[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-cloudflare--skills":3,"tool-cloudflare--skills":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",153609,2,"2026-04-13T11:34:59",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":76,"stars":79,"forks":80,"last_commit_at":81,"license":82,"difficulty_score":32,"env_os":83,"env_gpu":84,"env_ram":84,"env_deps":85,"category_tags":90,"github_topics":91,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":94,"updated_at":95,"faqs":96,"releases":117},7220,"cloudflare\u002Fskills","skills","Skills for teaching agents how to build on Cloudflare.","skills 是 Cloudflare 官方推出的一套开源\"AI 智能体技能库”，旨在教会各类 AI 助手（如 Claude Code、Cursor、OpenAI Codex 等）如何在 Cloudflare 开发者平台上高效构建应用。它解决了通用大模型在特定云平台上缺乏最新文档、最佳实践及具体操作指令的痛点，让 AI 能直接输出符合 Cloudflare 架构的代码与方案，大幅降低开发者的查阅成本和试错时间。\n\n这套工具特别适合希望在 Cloudflare 上开发 Serverless 应用、AI 智能体或全栈项目的开发者使用。其核心亮点在于采用了“上下文自动加载”机制：当对话涉及特定主题时，相应的技能会自动激活，提供精准指导；同时支持显式的斜杠命令（如 `\u002Fcloudflare:build-agent`），让用户能一键触发构建 AI 智能体或 MCP 服务器的复杂流程。此外，skills 还深度集成了多个远程 MCP 服务器，赋予 AI 直接管理账户资源、查询实时文档、分析构建日志及调试应用的能力，真正实现了从“代码建议”到“全流程开发协助”的跨越。","# Cloudflare Skills\n\nA collection of [Agent Skills](https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Fequipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills) for building on Cloudflare, Workers, the Agents SDK, and the wider Cloudflare Developer Platform.\n\n## Installing\n\nThese skills work with any agent that supports the Agent Skills standard, including Claude Code, OpenCode, OpenAI Codex, and Pi.\n\n### Claude Code\n\nInstall using the [plugin marketplace](https:\u002F\u002Fcode.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fdiscover-plugins#add-from-github):\n\n```\n\u002Fplugin marketplace add cloudflare\u002Fskills\n\u002Fplugin install cloudflare@cloudflare\n```\n\n### Cursor\n\nInstall from the Cursor Marketplace or add manually via **Settings > Rules > Add Rule > Remote Rule (Github)** with `cloudflare\u002Fskills`.\n\n### npx skills\n\nInstall using the [`npx skills`](https:\u002F\u002Fskills.sh) CLI:\n\n```\nnpx skills add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fskills\n```\n\n### Clone \u002F Copy\n\nClone this repo and copy the skill folders into the appropriate directory for your agent:\n\n| Agent | Skill Directory | Docs |\n|-------|-----------------|------|\n| Claude Code | `~\u002F.claude\u002Fskills\u002F` | [docs](https:\u002F\u002Fcode.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fskills) |\n| Cursor | `~\u002F.cursor\u002Fskills\u002F` | [docs](https:\u002F\u002Fcursor.com\u002Fdocs\u002Fcontext\u002Fskills) |\n| OpenCode | `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fskills\u002F` | [docs](https:\u002F\u002Fopencode.ai\u002Fdocs\u002Fskills\u002F) |\n| OpenAI Codex | `~\u002F.codex\u002Fskills\u002F` | [docs](https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fcodex\u002Fskills\u002F) |\n| Pi | `~\u002F.pi\u002Fagent\u002Fskills\u002F` | [docs](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbadlogic\u002Fpi-mono\u002Ftree\u002Fmain\u002Fpackages\u002Fcoding-agent#skills) |\n\n## Commands\n\nCommands are user-invocable slash commands that you explicitly call.