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Leo 388c193ae7 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>
2026-05-16 16:33:54 +08:00
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Arcrun Examples Library

給 AI 操盤手快速參考的 workflow 範本庫。每個範例都是可直接 acr push 部署的 YAML。

對應 SDD: matrix/arcrun/.agents/specs/llm-interface/ Milestone 3.3

結構

每個範例一個資料夾:

{slug}/
├── workflow.yaml         可直接 push 部署
├── description.md        解決什麼問題 / 怎麼觸發 / 預期結果
└── tags.json             ["webhook", "llm", "cron", ...] 用於搜尋

範例列表

Slug 場景
webhook-to-http 簡單轉發:webhook → 打另一個 API
cron-watcher 每 5 分鐘掃資料庫 → 觸發子 workflowmira pattern
llm-classify claude_api 分類文字 → 寫 KBDB
rag-search-answer 從 KBDB 找 context → claude 回答
email-summary gmail 收信 → claude 摘要 → telegram 推
pdf-to-blocks 上傳 PDF → 轉文字 → 切 chunk → 存 KBDB
github-issue-bot 收 GH webhook → claude 分析 → 留 comment
daily-digest cron → 多源聚合(KBDB / RSS / 等) → 推送
parallel-fanout 一份輸入分發多 workflow 並行處理
error-retry try_catch + wait + retry 重試外部 API

如何用(AI 視角)

  1. arcrun_search_examples('rag context answer') → 命中 rag-search-answer
  2. 拿 YAML,按自己需求改 prompt / 資料來源
  3. arcrun_validate_yamlarcrun_push_workflow → 完成

CI 自動同步

GH Actions 監聽本目錄變動 → 把每個範例 PATCH 進 KBDB type=workflow-example (含 YAML + description + tags)。MCP search_examples 走 KBDB semantic search。