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引擎自 2026-08-01 起已支援條件邊（cypher-executor/src/graph-executor.ts case 'ON_TRUE'/'ON_FALSE'/'ON_BRANCH'，VALID_EDGE_TYPES 亦已列入；31 個 cypher-executor 測試全過）。registry/skills/write_intent_workflow.md（單一 真相源）也已在同日更正為教 ON_TRUE/ON_FALSE/ON_BRANCH 是合法邊。 但 cli/scripts/check-harness-generation.mjs 的世代閘還停在舊世代判準： 只要 SKILL.md 出現正面示範的 ON_TRUE 就擋——這道閘本身才是落後的一方， 把已經寫對的教材當錯誤攔下，害乾淨 `npm run build` 必敗。 同源的過時內容還藏在三個手動維護的 harness 原始檔（非腳本產物）： CLAUDE.block.md／commands/arcrun.md／hooks/arcrun-guard.sh 都寫著 「引擎沒有條件邊」「沒有 ON_TRUE/ON_FALSE/ON_FAILURE」，一併更正。 真正不存在的邊是 ON_FAILURE（VALID_EDGE_TYPES 只有 ON_FAIL），把 mustNot 判準從 ON_TRUE 換成 ON_FAILURE，並新增 must 規則要求 ON_TRUE 必須出現， 防止教材日後又被改回「條件邊不存在」的舊世代說法。 skills/arcrun-mindset/SKILL.md 是由 registry 於建置期重建的產物 （build-harness-skill.mjs），本次改動只跑 `npm run build:harness` 重建、不手改。 驗證：故意把 SKILL.md 的 ON_FAILURE 改成正面示範，確認閘仍會擋下 （exit 1），還原後 `npm run build` 連跑兩次皆全綠且冪等（SKILL.md md5 不變）。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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# 用 Arcrun 完成這個自動化需求
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使用者想做一個自動化。你的任務：用 Arcrun 做出來，全程不要讓使用者自己寫程式。
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⚠️ **不要上網搜 Arcrun 文件**（網路上沒有）。先讀 **arcrun-mindset** Skill，再用 `acr` 指令查現況。
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## 鐵則
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- **用 Arcrun 工作流／recipe，絕不自己寫 Python/Node 腳本。** 使用者選 Arcrun 就是不想要一次性腳本。
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- **打外部 API → 寫 recipe**（`acr recipe push`），不自刻 HTTP client。缺 recipe 就自己補一個，不必問人。
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- **不自製零件（WASM）**——零件由 Arcrun 維護。你能用的是現有零件 ＋ recipe ＋ 工作流。
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- **需要 AI 判斷時你自己做**，不要讓工作流回頭呼叫 LLM。
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- 🔴 **查不到零件就改寫成 `code` 節點 ＝ 腹語術**，禁止。缺 API 寫 recipe、缺能力投稿零件。
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## 步驟
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### 1. 先寫「意圖」，不要先寫 YAML
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把使用者的需求寫成一串「誰接誰」（**不必是真實零件名**，用你想得到的名字即可）：
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```
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input >> ON_SUCCESS >> fetch_rows
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fetch_rows >> 對每個 row >> notify
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```
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- 第一個節點固定是 `input`
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- 邊有 `ON_SUCCESS`、`對每個 <變數>`（FOREACH）、`ON_TRUE`／`ON_FALSE`（配 `if_control`）、`ON_BRANCH`＋`branch:`（配 `switch`／`try_catch`）；**沒有** `ON_FAILURE`
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- 需要判斷 → 用條件邊（`if_control` 配 `ON_TRUE`／`ON_FALSE`），不要寫 code 判斷
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語法細節、四份實跑過的範本、節點命名慣例 → **arcrun-mindset** Skill。
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### 2. 丟去查，讓系統告訴你有什麼
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`acr search <關鍵字>` 一次掃零件／recipe／auth-recipe／workflow；
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或把意圖串丟 `/cypher/search`，逐節點拿 `found` / `resolved` / `not_found` / `unknown`。
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- `found`／`resolved` → **只填 payload**
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- `not_found` → 照回應的 `suggestion` 走（缺 API 寫 recipe、缺計算能力投稿零件），
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並看 `similar_components`／`similar_recipes` 有沒有現成能用的
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- `unknown` → **不代表不存在**，別據此改寫成 code
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### 3. 把意圖變成 workflow YAML
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節點填上查到的真實零件／recipe ＋ payload。
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需要 credential 時：`acr auth-recipe scaffold <service>` 看要哪些，明確告訴使用者去哪取得、怎麼 `acr creds push`。
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🔑 定義裡只寫 `{{credential.<名字>}}`，**真身絕不寫進檔案**。
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### 4. 驗證 → 部署 → 給證據
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```bash
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acr validate <workflow>.yaml # 先驗
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acr push <workflow>.yaml # 部署（暴露動作，見下）
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acr run <workflow> # 觸發一次
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acr logs <workflow> # 看執行紀錄
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```
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完成要給客觀證據（HTTP 2xx／trace），不要只說「做好了」。
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## 遇到要暴露資料（對外 webhook／recipe 投稿）
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停下來，明確告訴使用者「這會讓 X 可被外部呼叫」，要他同意。不要替他決定公開。
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非互動環境下把完整指令印給使用者自己貼上跑。
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## 還沒設定好 Arcrun？
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若 `acr` 指令不存在或還沒 `acr init`：先帶使用者完成前置設定
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（裝 CLI → 拿 Cloudflare 帳號的兩串憑證 → `acr init --self-hosted`）。
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拿 Cloudflare 憑證時用白話照抄式引導，不要對使用者講 KV / Worker / R2 等術語。
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## 使用者的需求
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（使用者打在 /arcrun 後面的文字會接在這裡）
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