':
+    'একটি প্রয়োজনীয় স্থানীয় মডেল উপলব্ধ নেই। Ollama ইনস্টল/চালু করুন এবং মডেলটি ডাউনলোড করুন, অথবা সেটিংস → AI-তে এই কাজের চাপ একটি ক্লাউড প্রদানকারীতে স্যুইচ করুন।',
+  'memory.health.remediation.extraction_timeout':
+    'মেমরি এক্সট্র্যাকশন মডেল টাইম আউট হচ্ছে, তাই উইকিতে সামান্য কাঠামো আছে। সেটিংস → AI-তে মেমরি এক্সট্র্যাকশন মডেল একটি দ্রুততর মডেলে পরিবর্তন করুন।',
+  'memory.health.remediation.summarizer_unavailable':
+    'সারাংশ ট্রি তৈরির জন্য কোনও সারাংশ প্রদানকারী উপলব্ধ নেই। স্থানীয় AI (Ollama) সক্ষম করুন, অথবা সেটিংস → AI → মেমরিতে ক্লাউড সারাংশ সক্ষম করুন।',
+  'memory.health.remediation.transient':
+    'একটি অস্থায়ী ত্রুটি মেমরি প্রক্রিয়াকরণে বাধা দিয়েছে। স্বয়ংক্রিয়ভাবে পুনরায় চেষ্টা করা হবে।',
+  'memory.health.remediation.unknown':
+    'মেমরি প্রক্রিয়াকরণে একটি সমস্যা হয়েছে। কনফিগারেশনের জন্য সেটিংস → AI পরীক্ষা করুন।',
   // Chat — agent-generated artifacts (#2779)
   'chat.artifact.aria': 'আর্টিফ্যাক্ট: {title}',
   'chat.artifact.generating': '{kind} তৈরি হচ্ছে…',

app/src/lib/i18n/de.ts

@@ -4585,6 +4585,32 @@ const messages: TranslationMap = {
   'keyring.settings.revokeConsent': 'Lokalen Speicher ablehnen',
   'pages.settings.account.security': 'Sicherheit',
   'pages.settings.account.securityDesc': 'Geheimnisspeicher-Modus und Schlüsselbund-Status',
+  // #002 memory-pipeline-hardening: degraded badges + typed remediation.
+  'memoryTree.status.statusDegraded': 'Eingeschränkt',
+  'memoryTree.status.degradedRecall': 'Semantische Suche deaktiviert',
+  'memoryTree.status.degradedStructure': 'Wiki-Struktur unvollständig',
+  'memoryTree.status.extractionCoverage':
+    'Extraktionsabdeckung: {pct}% der Abschnitte haben Struktur',
+  'memory.health.remediation.budget_exhausted':
+    'Die Speicher-Embeddings haben das verwaltete Budget erreicht. Richte lokale Ollama-Embeddings ein (Einstellungen → KI → Einbettungen) oder füge deinen eigenen Embeddings-API-Schlüssel hinzu, um den Speicher weiter aufzubauen.',
+  'memory.health.remediation.auth_missing':
+    'Keine Embeddings-Anmeldedaten gefunden. Melde dich bei OpenHuman an oder richte lokale Ollama-Embeddings unter Einstellungen → KI → Einbettungen ein.',
+  'memory.health.remediation.auth_invalid':
+    'Deine Embeddings-Anmeldedaten wurden abgelehnt. Authentifiziere dich erneut oder wechsle unter Einstellungen → KI → Einbettungen zu lokalen Ollama-Embeddings.',
+  'memory.health.remediation.embeddings_unconfigured':
+    'Es ist kein Embeddings-Anbieter konfiguriert, daher ist die semantische Suche deaktiviert. Richte lokale Ollama-Embeddings ein (empfohlen) oder füge unter Einstellungen → KI → Einbettungen einen Embeddings-Schlüssel hinzu.',
+  'memory.health.remediation.embedding_dim_mismatch':
+    'Das Embedding-Modell liefert die falsche Vektorgröße (der Speicher erwartet 1024 Dimensionen). Wähle ein Modell mit 1024 Dimensionen oder fordere 1024 Dimensionen von deinem Anbieter an.',
+  'memory.health.remediation.local_model_unavailable':
+    'Ein erforderliches lokales Modell ist nicht verfügbar. Installiere/starte Ollama und lade das Modell herunter, oder wechsle diese Arbeitslast unter Einstellungen → KI zu einem Cloud-Anbieter.',
+  'memory.health.remediation.extraction_timeout':
+    'Das Modell zur Speicherextraktion überschreitet die Zeit, daher hat das Wiki wenig Struktur. Wechsle das Modell für die Speicherextraktion unter Einstellungen → KI zu einem schnelleren.',
+  'memory.health.remediation.summarizer_unavailable':
+    'Für „Zusammenfassungsbäume erstellen” ist kein Zusammenfassungsanbieter verfügbar. Aktiviere die lokale KI (Ollama) oder aktiviere die Cloud-Zusammenfassung unter Einstellungen → KI → Speicher.',
+  'memory.health.remediation.transient':
+    'Ein vorübergehender Fehler hat die Speicherverarbeitung unterbrochen. Es wird automatisch erneut versucht.',
+  'memory.health.remediation.unknown':
+    'Bei der Speicherverarbeitung ist ein Problem aufgetreten. Überprüfe Einstellungen → KI für die Konfiguration.',
   // Chat — agent-generated artifacts (#2779)
   'chat.artifact.aria': 'Artefakt: {title}',
   'chat.artifact.generating': 'Erstelle {kind}…',