\n\n| Command | Description |\n|---------|-------------|\n| `\u002Fcloudflare:build-agent` | Build an AI agent on Cloudflare using the Agents SDK |\n| `\u002Fcloudflare:build-mcp` | Build an MCP server on Cloudflare |\n\n## Skills\n\nSkills are contextual and auto-loaded based on your conversation. When a request matches a skill's triggers, the agent loads and applies the relevant skill to provide accurate, up-to-date guidance.\n\n| Skill | Useful for |\n|-------|------------|\n| cloudflare | Comprehensive platform skill covering Workers, Pages, storage (KV, D1, R2), AI (Workers AI, Vectorize, Agents SDK), networking (Tunnel, Spectrum), security (WAF, DDoS), and IaC (Terraform, Pulumi) |\n| agents-sdk | Building stateful AI agents with state, scheduling, RPC, MCP servers, email, and streaming chat |\n| durable-objects | Stateful coordination (chat rooms, games, booking), RPC, SQLite, alarms, WebSockets |\n| sandbox-sdk | Secure code execution for AI code execution, code interpreters, CI\u002FCD systems, and interactive dev environments |\n| wrangler | Deploying and managing Workers, KV, R2, D1, Vectorize, Queues, Workflows |\n| web-perf | Auditing Core Web Vitals (FCP, LCP, TBT, CLS), render-blocking resources, network chains |\n| building-mcp-server-on-cloudflare | Building remote MCP servers with tools, OAuth, and deployment |\n| building-ai-agent-on-cloudflare | Building AI agents with state, WebSockets, and tool integration |\n\n## MCP Servers\n\nThis plugin includes [Cloudflare's remote MCP servers](https:\u002F\u002Fdevelopers.cloudflare.com\u002Fagents\u002Fmodel-context-protocol\u002Fmcp-servers-for-cloudflare\u002F) for enhanced functionality:\n\n| Server | Purpose |\n|--------|---------|\n| cloudflare-api | Manage Cloudflare account resources, zones, and settings |\n| cloudflare-docs | Up-to-date Cloudflare documentation and reference |\n| cloudflare-bindings | Build Workers applications with storage, AI, and compute primitives |\n| cloudflare-builds | Manage and get insights into Workers builds |\n| cloudflare-observability | Debug and analyze application logs and analytics |\n\n## Resources\n\n- [Cloudflare Agents Documentation](https:\u002F\u002Fdevelopers.cloudflare.com\u002Fagents\u002F)\n- [Cloudflare MCP Guide](https:\u002F\u002Fdevelopers.cloudflare.com\u002Fagents\u002Fmodel-context-protocol\u002F)\n- [Agents SDK Repository](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fagents)\n- [Agents Starter Template](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fagents-starter)\n","# Cloudflare 技能\n\n一组适用于 Cloudflare、Workers、Agents SDK 以及更广泛的 Cloudflare 开发者平台的 [Agent Skills](https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Fequipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills)。\n\n## 安装\n\n这些技能可与任何支持 Agent Skills 标准的代理程序配合使用，包括 Claude Code、OpenCode、OpenAI Codex 和 Pi。\n\n### Claude Code\n\n使用 [插件市场](https:\u002F\u002Fcode.