arcrun — AI workflow execution engine (clean history)
Self-hosted 開源：WASM 零件 + recipe + cypher-executor，跑在你自己的 Cloudflare。 此為重建的乾淨歷史起點（移除曾誤 commit 的 GCP SA 金鑰，舊歷史保留在 richblack/arcrun 與本地 backup 分支）。含： - acr init --self-hosted installer（建 KV/R2 + codeload 拉預編譯 wasm + wrangler deploy + seed recipe） - recipe push 把關（資料外流提醒 + 打通檢查） - 19 個正當零件預編譯 wasm（claude_api/km_writer/kbdb_upsert_block 排除：違反 DECISIONS §1） - CLI / cypher-executor / registry / 完整 SDD Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
uncle6me-web
@@ -0,0 +1,89 @@
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# **u6u 智慧前端與工匠 AI 開發藍圖 (v4.0)**
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## **一、 核心設計理念：意圖導向的雙面畫布**
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u6u 的前端不是傳統的平面繪圖板，而是一個類似 Android Studio 或 Figma 的\*\*「結構化標籤編輯器」**。 畫布上的每一個元件（Web Component），本質上都是一個**「意圖發射器 (Intent Emitter)」\*\*。前端只負責「長得好看」與「收集人類動作」，後端全權負責「業務邏輯」。
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### **人機協作的「雙向同步」**
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* **AI 詠唱修改：** 人類說「把按鈕改醒目一點」，CEO AI 在背景將 \<u6u-btn color="blue"\> 修改為 \<u6u-btn color="neon-red"\>，畫面瞬間更新。
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* **人類手動覆寫：** 人類覺得 AI 調的紅色太暗，直接在右側屬性面板 (Properties Panel) 點選色碼器，底層 HTML 屬性隨之改變。**AI 也能「看見」這個改變，從中學習人類的審美偏好。**
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## **二、 畫布介面設計與運作機制**
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### **1\. 正反面翻轉機制 (The "Flip" Interface)**
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每個 UI 零件在畫布上都有「一體兩面」：
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* **正面 (UI 視圖)：** 顯示 HTML 渲染的視覺結果（按鈕、溫度計、圖表）。人類可以在此調整 CSS 屬性、對齊方式與主題顏色。
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* **反面 (邏輯視圖)：** 點擊「翻面」按鈕後，會進入底層的工作流設定。這裡使用 u6u 的自定義 Cypher 視覺化語法（例如 \>\> 符號）。
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* *範例：* \[ UI\_Button: "緊急停機" \] \>\> (Intent: emergency\_stop) \>\> \[ WASM: gsheets\_create \]
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### **2\. 智慧容器與區域感知 (Smart Zone Awareness)**
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為了消滅傳統 iPaaS（如 n8n）最痛苦的「手動變數綁定」，u6u 畫布具備「區域感知」能力。
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* **底層邏輯（獨立元件）：** 畫布上的 TextInput 與 Button 都是各自獨立的原子元件。
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* **麻瓜體驗（智慧表單）：** 當使用者將這兩個元件拖入同一個排版容器（例如 \<u6u-card\>）時，系統會自動建立上下文關聯。當按下按鈕並觸發 Webhook 時，按鈕會**自動打包同容器內所有輸入框的值**一併送出：
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{
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"intent": "query\_attendance",
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"payload": { "employee\_id": "A1234" } // 自動從旁邊的 TextInput 抓取
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}
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使用者完全不需要理解「表單傳值」或「變數綁定」，拖拉組合即生效。
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### **3\. 多重事件插槽與靜態屬性 (Multi-Event Slots)**
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一個前端元件可以具備多種觸發行為，系統透過介面將「視覺」與「後端邏輯」徹底分流：
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* **靜態視覺註釋：** 例如 mouseover 顯示提示。使用者只需在屬性面板輸入 Tooltip 文字，底層僅修改 HTML 屬性 \<u6u-btn tooltip="..."\>，不消耗任何伺服器資源或 Webhook。
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* **動態意圖綁定：** 在「反面」邏輯視圖中，使用者可以針對不同事件綁定不同的工作流：
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* ⚡ When: 點擊 (onClick) ➡️ \[ 綁定至 Webhook A：送出查詢 \]
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* ⚡ When: 獲得焦點 (onFocus) ➡️ \[ 綁定至 Webhook B：載入歷史紀錄 \]
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### **4\. 智慧上下文替換 (Smart Contextual Substitution)**
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當主管在畫布上對著一個已連接 Webhook 的「按鈕」點擊右鍵選擇「替換元件」時：
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* 系統讀取反面的 Cypher 連線，發現需要發射一個 trigger 意圖。
