cloudflare/skills 是 Cloudflare 官方維護的 Agent Skills 套件。將 Workers、Agents SDK、Durable Objects、MCP Server、Wrangler、Sandbox SDK 全部寫成 SKILL.md，Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode 均可直接讀取，agent 依官方規則建置，不再推測 binding 名稱。
Cloudflare 邊緣網路涵蓋 Workers、Pages、D1、R2、KV、Vectorize、Durable Objects、Queues、Hyperdrive、Email Routing、Browser Rendering 等產品，大部分 agent 依賴訓練資料中的舊版文件推測 binding 名稱與 wrangler 旗標。cloudflare/skills 由 Cloudflare 官方寫成 8 個 SKILL.md，將建置方式整理為 agent 可讀的指令集，不需要 agent 自行解讀人類文件。
它的組織方式很單純:skills/ 下面 8 個 sub-skill(agents-sdk、cloudflare、cloudflare-email-service、durable-objects、sandbox-sdk、web-perf、workers-best-practices、wrangler),每個都是一份 SKILL.md 加上 references/ 子資料夾;最大那個 skills/cloudflare/references/ 裡有 60+ 份 reference,從 workers、workers-ai、d1、r2 一路到 turnstile、zaraz、terraform、pulumi 全收齊。
它還附 commands/build-agent.md 與 commands/build-mcp.md 兩條 slash command，加上 5 個 MCP Server（cloudflare-api、cloudflare-docs、cloudflare-bindings、cloudflare-builds、cloudflare-observability）。三個層次合起來，agent 可在同一個會話內存取 Cloudflare 文件、產品 API、部署觀察，確認應使用哪一條 binding、哪一條 wrangler 指令、哪一份 reference，而不依賴訓練資料中的過時資訊。
環境需要 一個支援 Agent Skills 的 agent 與 Cloudflare 帳號。Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、Pi 均有官方支援。Claude Code 透過 plugin 指令安裝，後續 Cloudflare 更新會自動同步。
Skill 是跨 agent 的標準格式,Cloudflare 在 README 直接列了五種裝法。你只要選你日常在用的 agent,裝完之後它就會「自然」理解 Cloudflare 產品。
若 agent 尚未接入 plugin marketplace，Cloudflare 支援手動安裝：clone repo 後，依 README 對應表將 skills/ 與 commands/ 兩個資料夾複製到 agent 目錄（Claude Code 為 ~/.claude/skills/，OpenCode 為 ~/.config/opencode/skills/）。
/cloudflare:build-agent、/cloudflare:build-mcp 各自封裝一條從頭蓋 agent / MCP server 的流程;5 個 MCP server(cloudflare-api、cloudflare-docs、cloudflare-bindings、cloudflare-builds、cloudflare-observability)則讓 agent 能即時讀 Cloudflare API、文件、binding 設定、build log、observability。
repo 分三層:skills/ 8 個 SKILL.md(垂直能力)、commands/ 2 條 slash command(端到端流程)、mcp-servers/ 5 個 MCP Server(讓 agent 即時讀 Cloudflare 後台)。下面 12 張卡片把三層核心入口排出來。
workers、workers-ai、d1、r2 至 turnstile、zaraz、terraform、pulumi。| 情境 | 該叫的 skill / command | 同時帶上的 MCP |
|---|---|---|
| 從零蓋一隻 stateful agent | /cloudflare:build-agent + agents-sdk |
cloudflare-api · cloudflare-bindings |
| 把自家 SaaS 包成 MCP Server | /cloudflare:build-mcp |
cloudflare-api · cloudflare-docs |
| 需要 per-room / per-user 狀態 | durable-objects |
cloudflare-bindings |
| email 自動回覆 / 解析 | cloudflare-email-service |
cloudflare-api |
| 跑 user 提交的程式碼 | sandbox-sdk |
cloudflare-bindings |
| 檢查 Worker 寫法是否合規 | workers-best-practices + wrangler |
cloudflare-builds · cloudflare-observability |
| 不知道某產品該怎麼用 | cloudflare + 對應 references |
cloudflare-docs |
以下六點均依據 README 與 skills/ 目錄結構，列出安裝後容易忽略、但對 agent 輸出品質影響最大的配置細節。
/cloudflare:build-agent 與 /cloudflare:build-mcp 是 Cloudflare 親自寫的「最短路徑」。第一次蓋 agent 或 MCP server 時讓 command 帶你走完一輪,後續客製只要改 wrangler.toml 與 SKILL.md,而不是從 zero 自己拼。
