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Arcrun/cli/harness/skills/arcrun-mindset/SKILL.md
T
uncle6me-web 46afea83c2 步驟1 最後一筆:install-harness 交付內容升級到現世代+世代閘
管道本來就是好的(install-harness 功能完整、冪等),**過時的是內容**:
harness skill(4066B)grep「意圖」「>>」= 0 命中,只講世界觀/別寫 Python
⇒ 新裝的封測者拿不到步驟 1 的核心教材(`>>` 意圖語法)。

■ 單一真相源:harness skill 改為建置期由 registry 複製
  build-harness-skill.mjs=head + registry/skills/write_intent_workflow.md 正文 + tail。
  選「建置期複製」的理由:npm files 只收 harness/,registry 不進套件;
  symlink 在 npm pack 與 Windows 不可靠。產物 commit 進 repo(npm 裝的是產物、不跑 build)。
  head/tail 是 harness 專屬(CLI 語境入口/acr 指令表/暴露同意/誠實鐵律),
  install-harness 的 copyTree 跳過 .head/.tail,不鋪進使用者專案。

■ 其餘三件逐份對照現世代事實後更新(過時的直接刪,不留死代碼)
  - CLAUDE.block.md:補 >> 意圖語法、not_found 兩條路、零件 vs recipe 分型、
    腹語術紅線、金鑰只拿名字
  - commands/arcrun.md:步驟改成「先寫意圖 → 丟去查 → 再寫 YAML」,補 acr search/validate
  - hooks/arcrun-guard.sh:**正路提示改為指向 arcrun-mindset Skill +意圖語法**
    (呼應「hook 沒提 skill 反而把 AI 導向 repo 文件」的教訓);
    新增 code 節點腹語術提醒,settings.fragment 補 Write|Edit|MultiEdit matcher

■ 世代閘(防再度脫節)
  check-harness-generation.mjs 檢查四件交付物的現世代指紋,缺指紋 exit 1,
  掛進 npm run build(prepublishOnly 因此也擋)。
  反向驗證:把 skill/CLAUDE.block 換回上一代 → 兩者都被擋下並逐條點名缺哪個指紋。

■ 驗收(考生 haiku/受測物=環境)
  乾淨臨時目錄 acr install-harness → 四件鋪好;重跑冪等(全檔 md5 不變、
  CLAUDE.md 66 行不變、hooks 條目 2 不變、arcrun 區塊仍 1 個)。
  haiku 只讀該目錄的 CLAUDE.md+SKILL.md(明令禁讀 ~/.claude、禁上網;
  兩份教材 md5 與大小均不同,可證非考本機那支)答十題
  → grade-step1.sh **10 / 10 通過**(判分器同時反向驗證仍會抓
  ON_TRUE/ON_FAILURE/第一節點非 input)。
  npm test 18/18、tsc 綠。

