CLI agent 與 IDE 沙箱整合
沙箱系列的本地產品篇（order 6）。OpenCode、Codex CLI、Cursor 等 CLI agent 與 IDE 的本地沙箱怎麼設定、隔離邊界在哪、常見陷阱與安全最佳實踐。
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529 篇文章Cloudflare Browser Run 怎麼用：在 Workers 上跑 headless Chrome
Browser Run 讓 Workers 使用 Cloudflare 管理的 headless Chrome。Quick Actions 適合 screenshot、PDF、HTML、JSON、crawl 這類單次任務；Browser Sessions 則適合 Puppeteer、Playwright、CDP、Stagehand 這類需要完整控制的 automation。
Cloudflare Cache Rules：什麼該快取，什麼要保持動態
Cloudflare Cache Rules 是 zone 層的快取政策：用 request expression 決定哪些內容 eligible for cache、Edge TTL/Browser TTL 怎麼算、cache key 包哪些維度，以及遇到 stale、ETag、purge 時怎麼處理。它適合管理 CDN 快取規則；Worker Cache API 則適合程式化存取。
Cloudflare Containers 怎麼用：當 Workers 需要完整 Linux runtime
Cloudflare Containers 讓 Workers app 呼叫 on-demand serverless container，適合需要完整 filesystem、特定 runtime、既有 container image、更多 CPU/memory/disk 的工作。它不取代 Workers；Worker 保留入口與 routing，container 處理 runtime 太重的那段。
Cloudflare Edge Platform 導讀：把網站和 app 跑在 Cloudflare 上
Cloudflare Edge Platform 這條系列回答一個產品問題：怎麼用 Workers、D1、KV、R2、Durable Objects、Queues、Workflows、Cache、Images、Email、Turnstile、Observability、Browser Run、Containers，把網站或 app 跑起來、跑穩、跑便宜。
Cloudflare Edge Platform 上線前檢查：自訂網域、維護頁與 Workers limits
Cloudflare app 上線前不要只看 deploy 成功。Custom Domains、Routes、www/root redirect、維護頁、CPU/memory/subrequest limits、log sampling、fallback path 都要先檢查。這篇把 Edge Platform 系列裡的 production pitfall 收斂成一份 checklist。
Cloudflare Email Service 怎麼用：讓 Workers 寄信、收信與處理產品通知
Cloudflare Email Service 把產品常見的交易信、magic link、通知與收信 routing 接進 Workers。寄任意收件人目前需要 Workers Paid；收信 routing 可在 Free/Paid 使用，但仍要注意 DNS、配額、message size、bounce 和 anti-spam 邊界。
Cloudflare Hyperdrive 怎麼用：讓 Workers 接上既有 Postgres / MySQL
Hyperdrive 解的是 Workers 連到既有 Postgres / MySQL 的延遲與連線池問題。它用 edge connection setup、靠近資料庫的 connection pool、read query cache，讓單區資料庫比較適合被全球 Workers 存取。
Cloudflare Images 怎麼用：圖片變體、格式轉換與交付管線
Cloudflare Images 有兩條路：把 R2/S3/origin 圖片拿來做 edge transformations，或直接把圖片存進 Images 再用 variant delivery。前者按 unique transformations 看成本，後者還要看 stored 和 delivered images。
Cloudflare Observability 怎麼用：Workers Logs、Traces 與 Analytics Engine 的分工
Workers Observability 負責 debug 和 request tracing；Workers Analytics Engine 負責高基數產品事件與自訂 metrics；GraphQL Analytics API 則查 Cloudflare 既有產品資料。把三者分清楚，才不會把 log 當資料庫，也不會把 billing、monitoring、產品分析混在一起。
Cloudflare Smart Shield 怎麼用：讓 Origin 少扛一點流量