agent 訓練資料中的 Cloudflare 文件多半過時。cloudflare-docs MCP 在 runtime 直接取得最新文件，對 Workflows、Realtime SFU、Pipelines、Containers 等新產品的寫法尤為重要。遇到新產品，應使用 MCP 查詢，而非依賴訓練記憶。
skills/cloudflare/references/ 下有 60+ 份產品 reference，涵蓋 workers、workers-ai、d1、r2、vectorize、hyperdrive、queues 等，agent 依任務動態載入。若輸出有誤，可明確指定「請查閱 references/<產品名>」來修正大部分的錯誤。
蓋 agent 時 agents-sdk 寫骨架、durable-objects 處理「每個 user / room / job」的狀態。兩個 skill 一起裝,agent 才會把 stateful 部分自然落到 Durable Object 上,而不是亂塞 KV。
來源 · skills/agents-sdk · skills/durable-objectsagent 最常出錯的是 wrangler.toml 的 binding 命名，D1、KV、R2、Queue、Vectorize 各有不同規則。wrangler skill 將命名規則寫入，agent 不會產出 my_db_database 這類混淆 name 與 type 的寫法。
cloudflare-observability 使 agent 在 deploy 後自行查看 tail、log、build 結果，發現問題可直接繼續修正，不需人工進入 dashboard。對 CI 或夜間自動部署的 agent 尤為適用。
假設你要蓋一隻 Slack 客服 agent:會記住每個 channel 的對話狀態、把 KB 文章索引到 Vectorize、客戶 email 進來會自動回覆。下面是真實情境改寫,跑在已經裝好 cloudflare/skills、登入 Cloudflare 帳號的 Mac 上。一句意圖,五個 skill 接力,直接上 production。
SKILL.md 將官方規則寫入 agent。不需在 prompt 中額外指定「使用 Durable Object 而非 KV」，durable-objects skill 已包含判斷邏輯，agent 遇到「per-room state」會自動選用正確的方式。
references/ 是動態載入的。沒蓋到 Vectorize 之前,agent 不會把那 60+ 份 reference 全塞進 context。skills/cloudflare SKILL.md 控制按需載入,context window 不會爆。
MCP 延伸至 deploy 後的觀察。cloudflare-observability 使 agent 在 deploy 完成後檢查 tail，確認 30 秒內無錯誤再回報完成。若有失敗，agent 會繼續修正，而非僅輸出「已部署」。
skills/cloudflare/references/ 有 60+ 份 reference,agent 真讀全部會吃掉大量 context window。SKILL.md 已經寫成按需載入,但別自己手動 @ 整個資料夾。
cloudflare-email-service 假設 domain 已在 Cloudflare 託管，且 DMARC / SPF / DKIM 均已正確配置。DNS 設定需由人工在 dashboard 完成，agent 不會代為處理。
cloudflare-api、cloudflare-bindings 等 MCP 連你的 Cloudflare account,需要 token 與 scope。別給 agent 全帳號權限,先建一個範圍限定的 API token。
/cloudflare:build-agent 把官方最佳路徑封裝起來,複雜的 multi-region、custom domain、edge analytics 還是需要人介入。把 command 當「起點」而不是「終點」。
cloudflare/skills 採 Apache-2.0 授權，可以 fork 後修改為公司內部的 Cloudflare skill 包，加入自家 binding 命名規則、wrangler 樣板與 reference，使團隊所有 agent 遵循同一套規範。
1. fork 成公司內部 skill 包。把 skills/cloudflare 複製一份成 skills/,加上自家 binding 命名規則、自家 monitoring 規則、自家 cost guardrail。團隊新人 agent 裝完就懂規矩。
2. 把 references/ 接進文件站。skills/cloudflare/references/ 的 60+ 份 markdown 可同時供 agent 與內部文件站使用，一份原始檔服務兩種讀者：agent 與工程師。
3. 用 build-mcp 把 SaaS 變成 MCP Server。/cloudflare:build-mcp 是 Cloudflare 官方寫的「我有 API,我要變成 MCP Server」最短路徑。把現有 Workers / Hono / Express API 一鍵變 MCP,接到 Claude / Cursor / OpenCode。
4. 接 agents-sdk 蓋客戶專屬 agent。每個客戶一個 Durable Object，各自的 Vectorize index 與 KB。agents-sdk 與 durable-objects 兩個 skill 組合即可實現 multi-tenant agent 架構。
5. 把 build-agent 包進 CI / 內部平台。slash command 是 markdown,所以可以再包一層 internal CLI,做成「公司同仁打 internal create-agent,後面跑 /cloudflare:build-agent + 公司範本」。一條指令蓋一隻新 agent。
① cloudflare/skills · README：五種 agent 安裝路徑及所有 skill / command / MCP 的完整清單。
② developers.cloudflare.com/agents/：Cloudflare Agents SDK 官方文件，build-agent 的完整能力說明。
③ Cloudflare · Model Context Protocol：Workers 轉為 MCP Server 的完整指南，build-mcp 的對應官方說明。