cloudflare

Cloudflare — официальный skill для выбора и выполнения рабочих процессов на платформе Cloudflare. Он объединяет карту продуктов, но не выдаёт её за замену документации: источник прямо предупреждает, что сведения об API, лимитах, ценах и совместимости могут устаревать, поэтому перед конкретной реализацией нужно обратиться к актуальным Cloudflare Docs, типам Workers, схеме Wrangler или changelog. Такой порядок полезен, когда сначала нужно правильно определить продукт, а уже потом писать конфигурацию или код. Навык помогает выбрать среду выполнения. Для serverless-кода на edge он направляет к Workers, для приложения с Git-деплоем — к Pages, для состояния конкретной сущности и координации — к Durable Objects, для длинных многошаговых процессов — к Workflows, а для контейнеров — к Containers. В дереве выбора отдельно выделены Workers for Platforms для сценариев, где клиенты разворачивают код, Cron Triggers для расписаний, Snippets для лёгкой модификации HTTP-трафика, Tail Workers для обработки execution events и Smart Placement для оптимизации задержки между Worker и backend. Это не обещает одинаковую архитектуру для всех приложений: сначала фиксируется характер задачи, затем загружается профиль нужного продукта. Для хранения данных skill различает несколько типов. KV подходит для ключей, конфигурации, сессий и кэша; D1 — для реляционного SQL на SQLite; Hyperdrive — для подключения к существующему Postgres или MySQL; R2 — для объектного и файлового хранения с S3-совместимым интерфейсом. В карте также есть Queues для асинхронных сообщений, Vectorize для векторных embedding-поисков, хранилище Durable Objects для согласованного состояния сущности, Secrets Store для секретов и Pipelines для потоковой загрузки данных в R2. Artifacts, R2 Data Catalog, R2 SQL и Cache Reserve закрывают отдельные сценарии версионирования, каталогизации, аналитического SQL и долговременного кэширования. Перед выбором нужно сопоставить требование с моделью данных, консистентностью и способом доступа, а не сводить все задачи к KV. Для AI и машинного обучения в index входят Workers AI для inference, Vectorize для векторного поиска, Agents SDK для stateful-агентов, AI Gateway для маршрутизации к AI-провайдерам с возможностями вроде caching и AI Search для поискового виджета. В сетевом разделе собраны Tunnel для публикации локального сервиса, Spectrum для TCP/UDP, TURN для WebRTC, Network Interconnect для приватной связности, Argo Smart Routing и Smart Placement для оптимизации маршрута или задержки до backend, а RealtimeKit и Realtime SFU — для realtime-видео и аудио. Назначение раздела — быстро сузить пространство решений; численные параметры и актуальные API всё равно требуют свежей проверки. В security-ветке перечислены WAF, DDoS Protection, Bot Management, API Shield, Turnstile и credential leak detection через WAF managed ruleset. Для медиа и контента есть Images, Stream, Browser Rendering и Zaraz. Для аналитики skill различает GraphQL Analytics API для запросов по продуктам, Analytics Engine для custom high-cardinality metrics, Web Analytics для client-side RUM, Workers Logs и realtime debugging, R2 SQL вместе с Pipelines и R2 Data Catalog для lake-данных и Logpush для внешних систем. В разделе developer tools отдельно указаны Wrangler, Miniflare, C3, Observability, Sandbox, Workerd и Workers Playground. Наконец, workflow предлагает три направления Infrastructure as Code: Pulumi, Terraform и REST API. Практический сценарий выглядит так: описать задачу, выбрать ветку decision tree, открыть связанный reference и сверить фактические ограничения с документацией, типами и schema. Ограничение навыка принципиально: сам index не является актуальной спецификацией, не сообщает гарантированные лимиты или цены и не выполняет за владельца проверку безопасности, сетевой доступ, deployment и права. Его ценность — в навигации по платформе и в выборе правильного источника перед изменением конфигурации.