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讓「用 arcrun 開發」的用戶，他的 CC 自動載入 arcrun 防護、不退回自寫 Python。 新增 user-cc-harness（SDD: .agents/specs/user-cc-harness，本機）： - acr install-harness：冪等裝進用戶當前專案（新/舊專案皆可），acr init 末尾也順便裝 - CLAUDE.md arcrun 區塊（標記包夾，append 不破壞既有） - .claude/skills/arcrun-mindset（世界觀 + 資源去哪取 acr parts/auth-recipe） - .claude/commands/arcrun.md（/arcrun slash command） - .claude/hooks/arcrun-guard.sh（python→提醒不硬擋、暴露→exit 2、每條含正路） - settings.json 合併 hook（不覆蓋用戶既有 hooks/設定） - llms.txt + README「給 AI」段：第一接觸點（用戶丟連結，CC 讀了知道第一步 install-harness） 含 CF 憑證白話照抄式引導（不對用戶講 KV/Worker/R2 術語） - harness 素材內嵌 npm 套件（cli/harness/，files 帶上），不依賴用戶有 arcrun repo - 實測：空目錄/冪等/既有檔合併皆通過，tsc exit 0，npm pack 含 harness 5 檔 公開 repo 清理（richblack：用戶要用不要開發 arcrun）： - git rm --cached 移除開發痕跡 + 思考過程出公開 repo（本機保留供 richblack 開發）： .claude/CLAUDE.md/AGENTS.md/.agents/docs/DECISIONS/BACKLOG/landing/.github - .gitignore 防回流；補 MIT LICENSE MCP（P7）納入 install-harness/update 的接點已設計，實作待 MCP 對齊（BACKLOG 另一條線）。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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name: arcrun-mindset
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description: >-
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arcrun 的世界觀 — 用 arcrun 開發自動化時的預設心態 + 資源去哪取。當你（AI 操盤手）要在
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arcrun 上做任何事（串服務、處理資料、認證、把東西開放給人用）前讀這個。它讓你做出「方向對」
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的選擇、知道資源在哪，避免技術上能跑但架構上錯、或自己重刻 arcrun 已有的東西。
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# arcrun mindset（給 AI 操盤手）
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你在 arcrun 上幫使用者開發自動化。arcrun 很簡單，簡單到你常會把它想複雜、或退回自己熟悉的
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Python/Node 自刻。這份幫你在岔路上選對方向，並告訴你資源在哪。
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## 0. 一句話世界觀
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**arcrun 裡幾乎所有東西都是工作流（workflow）。** 工作流 = 一張紙，寫「用哪些零件、什麼順序、什麼條件」。
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你大部分時間在寫紙、改紙，不是在造新零件、也不是自己寫腳本。
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## 1. 工作流是 default，不要退回自己寫 Python
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使用者選 arcrun，就是不要「每次重刻、跑完即丟」的腳本。所以你的預設順序：
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1. **先想能不能用工作流做**（串現有零件 / recipe + 流程控制）。99% 可以。
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2. 要打的服務有 HTTP API、但沒有對應 recipe → **寫一個 recipe**（http_request + 固定設定 YAML，不用部署、不用審核）。
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3. **只有**封閉純邏輯（流程控制 / 資料處理）、現有零件不夠、且值得全 arcrun 重用 → 才考慮零件（而零件走 PR，不是你現在做）。
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> 典型走歪：「我先用 Python 測一下」。停。使用者要的是 arcrun 工作流。先 `acr parts` 看有什麼，用工作流串。
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## 2. 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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| 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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| 已上傳的 recipe | `acr recipe list` |
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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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## 3. 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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## 4. 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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## 5. 把東西開放給別人用 = 要使用者明示同意
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部署對外 webhook、push recipe 會讓資料/能力**可被外部呼叫**（暴露面）：
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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，要人類確認，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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## 6. 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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## 怎麼用這份 mindset
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每次準備動手，先過一遍：
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1. 這能用工作流 / recipe 做嗎？（多半能 → 別自己寫 Python、別造零件）
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2. 我查過 `acr parts` / `acr auth-recipe` 了嗎？（arcrun 可能已有）
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3. 我是不是讓工作流回頭呼叫 AI？（是 → 改成我自己做）
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4. 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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5. 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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