Ask AI 的文章怎麼進知識庫：Chunk、D1 FTS5 與 Vectorize
Ask AI 的 production 索引分兩階段：先用 source hash 增量更新 D1、post_chunks 與 FTS5，再以 embedding checkpoint 和 delete queue 讓 Vectorize 非同步追上；兩邊不是同一個 transaction。
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Ask AI 的問題怎麼走完整條 RAG 管線：UI、API、Agent 與來源卡片
Ask AI 把一次提問拆成 UI、`/api/chat`、Planner、Research、Writer、Validation、Critic 與 Related 八段；回答文字、參考來源和延伸閱讀各有不同的產生與顯示條件。
Ask AI Retrieval Eval 怎麼做：Golden Contract、Fixture、Live Run 與證據邊界
Ask AI 把 golden contract、offline fixture、live SSE output 與 production observation 分開保存。fixture 全綠只證明 harness 可重現；public sources 可以量 expected-source recall，不能拿來宣稱看過 hidden ranked chunks 或 model-graded faithfulness。
Ask AI 上線後怎麼查問題：SSE、Trace、Cache、Checkpoint 與 Shadow
Ask AI 同一次請求有五種不同證據：公開 SSE、Langfuse trace、D1 log、semantic cache 與 hidden shadow run。它們看見的資料不同，單看任一層都不能還原完整 retrieval context。
Ask AI 何時才顯示來源：Validation、Critic、降級與 Source Gate
Ask AI 找到文章，不代表畫面就該顯示來源。回答要先通過 Markdown／URL 的確定性驗證，再通過 Critic 的相關性、意圖與 groundedness 檢查；任一門檻失敗，來源卡片就不送到前端。
Ask AI 怎麼把證據寫成答案：Writer Context 與 Citation Contract
Writer 預設只讀 factual query 的前 8 筆或 recommendation 的前 12 筆候選證據，引用必須使用候選集合中的 exact `source_url`；檢索為空或被判為 weak 時，prompt 要求拒絕用模型常識補答案。
Azure Container Apps Sandboxes
沙箱系列的雲端深入篇（order 14）。Azure Container Apps Sandboxes 的架構、snapshot 與 state management、lifecycle policy、與其他供應商的取捨，以及 Azure 生態整合優勢。
Amazon Bedrock AgentCore 與 Alibaba OpenSandbox
沙箱系列的雲端深入篇（order 13）。AWS Bedrock AgentCore 與阿里雲 OpenSandbox 兩大雲端原生沙箱服務的架構、多語言 SDK、BYOC 模式、與其他供應商的取捨。
Cloudflare Agent Memory 怎麼用：把 agent 記憶和 RAG 文件分開
Agent Memory 是 Cloudflare 的 private beta 服務，用來讓 agent 跨對話記住使用者、團隊、專案與任務脈絡。它適合存 facts、events、instructions、tasks；RAG 文件、產品資料、檔案和 audit log 仍應該放在 AI Search、Vectorize、D1 或 R2。
Cloudflare Agents 怎麼用：durable agent runtime、工具與即時連線
Cloudflare Agents 把 agent session 做成 durable runtime：每個 agent instance 有穩定 identity、local SQLite、WebSocket、scheduled work、recoverable execution 和 tools。它不只是聊天範例；真正處理的是怎麼把 Workers、Durable Objects、AI model、Browser、Sandbox、AI Search、MCP 接成可部署的 agent app。
Cloudflare AI app 資料怎麼放：D1、R2、Durable Objects 的分工
AI app 不該把 conversation、artifact、memory、retrieval document、lock、eval trace 全塞進同一個 storage。D1 適合查詢與產品資料，R2 適合大型檔案與 artifact，Durable Objects 適合具名協調、WebSocket、per-session state；Agent Memory / AI Search / Vectorize 則分別處理記憶與檢索。
Cloudflare AI Gateway 怎麼用：Logging、Cache、Rate Limit 與 Fallback
AI Gateway 解的是 AI 呼叫的控制問題：同一層處理 logs、analytics、cache、rate limit、retry/fallback、BYOK 與 Unified Billing。Workers 內可用 env.AI.run(..., { gateway })，外部 SDK 則改 baseURL 或 provider-native endpoint。
Cloudflare AI Stack 導讀：在 Workers 上做 AI、RAG 和 agent
Cloudflare AI Stack 這條系列回答 AI app 的基礎設施問題：模型怎麼跑、gateway 怎麼控、RAG 怎麼做、agent 怎麼持續執行、memory 怎麼治理、browser/sandbox/secrets 怎麼接進產品。
Cloudflare Secrets Store 怎麼用：Workers secret reuse 與 AI Gateway BYOK
Secrets Store 是 Cloudflare 的 open beta account-level secret store，目前整合 Workers 和 AI Gateway。它適合把 provider API keys、BYOK key、跨 Worker 共用 secret 集中管理；per-Worker secret 仍可用，但治理範圍不同。
Cloudflare Vectorize 怎麼用：自己掌控 RAG Retrieval 的時候
Vectorize 是 Cloudflare 的向量資料庫。AI Search 適合先把 RAG pipeline 交給平台；Vectorize 適合你要自己控制 chunking、embedding、metadata filter、hybrid retrieval、重新索引與降級策略。
跟成熟 coding agent 學設計（38）：Agent as a Service——把 loop 包成別的程式可以呼叫的服務
looplane 已有 Cloudflare Durable Object run resource：非同步建立、狀態／取消／artifact、live NDJSON 與支援 Last-Event-ID 的 SSE；遠端 approval 走獨立短效 capability。Python 另有 attach client 與 stateful conversation WebSocket。production deploy、跨 runtime parity 與完整多租戶 hardening 尚未驗證。
跟成熟 coding agent 學設計（4）：Approval 分級與 audit trail
Looplane 的 effect 已有 read/modify/modify_execute/execute 四級，未分類工具 fail closed；native MCP tool 預設 execute，只有可信 read-only annotation 才降級。審批仍先進 events.jsonl，grant 可精確到同一組變更或 backend；一般化 command 規則與全 runtime sandbox coupling 仍未完成。
跟成熟 coding agent 學設計（37）：Code mode——把工具呼叫編譯成程式碼批次執行
looplane 已先做 bounded tool-program DSL：唯讀程式支援 list/read/search/diff、repeat 與 if_contains；modify/check transaction 會經整體 approval，失敗時回滾 touched paths。它還不是任意 JavaScript/Python code mode，也沒有平行 transaction execution。
跟成熟 coding agent 學設計（26）：Context 壓縮與 compaction——從缺口到可審計 baseline
五家成熟 agent 的 compaction 都要處理觸發、完整 turn 切點與失敗恢復。looplane 已補上 85% high-watermark、自動 compaction、原生 loop 的 deterministic fallback summary、checkpoint 落盤與 workspace context 重新注入；目前仍缺跨 runtime 等價 fallback、模型品質摘要，以及真實 provider 的長 session 驗證。
跟成熟 coding agent 學設計（27）：跨 session 記憶——從 explicit remember 到 semantic recall
omp 與 claude-code 都有跨 session 記憶，其他參考專案主要靠 instruction files。looplane 已落地明確的 remember/list/inject baseline：型別化 JSONL 記憶可跨 session 注入 prompt，但目前只按 scope 與近期排序，還沒有語意檢索、去重、遺忘指令或自動萃取。