1. Workers 和 Durable Objects 可以按需抓火焰图了
Cloudflare 宣布 Workers 和 Durable Objects 支持按需 CPU 和内存性能分析。在 Worker 的 Observability（可观测性）页里选 “Flamegraph”，设定采样时长、选择版本，点 Capture Profile，就能看到交互式火焰图：每个矩形是一次函数调用，越宽代表占用的 CPU 时间或内存越多。也可以下载 .pprof 文件用其他工具分析，或者用命令行：
cf workers versions profile latest \ --worker-id "dreamer-search" \ --duration-ms 5000 \ --profile-type cpu > worker-cpu.pprof和我们的关系：dreamer-search、dreamer-shot 这类比较“重”的 Worker，如果哪天 CPU 时间变长，可以用它找出最耗时的函数。注意官方说 Worker 需要有足够流量才能采到样，我们的小流量 Worker 可能要先自己打一些请求。
💰 费用提醒：公告没有写性能分析本身是否收费。Workers 免费版每次请求有 CPU 时间上限，付费版按 CPU 时间计费；为了采样而大量压测会消耗请求数和 CPU 额度，压测前先算一下。
来源：Introducing on-demand CPU and memory profiling with flamegraphs for Workers and Durable Objects
2. Cloudflare API MCP 服务器开始提供 Cloudflare Skills
10 月 10 日的更新日志：Cloudflare API 的 MCP 服务器（https://mcp.cloudflare.com/mcp）现在通过 “Skills over MCP” 扩展提供 Cloudflare Skills。支持这个扩展的 MCP 客户端可以用 skills/list 发现技能，再用 skill://<名字>/<路径> 读取技能文件。
和我们的关系：简单说就是 AI 助手连上 Cloudflare 的 MCP 服务器后，不只是能调 API，还能拿到官方写好的“操作说明书”，让 AI 帮你部署 Workers、配 D1 时更少踩坑。
💰 费用提醒：MCP 服务器背后是你账号的 Cloudflare API，AI 通过它创建的资源（R2 桶、D1、Workers AI 调用等）照常计费。授权时尽量给只读或最小权限。