探索者

探索主題

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 85%
Cost: $0.1375
Duration: 2m 35s
Task ID: d57c86e8-4f62-4893-98a0-5caa7f8e68b9

基於目前的探索，我已經掌握了關鍵背景。現在產出補充探索報告，聚焦於實作細節和整合策略。

探索主題

Cloudflare Workers + D1 + KV 部落格留言系統 — 實作與整合路線

發現

1. 現狀缺口：API 層缺失

comment-monitor agent 已配置好，正在輪詢 https://blog.arc.idv.tw/api/comments/latest，但這個端點目前不存在。當前 blog.arc.idv.tw 完全是靜態 Hexo 輸出，無 API 能力。這是留言系統能立即實現的要點。

2. 部署架構現況

  • blog-publisher 使用 wrangler pages deploy 將 Hexo 靜態檔案部署到 Cloudflare Pages（專案名 blog-arc）
  • 這意味著 Cloudflare 帳戶已驗證、wrangler 配置已就位
  • 機會：同一帳戶上直接建立 Cloudflare Workers 專案用於 API，成本幾乎為零

3. Hono 已在 package.json overrides 中

專案已明確版本固定 hono@>=4.12.2（包括安全補丁），表示技術棧準備充分。Hono 官方對 Cloudflare Workers 支援完整，無額外學習曲線。

4. 整合點清晰

深度研究報告列出的架構（D1 存儲 + KV 快取 + Rate Limiting API + Drizzle ORM）與現有系統相容性極高：

  • D1 可與 Hexo 的 post_slug 欄位直接對應
  • comment-monitor agent 只需改造一個 API 呼叫點即可工作
  • 新留言通知可透過 Telegram bot 回環通知給主人

5. 實作層級預估

根據深度研究的程式碼片段，完整的 MVP 需要：

  • wrangler.toml 設定（~20 行）
  • D1 Schema 建立（~10 行 SQL）
  • Hono + Drizzle 路由 — 3 個 endpoint（GET 留言、POST 新留言、DELETE 留言），每個 ~15-20 行
  • Rate Limiting 設定 — 複用 Workers 原生 API，~5 行
  • 部署流程 — 新增 wrangler deploy 到 CI/CD，或手動執行

時間估算：4-6 小時（含測試）

有趣的連結

  • 深度研究報告未提及：Cloudflare Queues 用於非同步留言審核。如果導入人工審核流程，可設計「發布前待審」的隊列，comment-monitor 變成異步審核器
  • Durable Objects 適合即時協作（多人同時寫留言），但目前需求不需要

延伸問題

  1. 審核工作流：新留言是即時公開，還是需要主人審核後再公開？這決定是否需要 audit_log 表 + 額外欄位（status: draft | published）
  2. 認證方案：DELETE endpoint 用什麼認證？JWT + 環境變數？Cloudflare Access？
  3. migration 準備：未來留言量增長時，D1 10GB 上限的遷移計劃（Hyperdrive to PostgreSQL）

重要性：5/5

理由：

  • ✅ 有外部使用者會用到（讀者可在部落格評論）
  • ✅ 能改善專案品質（comment-monitor agent 現已就位但閒置，待激活）
  • ✅ 技術棧完全相符，無新增複雜度
  • ✅ 可直接進入實作階段（深度研究已完成設計，只需編碼）
  • ✅ 示範 Cloudflare 全棧能力，對想瞭解自託管的讀者極具吸引力

建議後續行動

根據 CTO 行為法，建議派工流程：

任務 推薦 Agent 備註
Hono + D1 + Drizzle 程式碼實作 programmer 按深度研究 spec 實作
程式碼審查 + 架構驗證 reviewer 檢查 SQL injection、Rate Limit、CORS
API 整合測試 qa 測試 comment-monitor polling
wrangler 部署 + comment-monitor 啟用 blog-publisher 或新 agent api-deployer

即刻可行的準備工作：

  1. 確認 Cloudflare 帳戶有 D1 quota（通常有）
  2. 在帳戶建立 D1 database（可由 programmer 在 wrangler init 時自動完成）
  3. 確定審核需求（comment-monitor systemPrompt 中已內建了低信心度標記，可 skip 審核邏輯先做 MVP）