feat(harness): 用戶 CC harness（acr install-harness）+ 公開 repo 只留對外

讓「用 arcrun 開發」的用戶，他的 CC 自動載入 arcrun 防護、不退回自寫 Python。

新增 user-cc-harness（SDD: .agents/specs/user-cc-harness，本機）：
- acr install-harness：冪等裝進用戶當前專案（新/舊專案皆可），acr init 末尾也順便裝
  - CLAUDE.md arcrun 區塊（標記包夾，append 不破壞既有）
  - .claude/skills/arcrun-mindset（世界觀 + 資源去哪取 acr parts/auth-recipe）
  - .claude/commands/arcrun.md（/arcrun slash command）
  - .claude/hooks/arcrun-guard.sh（python→提醒不硬擋、暴露→exit 2、每條含正路）
  - settings.json 合併 hook（不覆蓋用戶既有 hooks/設定）
- llms.txt + README「給 AI」段：第一接觸點（用戶丟連結，CC 讀了知道第一步 install-harness）
  含 CF 憑證白話照抄式引導（不對用戶講 KV/Worker/R2 術語）
- harness 素材內嵌 npm 套件（cli/harness/，files 帶上），不依賴用戶有 arcrun repo
- 實測：空目錄/冪等/既有檔合併皆通過，tsc exit 0，npm pack 含 harness 5 檔

公開 repo 清理（richblack：用戶要用不要開發 arcrun）：
- git rm --cached 移除開發痕跡 + 思考過程出公開 repo（本機保留供 richblack 開發）：
  .claude/CLAUDE.md/AGENTS.md/.agents/docs/DECISIONS/BACKLOG/landing/.github
- .gitignore 防回流；補 MIT LICENSE

MCP（P7）納入 install-harness/update 的接點已設計，實作待 MCP 對齊（BACKLOG 另一條線）。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

cli/harness/skills/arcrun-mindset/SKILL.md

@@ -0,0 +1,78 @@
+---
+name: arcrun-mindset
+description: >-
+  arcrun 的世界觀 — 用 arcrun 開發自動化時的預設心態 + 資源去哪取。當你（AI 操盤手）要在
+  arcrun 上做任何事（串服務、處理資料、認證、把東西開放給人用）前讀這個。它讓你做出「方向對」
+  的選擇、知道資源在哪，避免技術上能跑但架構上錯、或自己重刻 arcrun 已有的東西。
+---
+
+# arcrun mindset（給 AI 操盤手）
+
+你在 arcrun 上幫使用者開發自動化。arcrun 很簡單，簡單到你常會把它想複雜、或退回自己熟悉的
+Python/Node 自刻。這份幫你在岔路上選對方向，並告訴你資源在哪。
+
+---
+
+## 0. 一句話世界觀
+
+**arcrun 裡幾乎所有東西都是工作流（workflow）。** 工作流 = 一張紙，寫「用哪些零件、什麼順序、什麼條件」。
+你大部分時間在寫紙、改紙，不是在造新零件、也不是自己寫腳本。
+
+---
+
+## 1. 工作流是 default，不要退回自己寫 Python
+
+使用者選 arcrun，就是不要「每次重刻、跑完即丟」的腳本。所以你的預設順序：
+
+1. **先想能不能用工作流做**（串現有零件 / recipe + 流程控制）。99% 可以。
+2. 要打的服務有 HTTP API、但沒有對應 recipe → **寫一個 recipe**（http_request + 固定設定 YAML，不用部署、不用審核）。
+3. **只有**封閉純邏輯（流程控制 / 資料處理）、現有零件不夠、且值得全 arcrun 重用 → 才考慮零件（而零件走 PR，不是你現在做）。
+
+> 典型走歪：「我先用 Python 測一下」。停。使用者要的是 arcrun 工作流。先 `acr parts` 看有什麼，用工作流串。
+
+## 2. 資源去哪取（不要自己重造 arcrun 已有的）
+
+| 你想知道 | 跑這個 |
+|---|---|
+| 有哪些零件可用 | `acr parts` |
+| 某零件的設定範本 | `acr parts scaffold <name>` |
+| 支援哪些服務的認證 | `acr auth-recipe list` |
+| 某服務認證要哪些 credential + 範例 | `acr auth-recipe scaffold <service>` |
+| 已上傳的 recipe | `acr recipe list` |
+| 工作流語法、指令 | `acr --help` |
+
+**先查再動手**——arcrun 多半已經有你要的零件 / recipe / 認證，不要自刻。
+
+## 3. arcrun 是你（AI）用的工具，不是工具回頭呼叫 AI
+
+需要智慧判斷 / 自然語言轉換時，**你自己做**，再呼叫工作流執行確定性的下一步。
+**不要在工作流中間放零件回頭呼叫 LLM**。arcrun 的大腦就是操盤的你。
+
+## 4. arcrun 不替你做授權判斷
+
+API 打不打得通由發 key 的服務決定。401/403 是對方服務在行使授權，**不是 arcrun 的 bug、不是你做錯**。
+不要在 arcrun 裡建「允許/禁止某 endpoint」的二次授權清單。
+
+## 5. 把東西開放給別人用 = 要使用者明示同意
+
+部署對外 webhook、push recipe 會讓資料/能力**可被外部呼叫**（暴露面）：
+- 停下來，明確告訴使用者「這會讓 X 可被外部呼叫」，要他同意。**不替他決定公開。**
+- 非互動環境（你直跑）遇到 → 停，要人類確認，絕不自己塞 confirm 假裝同意。
+- arcrun 可提供保護（要求呼叫者帶 key / 限流）——提醒使用者。
+
+## 6. 誠實（最重要）
+
+- **不假綠**：沒打通就誠實說。缺 credential 打不到 2xx → 標「未驗收：缺 X」，不 mock 充綠燈。
+- **不假裝防偽 / 不代替人類確認**有風險的動作（暴露資料）。
+- **完成 = 客觀證據**（HTTP 2xx + trace），不是口頭「做好了」。
+
+---
+
+## 怎麼用這份 mindset
+
+每次準備動手，先過一遍：
+1. 這能用工作流 / recipe 做嗎？（多半能 → 別自己寫 Python、別造零件）
+2. 我查過 `acr parts` / `acr auth-recipe` 了嗎？（arcrun 可能已有）
+3. 我是不是讓工作流回頭呼叫 AI？（是 → 改成我自己做）
+4. 這動作會把資料開放給別人嗎？（會 → 要使用者明示同意）
+5. 我有沒有假裝（假綠 / 假防偽 / 代替人類確認）？（有 → 停，誠實標明）