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* 系統過濾 KBDB 零件宇宙，**只顯示相容的 UI 零件**（如下拉選單、開關）。不具備 trigger 能力的元件（如純文字標籤）會被自動隱藏，確保替換後系統絕對不會報錯。
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## **三、 原子化組裝與極致解耦：CEO AI 與工匠 AI 的分工**
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當企業主管提出需求：「我需要一個『輸入工號即可查詢員工打卡紀錄』的工具」時，這在 u6u 中**並不是一個單一零件**，而是一個由多個「原子零件」構成的**工作流 (Workflow)**。
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### **1\. CEO AI 的動態組裝 (Macro Assembly)**
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面對需求，大腦 AI (CEO AI) 會快速從 KBDB 挑選現成積木進行組合：
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* **前端 Prototype 組合：** \<u6u-text-input\> \+ \<u6u-btn\> \+ \<u6u-text-field\>。
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* **後端 Pseudo Code 組合：** webhook\_receiver \>\> check\_kbdb(template\_name, value)。
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AI 會自動用 Cypher 將前端的表單意圖連線到後端工作流。對不懂程式的主管來說，前端就是 Prototype，翻面的 Cypher 就是 Pseudo Code，整套系統瞬間組合完畢。
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### **2\. 工匠 AI (Forge AI) 的原子生產線**
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只有當現有零件庫缺乏特定原子時，機甲才會喚醒工匠 AI 進行開發。
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**解耦哲學：** 後端零件開發時，根本不需要管前端零件長什麼樣子（是按鈕還是輸入框）。只要前端送來的 JSON 它能吃，就是合法的候選零件。
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* **Step 1: 規格定義 (Interface Contract)**
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工匠 AI 只在乎接收與回傳的 JSON 格式。
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* **Step 2: 打造純粹的邏輯黑箱 (後端 TinyGo WASM)**
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工匠 AI 撰寫 Go 程式，編譯成 .wasm。絕對純粹的後端邏輯，沒有任何介面程式碼。
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* **Step 3: 獨立的前端零件生產 (若需要)**
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獨立生成 Web Component（如 \<u6u-3d-pie-chart\>），只負責接收特定 JSON 來渲染畫面。
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* **Step 4: 註冊與編目 (Cataloging into KBDB)**
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新積木註冊到圖資料庫，未來的 CEO AI 即可將其與任何既有的前端或後端元件進行無限的叉積組合。
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## **四、 架構總結與終極產品體驗**
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這套前端架構讓 u6u 成為一個\*\*「表裡如一」**的系統，成功創造了**「麻瓜的 ERP 幻覺」\*\*：
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使用者不需要知道什麼是「前後端分離」、什麼是「API 串接」。他們只是覺得：
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1. 拖拉了一個溫度計。
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2. 翻面把「數值更新」連線到「機台感測器」。
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3. 拖拉了一個紅按鈕放在旁邊。
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4. 翻面把「點擊」連線到「發送 Line 警報」。
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在十分鐘的「繪圖」過程中，沒有寫一行程式碼，也沒有設定任何變數。但透過**前端 Web Components** 的視覺封裝、**智慧容器**的自動資料打包，以及**後端 TinyGo WASM \+ Cypher** 的無縫承接，他們在不知不覺中，就搭建出了一套具備微服務架構、高擴展性、且可部署至極限邊緣的企業級系統。
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@@ -0,0 +1,136 @@
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# **u6u 系統與零件宇宙全景規劃白皮書 (The u6u Ecosystem Blueprint)**
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## **1\. 核心理念與願景**
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u6u 旨在解決傳統 Workflow 軟體 (如 n8n) 存在的「單線程、沈重、複雜、難以組成系統」的痛點。
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透過結合 Cloudflare Workers (輕量邊緣運算) 與 Cypher (圖形資料庫關係)，u6u 提供一個由 AI 驅動的「意圖到系統」生成平台。所有的系統功能皆被拆解為可複用、可組合的「零件 (Components)」，並在一個會自然淘汰、自我修復的「零件宇宙 (Component Universe)」中演化。
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## **2\. 四層架構拆解 (Four-Tier Architecture)**
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u6u 的工作模式採取由上到下 (Top-Down) 的 Break-down 機制：
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1. **Polaris (北極星層 / 意圖層):**
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* 用戶以自然語言描述商業模式與想法（例如：「我要做一個 AI 客服表單系統」）。
