Cloudflare открыла исходный код внутреннего AI-пространства Cloudflare OS

还规划了一些其他功能：通过 Stripe 进行订阅管理并开发票，通过 SendGrid 发送交易电子邮件，以及通过 Cloudflare for SaaS 将虚域分配到工作区。最后，当然是设置标准的内务处理任务。这包括与 API 测试的持续集成 (CI) 以及自动化的持续部署 (CD)。 在本阶段结束时，项目将作为 API 端点的集合而存在，其本身也是一个完整的应用程序。尽管它只能通过 curl 命令或任何其他手动构建 HTTP 请求的首选方法进行访问，但阶段 1 的完成已经证明该项目有资格成为一个全栈应用程序，且\_能够\_作为一个真正的 SaaS 产品提供。 %22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E) BLOG-815 Embedded Image - SDnvPC 此外，存储库将包含写入测试、自动化部署以及以可长期发展和维护的方式组织来源的所有最佳实践。而且，因为我们从 JSON API 开始，项目立即就可使用，且能够与您的现有构建工具和框架集成。换句话说，观察爱好者可以将项目部署到他们自己的帐户，以作为他们自己的个性化无头 CMS。或许部分人还会构建 Gatsby 或 Eleventy 插件，如果您这么做了，请告诉我们！ ### 阶段 2 — 仪表板 UI 尽管 curl 可能很有趣，但大多数人更喜欢他们能够与之交互的某种形式的可视界面。此阶段将关于组装一个前端以作为 CMS 应用程序的仪表板。 我们将使用 Svelte 这一 JavaScript 框架来构建用户界面。尽管并非所有人都喜欢或同意这一决定，但模板语法类似于标准 HTML 标记，这将让非前端开发人员能够跟进并判断正在进行的工作。 [...] # Cloudflare 堆栈上的开源 CMS：Introductory Post Luke Edwards Luke Edwards 本文另有 English和日本語. An Open-Source CMS on the Cloudflare Stack: Introductory Post 当学习概念、查看 API 用法说明或需要简洁的代码段来阐释这些 API 或概念时，Cloudflare 文档是非常不错的资源。然而，尽管它的内容十分全面，Cloudflare Workers 平台的新用户可能需要经历长长的入门示例代码段，才能接

### 開發人員適用 如果您正在構建 AI 應用程式，無論是完全自訂的應用程式還是廠商提供的託管或 SaaS 應用程式，Cloudflare 都可以幫助您部署、儲存、控制/觀察 AI 應用程式並保護其免受威脅。 構建和部署：Workers AI 和我們全新的 AI Agents SDK 促進了在 Cloudflare 網路上可擴展地開發和部署 AI 應用程式。Cloudflare 的網路透過在更靠近使用者的位置執行 AI，產生了低延遲和高效能的 AI 應用程式，從而增強了使用者體驗和效率。為了開發新一代 AI 模型，客戶還使用 Cloudflare 的 R2，以零輸出費用儲存其 AI 訓練資料。 我們不僅在全球範圍內不斷投資於無伺服器 AI 推斷基礎架構，還致力於將 Cloudflare 打造為構建 AI 代理程式的最佳場所。Cloudflare 的可組合 AI 架構具有全部基元，讓 AI 應用程式能夠進行即時通訊、擁有持久狀態、執行長時間執行的工作以及依排程重複執行工作。 %22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E) Cloudflare’s AI developer platform suite that allows customers to build full-stack AI applications 保護和控制：應用程式部署後，無論是直接在Cloudflare 上執行，使用 Workers AI，還是在您自己的基礎架構（雲端或內部部署）上執行，您都可以藉助 Cloudflare 的 AI Gateway，來瞭解應用程式的成本、使用情況、延遲以及整體效能。 [...] # Cloudflare for AI：以安全優先的方式支援大規模採用 AI Michael Tremante Michael Tremante 這篇文章亦提供 English、Deutsch、Español (Latinoamérica)、Français、日本語、한국어、简体中文、Bahasa Indonesia、ภาษาไทย和Nederlands. BLOG-2778 Feature Image AI 正在全面推進業務轉型——從執行背景工作流程的自動化代理到改進的搜尋功能，再到更輕鬆的知識獲取和總結。 雖然世界運作方式發生重大轉變的進程才剛剛開始，但有兩件事已

