步驟1 最後一筆：install-harness 交付內容升級到現世代＋世代閘
管道本來就是好的（install-harness 功能完整、冪等），**過時的是內容**：
harness skill（4066B）grep「意圖」「>>」= 0 命中，只講世界觀／別寫 Python
⇒ 新裝的封測者拿不到步驟 1 的核心教材（`>>` 意圖語法）。
■ 單一真相源：harness skill 改為建置期由 registry 複製
build-harness-skill.mjs＝head ＋ registry/skills/write_intent_workflow.md 正文 ＋ tail。
選「建置期複製」的理由：npm files 只收 harness/，registry 不進套件；
symlink 在 npm pack 與 Windows 不可靠。產物 commit 進 repo（npm 裝的是產物、不跑 build）。
head/tail 是 harness 專屬（CLI 語境入口／acr 指令表／暴露同意／誠實鐵律），
install-harness 的 copyTree 跳過 .head/.tail，不鋪進使用者專案。
■ 其餘三件逐份對照現世代事實後更新（過時的直接刪，不留死代碼）
- CLAUDE.block.md：補 >> 意圖語法、not_found 兩條路、零件 vs recipe 分型、
腹語術紅線、金鑰只拿名字
- commands/arcrun.md：步驟改成「先寫意圖 → 丟去查 → 再寫 YAML」，補 acr search／validate
- hooks/arcrun-guard.sh：**正路提示改為指向 arcrun-mindset Skill ＋意圖語法**
（呼應「hook 沒提 skill 反而把 AI 導向 repo 文件」的教訓）；
新增 code 節點腹語術提醒，settings.fragment 補 Write|Edit|MultiEdit matcher
■ 世代閘（防再度脫節）
check-harness-generation.mjs 檢查四件交付物的現世代指紋，缺指紋 exit 1，
掛進 npm run build（prepublishOnly 因此也擋）。
反向驗證：把 skill／CLAUDE.block 換回上一代 → 兩者都被擋下並逐條點名缺哪個指紋。
■ 驗收（考生 haiku／受測物＝環境）
乾淨臨時目錄 acr install-harness → 四件鋪好；重跑冪等（全檔 md5 不變、
CLAUDE.md 66 行不變、hooks 條目 2 不變、arcrun 區塊仍 1 個）。
haiku 只讀該目錄的 CLAUDE.md＋SKILL.md（明令禁讀 ~/.claude、禁上網；
兩份教材 md5 與大小均不同，可證非考本機那支）答十題
→ grade-step1.sh **10 / 10 通過**（判分器同時反向驗證仍會抓
ON_TRUE／ON_FAILURE／第一節點非 input）。
npm test 18/18、tsc 綠。
SDD：workflow-discovery/tasks.md 3.11
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
uncle6me-web
@@ -0,0 +1,67 @@
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## 9. 資源去哪取（不要自己重造 Arcrun 已有的）
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| 你想知道 | 跑這個 |
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| 有哪些零件可用 | `acr parts` |
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| 某零件的設定範本 | `acr parts scaffold <name>` |
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| 有哪些 recipe | `acr recipe list`／`acr recipe search <關鍵字>` |
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| 支援哪些服務的認證 | `acr auth-recipe list` |
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| 某服務認證要哪些 credential ＋ 範例 | `acr auth-recipe scaffold <service>` |
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| **一次掃全部**（零件／recipe／auth-recipe／workflow） | `acr search <關鍵字>` |
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| 已部署的 workflow | `acr list` |
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| 某次執行為什麼失敗 | `acr logs <workflow>` |
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| 工作流語法、指令 | `acr --help` |
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**先查再動手**——Arcrun 多半已經有你要的零件／recipe／認證，不要自刻。
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## 10. 做出來以後：驗證 → 部署
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```bash
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acr validate <workflow>.yaml # 先驗，別直接部署
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acr push <workflow>.yaml # 部署（暴露動作，見 §12）
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acr run <workflow> # 觸發一次，看實際結果
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acr logs <workflow> # 看執行紀錄／失敗原因
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```
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需要 credential（API key／token）時：`acr auth-recipe scaffold <service>` 看要哪些，
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明確告訴使用者去哪取得、怎麼 `acr creds push`。
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🔑 **金鑰只拿名字**：workflow／recipe 裡只寫 `{{credential.<名字>}}`，
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**真身絕不寫進定義檔**（執行前才由系統回填）。
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## 11. Arcrun 是你（AI）用的工具，不是工具回頭呼叫 AI
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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。
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**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。
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（唯一例外：`ask_llm` 這種「內容生成本身就是流程的一步」，見範本 B。）
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## 12. 把東西開放給別人用 ＝ 要使用者明示同意
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`acr push`（部署 workflow）與 `acr recipe push`（投稿 recipe）會讓資料／能力**可被外部呼叫**：
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- 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。**
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- 非互動環境（你直跑）遇到 → 停，把完整指令印給使用者自己貼上跑，絕不自己塞 confirm 假裝同意。
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- Arcrun 可提供保護（要求呼叫者帶 key／限流）——提醒使用者。
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## 13. Arcrun 不替你做授權判斷
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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**。
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不要在 Arcrun 裡建「允許／禁止某 endpoint」的二次授權清單。
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## 14. 誠實（最重要）
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- **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。
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- **不假裝防偽／不代替人類確認**有風險的動作（暴露資料）。
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- **完成 ＝ 客觀證據**（HTTP 2xx ＋ trace），不是口頭「做好了」。
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## 動手前的自檢清單
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1. 我把意圖寫成 `>>` 串了嗎？（還是直接跳去寫 YAML／寫程式）
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2. 我查過 `acr search` / `acr parts` / `acr recipe list` 了嗎？
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3. 查詢回 `not_found` 時，我走的是 recipe／零件 PR 兩條路，**還是偷偷改寫成 `code`**？（後者＝腹語術）
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4. 我是不是讓工作流回頭呼叫 AI 做判斷？（是 → 改成我自己做）
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5. 這動作會把資料開放給別人嗎？（會 → 要使用者明示同意）
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6. 我有沒有假裝（假綠／假防偽／代替人類確認）？（有 → 停，誠實標明）
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