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Arcrun/cli/harness/skills/arcrun-mindset/SKILL.md
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uncle6me-web 037cf9b6a4 feat(harness): 用戶 CC harness(acr install-harness)+ 公開 repo 只留對外
讓「用 arcrun 開發」的用戶,他的 CC 自動載入 arcrun 防護、不退回自寫 Python。

新增 user-cc-harness(SDD: .agents/specs/user-cc-harness,本機):
- acr install-harness:冪等裝進用戶當前專案(新/舊專案皆可),acr init 末尾也順便裝
  - CLAUDE.md arcrun 區塊(標記包夾,append 不破壞既有)
  - .claude/skills/arcrun-mindset(世界觀 + 資源去哪取 acr parts/auth-recipe)
  - .claude/commands/arcrun.md(/arcrun slash command)
  - .claude/hooks/arcrun-guard.sh(python→提醒不硬擋、暴露→exit 2、每條含正路)
  - settings.json 合併 hook(不覆蓋用戶既有 hooks/設定)
- llms.txt + README「給 AI」段:第一接觸點(用戶丟連結,CC 讀了知道第一步 install-harness)
  含 CF 憑證白話照抄式引導(不對用戶講 KV/Worker/R2 術語)
- harness 素材內嵌 npm 套件(cli/harness/,files 帶上),不依賴用戶有 arcrun repo
- 實測:空目錄/冪等/既有檔合併皆通過,tsc exit 0,npm pack 含 harness 5 檔

公開 repo 清理(richblack:用戶要用不要開發 arcrun):
- git rm --cached 移除開發痕跡 + 思考過程出公開 repo(本機保留供 richblack 開發):
  .claude/CLAUDE.md/AGENTS.md/.agents/docs/DECISIONS/BACKLOG/landing/.github
- .gitignore 防回流;補 MIT LICENSE

MCP(P7)納入 install-harness/update 的接點已設計,實作待 MCP 對齊(BACKLOG 另一條線)。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-03 20:02:44 +08:00

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arcrun-mindset arcrun 的世界觀 — 用 arcrun 開發自動化時的預設心態 + 資源去哪取。當你(AI 操盤手)要在 arcrun 上做任何事(串服務、處理資料、認證、把東西開放給人用)前讀這個。它讓你做出「方向對」 的選擇、知道資源在哪,避免技術上能跑但架構上錯、或自己重刻 arcrun 已有的東西。

arcrun mindset(給 AI 操盤手)

你在 arcrun 上幫使用者開發自動化。arcrun 很簡單,簡單到你常會把它想複雜、或退回自己熟悉的 Python/Node 自刻。這份幫你在岔路上選對方向,並告訴你資源在哪。


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。


1. 工作流是 default,不要退回自己寫 Python

使用者選 arcrun,就是不要「每次重刻、跑完即丟」的腳本。所以你的預設順序:

  1. 先想能不能用工作流做(串現有零件 / recipe + 流程控制)。99% 可以。
  2. 要打的服務有 HTTP API、但沒有對應 recipe → 寫一個 recipehttp_request + 固定設定 YAML,不用部署、不用審核)。
  3. 只有封閉純邏輯(流程控制 / 資料處理)、現有零件不夠、且值得全 arcrun 重用 → 才考慮零件(而零件走 PR,不是你現在做)。

典型走歪:「我先用 Python 測一下」。停。使用者要的是 arcrun 工作流。先 acr parts 看有什麼,用工作流串。

2. 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>
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>
已上傳的 recipe acr recipe list
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。

3. 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。

4. 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。

5. 把東西開放給別人用 = 要使用者明示同意

部署對外 webhook、push recipe 會讓資料/能力可被外部呼叫(暴露面):

  • 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,要人類確認,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。

6. 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」。

怎麼用這份 mindset

每次準備動手,先過一遍:

  1. 這能用工作流 / recipe 做嗎?(多半能 → 別自己寫 Python、別造零件)
  2. 我查過 acr parts / acr auth-recipe 了嗎?(arcrun 可能已有)
  3. 我是不是讓工作流回頭呼叫 AI?(是 → 改成我自己做)
  4. 這動作會把資料開放給別人嗎?(會 → 要使用者明示同意)
  5. 我有沒有假裝(假綠 / 假防偽 / 代替人類確認)?(有 → 停,誠實標明)