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* 這是整個系統的起點，AI 會根據 Polaris 將意圖拆解為 Prototype。
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2. **Prototype (原型 / 前端層):**
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* 定義前端的版型、頁面描述、UI 元件以及它們的屬性。
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* 作為使用者互動的入口，透過觸發事件 (Triggers) 連接到後端 Workflow。
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3. **Workflow (工作流層):**
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* 系統的 Orchestrator (編排者)，定義業務邏輯的走向。
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* 透過 Cypher 語法與三元組，定義每個節點 (Component) 的執行順序與條件分支。
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4. **Component (零件層 / 節點):**
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* 最底層的執行單元，主要分為兩類：
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* **功能型 (Logic):** 迴圈、條件判斷、資料轉換、統計等 (透過 CF Workers 執行 JS 邏輯)。
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* **介接型 (API):** 呼叫外部服務 (Webhook, HTTP Request)。
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## **3\. 統一描述語言：擴展三元組與跨層級 YAML**
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為了解決跨 YAML 檔案串接的問題，u6u 採用易於人類閱讀與 AI 生成的 **「A \>\> 關係 \>\> B」** 三元組語法，結合自定義的 URI 協議 (workflow://, component://, ui://)，實現跨層級的連結。
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### **綜合 YAML 範例與三元組串接**
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*\# 1\. Prototype YAML (描述前端)*
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kind: Prototype
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id: ui\_dashboard
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triplets:
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*\# 結構與版型零件*
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\- "ui\_dashboard \>\> CONTAINS \>\> layout\_admin"
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\- "layout\_admin \>\> CONTAINS \>\> btn\_submit"
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*\# UI 零件與屬性零件 (CSS/行為)*
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\- "btn\_submit \>\> IS\_A \>\> ui://components/Button"
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\- "btn\_submit \>\> HAS\_STYLE \>\> style://tokens/GlowEffect"
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\- "btn\_submit \>\> HAS\_BEHAVIOR \>\> anim://motions/Pulse"
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*\# 跨層級串接：前端觸發 Workflow*
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\- "btn\_submit \>\> ON\_CLICK \>\> workflow://workflows/process\_data.yaml"
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*\# 2\. Workflow YAML (描述工作流編排)*
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kind: Workflow
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id: wf\_process\_data
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triplets:
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*\# 跨層級串接：Workflow 呼叫 Component*
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\- "START \>\> TRIGGERS \>\> step\_validate"
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\- "step\_validate \>\> IS\_A \>\> component://components/validate\_json"
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*\# Workflow 節點間的流轉 (轉譯為 Cypher 關係)*
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\- "step\_validate \>\> ON\_SUCCESS \>\> step\_call\_api"
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\- "step\_validate \>\> ON\_FAIL \>\> step\_notify\_error"
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*\# 跨 Workflow 串接*
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\- "step\_call\_api \>\> CALLS\_SUBFLOW \>\> workflow://workflows/save\_to\_db.yaml"
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## **4\. 零件宇宙 (Component Universe) 的審核與淘汰機制**
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在 u6u 中，所有的 UI、Style、Logic、API 都是「零件」。當 AI 發現缺乏所需零件時，會自動創造它。為了確保生態系的健康，必須建立嚴格的**審核標準**與**自然淘汰機制**。
