Leo
388c193ae7
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>
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# webhook-to-http
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## 解決什麼問題
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最小可用範例：用戶 POST 到 arcrun webhook，arcrun 把整個 payload 轉發到另一個 HTTP API。
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適合測試 arcrun 連通性、做簡單的 API 橋接、event forwarding。
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## 怎麼觸發
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```bash
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curl -X POST https://cypher.arcrun.dev/webhooks/named/webhook_to_http/trigger \
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-H "X-Arcrun-API-Key: ak_xxx" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"hello": "world"}'
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```
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## 預期結果
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- response 含 `success: true` 跟下游 httpbin 回的 echo
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- 下游 URL 收到 `{received: {hello: "world"}, timestamp: "2026-..."}`
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## 改成你自己的
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- `forward.url` 改你想打的 API
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- `body_json` 改你要送的 payload schema
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- 需要 auth header → `forward.headers` 加（或用 credentials 機制）
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## 學到什麼
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- 最簡單的 flow：input → 單一節點
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- `{{input}}` 取得 trigger 時 POST 進來的整份 JSON
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- `body_json` 結構化 body（不是 string）
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