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uncle6me-web a9a47b7c37 🔴 步驟5 補斷點：教材說「引擎不支援條件分支」＋意圖語法收不到分支標籤

備考 haiku 真考時自查發現的兩個斷點——**若不補，考試必掛，且掛的是我自己的教材**。
形狀＝步驟1 那個「世代脫節」的翻版：能力做好了，但教 AI 的地方還停在舊世代。

斷點①：三處教材主動說「沒有條件分支」，還教了正好造成腹語術的替代法
  - mcp/src/mcp-handler.ts:44「**沒有** ON_TRUE／ON_FALSE——引擎目前不支援條件分支」
  - registry/skills/write_intent_workflow.md:39「不要寫 ON_TRUE／ON_FALSE…
    需要判斷時**寫成一個獨立節點**再接 ON_SUCCESS」← 這正是「判斷退回 code」的入口
  - registry/skills/INDEX.md:44「已知的坑：引擎沒有條件分支」
  ⇒ 三處全部更新成現況（三顆零件都輸出 data.branch、引擎依標籤選路、
    查零件回應附 branch_hint 照著接即可），並保留「不要寫 ON_FAILURE」（那個真的沒有）。

斷點②（更隱蔽，靜默失效）：`graph-builder` 只認得 `對每個 X` 的參數化 label，
  `ON_BRANCH(branch_active)` 帶括號會落到 toEdgeType 預設值 **PIPE**
  ⇒ 我在 skill 教的寫法，編圖收不到，而且**不報錯**——AI 以為分支了、實際全走同一條。
  「教了語法但引擎不收」比沒做更糟，故與文件同批補上：比照 FOREACH 抽 iterator 的作法
  抽 branch 標籤（半形/全形括號都收），寫進 edge.branch。

新增 tests/intent-branch-syntax.test.ts（7 項綠）：守「文件教的寫法，編圖真的收得到」
——ON_TRUE/ON_FALSE 不退化成 PIPE、中文「成立時/否則」、ON_BRANCH(標籤) 抽得出 branch、
全形括號、try/catch 標籤；零變化：ON_SUCCESS 仍是 ON_SUCCESS、對每個 X 的 iterator 不受干擾。

全套 234 passed（前 227 +7），失敗數維持既有 9 筆；tsc 綠。

SDD: workflow-discovery 3.11｜CP: arcrun-usable 步驟 5

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

2026-07-31 16:51:19 +08:00

6.8 KiB

Raw Blame History

Skill: Write Intent Workflow（寫意圖工作流）

何時用這個 skill

用戶說「幫我用 Arcrun 做 X」時，第一個讀這支。 其他 skill 都是它的下游。

「幫我用 Arcrun 寫一個…」
「用 Arcrun 做 X」
你要在 Arcrun 上做任何事，但不知道有哪些零件可用

你不需要知道有哪些零件。 先把意圖寫出來丟去查，系統會告訴你哪些存在、哪些不存在。

核心 pattern

input >> ON_SUCCESS >> <第一步> >> ... → 丟 /cypher/search → 系統回哪些零件存在

1. 意圖工作流的語法

一串「誰接誰」，每行一個關係：

<節點A> >> <邊> >> <節點B>

節點＝一個步驟。用你想得到的名字（中文可以），不必是真實零件名
邊＝什麼情況下往下走

2. 邊有這些

邊	意思	真例
`ON_SUCCESS`	上一步成功就往下	`input >> ON_SUCCESS >> prep`
`對每個 <變數>`	上一步產出清單，逐項處理（FOREACH）	`parse_card >> 對每個 block >> post_block`
`ON_TRUE` / `ON_FALSE`	條件成立／不成立各走一條（配 `if_control`）	`判斷有沒有新資料 >> ON_TRUE >> 傳到 telegram`
`ON_BRANCH`＋`branch:`	依標籤選路（配 `switch` 每個 case、`try_catch` 的 try/catch）	`my_switch >> ON_BRANCH(branch_active) >> 處理啟用`

2.1 條件分支怎麼寫（2026-08-01 起引擎支援）

需要判斷時，用分支邊，不要寫 code 判斷。 三顆流程控制零件都輸出 data.branch 標籤，引擎依標籤選路：

零件	輸出的標籤	接法
`if_control`	`"true"` / `"false"`	`ON_TRUE`／`ON_FALSE` 各一條
`switch`	你在 `cases[].branch` 取的名字（沒中則 `default_branch`）	每條路一條 `ON_BRANCH`，邊上標 `branch`
`try_catch`	`"try"`（沒錯）／`"catch"`（有錯）	兩條 `ON_BRANCH`，標 `try` 與 `catch`

判斷有沒有新資料 >> ON_TRUE >> 傳到 telegram
判斷有沒有新資料 >> ON_FALSE >> 結束

中文語意詞亦可：「成立時」＝ON_TRUE、「否則」＝ON_FALSE。

💡 不必背：查零件時回應會附 branch_hint（有哪些標籤、用哪些邊型、可照抄的範例），照著接就對了。

⚠️ 仍然不要寫 ON_FAILURE（沒有這種邊；要處理失敗用 try_catch ＋ ON_BRANCH(catch)）。

3. 第一個節點固定是 `input`

所有真範本都以 input 起頭——那是「觸發時帶進來的資料」。

4. 真範本（照抄結構、改內容）

以下四份全部是實際部署且 verdict=success 的 workflow，不是簡化示範。用 arcrun_get_workflow(<name>) 可以拿完整定義。

