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Cloudflare 推出 Workers 內建錯誤監控 Issues，可將正式環境問題直接交給 AI 編程代理

Cloudflare 於 2026 年 9 月 30 日宣布 Issues 進入公開測試。這是 Workers 開發者可用的內建錯誤監控功能，會把同一個程式錯誤造成的大量失敗歸為一組，並可自動把錯誤細節送給 Claude Code、Cursor、Devin 等 AI 編程代理，省去人工整理與複製貼上的步驟。本文內容均來自 Cloudflare 官方部落格的說法。

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Cloudflare 推出 Workers 內建錯誤監控 Issues，可將正式環境問題直接交給 AI 編程代理
圖片：Mokaair (Original editorial artwork)

Cloudflare 宣布了什麼

Cloudflare 於 2026 年 9 月 30 日在官方部落格宣布推出 Issues，現以公開測試版（open beta）形式提供。Issues 是 Cloudflare Workers 的內建錯誤監控功能。Workers 是 Cloudflare 讓開發者在其平台上執行程式碼的服務。文章由 Thomas Ankcorn、Maksym Makuch 與 Nevi Shah 撰寫。

Cloudflare 表示，Issues 內建於 Workers 執行環境，只需一行設定即可啟用。開發者不必安裝 SDK（軟體開發套件），也不必在應用程式外加包裝層。據該公司說明，啟用後 Issues 會記錄以下內容：未捕捉的例外（程式沒有處理到的錯誤）、失敗的呼叫、HTTP 5xx 回應（伺服器端出錯時回傳的錯誤代碼）、console.log() 與 console.error() 的輸出，以及含有堆疊追蹤的日誌。堆疊追蹤是錯誤發生時，程式一路呼叫到出錯位置的紀錄。它也會標示失控的 alarm 狀況，以及在迴圈中大量寫入日誌的程式碼。

Cloudflare 推出 Workers 內建錯誤監控 Issues，可將正式環境問題直接交給 AI 編程代理
Mokaair 編輯查核流程 · 圖片：Mokaair (Original editorial artwork)
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消息會先蒐集來源、獨立查核，再交由 Jev 判斷。

Cloudflare 指出，一次部署後，同一個程式錯誤可能讓許多請求失敗，而每個請求的 ID 都不同。Issues 會把這些失敗歸為一組，並顯示錯誤首次出現的時間、發生次數，以及是否越來越頻繁。

如何把錯誤交給 AI 編程代理

AI 編程代理是能查詢監控資料、瀏覽程式碼庫、修改程式、撰寫測試並開啟 pull request 的 AI 工具。pull request 是提交給團隊審查的程式碼修改提案。Cloudflare 表示，過去仍要靠人工把這些步驟串起來：判斷重複失敗是否來自同一個錯誤、收集相關日誌、再交給代理。

據 Cloudflare 表示，使用者在 Automations（Cloudflare 的自動化功能）中設定一次後，就能自動送交。當某個 issue 的發生次數超過門檻，或在一段平靜期後再度出現時，Issues 會把錯誤、堆疊追蹤、日誌、追蹤資料與 Worker 版本等細節直接送給代理。接著它會觸發代理預先設定的工作流程，例如分類問題、查詢更多資料或開啟 pull request。

Cloudflare 也表示，開發者可透過 Worker 執行環境內建的 OpenTelemetry API 加入使用者、帳戶或工作階段等識別資訊，不必另裝套件。OpenTelemetry 是一套用來記錄程式執行追蹤資料的開放介面。這些資訊會隨每次錯誤紀錄一併顯示，方便判斷失敗是否集中在某個帳戶或工作階段。若需要更深入調查，開發者可另外讓代理連接 Cloudflare MCP，以查詢相關的日誌與追蹤資料。

Cloudflare 公布的 Issues 自動化送交選項（資料來源：Cloudflare 官方部落格）
送交目的地Cloudflare 所述連接方式
Claude Coderoutine ID 與 token
Cursor自動化 webhook URL
DevinAPI token 與組織 ID
通用 webhook（事件發生時自動把資料送到指定網址）將 issue 內容送至自有代理或 HTTPS 端點
聊天與事件管理透過聊天或值班流程通知團隊

Cloudflare 自家的使用案例

據 Cloudflare 表示，其 Workflows 團隊在啟用 Issues 後一天內找出兩個問題。Workflows 是建立在 Workers 平台上、用於長時間多步驟應用程式的服務。第一個問題是控制平面的資料庫遷移，在少見的特殊情況（edge case）下反覆遇到 SQLite 外鍵錯誤，因此陷入不斷重試的循環。第二個問題是刪除 Workflow 實例時，可能超出 Workers 的子請求上限，導致刪除無法完成。Cloudflare 表示，其自動化設定把這些 issue 送到 Cloudflare OS，後者追蹤錯誤至 Workflows 的程式碼，並為兩個問題提出修正。此案例為 Cloudflare 自述，未經外部核實。

誰會受到影響

  • 使用 Cloudflare Workers 的開發團隊：依 Cloudflare 說法，錯誤監控不需另裝套件，重複錯誤也會自動歸併，不必再人工整理大量零散的日誌。
  • 採用 AI 編程代理的團隊：錯誤細節可自動交給代理，由代理提出修正與 pull request。但 Cloudflare 表示，最終審查、部署與把 issue 標為已解決，仍由人負責。

Cloudflare 表示，開發者可在 wrangler.jsonc 設定檔中將 observability.issues.enabled 設為 true 來啟用 Issues，再到 Cloudflare 儀表板設定第一個自動化。如果由代理負責設定，代理也可使用新的 cf CLI（命令列工具）檢視 issue 與建立自動化。

常見問題

如何啟用 Issues？

根據 Cloudflare 的說明，在 wrangler.jsonc 設定檔中將 observability.issues.enabled 設為 true 即可啟用。之後可在 Cloudflare 儀表板設定自動化，把 issue 送到代理、webhook、事件管理工具或聊天平台。

現在可以使用嗎？

Cloudflare 表示 Issues 已於 2026 年 9 月 30 日進入公開測試版。測試版功能可能仍會調整。

需要安裝額外套件嗎？

據 Cloudflare 表示不需要。Issues 內建於 Workers 執行環境，只需一行設定，不必安裝 SDK 或加入應用程式包裝層。

AI 代理會自動把修正部署到正式環境嗎？

Cloudflare 表示不會。正式環境是實際提供服務給使用者的環境，進入這個環境的內容仍由使用者掌控。使用者需自行審查 pull request、部署修正，並把 issue 標示為已解決。

支援哪些 AI 編程代理？

Cloudflare 列出的內建選項為 Claude Code、Cursor 與 Devin。另外也可透過通用 webhook 把資料送到自有代理或 HTTPS 端點，或用聊天與事件管理工具通知團隊。

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