Files
Arcrun/registry/examples
kbdb-cc c6932b0088 feat(km-wiki-ingest): 重做成跑在 cypher 上的 workflow(走 cypher binding,汰換 service-binding drainer,D28)
把知識庫 ingest 從 standalone drainer(誤用 Service Bindings)重表達為 cypher workflow:

- workflow.yaml(Phase 0 cron drain):watch_cron→load_cursor→list_cards→pick_card(code)
  →fetch_card→parse_card(code)→upsert_entry→save_cursor→post_envelopes→post_one_envelope。
  線性 pipe,跨-worker 全走 cypher binding(零件節點),零 service binding。
- workflow.delta.yaml(Gitea webhook 穩態):collect_changed(code)→foreach card→fetch/parse/upsert/foreach envelope。
- code/kbdb/graph 接法:code=canonical `code` 零件(arcrun-code);kbdb/graph=http_request 零件打
  /entries/ingest、/triplets/ingest(server 端冪等);Gitea=http_request。
- 平台端最小補丁(各需 gated 部署):
  1) cypher-executor component-loader:WASM_HTTP_RUNNER_IDS 加 'code'(canonical→arcrun-code,cypher binding 正解)。
  2) kbdb base:POST /entries/ingest(page_name+content_hash 冪等 upsert,對稱 graph /triplets/ingest;
     因 flow DSL 無資料條件分支,把 create/patch/skip 冪等推到 server 端)。
- drainer/DEPRECATED.md:標舊 standalone worker 退役計畫(新版穩定後 wrangler delete)。
- DEPLOY.md:部署順序、cron/webhook 掛法、subdomain 對齊、驗收與退役。

本輪不部署(待總管/leo 審架構)。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01HJiLCRUU2o3aSpPEzVCt2o
2026-07-06 12:59:13 +00:00
..

Arcrun Examples Library

給 AI 操盤手快速參考的 workflow 範本庫。每個範例都是可直接 acr push 部署的 YAML。

對應 SDD: matrix/arcrun/.agents/specs/llm-interface/ Milestone 3.3

結構

每個範例一個資料夾:

{slug}/
├── workflow.yaml         可直接 push 部署
├── description.md        解決什麼問題 / 怎麼觸發 / 預期結果
└── tags.json             ["webhook", "llm", "cron", ...] 用於搜尋

範例列表

Slug 場景
webhook-to-http 簡單轉發:webhook → 打另一個 API
cron-watcher 每 5 分鐘掃資料庫 → 觸發子 workflowmira pattern
llm-classify claude_api 分類文字 → 寫 KBDB
rag-search-answer 從 KBDB 找 context → claude 回答
email-summary gmail 收信 → claude 摘要 → telegram 推
pdf-to-blocks 上傳 PDF → 轉文字 → 切 chunk → 存 KBDB
github-issue-bot 收 GH webhook → claude 分析 → 留 comment
daily-digest cron → 多源聚合(KBDB / RSS / 等) → 推送
parallel-fanout 一份輸入分發多 workflow 並行處理
error-retry try_catch + wait + retry 重試外部 API

如何用(AI 視角)

  1. arcrun_search_examples('rag context answer') → 命中 rag-search-answer
  2. 拿 YAML,按自己需求改 prompt / 資料來源
  3. arcrun_validate_yamlarcrun_push_workflow → 完成

CI 自動同步

GH Actions 監聽本目錄變動 → 把每個範例 PATCH 進 KBDB type=workflow-example (含 YAML + description + tags)。MCP search_examples 走 KBDB semantic search。