A. 最短：取資料 → 處理　（`graph_neighbors`）

input >> ON_SUCCESS >> fetch_triplets
fetch_triplets >> ON_SUCCESS >> bfs_neighbors

B. 長鏈：多次查詢 → 組裝 → 問 AI → 收尾　（`rag_chat`）

input >> ON_SUCCESS >> prep
prep >> ON_SUCCESS >> kw_search
kw_search >> ON_SUCCESS >> sem_search
sem_search >> ON_SUCCESS >> fetch_triplets
fetch_triplets >> ON_SUCCESS >> fetch_blocks_a
fetch_blocks_a >> ON_SUCCESS >> assemble
assemble >> ON_SUCCESS >> ask_llm
ask_llm >> ON_SUCCESS >> finalize

prep 前處理／assemble 組 prompt／finalize 收拾回應——三個常見的整形節點。

C. 一節點分岔兩條 FOREACH　（`rag_ingest_card`）

input >> ON_SUCCESS >> parse_card
parse_card >> 對每個 block >> post_block
parse_card >> 對每個 rel >> post_triplet

同一節點可有多條出邊，各自處理不同清單。

D. 混合：直線＋兩段 FOREACH　（`rag_takedown_direct`）

input >> ON_SUCCESS >> prep
prep >> ON_SUCCESS >> list_dead_blocks
list_dead_blocks >> ON_SUCCESS >> build_deprecations
build_deprecations >> 對每個 dead_entry >> deprecate_entry
build_deprecations >> ON_SUCCESS >> list_triplets
list_triplets >> ON_SUCCESS >> pick_dead_triplets
pick_dead_triplets >> 對每個 dead_record >> deprecate_triplet

build_deprecations 同時有 FOREACH 出邊與 ON_SUCCESS 出邊—— 前者處理清單、後者繼續主線。

5. 節點怎麼命名（照真範本的模式，查詢較容易媒合）

意圖	模式	真例
前處理／正規化	`prep`	`rag_chat.prep`
取一批資料	`fetch_`／`list_`	`fetch_triplets`／`list_dead_blocks`
搜尋	`*_search`	`kw_search`／`sem_search`
解析／切塊	`parse_*`	`parse_card`
寫入	`post_*`	`post_block`／`post_triplet`
組裝	`assemble`／`build_*`	`assemble`／`build_deprecations`
問 AI	`ask_llm`	`rag_chat.ask_llm`
收尾整形	`finalize`	`rag_chat.finalize`

6. 寫完一定要查（不要直接部署）

curl -s -X POST https://arcrun-cypher-executor.<subdomain>.workers.dev/cypher/search \
  -H 'content-type: application/json' -H 'X-Arcrun-API-Key: <namespace>' \
  -d '{"triplets":["input >> ON_SUCCESS >> fetch_data","fetch_data >> ON_SUCCESS >> notify"]}'

回應的每個節點會有：

status	意思	你該做什麼
`found`	有這個節點。`source: component` 附 `input_schema`（怎麼填 payload）與 `success_rate`；`source: recipe` 附 description/endpoint	只填 payload
`not_found`	兩庫（零件 registry＋recipe 庫）都查過，確定沒有	照 `suggestion` 欄走：缺 API → 寫 recipe（skill `write_recipe`）；缺計算能力 → 投稿零件 PR（skill `add_new_wasm_component`）。`similar_components`/`similar_recipes` 是相近候選——先看有沒有現成的能直接用
`unknown`	查不到 registry	不代表不存在，別據此改寫成 code

註（2026-07-31）：/cypher/search 曾對任何節點名都回假 found，已修為真查兩庫。舊實例（未更新部署）仍可能假 found——status 可信度以該實例部署版本為準。

7. 常犯的錯

用不存在的邊（ON_FAILURE／ON_TRUE）→ 只有 ON_SUCCESS 與 對每個 X
第一個節點不是 input
把 recipe 當零件寫——telegram_send／gmail／kbdb_get 是 recipe 不是零件 → 寫成 http_request ＋該 recipe
🔴 查詢回 not_found 就改寫成 code 節點 → 那叫「腹語術」（表面用 Arcrun、實際全寫 JS）。正解：缺 API 寫 recipe、缺能力投稿零件。 code 只用在局部整形（例：剝掉 LLM 回應的雜訊），不用來取代零件與流程控制。

8. 相關

完整版指引與十題考卷（含 haiku 實測 10/10）：頂層 repo system-dev/docs/3-specs/arcrun-usable/
下一步該讀哪支 skill：arcrun_list_skills()
- 定期掃資料 → build_watcher_workflow
- RAG 檢索問答 → rag_with_arcrun
- workflow 卡住不動 → debug_paused_workflow

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