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/skills/debug_paused_workflow.md

@@ -0,0 +1,81 @@
+# Skill: Debug Paused Workflow
+
+## 何時用這個 skill
+
+- 你 `arcrun_run_workflow(...)` 得到 error 含「workflow paused at node X waiting for task task_XXX」
+- 用戶說「workflow 跑了卻沒結果」/「等很久」
+- 看到 `error_code: paused_awaiting_resume`
+
+## 重要觀念：paused **不是錯誤**
+
+某些零件設計為 async：發起任務 → 立刻回 paused → 等外部 callback POST `/workflows/resume` → cypher-executor 接續執行。
+
+典型 paused 零件：
+- `claude_api` — 打 mira daemon，daemon 跑 Claude（30-60 秒）→ 回 callback
+- `http_request_async`（未來會有）— 發 webhook 後等回應
+- 任何用 `pending: true, task_id: X` 模式的零件
+
+paused 的 workflow **正在跑**，只是 cypher-executor 不浪費 CPU 等它，把 state 持久化到 KV 等 callback。
+
+## Debug 流程
+
+### Step 1：確認是不是真 paused（不是 fail）
+
+```
+arcrun_list_paused_executions(api_key=ak_xxx, limit=20)
+```
+
+看回傳的 paused 陣列：
+- 找你的 workflow 名稱
+- 看 `expires_at`（距離 24h TTL 還多久）
+- 拿 `task_id` 進下一步
+
+### Step 2：看 paused state 細節
+
+```
+arcrun_get_execution_trace(api_key=ak_xxx, task_id=task_XXX)
+```
+
+回傳 `paused_pending_result` 含外部任務 id（如 mira daemon 的 task_id），`paused_node_id` 告訴你卡在哪。
+
+### Step 3：判斷卡住原因
+
+| 觀察 | 原因 | 解 |
+|---|---|---|
+| `expires_at` 已過 | 24h 沒 callback，state 已 GC | 重 trigger workflow |
+| paused_node 是 `claude_api` 且 mira daemon 503 | daemon 掛了 | `ssh cto && systemctl status cloud-cto` |
+| paused_node 是 `claude_api` 且 daemon 正常 | callback 還沒回 | 等 30-90 秒 |
+| `paused_pending_result` 沒 `task_id` | 零件實作 bug | 看零件源碼 |
+| `paused_pending_result.callback_url` 錯 | 部署 URL 設錯 | 看零件 env config |
+
+### Step 4：手動 resume（救急用）
+
+若已知 callback 結果（從外部 log / 直接打外部 API 拿到），可手動：
+
+```bash
+curl -X POST https://cypher.arcrun.dev/workflows/resume \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "task_id": "task_XXX",
+    "result": { ... 模擬 callback 應該回的東西 ... }
+  }'
+```
+
+cypher-executor 找出對應 paused state 接續執行。
+
+### Step 5：避免再卡住
+
+部署 watcher / async 流程時：
+- 設合理 timeout（claude_api 預設 30s，重 prompt 可拉到 60-90s）
+- 處理 daemon 健康檢查（monitor 加 alert）
+- 別在 high-load 時段同時 trigger 太多 paused workflow（KV write 量爆）
+
+## paused 跟 fail 的差異速查
+
+| 狀態 | success 欄 | error 含 | 該做 |
+|---|---|---|---|
+| **成功完成** | true | — | 看 data 結果 |
+| **paused** | false（但其實算成功） | "workflow paused at node X" | 等 callback / get_execution_trace |
+| **真錯** | false | 各種 error 訊息（非 paused） | 看 trace 第一個 failed node |
+
+`trigger_workflow` 內建零件已把 paused 視為 status='paused_awaiting_resume' 而非 fail（commit 5216242）。