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fdiscover-plugins#add-from-github) 进行安装：\n\n```\n\u002Fplugin marketplace add cloudflare\u002Fskills\n\u002Fplugin install cloudflare@cloudflare\n```\n\n### Cursor\n\n可以从 Cursor 市场安装，或通过 **设置 > 规则 > 添加规则 > 远程规则（Github）** 手动添加 `cloudflare\u002Fskills`。\n\n### npx skills\n\n使用 [`npx skills`](https:\u002F\u002Fskills.sh) CLI 进行安装：\n\n```\nnpx skills add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fskills\n```\n\n### 克隆\u002F复制\n\n克隆此仓库，并将技能文件夹复制到您所使用的代理程序的相应目录中：\n\n| 代理 | 技能目录 | 文档 |\n|-------|-----------------|------|\n| Claude Code | `~\u002F.claude\u002Fskills\u002F` | [文档](https:\u002F\u002Fcode.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fskills) |\n| Cursor | `~\u002F.cursor\u002Fskills\u002F` | [文档](https:\u002F\u002Fcursor.com\u002Fdocs\u002Fcontext\u002Fskills) |\n| OpenCode | `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fskills\u002F` | [文档](https:\u002F\u002Fopencode.ai\u002Fdocs\u002Fskills\u002F) |\n| OpenAI Codex | `~\u002F.codex\u002Fskills\u002F` | [文档](https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fcodex\u002Fskills\u002F) |\n| Pi | `~\u002F.pi\u002Fagent\u002Fskills\u002F` | [文档](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbadlogic\u002Fpi-mono\u002Ftree\u002Fmain\u002Fpackages\u002Fcoding-agent#skills) |\n\n## 命令\n\n命令是用户可调用的斜杠命令，需由您明确发起。\n\n| 命令 | 描述 |\n|---------|-------------|\n| `\u002Fcloudflare:build-agent` | 使用 Agents SDK 在 Cloudflare 上构建 AI 代理 |\n| `\u002Fcloudflare:build-mcp` | 在 Cloudflare 上构建 MCP 服务器 |\n\n## 技能\n\n技能具有上下文相关性，会根据您的对话自动加载。当请求匹配某个技能的触发条件时，代理会加载并应用相应的技能，以提供准确、最新的指导。\n\n| 技能 | 适用场景 |\n|-------|------------|\n| cloudflare | 综合性的平台技能，涵盖 Workers、Pages、存储（KV、D1、R2）、AI（Workers AI、Vectorize、Agents SDK）、网络（Tunnel、Spectrum）、安全（WAF、DDoS）以及 IaC（Terraform、Pulumi） |\n| agents-sdk | 构建具有状态、调度、RPC、MCP 服务器、电子邮件和流式聊天功能的状态感知 AI 代理 |\n| durable-objects | 状态化协调（聊天室、游戏、预订）、RPC、SQLite、闹钟、WebSockets |\n| sandbox-sdk | 为 AI 代码执行、代码解释器、CI\u002FCD 系统和交互式开发环境提供安全的代码执行环境 |\n| wrangler | 部署和管理 Workers、KV、R2、D1、Vectorize、Queues 和 Workflows |\n| web-perf | 审计核心网页指标（FCP、LCP、TBT、CLS）、渲染阻塞资源以及网络链路 |\n| building-mcp-server-on-cloudflare | 使用工具、OAuth 和部署流程构建远程 MCP 服务器 |\n| building-ai-agent-on-cloudflare | 构建具有状态、WebSockets 和工具集成的 AI 代理 |\n\n## MCP 服务器\n\n此插件包含 [Cloudflare 的远程 MCP 服务器](https:\u002F\u002Fdevelopers.cloudflare.com\u002Fagents\u002Fmodel-context-protocol\u002Fmcp-servers-for-cloudflare\u002F) 以增强功能：\n\n| 服务器 | 用途 |\n|--------|---------|\n| cloudflare-api | 管理 Cloudflare 账户资源、区域和设置 |\n| cloudflare-docs | 最新的 Cloudflare 文档和参考 |\n| cloudflare-bindings | 使用存储、AI 和计算原语构建 Workers 应用程序 |\n| cloudflare-builds | 管理 Workers 构建并获取洞察 |\n| cloudflare-observability | 调试和分析应用日志及分析数据 |\n\n## 资源\n\n- [Cloudflare Agents 文档](https:\u002F\u002Fdevelopers.cloudflare.com\u002Fagents\u002F)\n- [Cloudflare MCP 指南](https:\u002F\u002Fdevelopers.cloudflare.com\u002Fagents\u002Fmodel-context-protocol\u002F)\n- [Agents SDK 仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fagents)\n- [Agents 入门模板](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fagents-starter)","# Cloudflare Skills 快速上手指南\n\nCloudflare Skills 是一套专为构建 Cloudflare 应用（Workers、Agents SDK 等）设计的 AI 智能体技能集合。