一个基于 Cloudflare Workers AI 的多模型智能聊天应用，支持多种 AI 模型，具备代码自动识别和复制功能。

• 🤖 多模型支持：DeepSeek-R1、GPT-OSS-120B/20B、Llama-4-Scout、Qwen2.5-Coder、Gemma-3
• 💬 实时聊天：流畅的对话体验，支持历史记录
• 🔐 密码保护：安全的访问控制
• 💾 历史记录：按模型分别保存聊天历史
• 🎨 代码高亮：自动识别代码块，支持多种编程语言
• 📋 一键复制：完整保持代码格式的复制功能
• 📱 响应式设计：支持桌面和移动端

1. 注册 Cloudflare 账号

   • 访问 https://cloudflare.com 注册账号
   • 完成邮箱验证
   • 确保账号可以访问 Workers AI 功能

2. 检查权限和余额

   • 登录 Cloudflare Dashboard
   • 确认账号有 Workers AI 使用权限
   • 检查账号余额（AI 调用会产生费用）

1. 创建新 Worker

   • 登录 Cloudflare Dashboard
   • 选择 "Workers"
   • 点击 "Create application"
   • 选择 "Create Worker"
   • 输入应用名称（推荐：cf-ai-chat）
   • 点击 "Deploy"

2. 获取 Worker URL

   • 部署完成后会显示 Worker 的访问 URL
   • 记录这个 URL，稍后需要访问测试

1. 进入 Worker 设置页面

   • 在 Worker 列表中点击你刚创建的 Worker
   • 点击 "Settings" 标签

2. 添加环境变量

   • 找到 "Environment Variables" 部分
   • 点击 "Add variable"
   • 输入以下信息：

     Variable name: CHAT_PASSWORD
     Value: your_secure_password_123
     

   • 点击 "Save and deploy"

3. 环境变量安全建议

   • 使用至少12位字符的强密码
   • 包含大小写字母、数字和特殊字符
   • 避免使用常见密码或个人信息
   • 定期更换密码

如果需要保存聊天历史记录功能：

1. 创建 KV 命名空间

   • 在 Cloudflare Dashboard 中选择 "Workers & Pages"
   • 点击 "KV" 标签
   • 点击 "Create a namespace"
   • 输入命名空间名称：CHAT_HISTORY
   • 点击 "Add"
   • 记录生成的 Namespace ID

2. 绑定 KV 到 Worker

   • 回到你的 Worker 设置页面
   • 在 "Settings" > "Variables" 中找到 "KV Namespace Bindings"
   • 点击 "Add binding"
   • 输入以下信息：

     Variable name: CHAT_HISTORY
     KV namespace: 选择刚创建的 CHAT_HISTORY 命名空间
     

   • 点击 "Save and deploy"

1. 编辑 Worker 代码

   • 在 Worker 详情页面点击 "Quick edit"
   • 删除编辑器中的所有默认代码

2. 复制应用代码

   • 打开本项目的 src/worker.js 文件
   • 复制全部内容
   • 粘贴到 Cloudflare 在线编辑器中

3. 保存并部署

   • 点击 "Save and deploy"
   • 等待部署完成

1. 安装 Wrangler

   npm install -g wrangler

2. 登录 Cloudflare

   wrangler auth login

3. 下载项目代码

   git clone <your-repo-url>
   cd cf-gpt-oss

4. 修改配置文件 编辑 wrangler.toml 文件：

   name = "cf-ai-chat"
   main = "src/worker.js"
   compatibility_date = "2024-01-15"
   
   [ai]
   binding = "AI"
   
   # 如果配置了 KV 存储，替换下面的 ID
   [[kv_namespaces]]
   binding = "CHAT_HISTORY"
   id = "your_kv_namespace_id_here"
   preview_id = "your_kv_namespace_id_here"
   
   [vars]
   CHAT_PASSWORD = "your_secure_password_here"

5. 部署到 Cloudflare

   wrangler deploy

如果你有自己的域名：

1. 添加域名到 Cloudflare

   • 在 Cloudflare Dashboard 中点击 "Add a Site"
   • 输入你的域名
   • 按照指引更新 DNS 服务器

2. 设置 Worker 路由

   • 在 Worker 设置页面点击 "Triggers" 标签
   • 点击 "Add Custom Domain"
   • 输入子域名（如：ai-chat.yourdomain.com）
   • 点击 "Add Custom Domain"

1. 访问应用

   • 在浏览器中打开你的 Worker URL
   • 或使用配置的自定义域名

2. 身份验证

   • 输入你在环境变量中设置的 CHAT_PASSWORD
   • 点击"验证"按钮

3. 选择 AI 模型

   • 在左侧边栏选择适合的 AI 模型
   • 查看模型的特点和定价信息

4. 开始聊天

   • 在底部输入框中输入你的问题
   • 按 Enter 键或点击"发送"按钮
   • AI 会用中文回复你的问题

• 系统自动识别 Python、JavaScript、HTML、CSS、SQL 等多种编程语言
• 即使 AI 没有用 ``` 标记，系统也会自动识别并格式化代码

