SDK em TypeScript para criar agentes de IA persistentes e com estado na Cloudflare Durable Objects, com sincronização em tempo real, agendamento e suporte a MCP.
5,9 mil787TypeScriptMITAtualizado há 7 horas
steipete/lore.md
Um Cloudflare Worker minimalista que serve um ensaio em Markdown gerado por IA por domínio a cada dia UTC, com cache para limitar as chamadas ao modelo a uma por dia.
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O que é?
lore.md é um pequeno Cloudflare Worker que serve um único ensaio em Markdown gerado por IA para cada hostname, atualizado uma vez por dia UTC. A primeira requisição do dia aciona a geração pelo Cloudflare AI Gateway usando um modelo xAI Grok, e o resultado é armazenado em um Durable Object e mantido em cache na edge, para que cada domínio gere uma chamada ao modelo por dia.
A saída é Markdown puro, renderizado em uma estrutura HTML monoespaçada com temas claro e escuro automáticos. Requisições simultâneas em cache frio compartilham a mesma geração em andamento, e um caminho opcional /stream exibe a primeira geração ao vivo. Se a chamada ao modelo falhar, um texto determinístico alternativo é armazenado para aquele host e dia.
A configuração é feita com Wrangler: crie um AI Gateway, armazene a chave de API da xAI como secret, defina a URL base do gateway, faça o deploy e mapeie seus domínios para o Worker.
Recursos principais
- 01Gera um ensaio em Markdown por hostname a cada dia UTC.
- 02Mantém os resultados em cache na edge por 24 horas e em um Durable Object.
- 03Agrupa requisições simultâneas em cache frio em uma única geração.
- 04Oferece um caminho opcional /stream para exibir a saída ao vivo quando não há cache.
- 05Usa um texto determinístico alternativo quando a chamada ao modelo falha.
Casos de uso
- Manter uma página de texto gerado automaticamente todos os dias em um domínio pessoal ou de projeto paralelo.
- Experimentar o AI Gateway e Durable Objects no Cloudflare Workers.
- Servir um endpoint de conteúdo de baixo custo, com uma chamada por dia, para muitos domínios.
Início rápido
- 1
Faça login no Cloudflare com o Wrangler
wrangler login - 2
Defina a chave de API da xAI como um secret do Worker
wrangler secret put XAI_API_KEY - 3
Defina GATEWAY_BASE com a URL de compatibilidade do AI Gateway e, em seguida, implante o Worker
wrangler deploy - 4
Associe seus domínios ao Worker em Cloudflare Routes ou DNS
Antes de usar
- É necessária uma conta do Cloudflare com Workers, Durable Objects e AI Gateway configurados.
- É necessária uma chave de API paga da xAI para as chamadas ao modelo.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é lore.md?
- Um Cloudflare Worker minimalista que serve um ensaio em Markdown gerado por IA por domínio a cada dia UTC, com cache para limitar as chamadas ao modelo a uma por dia. lore.md é um pequeno Cloudflare Worker que serve um único ensaio em Markdown gerado por IA para cada hostname, atualizado uma vez por dia UTC. A primeira requisição do dia aciona a geração pelo Cloudflare AI Gateway usando um modelo xAI Grok, e o resultado é armazenado em um Durable Object e mantido em cache na edge, para que cada domínio gere uma chamada ao modelo por dia.
- lore.md é gratuito? Qual é a licença?
- lore.md é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- lore.md ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de lore.md foi em 16 de out. de 2026.
- Para que posso usar lore.md?
- Manter uma página de texto gerado automaticamente todos os dias em um domínio pessoal ou de projeto paralelo. Experimentar o AI Gateway e Durable Objects no Cloudflare Workers. Servir um endpoint de conteúdo de baixo custo, com uma chamada por dia, para muitos domínios.
- Como instalar lore.md?
- Faça login no Cloudflare com o Wrangler: wrangler login Defina a chave de API da xAI como um secret do Worker: wrangler secret put XAI_API_KEY Defina GATEWAY_BASE com a URL de compatibilidade do AI Gateway e, em seguida, implante o Worker: wrangler deploy Associe seus domínios ao Worker em Cloudflare Routes ou DNS
- Onde consigo lore.md?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/steipete/lore.md
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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