docs(registry): seed 10 examples + 5 skills (LI SDD M3.1 + M3.3)

對應 .agents/specs/llm-interface/ Milestone 3.1 + 3.3。

registry/examples/ — 10 個可直接 push 的 workflow 範本：
  starter:    webhook-to-http
  common:     cron-watcher, llm-classify, rag-search-answer, daily-digest
  external:   email-summary (gmail+claude+telegram), pdf-to-blocks,
              github-issue-bot
  advanced:   parallel-fanout (trigger_workflow fan-out),
              error-retry (try_catch+wait pattern)

  每個含：workflow.yaml（可直接 push）+ description.md（解決什麼問題 /
  改成你自己的 / 學到什麼）+ tags.json（搜尋用）

registry/skills/ — 5 個 AI playbook（markdown）：
  build_watcher_workflow            — cron + filter + trigger 模式
  debug_paused_workflow             — claude_api callback paused 怎麼追
  migrate_http_to_trigger_workflow  — 從 self-fetch 換 trigger_workflow
  rag_with_arcrun                   — KBDB + claude_api 組裝 RAG
  add_new_wasm_component            — TinyGo 寫 + 部署全流程

兩者差異：
  examples = 可直接拿來改的 YAML
  skills = 面對 X 問題該怎麼想 + 該用哪個 example

兩者後續：CI 自動同步進 KBDB（type=workflow-example / type=agent-skill），
MCP arcrun_search_examples / arcrun_list_skills 走 KBDB semantic search。
（CI sync 是 M3.4 工作）

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

registry/examples/parallel-fanout/description.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+# parallel-fanout
+
+## 解決什麼問題
+同一份輸入要做多種處理（摘要 / 翻譯 / 分類 / 等）。
+不想等順序執行（總時長 = 全部加總）→ 並行（總時長 = 最慢一個）。
+
+## 怎麼觸發
+```bash
+curl -X POST https://cypher.arcrun.dev/webhooks/named/parallel_fanout/trigger \
+  -H "X-Arcrun-API-Key: ak_xxx" \
+  -d '{"api_key":"ak_xxx","text":"...","target_lang":"en"}'
+```
+
+## 預期行為
+- 3 個子 workflow 同時啟動，各自獨立執行
+- 主 workflow 返回所有子 workflow 都 trigger 成功的時間（毫秒級）
+- 子 workflow 完成的結果**不會回到** parent —— 各自寫各自的 KBDB / 通知
+
+## 改成你自己的
+- 增 / 減 dispatch 節點數
+- workflow_name 換你的真實處理 workflow
+- 若需要等子 workflow 都完成 → 子 workflow 寫完成標記到 KBDB，parent 後續 cron 撿
+
+## 變體：等所有子 workflow 完成
+arcrun 預設 trigger_workflow 是 fire-and-await（paused 也算 success）。
+若要嚴格「等到完成」，要：
+1. 子 workflow 末步寫 `done:{request_id}` block 到 KBDB
+2. parent 加 polling 節點 + wait 重試
+（M2 之後會出 wait_for_workflows 內建零件）
+
+## 為什麼這 pattern 重要
+- arcrun 是 multi-tenant / multi-tier 平台。Fan-out 讓你能 build「主 controller + N 個 worker」架構
+- 比 promise.all 更穩：每個子 workflow 獨立 paused/resume，互不污染狀態
+
+## 學到什麼
+- **Fan-out**：一個節點多條 ON_SUCCESS 邊出去，並行執行
+- `trigger_workflow` 是內建 orchestration 零件（cypher-executor in-process call，繞 CF self-fetch）
+- input 變數在 fan-out 時複製給每條分支（不互相影響）