SDD:workflow-discovery/tasks.md 3.11

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-07-31 15:29:17 +08:00

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name: arcrun-mindset
description: >-
在 Arcrun 上做任何事時使用(用戶說「幫我用 Arcrun 做 X」「用 arcrun 寫一個工作流」「把 X 自動化」)。
Arcrun 是跑在 Cloudflare 上的工作流引擎——你用 `>>` 寫「意圖」,系統告訴你有哪些現成零件與 recipe,
你只填 payload,不必自己寫程式。**不要上網搜 Arcrun 文件**(網路上沒有),也不要自己猜 YAML 格式:
先讀本 skill,再用 `acr` 指令(或 MCP 工具)查現成零件。
涵蓋:意圖工作流語法、四份實跑過的範本、零件 vs recipe 的分別、缺件的兩條路、已知的坑。
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# Arcrun:怎麼寫意圖工作流
> **你已經配備 Arcrun**(此專案裝了 `acr` CLI,可能另有 `arcrun_*` MCP 工具)。
> **別上網找文件**——網路上沒有 Arcrun 的文件,找到的都是錯的。答案都在本 skill 與 `acr` 指令裡。
## 先做這三件(照順序)
1. `acr whoami` — 確認連到哪個帳號(**勿自行 curl 猜帳號 URL**
2. 讀本 skill 下面的語法與範本 → 寫出 `>>` 意圖
3. `acr parts``acr recipe list`(或 `acr search <關鍵字>` 一次掃全部)— 確認零件與 recipe 真的存在
**卡住時**`acr search <關鍵字>` 跨類搜尋;有 MCP 就 `arcrun_get_skill('INDEX')` 拿全館導航。
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## 0. 一句話世界觀
**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」。
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。
**Arcrun 只有三種東西,先分清楚就不會做歪:**
| 東西 | 是什麼 | 你能做的 |
|---|---|---|
| **工作流(workflow** | 把零件/recipe 串起來的純文字流程 | **預設就寫這個**,自由寫 |
| **recipe** | 打「一個固定外部 API」的設定(endpointheaderbody 模板) | 自由寫、**而且該投稿**(缺就自己補) |
| **零件(component** | WASM 程式(流程控制/資料處理/`http_request`auth),固定一小套 | **你不自製**,走 PR 由維護者管 |
> **一句話判準**:打一個固定外部 endpoint → 寫 **recipe**;流程控制/資料處理/通用 HTTP → 用既有**零件**;其他 → 寫**工作流**串起來。
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<!-- 以下正文由 registry/skills/write_intent_workflow.md 於建置期複製而來(單一真相源)。
不要直接編輯本段——改 registry 那份,然後跑 `npm run build:harness`。 -->
## 1. 意圖工作流的語法
一串「誰接誰」,每行一個關係:
```
<節點A> >> <邊> >> <節點B>
```
- **節點**=一個步驟。用你想得到的名字(中文可以),**不必是真實零件名**
- **邊**=什麼情況下往下走
## 2. 邊只有兩種(真範本裡出現過的)
| 邊 | 意思 | 真例 |
|---|---|---|
| `ON_SUCCESS` | 上一步成功就往下 | `input >> ON_SUCCESS >> prep` |
| `對每個 <變數>` | 上一步產出清單,逐項處理(FOREACH)| `parse_card >> 對每個 block >> post_block` |
⚠️ **不要寫 `ON_FAILURE``ON_TRUE``ON_FALSE`**——引擎目前**沒有條件分支**
(實測 `grep ON_TRUE|ON_FALSE` 於 cypher-executor = 0;見 Gitea Arcrun#5)。
需要判斷時:**寫成一個獨立節點**(例 `check_amount`)再接 `ON_SUCCESS`
讓查詢告訴你有沒有零件可用。
## 3. 第一個節點固定是 `input`
所有真範本都以 `input` 起頭——那是「觸發時帶進來的資料」。
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## 4. 真範本(照抄結構、改內容)
> 以下四份**全部是實際部署且 `verdict=success` 的 workflow**,不是簡化示範。
> 用 `acr logs <name>`(有 MCP 則 `arcrun_get_workflow(<name>)` 可以拿完整定義。
### A. 最短:取資料 → 處理 `graph_neighbors`
```
input >> ON_SUCCESS >> fetch_triplets
fetch_triplets >> ON_SUCCESS >> bfs_neighbors
```
### B. 長鏈:多次查詢 → 組裝 → 問 AI → 收尾 `rag_chat`
```
input >> ON_SUCCESS >> prep
prep >> ON_SUCCESS >> kw_search
kw_search >> ON_SUCCESS >> sem_search
sem_search >> ON_SUCCESS >> fetch_triplets
fetch_triplets >> ON_SUCCESS >> fetch_blocks_a
fetch_blocks_a >> ON_SUCCESS >> assemble
assemble >> ON_SUCCESS >> ask_llm
ask_llm >> ON_SUCCESS >> finalize
```
`prep` 前處理/`assemble` 組 prompt`finalize` 收拾回應——三個常見的整形節點。
### C. 一節點分岔兩條 FOREACH `rag_ingest_card`
```
input >> ON_SUCCESS >> parse_card
parse_card >> 對每個 block >> post_block
parse_card >> 對每個 rel >> post_triplet
```
同一節點可有多條出邊,各自處理不同清單。
### D. 混合:直線 兩段 FOREACH `rag_takedown_direct`
```
input >> ON_SUCCESS >> prep
prep >> ON_SUCCESS >> list_dead_blocks
list_dead_blocks >> ON_SUCCESS >> build_deprecations
build_deprecations >> 對每個 dead_entry >> deprecate_entry
build_deprecations >> ON_SUCCESS >> list_triplets
list_triplets >> ON_SUCCESS >> pick_dead_triplets
pick_dead_triplets >> 對每個 dead_record >> deprecate_triplet
```
`build_deprecations` 同時有 FOREACH 出邊與 `ON_SUCCESS` 出邊——
前者處理清單、後者繼續主線。
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## 5. 節點怎麼命名(照真範本的模式,查詢較容易媒合)
| 意圖 | 模式 | 真例 |
|---|---|---|
| 前處理/正規化 | `prep` | `rag_chat.prep` |
| 取一批資料 | `fetch_*``list_*` | `fetch_triplets``list_dead_blocks` |