Gemini 在「讨好用户」上也是老演员了，所以最近 Floatboat 也加入了 Claude 两个最新版模型，Sonnet 和 Opus 4.6 的支持。 Gemini 对于 Floatboat 主打的大多数办公场景（文案生成、表格处理、信息整理）来说够用，写作效果也还算不错；如果不符合你偏好的话，切到 Claude 模型也没问题。如果你注意到 Floatboat 的迎合意图太强，可以在工作过程中时不时强调一下，不要一味迎合，要对生成的结果，甚至用户的输入做批判性的思考。 以及，你也可以充分利用 Combo 生成的功能，将这些技巧写进 Floatboat 的核心指导思想。 另外一个小设计值得提一句：Floatboat 可以集成到飞书和 Telegram 里，你不打开它的客户端，直接在聊天工具里给它发消息，它就在后台帮你执行任务——这个功能叫 Claw 模式，相信足够你顾名思义了。 除了产品本身，Floatboat 团队还在做一件更远的事。 他们开源了一个协议叫 Selfware，核心理念用一句话说就是：A file is an app。 这是什么意思？现在你用 AI 辛辛苦苦做了一份调研报告，发给同事，他收到的是一个 Word 文档或者 .md 文件。文件里有最终结果，但你当时调用了哪些资料、AI 跑了什么逻辑、中间修改了几次、为什么改，这些对于工作最关键的经验，并没有被保存下来。 Selfware 想解决的就是这件事。一个 .self 格式的文件，里面不只有数据，还携带逻辑和结构。你的同事收到之后，可以直接打开、继续编辑、让 Agent 沿着你的思路往下跑。文件自带了工作环境。 [...] 这个想法，和目前 AI 开发圈里对 CLAUDE/SKILL.md、cursor rules 这类文件的热情， 属于同一个潮流。大家都在发现，文本文件可以用来「编程」AI 的行为，一个 .md 文件可以定义一个 Agent 的人格、工作方式、输出风格。 但 Selfware 往前又多走了一步：那些 .md 文件是指令，你告诉 Agent 怎么做；Selfware 想做执行单元，文件本身就能运行，而且不依赖于特定平台。 这其实有点像 Jupyter Notebook，把代码、数据、输出打包在一起了；也类似于 Docker，把运行环境做成了可分发的单元——Se

Gemini 在「讨好用户」上也是老演员了，所以最近 Floatboat 也加入了 Claude 两个最新版模型，Sonnet 和 Opus 4.6 的支持。 Gemini 对于 Floatboat 主打的大多数办公场景（文案生成、表格处理、信息整理）来说够用，写作效果也还算不错；如果不符合你偏好的话，切到 Claude 模型也没问题。如果你注意到 Floatboat 的迎合意图太强，可以在工作过程中时不时强调一下，不要一味迎合，要对生成的结果，甚至用户的输入做批判性的思考。 以及，你也可以充分利用 Combo 生成的功能，将这些技巧写进 Floatboat 的核心指导思想。 另外一个小设计值得提一句：Floatboat 可以集成到飞书和 Telegram 里，你不打开它的客户端，直接在聊天工具里给它发消息，它就在后台帮你执行任务——这个功能叫 Claw 模式，相信足够你顾名思义了。 除了产品本身，Floatboat 团队还在做一件更远的事。 他们开源了一个协议叫 Selfware，核心理念用一句话说就是：A file is an app。 这是什么意思？现在你用 AI 辛辛苦苦做了一份调研报告，发给同事，他收到的是一个 Word 文档或者 .md 文件。文件里有最终结果，但你当时调用了哪些资料、AI 跑了什么逻辑、中间修改了几次、为什么改，这些对于工作最关键的经验，并没有被保存下来。 Selfware 想解决的就是这件事。一个 .self 格式的文件，里面不只有数据，还携带逻辑和结构。你的同事收到之后，可以直接打开、继续编辑、让 Agent 沿着你的思路往下跑。文件自带了工作环境。 [...] 这个想法，和目前 AI 开发圈里对 CLAUDE/SKILL.md、cursor rules 这类文件的热情， 属于同一个潮流。大家都在发现，文本文件可以用来「编程」AI 的行为，一个 .md 文件可以定义一个 Agent 的人格、工作方式、输出风格。 但 Selfware 往前又多走了一步：那些 .md 文件是指令，你告诉 Agent 怎么做；Selfware 想做执行单元，文件本身就能运行，而且不依赖于特定平台。 这其实有点像 Jupyter Notebook，把代码、数据、输出打包在一起了；也类似于 Docker，把运行环境做成了可分发的单元——Se

