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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1.4 KiB
Markdown
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# pdf-to-blocks
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## 解決什麼問題
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研究 / 學習：丟一份 PDF 進來，自動轉文字 + 切 chunk + 存 KBDB，之後可 RAG search。
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適合做：論文閱讀庫、合約查詢、技術文件 RAG。
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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/pdf_to_blocks/trigger \
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-H "X-Arcrun-API-Key: ak_xxx" \
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-d '{
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"api_key":"ak_xxx",
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"pdf_url":"https://arxiv.org/pdf/2411.02959.pdf",
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"title":"HtmlRAG",
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"user_id":"inkstone_leo_research"
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}'
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```
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## 怎麼用後續
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搭配 `rag-search-answer` workflow：
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```bash
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curl ... rag_search_answer/trigger \
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-d '{"question":"HtmlRAG 對 Markdown 的優勢是什麼?", "user_id":"inkstone_leo_research"}'
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```
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→ claude 從你剛 ingest 的 PDF chunks 找 context 回答
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## 改成你自己的
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- 替換 convert 來源（cto.finally.click 也有 convert，自家環境可用）
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- `kbdb_ingest` 預設 chunk ~500 字，要改在 KBDB 端設
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- `source: "pdf:{url}"` 是 idempotency key — 同 URL 重複 ingest 會被偵測
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## 變體
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- 接 `claude_api` 在 ingest 後跑「自動 tag」流程（每個 chunk 抽 keyword tag）
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- 接 `email-summary` pattern：訂閱 arxiv RSS → 自動 PDF 收進來
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- 把 ingest 結果 trigger `wiki_synthesis`（mira 用此 chain）
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## 學到什麼
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- KBDB 有 `/convert` endpoint 直接吃 PDF / DOC，不用自己處理 OCR
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- `kbdb_ingest` 自動 chunking + embedding 一條龍
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- `source: "{type}:{key}"` 是 KBDB idempotency 慣例
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