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我们内部构建的AI工程堆栈——基于我们交付的平台
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原文英文，约4000词，阅读约需15分钟。
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内容提要
Cloudflare在过去11个月内构建了一个内部AI工程堆栈，93%的研发团队使用AI编码工具，显著提升了开发效率，合并请求数量几乎翻倍。团队创建了AGENTS.md文件，帮助AI理解代码库上下文，并通过AI代码审查系统确保每个合并请求经过审核，提高代码质量和安全性。整体架构简化了开发流程，支持更高效的工程标准执行。
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关键要点
- Cloudflare在过去11个月内构建了一个内部AI工程堆栈，93%的研发团队使用AI编码工具。
- AI工具的使用显著提升了开发效率，合并请求数量几乎翻倍，达到每周超过8700个。
- 团队创建了AGENTS.md文件，帮助AI理解代码库上下文，确保每个合并请求经过审核，提高代码质量和安全性。
- 整体架构简化了开发流程，支持更高效的工程标准执行。
- AI代码审查系统确保每个合并请求都经过审核，提升了代码的安全性和质量。
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延伸问答
Cloudflare的内部AI工程堆栈是如何构建的？
Cloudflare在过去11个月内构建了一个内部AI工程堆栈，整合了MCP服务器、访问层和AI工具，93%的研发团队使用AI编码工具。
AI工具的使用对开发效率有什么影响？
AI工具的使用显著提升了开发效率，合并请求数量几乎翻倍，达到每周超过8700个。
AGENTS.md文件的作用是什么？
AGENTS.md文件帮助AI理解代码库上下文，确保每个合并请求经过审核，提高代码质量和安全性。
Cloudflare是如何确保代码质量和安全性的？
Cloudflare通过AI代码审查系统确保每个合并请求经过审核，从而提升代码的安全性和质量。
Cloudflare的AI工程堆栈有哪些主要组件？
主要组件包括MCP服务器、AI Gateway、Workers AI、AI代码审查系统等。
AI Gateway在Cloudflare的AI工程堆栈中起什么作用？
AI Gateway负责处理所有LLM请求，管理提供者密钥、成本跟踪和数据保留策略。
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