• 支持多种编程语言的语法高亮显示
• 自动检测代码语言类型
• 清晰的代码块展示

• 每个代码块右上角都有"复制"按钮
• 点击后完整复制代码，保持原始格式
• 支持缩进、换行的完整保持
• 复制的代码可以直接在编辑器中使用

• 自动保存：每个模型的对话会自动保存到 KV 存储
• 模型隔离：不同模型的历史记录分别保存
• 快速切换：切换模型时自动加载对应的历史记录
• 手动管理：可以手动清空当前模型的聊天记录

现象: 输入密码后提示错误 解决方案:

• 检查环境变量 CHAT_PASSWORD 是否正确设置
• 确认密码输入时没有多余空格
• 重新保存环境变量并部署

现象: 选择模型后无响应或报错 解决方案:

• 检查 Cloudflare 账号是否有 Workers AI 权限
• 确认账号余额充足
• 检查网络连接是否正常

现象: 刷新页面后聊天记录丢失 解决方案:

• 检查 KV 命名空间是否正确创建
• 确认 KV 绑定名称为 CHAT_HISTORY
• 检查 KV namespace ID 是否正确

现象: 点击复制按钮无反应 解决方案:

• 确认网站运行在 HTTPS 协议下
• 检查浏览器是否支持剪贴板 API
• 尝试手动选择代码进行复制

现象: 打开应用时加载时间过长 解决方案:

• 检查网络连接
• 清除浏览器缓存
• 尝试使用 CDN 或自定义域名

1. 按 F12 打开开发者工具
2. 切换到 "Console" 标签
3. 查看错误信息和调试日志
4. 尝试复制代码时会显示详细的调试信息

1. 在 Cloudflare Dashboard 中进入你的 Worker
2. 点击 "Logs" 标签
3. 查看实时日志输出
4. 分析错误信息和调用详情

• ✅ 使用至少12位字符的强密码
• ✅ 包含大小写字母、数字和特殊字符
• ✅ 避免使用常见密码或个人信息
• ✅ 定期更换访问密码
• ✅ 不要在代码中硬编码密码

• ✅ 考虑使用自定义域名限制访问
• ✅ 配置 Cloudflare WAF 规则
• ✅ 监控异常访问模式
• ✅ 定期检查访问日志

• 免费额度: 每天 100,000 次请求
• 付费计划: 超出后 $0.50/百万请求
• 建议: 设置请求限制和预算警告

• 计费方式: 按 token 使用量计费
• 价格范围: $0.20-$4.88 每百万 tokens
• 优化建议:
  • 选择合适的模型（简单任务用小模型）
  • 控制对话长度
  • 避免重复无效请求

• 免费额度: 每月 100,000 次读取，1,000 次写入
• 付费价格: $0.50/百万读取，$5.00/百万写入
• 优化: 合理设置历史记录保留数量

不同模型支持不同的参数配置，应用已内置最优参数：

• DeepSeek-R1: 优化思维链推理参数
• GPT 系列: 简化参数避免异步响应
• Llama-4-Scout: 多模态优化配置
• Qwen-Coder: 代码生成专用参数
• Gemma-3: 多语言优化设置

如需自定义功能，可以修改 src/worker.js：

1. 添加新模型: 在 MODEL_CONFIG 中添加配置
2. 修改界面: 调整 HTML 和 CSS 样式
3. 扩展功能: 添加新的 API 端点
4. 优化性能: 调整缓存策略

• 使用 Cloudflare Analytics 监控访问量
• 检查 Worker 响应时间
• 监控 AI 调用成功率
• 跟踪错误频率

• 更新 Cloudflare Worker 运行时
• 检查和更新模型配置
• 清理过期的 KV 数据
• 更新安全配置

• ✅ 支持 GPT-OSS 120B/20B 模型
• ✅ 完善的代码自动识别系统
• ✅ 可靠的代码复制功能
• ✅ 响应式用户界面设计
• ✅ 按模型分类的历史记录
• ✅ 详细的错误处理和用户反馈

• 🔄 支持文件上传功能
• 🔄 对话导出和分享
• 🔄 主题切换功能
• 🔄 流式响应支持
• 🔄 更多 AI 模型支持

• 检查本文档的故障排除部分
• 查看 Cloudflare Workers 官方文档
• 访问 Cloudflare 社区论坛

• 详细描述问题现象
• 提供错误日志信息
• 说明部署环境和配置

重要提醒:

1. 使用本应用产生的 AI 调用费用由用户承担，请合理使用以控制成本
2. 定期检查和更新访问密码以确保安全
3. 建议在生产环境中使用自定义域名和 HTTPS
4. 遵守相关法律法规和 Cloudflare 服务条款

许可证: 本项目采用 MIT 许可证，允许自由使用、修改和分发。