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在基于Cloudflare 部署 OpenSEO 的项目，发现它的部署层没有直接使用 Cloudflare 官方的 Wrangler，而是选择了 Alchemy。通过 OAutch 直接授权操作 CF 权限好方便。 研究后才知道，Alchemy 是一个比较新的 TypeScript 原生的 IaC 框架。如果说 Wrangler 是 Cloudflare 官方工具箱；Alchemy 更像拿着工具箱、按照图纸施工的项目经理。 相比 Wrangler，Alchemy 更适合统一管理多个资源、依赖关系和不同部署环境；代价是抽象更重、需要管理部署状态，而且 v2 仍处于 Beta，成熟度和生态暂时不如 Wrangler。 一个新工具，继续观察。

昨天看到说 Cloudflare 的新文档上线了，今天抽空看一下，确实很漂亮，比原来清晰多了。 dashboard 改版以后看起来用起来也舒服多了，如果大家喜欢这种风格，可以关注一下之前发过的 CF 自己的组件库 kumo 基于 Base UI， 现在已经很全了，几乎所有做管理系统的组件都已经齐了。

之前看的一篇文章 在 AI 时代真的不需要 SDK 了，今天真的感受到了，为了让 TinyShip 更好的适配 CF，我把几个 SMS 的服务从 SDK 直接改写成了基于 HTTP 请求的 thin wrapper。 结果比起原来几百 KB 的 SDK 依赖，自己写只需要 ~200 行代码就能覆盖全部三个 provider。而且阿里云的 SDK 你懂得，简单一个功能，引入了一大堆的依赖，而且各种历史性问题也没人管。让 AI 重写反而非常完美轻量。看来未来真的是一个大趋势了。

今天又关注到 vinext 这个框架， 适配 CF worker 的 Next.js, 基于 Vite ，主要针对 Cloudflare Workers 部署优化，适合 All in CF，这框架我记得最早是说用 AI 在一周内完成核心重构。 不知道现在稳定了没有？ 看兼容性已经挺不错了，Overall pass rate：92.3%，不知道有人在生产环境上用了没有？如果很稳定了，又是 All in CF 的一个非常好的选项。

发现 CF 的 worker 环境的 nodejs_compat 对于一个标准 Node.js 应用还是有不少坑啊，前几天将TinyShip 的 CF 版本也添加了全量的 E2E，发现一些问题（比如一些旧的依赖中有 eval() / new Function() 等等）并且进行了更新，修正了一些小问题。 现在 TinyShip 的 E2E 完全适配 4 种框架（tanstack 有 Node.js 和 CF worker 两种环境），两种数据库了，每次更新都会让 Agent 跑 8 轮验证，做到全绿。 这几天我想把 All in CF 的代码单独 fork 出一个版本来，作为一个单独的 repo，假如用户想只选用 CF 环境，可以直接用这个简化版的 repo，更轻量级。 所以未来 TinyShip 不仅仅是只有一个模版，而是会根据我真实项目的经历，在基础模版上开发更多的实际用例。

今天竟然碰到了赛博菩萨 @Cloudflare 的商务，非常震惊，cf 给人的感觉是纯做慈善，用户想用就自己注册自己付费来着 要了个合照，他们的包也太好看了

写 CF 服务的代码的时候，大家不要忘记官方的 skills， 涵盖几乎所有和 CF 相关的服务，而且更新非常频繁，我每次要接入什么和 CF 的服务的时候，都会问一问，非常方便。想要更高级的操作，还有 mcp 服务。

我在开发 BaoCut 这个 App 的时候，是基于一个 Loop 来的： 1. 在开发新功能之前先设计原型（参考图1），借助的是 baoyu-design skill （ ），配合 Claude Code App 内置的浏览器实施预览调整，模型 Opus 4.8 就很好了，都不需要 Fable 5. GPT 5.6 Sol 设计能力还是不如 Opus 4.8 2. 原型打磨好了后，只需要在同一会话内，让 Claude Code 基于新的 UI 设计去实现功能即可，这块 Claude 做的很好，Fable 5 效果最好，能将设计稿几乎 1:1 还原，如果修改不多 Opus 4.8 也能胜任。 这些 UI 的打磨我还是更放心让 Fable 和 Opus 而不是 GPT，但其他一些不涉及 UI 部分的 GPT 5.6 Sol 就做的很好。 3. 更新好了后测试没问题，就可以通过发布的 skill 发布新版本。 这里可以放心让 Codex 去做了，尤其是它的 CloudFlare Plugin 很好用，直接帮助发布更新安装包到 CF。 这个 loop 的每一个迭代的起点是自己的想法，让 AI 提供设计方案，和 AI 反复讨论后确定方案，然后 AI 实施，AI 实施完成后人再去验证和当初想要的是否一致，如果不一致再让 AI 调整甚至推翻重来。

一项研究发现，收入越高越爱买 A 货奢侈品。 他们尤其喜欢买爱马仕和香奈儿等顶级品牌的高仿包袋，特别是是爱马仕Birkin，香奈儿 CF 这类一眼就能认出的经典款。 而且，当同一个款式有多个仿版时，他们往往更愿意选择价格较高的那一个。 研究人员认为，高收入群体买顶奢 A 货，是为了用更低的成本获得品牌带来的身份价值。 同时，他们的社会地位已经比较稳固，不需要靠一个包证明什么，因此也较少受到羞耻感的约束，也更敢买假货。 反观中等收入群体，他们在意别人怎么看自己，买假货被人识破，由此带来的羞耻和负面评价是他们不能承受的，因此反而最不敢买。