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### **4.1 零件的創建與審核標準 (Pass/Fail Criteria)**
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當 AI 或開發者提交一個新零件時，系統會啟動自動化沙盒測試。必須完全通過以下標準，零件才能進入「宇宙」供他人使用：
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1. **功能型零件 (Logic Components):**
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* **Gherkin BDD 驗收:** 必須附帶 Feature/Scenario 測試規格，且執行結果 100% 通過 (例如：Given input JSON, When split, Then returns Array)。
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* **效能門檻:** 邊緣運算 (CF Workers) 執行時間需低於設定閾值 (例如 \< 50ms)，無記憶體洩漏。
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2. **介接型零件 (API Components):**
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* **連線驗證:** 端點 (Endpoint) 必須能 ping 通，或回傳正確的 2xx HTTP Status (提供 Mock Payload 測試)。
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* **Credential 安全:** 不可將 Token 或 Secret 寫死在代碼中，必須嚴格宣告所需的 Environment Variables 規格。
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3. **前端與屬性零件 (UI & Style Components):**
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* **渲染驗證:** CSS / 組件代碼不能導致瀏覽器 Crash。
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* **相容性檢查:** 不可包含嚴格衝突的樣式 (例如寫死 \!important 破壞全域版型)。
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### **4.2 零件宇宙的自然淘汰 (Natural Selection)**
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零件一旦上架，將面臨殘酷的達爾文機制：
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* **AI 偏好權重:** AI (透過 MCP 搜尋時) 會優先選擇「成功率高、執行速度快、被調用次數多」的零件。
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* **降級與墓地:** 連續 30 天無人/無 AI 使用，或錯誤率飆升的零件，會被降級 (Deprecated)。最終轉入「零件墓地」，從首選搜尋清單中剔除。
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## **5\. 系統自癒與 AI 避坑機制 (Auto-Healing & Pitfall Avoidance)**
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這是 u6u 維持系統穩定運作的最核心機制。工作流不只要能跑，跑完後還必須經歷 **「強制 AI 評價 (Mandatory AI Evaluation)」**。
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### **5.1 運行後的強制評價迴圈**
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每當一個 Workflow 在 CF Workers 上執行完畢 (或發生異常中斷)，系統攔截日誌並強制啟動 AI 評價代理 (Evaluator Agent)。
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* **評估維度：**
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* **狀態:** 成功 / 失敗 (Crash) / 逾時 (Timeout)。
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* **效能:** 耗時是否合理 (例如 API 突然變得很慢)。
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* **警告訊息:** 資源消耗過大、API 回傳即將停用的 Warning。
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### **5.2 自癒與避坑流程 (The Feedback Loop)**
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當 Evaluator Agent 發現問題時，會觸發以下流程：
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1. **回報與通知 (Notify):** 系統自動生成修復 Ticket，並通知當初建立該零件/工作流的製作人 (或系統管理員)。
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2. **AI 嘗試修復 (Auto-Fix):** 系統派遣「修復型 AI」嘗試讀取錯誤日誌並修復代碼 (例如：API 規格變更導致 JSON 解析錯誤，AI 自動修改解析邏輯)。
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3. **驗收與部署:** 修復後的代碼若通過 Gherkin 驗收，則無縫熱更新。
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4. **避坑標記 (Pitfall Marking):** \- 如果 AI 無法修復 (例如：外部第三方 API 永久倒閉，或邏輯存在根本性死結)。
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* 系統會在 Cypher 圖形資料庫中，將該零件或該特定的三元組關係標記為 \[HAS\_PITFALL\]。
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* **結果:** 下一個生成系統的 AI 在透過 MCP 搜尋時，會讀取到這個坑的紀錄，並**強制繞道**，改用其他方案或生成新的零件，實現「前人踩坑，後 AI 避坑」的群體智慧。
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## **6\. 結論**
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u6u 不是一個單純的開發工具，它是一個**生物體積木系統**。
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透過「三元組」統一語言打破系統壁壘，透過「零件審核」保證基因優良，再透過「強制評價與避坑機制」實現演化。當這套系統運轉起來，AI 就能在其中無止盡地為人類組裝出越來越強大、越來越穩定的商業應用。
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@@ -0,0 +1,99 @@