它兼容支持 Agent Skills 标准的各类 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor、OpenCode 等），能自动提供关于 Cloudflare 平台最新特性的精准指导。\n\n## 环境准备\n\n*   **系统要求**：macOS、Linux 或 Windows (WSL)。\n*   **前置依赖**：\n    *   已安装并配置好任意支持 Agent Skills 的 AI 编程工具（推荐 **Claude Code** 或 **Cursor**）。\n    *   已安装 Node.js 及 npm（若使用 `npx` 方式安装）。\n    *   拥有稳定的网络连接以访问 GitHub 资源（国内用户若遇连接问题，建议配置网络代理或使用镜像加速）。\n\n## 安装步骤\n\n根据你的开发工具选择以下任一安装方式：\n\n### 方式一：Claude Code\n通过插件市场安装：\n```bash\n\u002Fplugin marketplace add cloudflare\u002Fskills\n\u002Fplugin install cloudflare@cloudflare\n```\n\n### 方式二：Cursor\n1. 打开 **Settings > Rules > Add Rule**。\n2. 选择 **Remote Rule (Github)**。\n3. 输入仓库标识：`cloudflare\u002Fskills` 并确认。\n*(也可直接在 Cursor Marketplace 中搜索安装)*\n\n### 方式三：通用 CLI (npx)\n适用于支持 `npx skills` 命令的环境：\n```bash\nnpx skills add https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fskills\n```\n\n### 方式四：手动克隆\n克隆仓库并将技能文件夹复制到对应工具的目录中：\n\n| AI 工具 | 技能目录路径 |\n| :--- | :--- |\n| **Claude Code** | `~\u002F.claude\u002Fskills\u002F` |\n| **Cursor** | `~\u002F.cursor\u002Fskills\u002F` |\n| **OpenCode** | `~\u002F.config\u002Fopencode\u002Fskills\u002F` |\n| **OpenAI Codex** | `~\u002F.codex\u002Fskills\u002F` |\n| **Pi** | `~\u002F.pi\u002Fagent\u002Fskills\u002F` |\n\n操作示例（以 Cursor 为例）：\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fskills.git\ncp -r skills\u002F* ~\u002F.cursor\u002Fskills\u002F\n```\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，Skills 会根据你的对话上下文**自动加载**。你无需额外配置即可在询问 Cloudflare 相关问题时获得专业回答。此外，你也可以主动调用特定的斜杠命令。\n\n### 1. 自动上下文增强\n直接在对话框中描述需求，AI 会自动匹配并应用相关技能（如 `workers`、`durable-objects`、`wrangler` 等）。\n\n**示例对话：**\n> \"我想用 Cloudflare Durable Objects 创建一个带有状态管理的聊天室，需要用到 WebSocket 和 SQLite，请给出代码示例。\"\n\n*此时，`durable-objects` 和 `agents-sdk` 技能将自动生效，提供基于最新 SDK 的代码和指导。*\n\n### 2. 主动调用命令\n你可以显式调用以下命令来启动特定任务：\n\n**构建 AI Agent：**\n```text\n\u002Fcloudflare:build-agent\n```\n*用途：使用 Agents SDK 在 Cloudflare 上构建具备状态、调度和 RPC 能力的 AI 智能体。*\n\n**构建 MCP 服务器：**\n```text\n\u002Fcloudflare:build-mcp\n```\n*用途：在 Cloudflare 上构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器，集成工具、OAuth 及部署流程。*\n\n### 3. 核心能力覆盖\n本工具集涵盖以下核心场景的技能支持：\n*   **基础架构**：Workers, Pages, Wrangler 部署。\n*   **数据存储**：KV, D1 (SQLite), R2, Vectorize。\n*   **AI 开发**：Workers AI, Agents SDK, 流式聊天。\n*   **高级功能**：Durable Objects (状态协调), Sandbox SDK (安全代码执行), Web 性能优化。\n*   **MCP 集成**：自动集成 Cloudflare API、文档查询、绑定管理及可观测性分析等远程 MCP 服务。","一位全栈开发者需要在 Cloudflare 上快速构建一个具备记忆功能、支持实时通信且能安全执行用户代码的 AI 聊天机器人。\n\n### 没有 skills 时\n- 开发者需手动翻阅分散的 Workers、Durable Objects 及 Agents SDK 文档，极易混淆有状态协调与无状态函数的适用场景。\n- 配置沙箱环境以安全运行用户提交代码时，常因遗漏权限设置或网络隔离规则导致安全漏洞或部署失败。\n- 编写 WebSocket 心跳维持、RPC 调用及数据库绑定样板代码耗时费力，且容易出错。\n- 遇到报错时，缺乏针对 Cloudflare 特定架构的调试指引，只能依靠通用经验盲目排查。\n- 集成 MCP 服务器以实现工具调用时，需从零研究 OAuth 流程与远程部署配置，开发周期被大幅拉长。\n\n### 使用 skills 后\n- skills 自动识别“有状态聊天”需求，直接加载 `agents-sdk` 和 `durable-objects` 技能，提供符合最佳实践的架构建议。\n- 调用 `\u002Fcloudflare:build-agent` 命令即可生成包含安全沙箱、WebSocket 连接及状态管理的完整项目骨架。\n- 内置的 `sandbox-sdk` 技能确保生成的代码执行环境默认具备严格的网络隔离与资源限制，消除安全隐患。