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信號。解法：metadata pre-filter + query rewriting + score fusion 三層防線。
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12 篇文章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，不適合長時間執行的任務。
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 15 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。