'workers' 검색 결과

Framework integration for Cloudflare Workers. Use when building with Hono, Remix, Next.js, Astro, SvelteKit, Qwik, or Nuxt on Workers. Covers routing, SSR, static assets, and edge deployment.

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Multi-language Workers development with Rust, Python, and WebAssembly. Use when building Workers in languages other than JavaScript/TypeScript, or when integrating WASM modules for performance-critical code.

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Cloudflare Workers performance optimization with CPU, memory, caching, bundle size. Use for slow workers, high latency, cold starts, or encountering CPU limits, memory issues, timeout errors.

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Cloudflare Workers observability with logging, Analytics Engine, Tail Workers, metrics, and alerting. Use for monitoring, debugging, tracing, or encountering log parsing, metric aggregation, alert configuration errors.

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You are an expert in Cloudflare Workers AI, the serverless AI inference platform running on Cloudflare's global network. You help developers run LLMs, embedding models, image generation, speech-to-text, and translation models at the edge with zero cold starts, pay-per-use pricing, and integration with Workers, Pages, and Vectorize — enabling AI features without managing GPU infrastructure.

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Use when running parallel AI workers for any long-running or multi-turn batch API task. Auto-calculates optimal workers + stagger. Supports tiered delegation (V4 Pro orchestrator → V4 Flash workers). 99.95% API success rate at scale.

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Deploy serverless applications on Cloudflare Workers. Covers project setup, JavaScript handler patterns, routing, deployment with Wrangler, and API token configuration. Suitable for APIs, proxies, edge computing, and request transformation.

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Cloudflare Workers CLI for deploying, developing, and managing Workers, KV, R2, D1, Vectorize, Hyperdrive, Workers AI, Containers, Queues, Workflows, Pipelines, and Secrets Store. Load before running wrangler commands to ensure correct syntax and best practices. Biases towards retrieval from Cloudflare docs over pre-trained knowledge.

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Cloudflare Workers edge compute platform — Wrangler CLI, KV, D1, R2, Durable Objects, Queues, Workers AI

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Expert debugger for Next.js + Cloudflare Workers + Supabase stacks. Systematic troubleshooting for auth, caching, workers, RLS, CORS, and build issues. Activate on: 'debug', 'not working', 'error', 'broken', '500', '401', '403', 'cache issue', 'RLS', 'CORS'. NOT for: feature development (use language skills), architecture design (use system-architect).

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Cloudflare Workers, KV, Durable Objects, and edge computing development. Use for serverless APIs, caching, rate limiting, real-time features. Activate on "Workers", "KV", "Durable Objects", "wrangler", "edge function", "Cloudflare". NOT for Cloudflare Pages configuration (use deployment docs), DNS management, or general CDN settings.

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Cloudflare Workersのコードを本番運用品質のベストプラクティスに照らして作成・レビューする。新しいWorkerの実装、Workerコードのレビュー、wrangler.jsoncの設定、streaming・floating promises・global state・secrets・bindings・observabilityなどのanti-pattern確認で使用する。事前学習の記憶よりCloudflare公式ドキュメントからの取得を優先する。

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Expert debugger for Next.js + Cloudflare Workers + Supabase stacks. Systematic troubleshooting for auth, caching, workers, RLS, CORS, and build issues. Activate on: 'debug', 'not working', 'error', 'broken', '500', '401', '403', 'cache issue', 'RLS', 'CORS'. NOT for: feature development (use language skills), architecture design (use system-architect).

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Cloudflare Workers, KV, Durable Objects, and edge computing development. Use for serverless APIs, caching, rate limiting, real-time features. Activate on "Workers", "KV", "Durable Objects", "wrangler", "edge function", "Cloudflare". NOT for Cloudflare Pages configuration (use deployment docs), DNS management, or general CDN settings.

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Codex, Claude Code, OpenCode에 기능 개발, 대규모 리팩터링, PR 검토를 백그라운드로 맡기고 별도 체크아웃 준비, 진행 모니터링과 완료·실패 알림까지 처리합니다.

• 기능 개발을 백그라운드 에이전트에 맡길 때
• 별도 작업 공간에서 대규모로 코드를 정리할 때
• 코딩 에이전트에 PR 검토를 맡길 때

Redis를 이용한 캐시, 요청 횟수 제한, 여러 작업의 동시 실행 제어와 메시지 전달을 설계하고 키 만료 시간 및 연결 관리도 검토합니다.

• API 응답에 캐시를 추가합니다
• 사용자별 요청 횟수를 제한합니다
• 워커의 동일 작업 동시 실행을 방지합니다

대규모 조사나 생성 작업을 여러 AI 모델에 분담해 계획 검토, 병렬 실행, 결과 검증과 통합을 진행합니다. 담당별 진행 상황과 재시도도 기록합니다.

• 여러 경쟁사를 병렬로 조사
• 대규모 생성 작업 분담
• 조언자에게 계획이나 초안 검토 요청

Schedule workers to run checks at fixed times while a Claude Code session stays open. Set up recurring security scans, test coverage analysis, or documentation tasks, and find or cancel scheduled jobs.

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• Scheduling security scans every 15 minutes
• Checking test coverage at regular intervals
• Running API documentation tasks every two hours

Coordinates a named team of Codex workers with concrete responsibilities and shared progress records. It selects available collaboration tools, manages communication and separate working copies when needed, and handles integration, team archival, and cleanup after the work ends.

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• Splitting related implementation work across cooperating agents
• Investigating several aspects of a clearly defined problem
• Inspecting team progress and member responsibilities

Search and read Slack messages, channels, and threads to catch up on team discussions and decisions. Using the installed CLI and Slack’s official MCP server, it also supports channel posts and replies, with approval required for changes.

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• Catch up on team discussions
• Find messages about past decisions
• Post updates to a channel

Coordinate multiple Claude Code workers through an existing Kanban board. This guide describes task dispatch, automated checks before AI review, per-task cost tracking, human intervention, and recovery after restarts; the runtime and integrations require separate installation.

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• Coordinating multiple Claude Code workers
• Running automated checks before AI code review
• Monitoring task progress and development costs on a board

Move slow Python operations into background jobs so requests can return promptly. Use task queues and workers, the processes that execute queued work, with retry rules, duplicate handling, time limits, and persistent job status.

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• Send emails and notifications in the background
• Generate reports and data exports asynchronously
• Process uploads and media conversions

Organize an Electron app by placing new code in the right process and directory. Apply naming rules, component structure conventions, and process boundaries to guide additions and review existing code.

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• Choosing where new code belongs
• Splitting a component into multiple files
• Reviewing process boundaries and directory structure

Coordinate multiple agents in tmux, a terminal session manager, using shared tasks and persistent messages. Assign work, monitor progress and blockers, verify worker results, and shut down the team after tasks and state updates are complete.

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• Divide a task among multiple agents
• Track progress through a shared task list
• Coordinate workers with persistent messages