| 搜尋 | `*_search` | `kw_search``sem_search` |
| 解析/切塊 | `parse_*` | `parse_card` |
| 寫入 | `post_*` | `post_block``post_triplet` |
| 組裝 | `assemble``build_*` | `assemble``build_deprecations` |
| 問 AI | `ask_llm` | `rag_chat.ask_llm` |
| 收尾整形 | `finalize` | `rag_chat.finalize` |
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## 6. 寫完一定要查(**不要直接部署**)
```bash
curl -s -X POST https://arcrun-cypher-executor.<subdomain>.workers.dev/cypher/search \
-H 'content-type: application/json' -H 'X-Arcrun-API-Key: <namespace>' \
-d '{"triplets":["input >> ON_SUCCESS >> fetch_data","fetch_data >> ON_SUCCESS >> notify"]}'
```
回應的每個節點會有:
| status | 意思 | 你該做什麼 |
|---|---|---|
| `found` | 有這個節點。`source: component``input_schema`(怎麼填 payload)與 `success_rate``source: recipe` 附 description/endpoint | **只填 payload** |
| `not_found` | **兩庫(零件 registryrecipe 庫)都查過,確定沒有** | 照 `suggestion` 欄走:缺 API → 寫 recipeskill `write_recipe`);缺計算能力 → 投稿零件 PR(skill `add_new_wasm_component`)。`similar_components`/`similar_recipes` 是相近候選——先看有沒有現成的能直接用 |
| `unknown` | 查不到 registry | **不代表不存在**,別據此改寫成 code |
> 註(2026-07-31):`/cypher/search` 曾對任何節點名都回假 `found`,已修為真查兩庫。
> 舊實例(未更新部署)仍可能假 found——status 可信度以該實例部署版本為準。
---
## 7. 常犯的錯
1. **用不存在的邊**`ON_FAILURE``ON_TRUE`)→ 只有 `ON_SUCCESS``對每個 X`
2. **第一個節點不是 `input`**
3. **把 recipe 當零件寫**——`telegram_send``gmail``kbdb_get`**recipe** 不是零件
→ 寫成 `http_request` 該 recipe
4. 🔴 **查詢回 `not_found` 就改寫成 `code` 節點**
→ 那叫「腹語術」(表面用 Arcrun、實際全寫 JS)。正解:缺 API 寫 recipe、缺能力投稿零件。
`code` 只用在**局部整形**(例:剝掉 LLM 回應的雜訊),不用來取代零件與流程控制。
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## 8. 相關
- 完整版指引與十題考卷(含 haiku 實測 10/10):
頂層 repo `system-dev/docs/3-specs/arcrun-usable/`
- 下一步該讀哪支 skill(需 MCP):`arcrun_list_skills()`
- 定期掃資料 → `build_watcher_workflow`
- RAG 檢索問答 → `rag_with_arcrun`
- workflow 卡住不動 → `debug_paused_workflow`
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## 9. 資源去哪取(不要自己重造 Arcrun 已有的)
| 你想知道 | 跑這個 |
|---|---|
| 有哪些零件可用 | `acr parts` |
| 某零件的設定範本 | `acr parts scaffold <name>` |
| 有哪些 recipe | `acr recipe list``acr recipe search <關鍵字>` |
| 支援哪些服務的認證 | `acr auth-recipe list` |
| 某服務認證要哪些 credential + 範例 | `acr auth-recipe scaffold <service>` |
| **一次掃全部**(零件/recipeauth-recipeworkflow | `acr search <關鍵字>` |
| 已部署的 workflow | `acr list` |
| 某次執行為什麼失敗 | `acr logs <workflow>` |
| 工作流語法、指令 | `acr --help` |
**先查再動手**——Arcrun 多半已經有你要的零件/recipe/認證,不要自刻。
## 10. 做出來以後:驗證 → 部署
```bash
acr validate <workflow>.yaml # 先驗,別直接部署
acr push <workflow>.yaml # 部署(暴露動作,見 §12
acr run <workflow> # 觸發一次,看實際結果
acr logs <workflow> # 看執行紀錄/失敗原因
```
需要 credentialAPI keytoken)時:`acr auth-recipe scaffold <service>` 看要哪些,
明確告訴使用者去哪取得、怎麼 `acr creds push`
🔑 **金鑰只拿名字**workflowrecipe 裡只寫 `{{credential.<名字>}}`
**真身絕不寫進定義檔**(執行前才由系統回填)。
## 11. Arcrun 是你(AI)用的工具,不是工具回頭呼叫 AI
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。
**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。
(唯一例外:`ask_llm` 這種「內容生成本身就是流程的一步」,見範本 B。)
## 12. 把東西開放給別人用 = 要使用者明示同意
`acr push`(部署 workflow)與 `acr recipe push`(投稿 recipe)會讓資料/能力**可被外部呼叫**:
- 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。**
- 非互動環境(你直跑)遇到 → 停,把完整指令印給使用者自己貼上跑,絕不自己塞 confirm 假裝同意。
- Arcrun 可提供保護(要求呼叫者帶 key/限流)——提醒使用者。
## 13. Arcrun 不替你做授權判斷
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**。
不要在 Arcrun 裡建「允許/禁止某 endpoint」的二次授權清單。
## 14. 誠實(最重要)
- **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。
- **不假裝防偽/不代替人類確認**有風險的動作(暴露資料)。
- **完成 客觀證據**HTTP 2xx + trace),不是口頭「做好了」。
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## 動手前的自檢清單
1. 我把意圖寫成 `>>` 串了嗎?(還是直接跳去寫 YAML/寫程式)
2. 我查過 `acr search` / `acr parts` / `acr recipe list` 了嗎?
3. 查詢回 `not_found` 時,我走的是 recipe/零件 PR 兩條路,**還是偷偷改寫成 `code`**?(後者=腹語術)
4. 我是不是讓工作流回頭呼叫 AI 做判斷?(是 → 改成我自己做)
5. 這動作會把資料開放給別人嗎?(會 → 要使用者明示同意)
6. 我有沒有假裝(假綠/假防偽/代替人類確認)?(有 → 停,誠實標明)