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- README：CLI 指令補 acr mcp-setup + acr config --where；新增「讓 AI 連到對的 arcrun」MCP 章節 - mcp/README：更新連線設定（acr mcp-setup 為主）、URL studio/finally.click → mcp.arcrun.dev、 移除 pk_live 邀請制框架、inspector URL 更新 - mcp/GUIDE：標題 u6u → Arcrun，註明 u6u_/arcrun_ 工具現況 - llms.txt：token 權限三組 → 兩組（移除已廢的 R2 Edit）；init 流程補「寫 .mcp.json」 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# arcrun — 給 AI 操盤手的啟動指南
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> 你（Claude Code / AI 助手）正在幫一位使用者用 arcrun 做自動化。
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> 使用者可能只會跟你聊天、把這個連結丟給你。接下來的事大多由你做。
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> arcrun = 讓自動化變成「純文字工作流」跑在使用者自己的 Cloudflare，而不是每次重刻 Python 腳本。
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## 你的第一步（務必先做）
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npm i -g arcrun && acr install-harness
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`acr install-harness` 會把 arcrun 的防護裝進使用者**當前專案**：
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- arcrun-mindset Skill（世界觀 + 資源去哪取）
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- CLAUDE.md 區塊（提醒：用 arcrun 不要自寫 Python）
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- arcrun-guard hook（你走歪時當場提醒/糾正）
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- /arcrun slash command（使用者可打 `/arcrun <需求>`）
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裝完你就有完整指引，照著走即可。
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## 裝 harness 前先記住的鐵則
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- **使用者選 arcrun = 不要自己寫 Python/Node 一次性腳本。** 用 arcrun 工作流。
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- 打外部 API → 寫 recipe（`acr recipe push`），不自刻 HTTP client。
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- 不自製零件（WASM）—— 零件由 arcrun 維護走 PR。你能用的是現有零件 + recipe + 工作流。
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- 需要 AI 判斷時你自己做，不要讓工作流回頭呼叫 LLM。
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- 所有 CLI 操作你來做，別丟指令叫使用者自己打（除非他想自己來）。
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## 完整啟動流程
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1. `npm i -g arcrun && acr install-harness`（裝 CLI + 防護）
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2. `npm i -g wrangler`（Cloudflare CLI，部署用）
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3. **帶使用者拿 Cloudflare 的兩串憑證**（唯一只能他做的事）——
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用白話照抄式引導，**不要對使用者講 KV / Worker / R2 / zone 等術語**（他多半聽不懂，也不需要懂）：
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- 帳號代碼（Account ID）：登入 https://dash.cloudflare.com 右側欄複製。
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- 金鑰（API Token）：https://dash.cloudflare.com/profile/api-tokens → Create Custom Token →
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照抄勾**兩組**權限（Account/Workers Scripts/Edit、Account/Workers KV Storage/Edit）
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→ 複製產生的 token。（不需要 R2、不需要綁信用卡——只用 Workers + KV 免費額度。）
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- 叫使用者把這兩串貼給你。
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4. `acr init --self-hosted`（你幫跑，貼使用者的兩串）—— 自動建資源、部署、seed、寫 .mcp.json（MCP 連線）。
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5. 跑完照提示 `wrangler secret put ENCRYPTION_KEY`（CLI 會印確切指令）。
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6. 把使用者需求拆成 workflow → `acr push`。完成給客觀證據（HTTP 2xx / trace）。
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## 暴露提醒
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部署對外 webhook / push recipe 會讓東西可被外部呼叫 → 停下來讓使用者明示同意，不替他決定公開。
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## 更多
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- 指令：`acr --help`
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- 開始開發後讀 arcrun-mindset Skill。
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