\n- 对话中涉及部署或日志分析时，自动关联 `wrangler` 技能与 `cloudflare-observability` MCP 服务，精准定位问题。\n- 通过 `building-mcp-server-on-cloudflare` 技能，一键配置带 OAuth 认证的远程 MCP 服务，无缝集成外部工具。\n\nskills 将复杂的 Cloudflare 分布式架构知识转化为智能体的本能反应，让开发者从繁琐的配置文档中解放，专注于业务逻辑创新。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcloudflare_skills_8b03e987.png","cloudflare","Cloudflare","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fcloudflare_e3c846c2.jpg","",null,"https:\u002F\u002Fwww.cloudflare.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare",826,88,"2026-04-13T08:54:50","Apache-2.0","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":86,"python":84,"dependencies":87},"该工具是一组用于 Cloudflare 开发平台的 Agent Skills（智能体技能）集合，并非需要本地训练或推理的大型模型，因此无特定 GPU、内存或 Python 版本要求。它依赖于支持 Agent Skills 标准的 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor 等）运行。安装方式包括通过插件市场、npx 命令行工具或直接克隆仓库到指定配置目录。主要功能是通过 slash 命令（如 \u002Fcloudflare:build-agent）或上下文自动加载来辅助构建 Cloudflare Workers、MCP 服务器及使用 Agents SDK。",[88,89],"Node.js (隐含，需支持 npx)","Agent Skills 兼容的 AI 客户端 (如 Claude Code, Cursor, OpenCode 等)",[13],[92,72,64,93],"agents","workers","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-14T04:35:31.923284",[97,102,107,112],{"id":98,"question_zh":99,"answer_zh":100,"source_url":101},32423,"是否支持日常操作技能（如 DNS 管理、流量规则等）？","是的，仓库中的 `Cloudflare` 技能涵盖了这些用例。您可以通过以下地址查找相关技能索引：https:\u002F\u002Fdevelopers.cloudflare.com\u002F.well-known\u002Fskills\u002Findex.json。此外，还有一个相关的第三方技能包可供参考：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdmmulroy\u002Fcloudflare-skill\u002Ftree\u002Fmain\u002Fskill\u002Fcloudflare。如果您遇到具体问题，请提供您使用的 Agent、模型和提示词以便进一步排查。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fskills\u002Fissues\u002F4",{"id":103,"question_zh":104,"answer_zh":105,"source_url":106},32424,"如何在 Claude Code 中更便捷地安装和管理所有 Cloudflare 技能？","推荐使用 GitHub 托管的插件市场功能。只需运行以下命令即可一次性添加所有技能市场：\n\n\u002Fplugin marketplace add cloudflare\u002Fskills\n\n这种方法比手动配置单个 `plugin.json` 文件更简单，也符合 Claude Code 的最佳实践，能提供更好的可发现性和维护性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fskills\u002Fissues\u002F2",{"id":108,"question_zh":109,"answer_zh":110,"source_url":111},32425,"Cloudflare Workflows 的子请求限制（Subrequests limit）是多少？是按步骤还是按实例计算？","子请求限制是应用于每个 **Workflow 实例（per instance）**，而不是每个步骤。\n具体数值如下：\n- 免费计划：50 个\n- 付费计划：默认 10,000 个，可通过 wrangler 配置中的 `limits.subrequests` 最高配置到 1000 万个。\n官方文档参考：https:\u002F\u002Fdevelopers.cloudflare.com\u002Fworkflows\u002Freference\u002Flimits\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fskills\u002Fissues\u002F22",{"id":113,"question_zh":114,"answer_zh":115,"source_url":116},32426,"在 Cloudflare Workflows 代码示例中，应该使用 `event.params` 还是 `event.payload` 来获取事件数据？","应该使用 **`event.payload`**。\n根据 `cloudflare:workers` 的类型定义，`WorkflowEvent\u003CT>` 的结构如下：\n\nexport type WorkflowEvent\u003CT> = {\n    payload: Readonly\u003CT>;\n    timestamp: Date;\n    instanceId: string;\n};\n\n因此，文档中所有使用 `event.params` 的地方（如 `event.params.userId`）都应更正为 `event.payload`（如 `event.payload.userId`）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fskills\u002Fissues\u002F23",[]]