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# **u6u 自動演化 ERP：全端統一架構規格書 (v3.0)**
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## **1\. 架構核心思想 (The Core Philosophy)**
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u6u ERP 是一套具備自我修復與功能擴充能力的「有機體」系統。
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為確保系統在跨國雲端、機密地端與斷網邊緣皆能無縫運作，系統採用\*\*「向下相容的絕對標準化」\*\*：由最嚴苛的無人機環境來定義全域零件標準。
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系統運作依賴三位一體的語言與載體：
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1. **大腦戰略層 (Markdown / Gherkin)：** CEO AI 負責閱讀與撰寫，定義全域戰略、系統設計文件 (SDD) 與商業演算法則 (如 ROI 門檻)。
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2. **神經編排層 (Cypher)：** u6u 引擎的核心。AI 透過撰寫 Cypher 語法來進行業務邏輯的動態編排、狀態流轉與意圖攔截。
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3. **肌肉執行層 (TinyGo WASM)：** 系統中**唯一合法**的零件規格。負責所有具體的 I/O、資料轉換與運算，保證極小體積與極速冷啟動。
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## **2\. 實戰演練：離岸風機巡檢的黑天鵝事件 (三層架構實踐)**
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為了具體理解這套系統如何運作，我們以一次「離岸風電場巡檢」的突發事件為例，展示雲、地、邊三層架構的完美協同。
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### **第一階段：戰略下達與沙盤推演 (Tier 1 ➡️ Tier 2 ➡️ Tier 3\)**
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跨國能源集團的**雲端總部 (Tier 1\)** 收到年度檢修排程。雲端的 **CEO AI** 讀取了全局的 Markdown 戰略文件，向遠在海岸線的**地端指揮中心 (Tier 2\)** 下達指令。
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地端指揮中心（配備強大伺服器與 workerd 叢集）的**部門主管 AI** 將任務拆解給 50 台即將出海的無人機。無人機 07 號 **(Tier 3\)** 的小腦 AI 透過本地的 Cypher 引擎進行沙盤推演，從地端資料庫下載了 rgb\_vision.wasm (光學影像)、lidar\_scan.wasm (光達) 等 60 個可能會用到的 TinyGo 零件，存入本地記憶體後隨船出航。
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### **第二階段：邊緣的極限生存 (Tier 3 獨立運作)**
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無人機 07 號來到海上 50 公里處，完全失去對外網路。突然，海上濃霧降臨。
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原本執行中的 Cypher 圖譜卡住了，因為 rgb\_vision.wasm 回報「無法獲取清晰影像」。07 號沒有驚慌，它內建的輕量級 Go \+ Wazero 引擎在 0.1 秒內動態重組了圖譜邏輯：剔除光學零件，瞬間載入並執行 lidar\_scan.wasm，不需人類介入，繼續在濃霧中精準貼行。
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### **第三階段：游擊網與地端代工 (Tier 3 ↔️ Tier 2\)**
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巡檢中途，07 號發現風機葉片上有極罕見的「蜂巢狀熱應力微裂紋」，但它帶出來的 60 個零件中沒有對應的分析工具。
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07 號飛昇至濃霧上方，短暫連上母船的微弱區域網路發起「短點射傳輸 (Burst)」：{"intent": "計算蜂巢狀熱應力微裂紋擴散率"}，拿到任務單號後立刻斷網潛回霧中。
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海岸線的**地端指揮中心 (Tier 2\)** 收到需求。強大的**工匠 AI** 瞬間啟動，生成了一段 TinyGo 程式碼，並在本地編譯與測試。三分鐘後，07 號再次探頭連網，下載了熱騰騰的 honeycomb\_analyzer.wasm，並將其編織進 Cypher 圖譜中完成測量。
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### **第四階段：CEO AI 的全局戰略覆寫 (Tier 2 ➡️ Tier 1\)**
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同時，地端指揮中心匯整了無人機傳回的陣風數據，同步給**雲端總部 (Tier 1\)**。雲端的 CEO AI 呼叫 roi\_calculator.wasm 進行試算，發現風暴將造成設備重大損壞（ROI 極低）。
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CEO AI 立刻修改總部的 Markdown 戰略文件，新增一條 BDD 規則：「風速大於 22m/s，立刻轉為陣列抗風模式」。新的最高指導 Cypher 範本瞬間下發至地端，再廣播給所有無人機。07 號收到新命令，掛起原任務，與機群組成抗風陣型，安全度過危機。
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## **3\. 物理拓撲與技術棧 (The 3-Tier Tech Stack)**
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透過 **KBDB Adapter** 抽象層，AI 在任何環境中呼叫的 API 介面皆一致，但底層基礎設施依據物理環境的豐饒度進行適配。
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### **Tier 1: 雲端總部 (Cloud \- The Global Brain)**
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* **場景：** 跨國集團資料整合、全域戰略備份、對外公開 API、跨國部門協調。
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* **AI 角色：** **CEO AI (大型語言模型)**。負責解析 Markdown、跨區資源調度、修改全域演算法參數。
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* **技術規格：**
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* **調度引擎：** Cloudflare Workers (原生執行 TinyGo WASM)。
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* **圖資料庫 (狀態/關聯)：** Cloudflare D1 \+ u6u Cypher 轉換層。
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* **零件與儲存：** Cloudflare R2 / KV。
