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。
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20 篇文章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。
跟成熟 coding agent 學設計（11）：沙箱與遠端執行——Cloudflare Sandbox 部署實戰
本地沙箱管的是『agent 在你的機器上爆炸半徑多大』，雲端沙箱管的是『怎麼把程式碼安全地搬到別人的機器上跑』——五家成熟專案幾乎都在做前者，只有 looplane 真的部署了後者。實戰教訓：mock 測不出 SSE framing、CI 綠燈擋不住 stale wheel，而清理路徑要跟成功路徑一樣有 timeout。
Groundlane 實戰系列（篇 1）：為什麼 AI 代理需要一個受控的網路存取層
Groundlane 是一個開源 TypeScript 遠端 MCP 伺服器（v0.1.0），以單一穩定合約為 AI 代理提供 web_search、web_fetch、web_extract 三種能力，並把身份驗證、提供者替換與資源限制留在操作者邊界內。
Groundlane 實戰系列（篇 2）：三個 MCP 工具的參數、回傳與錯誤處理
以實際呼叫範例說明 web_search（十適配器、RRF 合併、雙提供者預設）、web_fetch（format/render 策略、finalUrl 來源證據）、web_extract（CSS selector 結構、無 LLM 隱式步驟），並整理回傳結構與錯誤邊界。
Cloudflare Sandboxes 深入介紹：Workers、Durable Objects 與 Containers 怎麼組成 Agent 執行環境
Cloudflare Sandboxes 把 Worker 當入口、Durable Object 當具名控制面、獨立 VM 內的 Container 當執行面；適合已在 Cloudflare 上、需要大量短暫 Linux 工作區的 agent，但持久資料、安全邊界與三層費用都得自己設計。
Cloudflare Queues：把 Workers request 拆成可重試、可批次的背景工作
Cloudflare Queues 是 Workers 旁邊的 message queue：producer 把慢工作寫進 queue，consumer 用批次、ack/retry、delay 與 DLQ 處理失敗。它適合單步背景工作；流程需要記住多步驟狀態時，下一篇要看 Workflows。
Cloudflare Workers AI 模型選型指南：依用途、價格與 context 挑模型
Workers AI 目錄目前 84 個模型。通用對話選 glm-4.7-flash（$0.06 / $0.40 per M、131K context），要 vision 選 gemma-4-26b-a4b-it（$0.10 / $0.30、256K），極省成本選 granite-4.0-h-micro（$0.017 / $0.112），embedding 選 qwen3-embedding-0.6b 或 bge-m3（同為 $0.012 per M）。這篇會定期跟著官方目錄更新。
當 Vector Search 把名字當難度搜：RAG 系統的 Attribute Conflation 問題
查詢「美人照鏡 5.11b，推薦類似難度路線」，結果回來的全是名字像的路線而不是難度像的。根因是 dense embedding 把多個屬性壓進同一個向量，名稱的稀有性壓過了難度訊號。解法：metadata pre-filter + query rewriting + score fusion 三層防線。
Cloudflare D1：跑在邊緣的 SQLite 關聯式資料庫
D1 是 Cloudflare 的 serverless SQLite 資料庫，直接綁定 Workers，支援完整 SQL（JOIN、transaction）、自動備份。適合中小規模的關聯式資料需求，NobodyClimb 把它當主資料庫用。
Cloudflare KV：全球邊緣的 Key-Value Store
KV 是 Cloudflare 的全球分散式 key-value store，讀取從最近的邊緣節點回應，延遲極低。適合快取、feature flag、暫態資料，但寫入是最終一致性。
Cloudflare R2：零 Egress 費用的 S3 替代方案
R2 是 Cloudflare 的物件儲存，S3 相容 API、零 egress 費用、Workers 原生 binding。媒體密集的應用不用再擔心流量帳單。
Cloudflare Workers：不是 Lambda，不是容器，是 V8 Isolate
Cloudflare Workers 用 V8 Isolate 取代容器，沒有 cold start，全球邊緣部署，透過 Bindings 接 D1、R2、KV、AI。適合 API、SSR、輕量後端，不適合 CPU 密集的工作。
Hono：為 Edge Runtime 而生的輕量 Web Framework
Hono 是專為 Cloudflare Workers、Deno、Bun 等 edge runtime 設計的 Web framework，比 Express 輕一個數量級，原生支援 Web Standard API，是 edge 環境下的首選。
@opennextjs/cloudflare：把 Next.js 跑在 Cloudflare Workers 上
@opennextjs/cloudflare 讓 Next.js App Router 部署到 Cloudflare Workers，動態 SSR 走 Worker，靜態資源走 Cloudflare Assets。沒有 server 管理成本，但有明確的功能限制。
用 Cloudflare Workers AI 把前端 mock 變成真的：action-maker AI 整合全記錄
把 action-maker 從假資料升級為 Cloudflare Workers AI 即時生成，架構拆成 Worker（純 AI）、Server（存資料）、Frontend（串接），踩了 Qwen3 thinking block 和 Workers AI response 格式兩個坑。
Modular RAG Pipeline：把 RAG 設計成可組合的 DAG
RAG 不是固定的三步流程，而是一組可以動態啟用、跳過、重排的步驟。Pipeline as Code 讓系統在不重新部署的情況下調整行為。
RAG Streaming：SSE 讓 LLM 回答邊生成邊顯示
LLM 生成需要 3-5 秒，等全部生成完再顯示體驗很差。SSE 讓 token 一邊生成一邊推送，首個字元出現時間從 5 秒縮到 1 秒以內。
RAG 配額系統：用雙重限制控制 LLM 成本
只限制請求次數不夠，一個超長的查詢可能消耗掉十個普通查詢的 token。雙重配額（請求數 + token 數）才能真正控制成本。
NobodyClimb：用 Cloudflare 全端打造攀岩社群平台
一個攀岩社群平台，從 Web、Mobile 到 AI 問答全部跑在 Cloudflare 上，沒有獨立伺服器。