Gemini 在「讨好用户」上也是老演员了，所以最近 Floatboat 也加入了 Claude 两个最新版模型，Sonnet 和 Opus 4.6 的支持。 Gemini 对于 Floatboat 主打的大多数办公场景（文案生成、表格处理、信息整理）来说够用，写作效果也还算不错；如果不符合你偏好的话，切到 Claude 模型也没问题。如果你注意到 Floatboat 的迎合意图太强，可以在工作过程中时不时强调一下，不要一味迎合，要对生成的结果，甚至用户的输入做批判性的思考。 以及，你也可以充分利用 Combo 生成的功能，将这些技巧写进 Floatboat 的核心指导思想。 另外一个小设计值得提一句：Floatboat 可以集成到飞书和 Telegram 里，你不打开它的客户端，直接在聊天工具里给它发消息，它就在后台帮你执行任务——这个功能叫 Claw 模式，相信足够你顾名思义了。 除了产品本身，Floatboat 团队还在做一件更远的事。 他们开源了一个协议叫 Selfware，核心理念用一句话说就是：A file is an app。 这是什么意思？现在你用 AI 辛辛苦苦做了一份调研报告，发给同事，他收到的是一个 Word 文档或者 .md 文件。文件里有最终结果，但你当时调用了哪些资料、AI 跑了什么逻辑、中间修改了几次、为什么改，这些对于工作最关键的经验，并没有被保存下来。 Selfware 想解决的就是这件事。一个 .self 格式的文件，里面不只有数据，还携带逻辑和结构。你的同事收到之后，可以直接打开、继续编辑、让 Agent 沿着你的思路往下跑。文件自带了工作环境。 [...] 这个想法，和目前 AI 开发圈里对 CLAUDE/SKILL.md、cursor rules 这类文件的热情， 属于同一个潮流。大家都在发现，文本文件可以用来「编程」AI 的行为，一个 .md 文件可以定义一个 Agent 的人格、工作方式、输出风格。 但 Selfware 往前又多走了一步：那些 .md 文件是指令，你告诉 Agent 怎么做；Selfware 想做执行单元，文件本身就能运行，而且不依赖于特定平台。 这其实有点像 Jupyter Notebook，把代码、数据、输出打包在一起了；也类似于 Docker，把运行环境做成了可分发的单元——Se

Cloudflare OS started as the platform Cloudflare built to run its own global workforce. Thousands of Cloudflare employees across every team use it daily to perform research, create documents connected to live data, automate repetitive tasks, and build working apps for their day-to-day jobs. Internal tools, documents, and company systems are accessible through secure connection points that verify every user and every request before access is granted. That same platform is now available to any organization as open-source software. Because it's open source and runs in a company's own Cloudflare account, organizations own what they build on it. A company's processes, context, and internal system connections don't get locked into a vendor's closed product. Key capabilities include: [...] 本新聞稿亦提供以下語言版本： English, Español (España) SAN FRANCISCO, CA, August 4, 2026 — Cloudflare, Inc. (NYSE: NET), the leading connectivity cloud company, today announced it will launch Cloudflare OS, an open sour