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* **向量檢索 (意圖/型錄)：** Cloudflare Vectorize。
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* **架構優勢：** 無限橫向擴展 (Serverless)，無須維運硬體，扛載全球級別的 API 併發。
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### **Tier 2: 企業地端/基地台 (On-Premise \- The Basecamp & Forge)**
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* **場景：** 高機密廠房內網、財務核心系統、無人機/機器人的母艦基地。
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* **AI 角色：** **部門主管 AI** (廠區派工)；**工匠 AI** (專職接收規格，透過 TDD 閉環動態生成 TinyGo 程式碼)。
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* **技術規格 (企業級高可用架構)：**
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* **負載平衡：** Nginx 或 HAProxy (負責將請求分發給後端叢集)。
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* **調度引擎：** **workerd 叢集 (Cloudflare 開源執行環境)**。在本地實體伺服器或 VM 上平行部署多個 workerd 行程，完美相容雲端環境，提供極高的並發處理能力 (V8 JIT 極限算力)。
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* **圖資料庫 (狀態/關聯)：** **Kùzu** (單機極速圖庫) 或 PostgreSQL \+ AGE (超高併發)。
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* **零件與儲存：** 企業本地 NVMe 硬碟叢集 / MinIO (S3 相容)。
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* **向量檢索 (意圖/型錄)：** pgvector 或 Milvus。
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* **架構優勢：** 兼具資料不出網的「絕對資安」與雲端級別的「叢集擴展性」。內建「代工坊 (Forge)」，是推動企業系統自動演化的核心引擎。
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### **Tier 3: 邊緣載具 (Extreme Edge \- The Operatives)**
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* **場景：** 無網環境的巡檢無人機、工廠無軌導引車 (AGV)、機械手臂。
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* **AI 角色：** **導航/執行 AI (極小參數 SLM)**。不具備寫程式能力，只負責解讀現場狀況、執行 Cypher 圖譜，並透過 DTN 呼叫地端請求新零件。
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* **技術規格 (極限微縮架構)：**
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* **調度引擎：** 輕量級 Go 排程引擎 \+ **內嵌 Wazero**。不依賴 V8 或 workerd，確保在極低 RAM 的晶片上流暢運行，實例化延遲僅需數微秒。
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* **圖資料庫 (狀態/關聯)：** 嵌入式 Kùzu 或 SQLite。
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* **零件與儲存：** SD 卡 / eMMC 實體檔案系統。
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* **向量檢索 (意圖/型錄)：** sqlite-vss (極輕量本地向量)。
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* **架構優勢：** 絕對的離線生存能力。只帶必要的 TinyGo WASM 零件出門，無任何編譯環境，體積最小化。
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## **4\. 自動演化工作流 (The Auto-Evolution Loop)**
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當企業環境發生變化（例如：新增硬體規格、外部 API 變更），u6u 的演化路徑如下：
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1. **遭遇未知 (Anomaly Detection)：**
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無人機 (Tier 3\) 或雲端服務 (Tier 1\) 在執行 Cypher 任務時，發現本地 KBDB 向量庫中缺乏對應的工具零件。
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2. **意圖攔截與 ROI 評估 (CEO/Manager AI)：**
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機甲 (Harness) 攔截缺失意圖，呼叫 roi\_calculator.wasm 等評估零件。若認定具備開發價值，系統會生成一份標準的 Input/Output JSON Schema。
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3. **地端代工 (The Forge @ Tier 2)：**
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規格需求透過網路或 DTN 送達 Tier 2 地端機房的「工匠 AI」。
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工匠 AI 生成 TinyGo 程式碼 \-\> 在沙盒中執行 tinygo build \-target=wasi \-\> 通過測試迴圈 \-\> 輸出正式的 .wasm 檔案。
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4. **全域派發 (Distribution & Versioning)：**
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新零件註冊進入企業的零件圖資料庫 (KBDB)。
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* **雲端：** 同步至 R2。
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* **邊緣：** 載具下次連網時，透過游擊網 (Burst Transmission) 下載更新檔。
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5. **動態編織 (Execution)：**
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各端 AI 獲知新零件上線，瞬間將其編入新的 Cypher 圖譜中執行，完成企業能力的自動擴展。
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