Leo
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📋 SDD：workflow-discovery（active）／對應 CP arcrun-usable 步驟 5「死代碼清除」 刪除（git rm 保留歷史）： - registry/components/km_writer + .component-builds/km_writer - registry/components/kbdb_upsert_block + .component-builds/kbdb_upsert_block - registry/examples/km-wiki-ingest（唯一引用 kbdb_upsert_block 的範例，Mira 時代同源產物） 為什麼刪（Arcrun 自己的 06-mindset.md §1 早已載明）： 「mira 的 claude_api / km_writer 就是這樣被錯做成零件的（其實是自用服務膠水）」 ＋ kbdb_upsert_block 是「一個 CRUD 操作一個零件」（leo：總不能每個都建一個零件） ＋ 兩者綁的 Mira 已於 2026-06-29 蒸發＝死零件。 刪前實測引用數：workflows.json 0／cypher src 0／examples 僅 km-wiki-ingest。 零件數 22 → 20。 ✅ 投影模型驗證成功：build-bundles.mjs 掃 .component-builds/ 目錄（readdirSync）， 重跑後 manifest 自動 25 顆 → 23 顆，兩顆消失，**不需手動改 manifest**。 ⇒ 證明 manifest 這層本來就是投影（leo 的設計），只有 registry KV 那層是獨立登記簿（待改）。 驗：vitest 9 failed/179 passed＝與刪除前相同（既有債）。
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 workflow（mira 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 |
graph-neighbors |
同步查詢：撈 KBDB triplet → 記憶體 BFS 找 N 跳鄰居（查詢面工作流，走同步查詢 trigger） |
如何用（AI 視角）
arcrun_search_examples('rag context answer')→ 命中rag-search-answer- 拿 YAML，按自己需求改 prompt / 資料來源
arcrun_validate_yaml→arcrun_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。