Leo
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leo 兩個洞察：
① 「整個 arcrun instruction 很像 LLM wiki…它會拿到一個 index 把所有文件說明都塞給它，
它不會就可以查，範本全部寫在裡面」
⇒ 對照 wiki 的 push/pull 分法：我原本只做了 push（instructions 開場），
漏了 pull（INDEX 導航）。補 registry/skills/INDEX.md：
什麼症狀查哪支 skill／查現成零件recipe workflow 的九支工具／四個已知的坑／腹語術紅線
② 「它不去查就不知道…如果它去上網搜因為它不知道自己有配備呢？」
⇒ 實測確認 instructions 是 **push**（本 session system prompt 內就有藏書地圖那段）
⇒ AI 不會去上網搜，但原本的 instructions 沒說「你配備了什麼」
⇒ 開場補：Arcrun 是什麼／你現在就有完整能力／不要上網搜（網路上沒有）
驗：tsc 零錯誤。⚠️ 未部署——實測總管 token 只有 account(read)，無法部署任何 CF worker。
Arcrun Skill Library
給 AI 操盤手用的 playbook（pattern + 流程指引）。 比 examples 更高層 — examples 是「可直接用的 YAML」，skills 是「面對 X 問題該怎麼想 + 該用什麼 example」。
對應 SDD:
matrix/arcrun/.agents/specs/llm-interface/Milestone 3.1
結構
每個 skill 是一份 markdown：
{skill-name}.md
Skill 清單
| Skill | 何時用 |
|---|---|
build_watcher_workflow |
用戶想「每 X 分鐘掃資料，找到符合的處理」 |
debug_paused_workflow |
workflow 卡 paused 不動了 |
migrate_http_to_trigger_workflow |
看到舊 workflow 用 http_request 自打，CF self-fetch 死鎖 |
rag_with_arcrun |
用戶想做「問問題 + 用我的資料回答」 |
add_new_wasm_component |
缺零件需要寫新的（TinyGo WASM） |
CI 自動同步
GH Actions 監聽本目錄變動 → PATCH 每個 skill 進 KBDB type=agent-skill block。
MCP arcrun_list_skills(tag?) / arcrun_get_skill(slug) 給 AI 查。