Smart Shield 是 Cloudflare 的 origin protection bundle：用 Smart Tiered Cache、connection reuse、Argo Smart Routing、Regional Tiered Cache、Cache Reserve、Health Checks 和 Dedicated CDN Egress IPs，減少打到 origin 的 request 與 connection。
Cloudflare Turnstile 怎麼用：保護表單與公開 API，不靠傳統 CAPTCHA
Turnstile 是 Cloudflare 的 CAPTCHA 替代方案：前端 widget 產生 token，後端必須用 Siteverify API 驗證。token 有效 300 秒、只能驗一次；只放 widget 不驗 token，等於沒有完成防護。
Cloudflare Workflows：把多步驟流程跑到完成
Cloudflare Workflows 把 Workers 上的多步驟流程拆成可持久化的 step：每個 step 可以 retry、sleep、waitForEvent、rollback，instance 可以查狀態、暫停、恢復或終止。Queues 適合單步背景工作；Workflows 適合要記住進度的長流程。
執行環境與沙箱怎麼選：從 Namespace、gVisor 到 Firecracker、E2B、Lambda MicroVMs 的隔離光譜
沙箱不是單一套件，而是 Namespace、cgroups、seccomp、gVisor、Firecracker 層層疊起的光譜；本地 OS 級沙箱管爆破半徑，雲端 microVM 管多租戶隔離，選型關鍵在信任邊界與維運成本。
跨週整理（一）：七週的想法怎麼互相銜接與取代｜Harvard CS50 AI 主題單元
把七週放在一起看的三種關係：同一個想法在後面的週再出現（馬可夫鏈從第 2 週用到第 4、第 6 週，權重的線性組合從第 4 週變成第 5 週的 unit）；前一週的工具是後一週的前提；講課先教一個做法、指出它不夠用、再換下一個。附三個跨週例子與四題跨週自我檢查。
跨週整理（二）：十二個專案各用到哪一段講課｜Harvard CS50 AI 主題單元
把十二個專案放在一起看：每個專案要寫哪些函式、用到哪一節講課、規格頁給了什麼可以對答案的例子；哪些專案用的是同一種做法（列舉、搜尋、馬可夫鏈、從資料學）、哪些專案要用的東西講課沒有教。附三個算到底的例子與五題自我檢查。官方沒有標難度與時數，本文也不給。
Knowledge——命題邏輯、模型檢查、推理規則與知識表示｜Harvard CS50 AI 第 1 週
第 1 週講怎麼讓程式依已知事實推出新事實：用命題符號與五個連結詞把知識寫成句子；model checking 列舉全部 2 的 n 次方種真假組合來判斷知識庫是否蘊涵某個查詢；推論規則與 resolution 改成直接操作句子，先轉成 CNF，再用反證法推出空子句；一階邏輯用常數、述詞與量詞減少符號數量。附逐段時間連結，以及 Knights、Minesweeper 兩個專案的解題思路、易錯處與檢查方式（參考實作摺疊）。
Uncertainty——機率、貝氏網路、馬可夫模型與遺傳推斷｜Harvard CS50 AI 第 2 週
第 2 週講機率：條件機率與貝氏法則把證據換算成機率；貝氏網路用箭頭把聯合機率拆成每個節點的條件機率表，列舉推論算得精確但慢，拒絕取樣與概似加權用樣本近似；馬可夫鏈用轉移模型描述隨時間變化的狀態，隱藏式馬可夫模型再加上感測模型，從觀察反推看不到的狀態。附逐段時間連結，以及 Heredity、PageRank 兩個專案的解題思路與檢查方式。
Optimization——局部搜尋、模擬退火、約束滿足問題與填字遊戲｜Harvard CS50 AI 第 3 週
第 3 週講最佳化的三種寫法：局部搜尋只記一個 state，hill climbing 往更好的鄰居走、會卡在局部極值，模擬退火用 e^(ΔE/T) 的機率接受變差的一步；線性規劃把問題寫成線性成本函數加線性限制，交給現成的求解器；約束滿足問題用 node consistency、arc consistency（AC-3）縮小 domain，再用回溯搜尋配合 MRV、degree、least-constraining value 三個 heuristic 找解。附逐段時間連結，以及 Crossword 專案的解題思路、虛擬碼、易錯處與檢查方式（參考實作摺疊在最後）。
Learning——監督式學習、k-NN、SVM、強化學習 Q-learning 與 Nim｜Harvard CS50 AI 第 4 週
第 4 週講機器學習的三種形式。監督式學習從有標籤的資料學出 hypothesis function：分類可以看最近的 k 個鄰居，或用一組權重畫出決策邊界（perceptron learning rule、logistic regression、support vector machine），再用損失函數、regularization 與 cross-validation 對付 overfitting。強化學習用 Q-learning 依 reward 更新每個 state 與 action 的估計值，ε-greedy 留一點機率隨機探索。非監督式學習以 k-means 分群。附逐段時間連結，以及 Shopping、Nim 兩個專案的解題思路與檢查方式。