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>
26 lines
748 B
YAML
26 lines
748 B
YAML
name: pdf_to_blocks
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description: 收 PDF URL → 轉文字 → 切 chunk → 存 KBDB 每塊一個 block
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flow:
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- "input >> ON_SUCCESS >> convert_pdf"
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- "convert_pdf >> ON_SUCCESS >> ingest_to_kbdb"
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config:
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convert_pdf:
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component: http_request
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url: "https://kbdb.finally.click/convert"
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method: POST
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body_json:
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file_url: "{{input.pdf_url}}"
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format: "text"
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# kbdb_ingest 自動 chunk + 寫 blocks（每塊 ~500 字）
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# source 用 file_url 當去重 key（同 PDF 重 ingest 不會重複建）
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ingest_to_kbdb:
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component: kbdb_ingest
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api_key: "{{api_key}}"
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page_name: "pdf-{{input.title}}"
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text: "{{convert_pdf.data.text}}"
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source: "pdf:{{input.pdf_url}}"
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user_id: "{{input.user_id}}"
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