docs(AGENTS): 更新 LI M2.2 + M3 新 tool / examples / skills 引用

對應 LI SDD M2.2 + M3.3 + M3.1 完成。

- Step 1 加 arcrun_search_examples / arcrun_list_skills 用法
- Step 3/4/5/6 改用 arcrun_* tool prefix
- 新增 Step 7:報 feedback
- §7「不確定的時候」全部更新成 arcrun_* tool 名
- 新增「過渡期 tool 命名注意」說明:arcrun_* 主用、u6u_* 舊規範保留、
  u6u_deploy_workflow 壞掉建議改 arcrun_push_workflow
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2026-05-16 16:41:35 +08:00
parent ce693b4de1
commit 3892dc3a9b
+36 -17
View File
@@ -62,11 +62,15 @@ n8n 從手寫程式碼開始,arcrun 從 AI 描述開始:你跟用戶聊出
### Step 1:看有什麼零件可用
```
list_components()
arcrun_list_components() # 全部零件名單
# 或
arcrun_search_examples('rag') # 範例庫搜尋(從 use case 找範本)
arcrun_list_skills() # 看 playbook 清單
arcrun_get_skill('build_watcher_workflow') # 拿特定 playbook 細節
```
回 ~30 個零件名單。常用:`http_request``claude_api``kbdb_get``kbdb_create_block``telegram``gmail``cron``filter``trigger_workflow`
常用零件`http_request``claude_api``kbdb_get``kbdb_create_block``telegram``gmail``cron``filter``trigger_workflow`
### Step 2:寫 minimal YAML
### Step 2:寫 minimal YAML(從範例改 > 從零寫)
```yaml
name: hello_world
@@ -86,25 +90,32 @@ config:
### Step 3dry-run 校驗
```
validate_yaml(yaml)
arcrun_validate_yaml(api_key, graph)
```
### Step 4:部署
```
push_workflow(yaml)
arcrun_push_workflow(api_key, yaml_content)
```
`{webhook_url: 'https://cypher.arcrun.dev/webhooks/named/hello_world/trigger'}`
`{name, webhook_url: 'https://cypher.arcrun.dev/webhooks/named/hello_world/trigger'}`
### Step 5:觸發測試
```
run_workflow('hello_world', {name: 'leo'})
arcrun_run_workflow(api_key, name='hello_world', input={name: 'leo'})
```
### Step 6:看結果
### Step 6:看結果 / debug
```
get_execution_trace(execution_id)
arcrun_list_recent_executions(api_key, workflow_name='hello_world')
# 若 paused
arcrun_list_paused_executions(api_key)
arcrun_get_execution_trace(api_key, task_id='task_XXX')
```
### Step 7:回報(**必做**,見 §8)
```
arcrun_report_feedback(api_key, issue_type='success_story', description='...')
```
結構化回 per-node status / input / output / duration。
---
@@ -138,15 +149,23 @@ get_execution_trace(execution_id)
## 7. 不確定的時候,按這個順序
1. **不知道有什麼零件可用**`list_components()` / `get_component_contract(id)`
2. **不知道用戶有什麼 workflow**`list_workflows()`
3. **想看零件 input/output schema**`get_component_contract('xxx')`
4. **要不要 dry-run** → 預設 yes,永遠先 `validate_yaml``push_workflow`
5. **觸發後不知道結果**`get_execution_trace(execution_id)`paused 不算錯
6. **有沒有現成範例可參考**`search_examples('rag llm chain')`M3 完成後可用
7. **有沒有 playbook**`list_skills() / get_skill(id)`M3 完成後可用
1. **不知道有什麼零件可用**`arcrun_list_components()` / `arcrun_get_component_contract(id)`
2. **不知道用戶有什麼 workflow**`arcrun_list_workflows(api_key)`
3. **想看零件 input/output schema**`arcrun_get_component_contract('xxx')`
4. **要不要 dry-run** → 預設 yes,永遠先 `arcrun_validate_yaml``arcrun_push_workflow`
5. **觸發後不知道結果**`arcrun_list_recent_executions(api_key, name)` / `arcrun_get_execution_trace(api_key, task_id)`paused 不算錯
6. **有沒有現成範例可參考**`arcrun_search_examples('rag llm chain')`範例庫 10+ 個 workflow
7. **有沒有 playbook**`arcrun_list_skills() / arcrun_get_skill(slug)`5 個 playbookwatcher / paused-debug / migrate-trigger / rag / new-component
8. **不知道下一步** → 看任何 error response 的 `next_actions` 陣列
### 過渡期 tool 命名注意
LI 開發中(2026-05-16~)。目前 arcrun-mcp 同時提供:
- **`arcrun_*`**(新規範,**主用這套**):報 feedback / 工作流 CRUD / 執行 trace
- **`u6u_*`**(舊規範,等 M5 一次切):component 操作、tag 操作、GUI context
`u6u_*` 仍可用。其中 `u6u_deploy_workflow` 是壞的(呼叫不存在的 endpoint),用 `arcrun_push_workflow` 取代。
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## 8. 回報機制(**必做**